O que são agentes de IA?
Um agente de inteligência artificial (IA) é um programa de software que pode interagir com seu ambiente, coletar dados e usar os dados para realizar tarefas autodeterminadas para atingir metas predeterminadas. Os humanos estabelecem metas, mas um agente de IA escolhe de forma independente as melhores ações que precisa realizar para atingir essas metas. Por exemplo, considere um agente de IA da central de atendimento que deseja resolver as dúvidas dos clientes. O agente fará automaticamente perguntas diferentes ao cliente, pesquisará informações em documentos internos e responderá com uma solução. Com base nas respostas do cliente, ele determina se pode resolver a consulta por si só ou passá-la para um ser humano.
Quais são os principais princípios que definem os agentes de IA?
Todo software executa tarefas diferentes de forma autônoma, conforme determinado pelo desenvolvedor do software. Então, o que torna a IA ou os agentes inteligentes especiais?
Agentes de IA são agentes racionais. Eles tomam decisões racionais com base em suas percepções e dados para produzir performance e resultados ideais. Um agente de IA detecta seu ambiente com interfaces físicas ou de software.
Por exemplo, um agente robótico coleta dados do sensor e um chatbot usa as consultas dos clientes como entrada. Em seguida, o agente de IA aplica os dados para tomar uma decisão informada. Ele analisa os dados coletados para prever os melhores resultados que suportam metas predeterminadas. O agente também usa os resultados para formular a próxima ação que deve ser tomada. Por exemplo, carros autônomos contornam obstáculos na estrada com base em dados de vários sensores.
Quais são os benefícios do uso dos agentes de IA?
Os agentes de IA podem melhorar suas operações comerciais e as experiências de seus clientes.
Produtividade aprimorada
Os agentes de IA são sistemas inteligentes autônomos que realizam tarefas específicas sem intervenção humana. As organizações usam agentes de IA para atingir metas específicas e resultados comerciais mais eficientes. As equipes de negócios são mais produtivas quando delegam tarefas repetitivas aos agentes de IA. Dessa forma, eles podem desviar sua atenção para atividades criativas ou de missão crítica, agregando mais valor à sua organização.
Custos reduzidos
As empresas podem usar agentes inteligentes para reduzir custos desnecessários decorrentes de ineficiências de processos, erros humanos e processos manuais. Você pode realizar tarefas complexas com confiança porque os agentes autônomos seguem um modelo consistente que se adapta às mudanças de ambientes.
Tomada de decisão adequada
Agentes inteligentes avançados usam machine learning (ML) para coletar e processar grandes quantidades de dados em tempo real. Isso permite que os gerentes de negócios façam previsões melhores em ritmo acelerado ao planejar sua próxima jogada. Por exemplo, você pode usar agentes de IA para analisar as demandas de produtos em diferentes segmentos de mercado ao veicular uma campanha publicitária.
Melhor experiência do cliente
Os clientes buscam experiências envolventes e personalizadas ao interagir com as empresas. A integração de agentes de IA permite que as empresas personalizem as recomendações de produtos, forneçam respostas rápidas e inovem para melhorar o engajamento, a conversão e a fidelidade do cliente.
Quais são os principais componentes da arquitetura de agentes de IA?
Agentes de inteligência artificial podem operar em ambientes diferentes para realizar propósitos exclusivos. No entanto, todos os agentes funcionais compartilham esses componentes.
Arquitetura
A arquitetura é a base a partir da qual o agente opera. A arquitetura pode ser uma estrutura física, um programa de software ou uma combinação. Por exemplo, um agente robótico de IA consiste em atuadores, sensores, motores e braços robóticos. Enquanto isso, uma arquitetura que hospeda um agente de software de IA pode usar um prompt de texto, API e bancos de dados para permitir operações autônomas.
Função do agente
A função do agente descreve como os dados coletados são traduzidos em ações que apoiam o objetivo do agente. Ao projetar a função do agente, os desenvolvedores consideram o tipo de informação, os recursos de IA, a base de conhecimento, o mecanismo de feedback e outras tecnologias necessárias.
Programa de agentes
Um programa de agente é a implementação da função do agente. Envolve o desenvolvimento, o treinamento e a implantação do agente de IA na arquitetura designada. O programa do agente alinha a lógica comercial, os requisitos técnicos e os elementos de performance do agente.
Como funciona um agente de IA?
Os agentes de IA trabalham simplificando e automatizando tarefas complexas. A maioria dos agentes autônomos segue um fluxo de trabalho específico ao realizar tarefas atribuídas.
Determinar metas
O agente de IA recebe uma instrução ou meta específica do usuário. Ele usa a meta para planejar tarefas que tornem o resultado final relevante e útil para o usuário. Em seguida, o agente divide a meta em várias tarefas menores e acionáveis. Para atingir a meta, o agente executa essas tarefas com base em pedidos ou condições específicas.
Adquirir informações
Os agentes de IA precisam de informações para realizar tarefas que planejaram com sucesso. Por exemplo, o agente deve extrair logs de conversas para analisar os sentimentos dos clientes. Dessa forma, os agentes de IA podem acessar a Internet para pesquisar e recuperar as informações de que precisam. Em algumas aplicações, um agente inteligente pode interagir com outros agentes ou modelos de machine learning para acessar ou trocar informações.
Implementar tarefas
Com dados suficientes, o agente de IA implementa metodicamente a tarefa em questão. Depois de realizar uma tarefa, o agente a remove da lista e passa para a próxima. Entre a conclusão das tarefas, o agente avalia se atingiu a meta designada buscando feedback externo e inspecionando seus próprios logs. Durante esse processo, o agente pode criar e atuar em mais tarefas para alcançar o resultado final.
