O que é a IA agêntica?
A IA agêntica é um sistema de IA autônomo que pode agir de forma independente para atingir metas predeterminadas. O software tradicional segue regras predefinidas, e a inteligência artificial tradicional também exige orientação rápida e passo a passo. No entanto, a IA agêntica é proativa e pode realizar tarefas complexas sem a supervisão humana constante. “Agêntica” indica agência: a capacidade desses sistemas de agir de forma independente, mas de uma maneira orientada por metas.
Os agentes de IA podem se comunicar entre si e com outros sistemas de software para automatizar os processos comerciais existentes. Mas, além da automação estática, eles tomam decisões contextuais independentes. Eles aprendem com o ambiente e se adaptam às mudanças nas condições, permitindo que executem fluxos de trabalho sofisticados com precisão.
Por exemplo, um sistema de IA agêntica pode otimizar os horários de turnos dos funcionários. Se um funcionário estiver doente, o agente poderá se comunicar com outros funcionários e reajustar o cronograma e, ao mesmo tempo, atender aos requisitos de recursos e tempo do projeto.
Quais são as características dos sistemas de IA agêntica?
Confira os principais recursos de um sistema de IA agêntica.
Proativo
A IA agêntica age de forma proativa em vez de esperar pela entrada direta. Os sistemas tradicionais são reativos, respondendo somente quando acionados e seguindo fluxos de trabalho predefinidos. Em contrapartida, os sistemas agênticos antecipam as necessidades, identificam padrões emergentes e tomam a iniciativa de resolver possíveis problemas antes que eles se agravem. Seu comportamento proativo é impulsionado pelo conhecimento do ambiente e pela capacidade de avaliar os resultados em relação às metas de longo prazo.
Por exemplo, em um ambiente de cadeia de suprimentos, uma plataforma de logística tradicional atualiza os status de entrega quando um usuário faz o check-in ou por meio de notificações periódicas. Um sistema de IA agêntica, no entanto, pode monitorar os níveis de estoque, rastrear as condições climáticas e prever atrasos no envio. Ele pode emitir alertas de forma proativa e até mesmo redirecionar remessas para reduzir o tempo de inatividade.
Adaptável
Uma característica fundamental da IA agêntica é sua capacidade de se adaptar às mudanças de ambientes e domínios específicos. As soluções SaaS tradicionais são criadas para se escalar em todos os setores e lidar com tarefas repetitivas, mas elas geralmente não têm a profundidade necessária para entender situações específicas de um domínio específico. Os sistemas agênticos preenchem essa lacuna usando a percepção do contexto e o conhecimento do domínio, permitindo que os agentes de IA respondam de forma inteligente. Eles ajustam suas ações com base em entradas em tempo real e podem lidar com cenários complexos que as soluções padrão não conseguem.
Por exemplo, embora uma plataforma genérica de atendimento ao cliente possa responder com respostas predefinidas, um sistema de IA agêntica que oferece suporte a um profissional de saúde entende a terminologia médica e está em conformidade com as regulamentações de saúde. Ele pode se adaptar às crescentes preocupações dos pacientes e oferecer suporte mais preciso e sensível ao contexto.
Colaborativo
A IA agêntica foi projetada para colaborar com humanos e com outros sistemas de IA agêntica. Os agentes de IA trabalham como parte de uma equipe mais ampla. Eles podem entender metas compartilhadas, interpretar a intenção humana e coordenar as ações de acordo. Eles funcionam bem em ambientes que exigem supervisão humana ou tomada de decisões, considerando entradas de várias fontes.
Por exemplo, um agente de planejamento de tratamento pode se coordenar com várias equipes médicas diferentes para preparar um plano integrado de tratamento e acompanhamento para um paciente com câncer.
Especializado
A IA agêntica normalmente se baseia em vários agentes hiperespecializados, cada um focado em uma área restrita de especialização. Esses agentes baseados em IA se coordenam entre si, compartilhando insights e entregando tarefas conforme necessário. Essa abordagem permite uma performance significativamente mais profunda em um domínio específico.
