07 out Agentes de IA: conheça 5 tipos e como eles ajudam você

Uma das principais tendências em inteligência artificial, os agentes de IA estão cada vez mais presentes no nosso cotidiano, automatizando tarefas, aprimorando o fluxo de trabalho e a tomada de decisões. Você provavelmente já interagiu com um e talvez não tenha notado.

Mais avançados do que ChatGPT e Gemini, entre outros bots tradicionais, os agentes de IA são softwares capazes de executar tarefas autonomamente. Interagindo com o ambiente, eles se adaptam rapidamente a novos contextos, sem depender da supervisão de humanos.

Além disso, trabalham sozinhos ou em grupos, dependendo das necessidades, formando equipes de robôs para resolver problemas complexos, inclusive lidando com cenários imprevisíveis. Ao mesmo tempo, deixam os profissionais livres para outras demandas.

É importante ressaltar que esses sistemas autônomos de IA estão disponíveis em diferentes versões, para projetos específicos. E é sobre os tipos de agentes de IA que falaremos a seguir.

Como funcionam agentes de IA?

Os agentes de inteligência artificial possuem dois componentes principais: a arquitetura de software e o programa. O primeiro diz respeito ao modo como são estruturados, enquanto o segundo inclui os algoritmos que alimentam o bot autônomo.

Como os agentes de IA tomam decisões e aprendem

Diferindo dos bots tradicionais e assistentes inteligentes pelo nível de autonomia e recursos de aprendizado, os agentes incorporam módulos funcionais que, combinados, aprimoram suas capacidades. O módulo de memória é um deles, armazenando experiências, fatos e regras.

Os bots autônomos são capazes de aprender com suas experiências. (Imagem: Bangon Pitipong/Getty Images)

Já o módulo de criação de perfil faz a coleta e o armazenamento de dados do ambiente, como texto, voz, imagens e informações de sensores, enquanto o de planejamento determina as ações necessárias para alcançar metas. Por sua vez, o módulo de ação tem a função de executar as decisões.

A tecnologia usa algoritmos e IA generativa para interpretar dados e avaliar ações possíveis, podendo aplicar o encadeamento de raciocínio para dividir o problema e escolher a melhor alternativa. Analisando o feedback, os agentes mantêm um aprendizado contínuo.

5 principais tipos de agentes de IA

Compreender quais são as categorias dos agentes de IA é essencial para usá-los adequadamente, pois possuem características diferentes e combinam melhor com certas tarefas. Enquanto uns são construídos para trabalhos simples, outros realizam tarefas avançadas.

Os principais tipos de agentes autônomos são:

1. Agentes de reflexão simples

Trata-se da categoria mais básica, caracterizando-se por não armazenar informações de interações passadas nem possuir capacidade de aprendizado. Neste caso, a tecnologia foi projetada para responder a entradas específicas, realizando ações predefinidas.

Apresentando comportamento reativo, são indicados para tarefas repetitivas e baseadas em regras que não exigem contexto. Dessa forma, combinam com ambientes previsíveis e observáveis, mas podem entrar em loops infinitos caso as condições se modifiquem inesperadamente.

Exemplos de agentes reflexos simples são termostatos que ligam ou desligam o aquecimento ao detectar mudanças na temperatura, chatbots com respostas previamente escolhidas e sensores que abrem portas. Também se enquadra nesta categoria o filtro de spam de email.

Os agentes de IA estão no seu serviço de email. (Imagem: juststock/Getty Images)

2. Agentes reflexos baseados em modelos

Nesta versão, os agentes de IA interpretam dados e preveem os resultados de suas ações, baseando-se em uma representação interna de mundo para agir. Dessa forma, observam parcialmente o ambiente externo para atualizar sua compreensão e fornecer respostas completas.

Mesmo com a capacidade de rastrear mudanças de curto prazo e se ajustar, ainda seguem regras predefinidas e aprendem com o tempo. Por isso, são uma boa para operar em ambientes parcialmente observáveis e com variáveis incompletas, mas com condições que permanecem previsíveis.

Assistentes virtuais de centrais de atendimento são um exemplo de agentes reflexos baseados em modelos, pois dependem de padrões anteriores. Também usam esse tipo de IA os aspiradores robôs que mapeiam ambientes, sistemas de segurança que monitoram pontos de entrada e os carros autônomos.

3. Agentes baseados em metas

Além de reagirem aos estímulos, possuem a capacidade de planejar, percebendo e interpretando dados do ambiente. A partir disso, avaliam as consequências de suas ações, verificando a influência delas para alcançar o objetivo, escolhendo o caminho que se mostrar mais eficiente.