Quais são os desafios de usar agentes de IA?
Os agentes de IA são tecnologias de software úteis para automatizar fluxos de trabalho de negócios e obter melhores resultados. Dito isso, as organizações devem abordar as seguintes preocupações ao implantar agentes autônomos de IA para casos de uso comercial.
Preocupações com privacidade de dados
O desenvolvimento e a operação de agentes avançados de IA exigem a aquisição, o armazenamento e a movimentação de grandes volumes de dados. As organizações devem estar cientes dos requisitos de privacidade de dados e empregar as medidas necessárias para melhorar a postura de segurança de dados.
Desafios éticos
Em certas circunstâncias, os modelos de aprendizado profundo podem produzir resultados injustos, tendenciosos ou imprecisos. A aplicação de salvaguardas, como avaliações humanas, garante que os clientes recebam respostas úteis e justas dos agentes destacados.
Complexidades técnicas
A implementação de agentes avançados de IA exige experiência e conhecimento especializados em tecnologias de machine learning. Os desenvolvedores devem ser capazes de integrar bibliotecas de machine learning com aplicações de software e treinar o agente com dados específicos da empresa.
Recursos de computação limitados
O treinamento e a implantação de agentes de IA de aprendizado profundo exigem recursos computacionais substanciais. Quando as organizações implementam esses agentes no local, elas precisam investir e manter uma infraestrutura cara que não é facilmente escalável.
Quais são os tipos de agentes de IA?
As organizações criam e implantam diferentes tipos de agentes inteligentes. Compartilhamos alguns exemplos abaixo.
Agentes reflexos simples
Um agente reflexo simples opera estritamente com base em regras predefinidas e seus dados imediatos. Ele não responderá a situações além de uma determinada regra de ação da condição de evento. Portanto, esses agentes são adequados para tarefas simples que não exigem treinamento extensivo. Por exemplo, você pode usar um agente reflexo simples para redefinir senhas detectando palavras-chave específicas na conversa de um usuário.
Agentes reflexos baseados em modelos
Um agente baseado em modelo é semelhante aos agentes reflexos simples, exceto que o primeiro tem um mecanismo de tomada de decisão mais avançado. Em vez de simplesmente seguir uma regra específica, um agente baseado em modelo avalia os resultados e consequências prováveis antes de decidir. Usando dados de apoio, ele cria um modelo interno do mundo que percebe e o usa para apoiar suas decisões.
Agentes baseados em metas
Agentes baseados em metas, ou agentes baseados em regras, são agentes de IA com recursos de raciocínio mais robustos. Além de avaliar os dados do ambiente, o agente compara diferentes abordagens para ajudá-lo a alcançar o resultado desejado. Agentes baseados em metas sempre escolhem o caminho mais eficiente. Eles são adequados para realizar tarefas complexas, como processamento de linguagem natural (PLN) e aplicações de robótica.
Agentes baseados em serviços públicos
Um agente baseado em serviços públicos usa um algoritmo de raciocínio complexo para ajudar os usuários a maximizar o resultado que desejam. O agente compara diferentes cenários e seus respectivos valores ou benefícios de utilidade. Em seguida, ele escolhe aquele que oferece aos usuários mais recompensas. Por exemplo, os clientes podem usar um agente de serviços públicos para pesquisar passagens aéreas com tempo mínimo de viagem, independentemente do preço.
Agentes de aprendizagem
Um agente de aprendizagem aprende continuamente com experiências anteriores para melhorar seus resultados. Usando mecanismos sensoriais de entrada e feedback, o agente adapta seu elemento de aprendizagem ao longo do tempo para atender a padrões específicos. Além disso, ele usa um gerador de problemas para projetar novas tarefas e se treinar com base nos dados coletados e nos resultados anteriores.
Agentes hierárquicos
Agentes hierárquicos são um grupo organizado de agentes inteligentes organizados em camadas. Os agentes de nível superior desconstroem tarefas complexas em tarefas menores e as atribuem a agentes de nível inferior. Cada agente atua de forma independente e envia um relatório de progresso ao agente supervisor. O agente de nível superior coleta os resultados e coordena os agentes subordinados para garantir que eles atinjam as metas coletivamente.
Como a AWS pode ajudar com seus requisitos de agente de IA?
O Amazon Connect Contact Lens é um agente de IA autônomo que sua organização pode usar para gerenciar e gerar análises de centrais de atendimento em tempo real. Você pode criar automaticamente resumos de contatos e descobrir tendências de análise de clientes. Veja como:
- O Amazon Connect Contact Lens detecta e edita automaticamente dados confidenciais de clientes em conversas com clientes para melhorar os esforços de conformidade
- Os supervisores podem analisar automaticamente os agentes humanos a partir da análise conversacional que o Amazon Connect Contact Lens gera
- O agente usa tecnologias de PLN para capturar e analisar os sentimentos dos clientes a partir das palavras que eles usam
As organizações também podem usar inteligência artificial generativa (IA generativa) e outros serviços de IA da Amazon Web Services (AWS) para criar seus próprios agentes de IA. A AWS ajuda você a superar desafios técnicos, de infraestrutura e de conformidade, fornecendo ferramentas gerenciadas para criar, integrar e escalar agentes autônomos. Por exemplo:
- O Amazon Bedrock fornece acesso fácil aos modelos de IA generativa líderes do setor, como Claude, Llama 2 e Amazon Titan
- O Amazon SageMaker permite que você experimente, crie, teste e implante agentes de IA com algoritmos de ML prontos para implantação e personalizáveis
- Treine, opere e escale seus agentes de IA no AWS Trainium, um acelerador de aprendizado de ML criado especificamente para modelos de aprendizado profundo
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