Por exemplo, em serviços financeiros, um agente pode se especializar em conformidade regulatória, outro em detecção de fraudes e outro em otimização de portfólios. Trabalhando juntos, eles podem monitorar as transações em tempo real, sinalizar anomalias e recomendar ajustes de investimento, mantendo a conformidade regulatória.
Quais são os casos de uso da IA agêntica?
A IA agêntica tem aplicações ilimitadas e pode ser totalmente personalizada para qualquer requisito. Damos alguns exemplos de adoção precoce.
Apoio à pesquisa e ao desenvolvimento
A pesquisa e o desenvolvimento em qualquer campo requerem muitos processos manuais, como testar hipóteses, coletar informações de pesquisa, coletar dados, sintetizar insights em fontes de dados e muito mais. A IA agêntica pode reduzir a necessidade de intervenção humana nesses processos manuais. Ela agiliza a pesquisa e coordena melhor as equipes que estão trabalhando nos desafios de pesquisa e desenvolvimento.
A IA agêntica também facilita a orquestração multiagente, em que os supervisores usam vários modelos especializados para criar canais complexos de pesquisa e desenvolvimento. Por exemplo, a IA agêntica pode se basear em pesquisas recentes publicadas em plataformas confiáveis, sintetizar os resultados, planejar testes adicionais e apresentar aos pesquisadores o produto final que eles precisam investigar. Essa abordagem economiza uma quantidade significativa de tempo e custo envolvidos na pesquisa.
Transformação de código
A IA agêntica pode usar agentes baseados em IA para eliminar a complexidade das tarefas de modernização e migração. Por exemplo, os modelos de IA agêntica para o .NET podem modernizar as aplicações .NET baseadas no Windows para Linux de forma significativamente mais rápida usando machine learning, redes neurais gráficas, grandes modelos de linguagem (LLMs) e raciocínio automatizado.
Da mesma forma, a IA agêntica pode decompor aplicações monolíticas z/OS COBOL em componentes individuais, reduzindo o tempo desse processo de meses para minutos. A IA agêntica oferece velocidade, escala e performance incomparáveis na automatização da migração e modernização de aplicações.
Automação de resposta a incidentes
Sempre que ocorre um incidente, seja devido a uma vulnerabilidade, seja a um erro manual, a IA agêntica pode agilizar o processo de resposta a incidentes, economizando tempo da sua empresa e melhorando o tempo de recuperação. A IA agêntica pode automatizar todo o caminho de resposta a incidentes, revertendo problemas, criando relatórios de incidentes e notificando qualquer membro da equipe que precise se manter informado.
A IA agêntica melhora a velocidade de resposta a incidentes e, ao mesmo tempo, fornece uma análise pós-incidente mais específica e aprofundada para evitar que os mesmos erros se repitam no futuro.
Automação do atendimento ao cliente
Em muitos cenários de atendimento ao cliente, as informações de que um cliente precisa já estão on-line em um tutorial ou artigo de ajuda. A IA agêntica processa consultas de atendimento ao cliente e pesquisa rapidamente os documentos disponíveis da empresa para encontrar uma resposta adequada que os ajude. Se isso por si só não for suficiente para resolver uma consulta, a IA agêntica pode então se comunicar com o usuário para coletar mais informações sobre o caso e direcioná-lo para uma solução. Elas são projetadas com componentes modulares, como mecanismos de raciocínio, memória, habilidades cognitivas e ferramentas, que permitem solucionar a grande maioria dos problemas.
Os agentes baseados em IA podem operar de forma independente, aprender com o ambiente, adaptar-se às mudanças nas condições e desenvolver estratégias mais eficazes para ajudar os clientes. Se, após várias tentativas, não conseguir resolver o problema de um cliente, ela então fará o contato com um agente de suporte humano e o designará para o caso. A utilização dessa forma de IA em cenários de atendimento ao cliente alivia a carga das equipes humanas e permite que a grande maioria dos serviços voltados ao cliente opere 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Quais são os benefícios da IA agêntica?
Há diversos benefícios comerciais em usar a IA agêntica.