Os bots desta categoria interagem frequentemente com o ambiente, usando dados de sensores ou outros meios, algoritmos de planejamento e decidindo de maneira dinâmica. São ideais para tarefas complexas como o gerenciamento da cadeia de suprimentos e alocações de recursos.

Sistemas que identificam entregas prioritárias, avaliando padrões de tráfegos e outros fatores para otimização logística, e as plataformas de estratégias de investimento são exemplos da classe. Também vale citar mecanismos de recomendação de conteúdos do YouTube, Netflix e outros streamings.

A tecnologia também auxilia nos trabalhos de logística. (Imagem: onurdongel/Getty Images)

4. Agentes baseados em utilidade

Ampliando as capacidades dos bots baseados em objetivos, eles avaliam resultados possíveis de suas ações levando em conta o valor de cada. Trata-se de uma espécie de medida de “felicidade” ou “satisfação” associada aos resultados potenciais, determinando, assim, o melhor caminho.

Com suas características de decisões racionais sob restrição, os agentes baseados em utilidade atuam em ambientes incertos e probabilísticos, além daqueles em que priorizar o resultado mais útil é melhor. Empresas que têm ambientes de decisão complexos podem se dar bem com esta tecnologia.

Mecanismos que ajustam preços baseados na demanda, concorrência, estoque e margem de lucro integram a categoria. Ela também está em sistemas de recomendação personalizada de produtos, tecnologias de otimização de cadeia de suprimentos e plataformas de negociação de ações.

5. Agentes de aprendizagem

Melhorar o desempenho a partir das experiências, se adaptando ao que funciona, sem depender de reprogramações, é o atrativo deste agente de IA. Usando algoritmos adaptativos, ele refina a tomada de decisões ao longo do tempo, observando o ambiente e as consequências de suas ações.

Com o autoaperfeiçoamento, eles se adaptam a diferentes abordagens de aprendizagem, como por reforço, supervisionado ou sem supervisão, atendendo empresas onde a estratégia ideal nem sempre é conhecida com antecedência.

Sistemas de detecção de riscos, identificando padrões de fraudes e ameaças à segurança, utilizam os bots de aprendizagem. A tecnologia está presente, ainda, em mecanismos de precificação inteligentes e chatbots mais avançados nos quais as respostas se adaptam às necessidades do cliente.

Além dos cinco principais tipos de agentes de IA, há outras abordagens avançadas para problemas maiores, como os sistemas multiagentes, que envolvem vários bots trabalhando em conjunto. Já os agentes hierárquicos operam organizando sistemas de IA que dependem de decisões em camadas.

Benefícios dos agentes de IA

Como visto acima, a adoção da IA agêntica pode resultar em diversas melhorias para o negócio, que variam conforme a área de atuação e o tipo de bot autônomo escolhido. Saiba um pouco mais sobre os principais benefícios da tecnologia:

Produtividade e automação de tarefas repetitivas

A automatização de processos é uma das maiores características dos agentes de IA, permitindo que eles assumam tarefas de ponta a ponta. Com isso, a empresa pode aumentar a produtividade e deixar os funcionários focados em atividades estratégicas enquanto os bots lidam com os trabalhos repetitivos.

Atendimento personalizado é algo que os agentes autônomos podem oferecer. (Imagem: Sitthiphong/Getty Images)

Personalização da experiência do usuário

Se você vai usá-los para atendimento, poderá oferecer uma experiência personalizada aos clientes, com os bots analisando o histórico e as preferências para fornecer as respostas adequadas. Além disso, recomendam produtos sob medida, melhorando as vendas, e estão disponíveis 24 horas, todos os dias.

Redução de custos e aumento da eficiência

A otimização de recursos promovida pelos agentes autônomos também pode levar à redução de custos, auxiliando a eliminar tecnologias ineficientes como os sistemas de automação convencionais, mais rígidos, substituídos por soluções modernas e adaptáveis.

O futuro dos agentes de inteligência artificial

Grandes executivos de tecnologia preveem que os agentes autônomos se tornarão a principal ferramenta de IA em um futuro não muito distante. É possível que eles adquiram novas habilidades e passem a ser ainda mais integrados ao cotidiano, não apenas no ambiente corporativo.

Espera-se que os agentes de IA revolucionem o mercado de trabalho e aumentem a produtividade, mas ao mesmo tempo será necessário que eles ajam de maneira ética e segura. Neste sentido, desenvolvedores já trabalham em mecanismos que evitem as tomadas de decisão prejudiciais e além dos limites definidos.

O que você pensa sobre esse tipo de tecnologia? Acredita que os bots autônomos trarão mais benefícios ou vão contribuir para a eliminação de empregos? Dê a sua opinião nas redes sociais do TecMundo.