No campo em rápida evolução da computação em nuvem, o surgimento de agentes de IA generativos, ou mais coloquialmente, de IA agente, anuncia uma potencial mudança de paradigma na forma como fazemos IA na nuvem – mesmo antes de capitalizarmos totalmente o verdadeiro potencial da IA generativa.
Assim como a computação em nuvem transformou o cenário tecnológico, a IA agente tem o potencial de revolucionar a nossa abordagem à arquitetura generativa de IA, introduzindo autonomia, inteligência e eficiência.
Antes de nos aprofundarmos, é importante entender que a IA de agência não é uma solução única para todas as implantações de IA. Sim, a IA agente tem um potencial alucinante. Neste setor, tendemos a cair no entusiasmo das tecnologias mais recentes, sem conhecimento ou experiência adequada para tomar decisões informadas. Em vez de apenas promover a IA agentica, meu objetivo é informar que a IA agentica é uma opção arquitetônica viável, mas também estar ciente de suas desvantagens.
A revolução da autonomia
No cerne da IA de agência está sua autonomia e capacidade de facilitar comportamentos dinâmicos e distribuídos. Os agentes de IA podem iniciar, planejar e concluir de forma independente tarefas complexas que tradicionalmente exigem intervenção humana significativa. Os arquitetos de nuvem podem passar do gerenciamento manual de tarefas para uma função de supervisão onde a IA lida com as complexidades.
Imagine um cenário em que agentes de IA generativos gerenciem de forma autônoma o provisionamento de infraestrutura, dimensionando recursos dinamicamente com base nas demandas de carga de trabalho e otimizando configurações para melhorar o desempenho.
As diferenças entre IA agente e agentes de IA
O termo agente IA abrange a estrutura conceitual mais ampla e avançada. É o sistema abrangente com capacidades autônomas e adaptativas abrangentes. Os agentes de IA são os blocos de construção que executam tarefas ou funções específicas como parte da estrutura de IA da agência. São os componentes operativos que executam tarefas específicas dentro deste sistema. A IA agente e os agentes de IA estão relacionados, mas são diferentes. Claro como lama?
Agentic AI é um sistema de inteligência artificial projetado para atingir objetivos complexos e gerenciar fluxos de trabalho com supervisão humana mínima. Ele demonstra capacidades avançadas para compreender o contexto, tomar decisões, adaptar-se às mudanças nas circunstâncias e concluir tarefas multifacetadas de forma autônoma.
Uma característica crítica da IA agente é a sua autonomia. Os agentes de IA (fundamentais da IA agente) operam de forma independente, iniciando e executando tarefas sem supervisão humana constante. Esta independência permite-lhes desempenhar com eficiência as suas responsabilidades e responder prontamente às diversas situações.
Se isso parece um déjà vu, você está certo. O uso de agentes já existe há décadas. Mais uma vez, estamos tirando o pó de velhos padrões arquitetônicos para construir e definir valores novos e únicos. (Você pode dizer “contêineres”?) Há anos trabalho com agentes como uma opção de arquitetura, incluindo agentes inteligentes que usam recursos de IA. A novidade aqui é o uso de IA generativa, embora não ofereça tanta diferença.
Como funciona
Dois aspectos cruciais destes agentes são as suas capacidades de tomada de decisão e raciocínio. Estão equipados com algoritmos sofisticados que lhes permitem avaliar diferentes opções, equilibrar compensações e responder eficazmente a situações novas. Eles podem fazer isso com seus recursos de IA, mas a maioria consultará outros LLMs para saber sua opinião sobre os problemas que desejam resolver. Normalmente, muitos LLMs são consultados e depois verificados quanto a respostas consistentes.
Além de tomar decisões, os agentes de IA são altamente adaptáveis se construídos de forma adequada. Eles podem ajustar suas ações e planos de forma dinâmica com base nas mudanças nas condições e no feedback em tempo real. Esta adaptabilidade garante que continuem a operar de forma eficaz mesmo em ambientes voláteis, mantendo a sua eficiência e eficácia.
A IA Agentic implantada no gerenciamento da cadeia de suprimentos pode lidar com várias operações logísticas de forma autônoma, garantindo que as mercadorias sejam transportadas, armazenadas e entregues de forma eficiente. Esses agentes de IA analisam e coordenam dados de diversas fontes, como níveis de estoque, cronogramas de entrega e condições climáticas em tempo real.
Digamos que uma empresa global de varejo utilize IA de agência para gerenciar suas operações de cadeia de suprimentos em diversas regiões. Como irá lidar com condições climáticas severas que causam interrupções inesperadas em diversas rotas de distribuição? Ou uma pandemia? No caso do clima, os agentes de IA analisariam rapidamente atualizações de tráfego em tempo real, previsões meteorológicas e fechamentos de portos. Em seguida, ajustariam dinamicamente as rotas de entrega, redirecionando os caminhões para áreas menos afetadas para evitar atrasos e manter as entregas dentro do prazo.
Esses agentes também são proficientes na busca de objetivos complexos. Eles podem lidar com processos e fluxos de trabalho complexos e de várias etapas, definindo e atingindo submetas para atingir qualquer número de objetivos. Eles podem gerenciar tarefas complicadas que, de outra forma, exigiriam uma intervenção humana significativa.
Os agentes de IA possuem recursos avançados de processamento de linguagem natural (PNL). Eles podem compreender, interpretar e gerar linguagem humana, facilitando a interação e comunicação com usuários e outros sistemas. Esses agentes também trabalham junto com outros agentes de IA ou operadores humanos em fluxos de trabalho colaborativos e iterativos. Através de aprendizagem e feedback contínuos, eles refinam seus resultados e melhoram o desempenho geral.
Mais complicado do que parece
No papel, os agentes de IA deveriam ser amplamente utilizados hoje. Veja todos os profissionais que listei. As desvantagens são muito mais difíceis de entender. Mesmo que você precise de ferramentas para construir agentes de IA, as ferramentas estão espalhadas em relação ao que são e como usá-las. Não deixe que os fornecedores lhe digam o contrário.
Primeiro, essas são feras complexas para escrever e implantar. Os arquitetos que podem projetar agentes de IA e os desenvolvedores que podem efetivamente construir agentes de IA são poucos e raros. Já testemunhei equipes anunciarem que usarão tecnologia baseada em agentes e depois construirão algo que fica muito aquém de uma solução para o caso de negócios proposto.
Em segundo lugar, você não pode investir muito nesses agentes de IA ou eles não serão mais agentes. Você não entendeu se seus agentes de IA são vastos clusters de GPUs. A melhor maneira é implantar soluções de IA onde não há muita coisa acontecendo entre os agentes. Em vez disso, eles buscam requisitos de processamento mais pesados, como interagir com muitos LLMs que realizam o “trabalho real”.
Minha previsão é que veremos muito mais arquiteturas de IA emergentes à medida que os arquitetos de IA e de nuvem começarem a entender seu valor. Já os integrei em vários projetos. Meu conselho? Certifique-se de que todos entendam os benefícios e também os desafios. Estamos aprendendo à medida que avançamos. É hora de investigar as possibilidades e iniciar o caminho da IA agente. Boa sorte.