Alta eficiência
A inteligência artificial agêntica permite que as empresas simplifiquem a complexidade de várias tarefas desafiadoras ou especializadas por meio da automação. Em vez de confiar em práticas manuais orientadas por humanos, o uso da IA agêntica pode automatizar processos maçantes, liberando tempo para seus funcionários. Seus funcionários podem usar o tempo extra que a IA agêntica possibilita em tarefas mais exigentes, como resolução de problemas, planejamento estratégico e outros fatores de crescimento.
Maior confiança do usuário
A IA agêntica pode oferecer um maior grau de personalização ao interagir com os clientes. Ao utilizar os dados existentes do cliente, a IA agêntica pode rapidamente produzir mensagens personalizadas, interagir com o cliente no tom de sua preferência e oferecer recomendações práticas de produtos. Com o tempo, a IA agêntica melhora os relacionamentos com os clientes e cria confiança entre eles e a sua empresa.
As empresas também podem usar a inteligência artificial agêntica para analisar os feedbacks dos clientes, identificar as informações que ocorrem com mais frequência e fornecê-las aos engenheiros de produtos. Ela também pode responder diretamente aos usuários que deixam feedback, criando ciclos de feedback positivo em que os clientes sentem que seus comentários são levados a sério pela sua empresa.
Melhoria contínua
A IA agêntica pode aprender e melhorar continuamente, adaptando-se a qualquer tarefa atribuída a ela. Ela interage, aprende com o feedback e otimiza sua tomada de decisão com base nesse ciclo recursivo. Para as empresas, isso significa que elas continuam a oferecer seus benefícios em níveis cada vez mais altos ao longo do tempo.
Capacitador humano
A IA agêntica pode servir como uma ferramenta de colaboração fantástica para agentes humanos, aumentando sua produtividade e reduzindo o número de tarefas manuais trabalhosas que eles precisam concluir. Ao trabalhar em conjunto com modelos de IA agêntica, os agentes humanos podem superar desafios complexos, automatizar caminhos difíceis de tomada de decisão e impulsionar sua eficiência.
Quais são os tipos de sistemas de IA agêntica?
A IA agêntica pode ser configurada com um ou vários agentes. Em um sistema de IA agêntica única, um agente de IA lida com todas as tarefas sequencialmente. Isso é preferível quando as empresas precisam de uma solução mais rápida que possa funcionar em um problema ou processo bem definido.
A IA multiagêntica, por outro lado, envolve vários agentes de IA colaborando para analisar fluxos de trabalho complexos em segmentos menores. Essa abordagem é mais escalável do que sistemas individuais, e é muito mais flexível para resolver cenários complexos. A grande maioria dos agentes de IA agêntica refere-se a essa última forma mais diversificada de implantação de IA.
Confira algumas estruturas diferentes de sistemas multiagentes.
Multiagente horizontal
A IA multiagente horizontal é um sistema de trabalho em que cada agente de IA tem o mesmo nível de proficiência técnica e complexidade. Cada agente é especializado em uma habilidade restrita, reunindo suas descobertas para resolver um problema complexo. Essa estrutura utiliza colaboração lateral e comunicação entre os agentes de IA especializados.
Multiagente vertical
Em um sistema multiagente vertical, há uma estrutura hierárquica em que agentes de IA de nível inferior têm tarefas “mais fáceis” em comparação com os mais altos. Os níveis mais altos dessa estrutura lidam com tarefas que exigem mais poder de processamento e LLMs, como pensamento crítico, raciocínio e tomada de decisões. Os agentes de IA de nível inferior nessa estrutura realizam tarefas como coletar dados, formatá-los ou processá-los para passá-los para níveis mais altos.
Como a IA agêntica funciona?
Os agentes de IA agêntica operam usando um caminho estruturado que passa por quatro estágios: perceber, raciocinar, agir e aprender. Cada estágio desse processo integra várias tecnologias e métodos avançados de IA.
Perceber
No estágio da percepção, os agentes de IA coletam dados em tempo real de diversas fontes, ingerindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Os agentes interagem diretamente com APIs RESTful, serviços gRPC e endpoints do GraphQL para ingerir dados conforme necessário de plataformas de nuvem, sistemas corporativos e aplicações SaaS.
Em certos sistemas legados, ou aqueles que exigem interação com ambientes com muitos documentos, a tecnologia ideal de reconhecimento de caracteres (OCR) e o processamento de linguagem natural podem ajudar a filtrar documentos digitalizados em busca de informações relevantes. No estágio da percepção, os agentes também processam dados para determinar o que é útil com base no contexto da tarefa em que estão trabalhando.
Raciocinar
O estágio de raciocínio é baseado em LLMs que ajudam a interpretar o contexto dos objetivos de um modelo, a desenvolver um plano de ação a ser seguido e a adaptar em tempo real usando novas informações recebidas por meio do estágio da percepção. Os LLMs empregam modelos que utilizam raciocínio semântico, tratamento de erros e se ajustam a qualquer entrada ambígua do usuário.
Além de apenas processar ideias e desenvolver estratégias nesse estágio, alguns LLMs usam modelos preditivos de machine learning para gerenciar problemas complexos. Por exemplo, um modelo preditivo de ML pode prever aumentos na demanda, permitindo uma melhor preparação para casos de uso futuros.
Nesse estágio, os LLMs usam sistemas de memória de longo prazo para garantir que as tarefas situacionais e dependentes do contexto permaneçam consistentes durante todo o processo.
Agir
No estágio de ação, a IA agêntica age para alcançar o que foi estabelecido pelo estágio do raciocínio de forma eficaz. Como a IA agêntica pode acessar os plug-ins instalados pelo administrador em cada um desses sistemas de software externos, ela pode interagir diretamente e executar tarefas nessas aplicações de terceiros.
O estágio da ação orquestra várias subtarefas que os modelos agênticos realizarão sequencialmente, com ações específicas que vão desde compilar código até interagir com software e documentos, executar simulações, migrar aplicações e executar funções em uma aplicação de terceiros. Para alguns modelos de IA agêntica, as ações são controladas por sistemas human-in-the-loop, em que os desenvolvedores devem verificar o que o modelo está fazendo e aprovar suas ações.
Todas as ações executadas por um modelo são registradas em log e monitoradas de perto, permitindo que as empresas se alinhem à governança e protejam o uso dessa tecnologia.
Aprender
O estágio de aprendizado da IA agêntica é o que permite que esses modelos melhorem continuamente sua funcionalidade e eficácia. O agente utiliza técnicas de aprendizado por reforço, como otimização de política proximal (PPO) e Q-learning, para refinar ações com base no sucesso de uma tarefa específica dentro do sistema mais amplo.
Os agentes de IA aprendem com agentes autônomos, LLMs ou por meio de feedback humano, os quais podem ajustar o sistema para melhorar seu funcionamento. Há várias métricas que um modelo pode usar para monitorar sua performance, incluindo latência, confiança e taxa de sucesso. A IA multiagente normalmente distribui o aprendizado entre diferentes agentes, compartilhando informações em camadas de memória coletiva para aprimorar a performance de todo o sistema.
Com o tempo, esse estilo de aprendizado por reforço pode utilizar iterações bem-sucedidas para melhorar seu funcionamento geral e aumentar a eficiência continuamente.
Quais são os desafios dos sistemas de IA agêntica?
Vários desafios estão associados à IA agêntica e à criação de modelos eficazes.
Design do sistema
O processo de criação de uma arquitetura multiagente que se coordene efetivamente com outros modelos, tenha conhecimento específico de como lidar com determinadas tarefas e possa realizar raciocínio de alto nível e planejamento estratégico é uma tarefa desafiadora. A IA agêntica é uma área de tecnologia de ponta que se baseia em várias estratégias desafiadoras de IA. Devido à complexidade de projetar um sistema eficaz, muitas empresas terão dificuldade em acessar uma versão eficaz da IA agêntica.
Testes e depuração
A IA agêntica funciona de forma independente e com o mínimo de intervenção humana. Esse benefício também torna difícil testar, depurar e determinar onde um modelo de IA deu errado. Os desenvolvedores devem incorporar a rastreabilidade e a reprodutibilidade ao modelo de IA, com atenção especial ao rastreamento de quaisquer erros e à determinação de suas causas.
Confiança e transparência
Mesmo em sistemas avançados de IA, as alucinações de IA podem afetar os fluxos de trabalho, causando erros e problemas significativos para a empresa que opera o modelo. Se os modelos gerarem informações falsas e as retransmitirem para o restante dos agentes de IA, os dados incorretos podem se espalhar rapidamente, aumentando os erros na saída final. Especialmente em setores como finanças e saúde, que têm graves implicações no mundo real, as empresas devem ter muita confiança em seus produtos antes de usá-los extensivamente.
Como a AWS pode atender aos seus requisitos de IA agêntica?
A AWS está comprometida em ser o melhor lugar para criar e implantar os agentes mais confiáveis e úteis do mundo. A AWS atende os clientes no estágio em que eles se encontram em sua jornada com a IA agêntica e oferece tudo o que eles precisam para que adotem a IA agêntica em seus negócios. Se você deseja implantar rapidamente agentes pré-criados para aumentar a produtividade, experimentar ferramentas de código aberto ou criar uma frota de agentes personalizados sofisticados, a AWS fornece os modelos, as ferramentas, a infraestrutura e a experiência para ajudar você a ter sucesso. A AWS também oferece uma infraestrutura robusta de IA, silício personalizado e um alicerce de dados que ajudam a garantir a longevidade de seus esforços de IA agêntica.
O Amazon Bedrock é um serviço totalmente gerenciado que oferece uma grande variedade de modelos de base (FMs) líderes do setor, além de um amplo conjunto de recursos necessários para criar agentes e aplicações baseadas em IA generativa. O Bedrock oferece acesso aos principais modelos de base, ferramentas para personalizar modelos e aplicações de forma privada com seus dados, aplicar barreiras de proteção de segurança, otimizar o custo e a latência e iterar rapidamente.
O Bedrock também inclui o AgentCore, um conjunto de serviços para implantar e operar agentes com segurança em grande escala, usando qualquer framework e modelo. Com o Amazon Bedrock AgentCore, os desenvolvedores podem acelerar a produção de agentes de IA com escalabilidade, confiabilidade e segurança essenciais para a implantação no mundo real. O AgentCore fornece recursos e ferramentas para tornar os agentes mais eficazes e capazes, uma infraestrutura criada especificamente para escalar agentes com segurança e controles para operar agentes confiáveis.
O Strands Agents é um SDK de código aberto para Python oferecido pela Amazon para criar agentes usando apenas algumas linhas de código. É simples de usar e elimina a necessidade de uma orquestração complexa de agentes, adotando os recursos dos modelos de última geração para planejar, encadear ideias, chamar ferramentas e refletir.
A AWS também oferece agentes prontos para implantação com mais oportunidades de personalização para atender às necessidades específicas de negócios e casos de uso. O AWS Transform é o primeiro serviço de IA agêntica para transformar workloads de .NET, mainframe e VMware. Com base em 19 anos de experiência em migração, ele implanta agentes de IA especializados para automatizar tarefas complexas, como avaliações, análise de código, refatoração, decomposição, mapeamento de dependências, validação e planejamento de transformação. O Kiro é um IDE de IA que ajuda os desenvolvedores a passar do conceito à produção com desenvolvimento orientado por especificações. Os agentes do Kiro ajudam você a resolver problemas desafiadores e a automatizar tarefas, como gerar documentação e testes unitários. O Amazon Q Business ajuda a encontrar informações, obter insights e tomar medidas no trabalho, e o Amazon Q Developer ajuda a acelerar o desenvolvimento de software e a aproveitar os dados internos das empresas. E o AWS Marketplace oferece um catálogo centralizado de agentes, ferramentas e soluções pré-criados e selecionados por parceiros da AWS para acelerar os esforços de IA agêntica.
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