O que são agentes de IA? O que precisa de saber
O que são agentes de IA? O que precisa de saber
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O que são agentes de IA?
Os agentes de IA são implementações autónomas de inteligência artificial. Eles podem ser entidades virtuais (como programas, chatbots ou assistentes virtuais) ou entidades físicas (como robôs). Um agente de IA detecta o seu ambiente, avalia as suas entradas em relação às suas instruções e toma decisões independentes.
Como é que os agentes de IA funcionam?
Os agentes de IA interagem com o seu ambiente para realizar tarefas específicas. Seguem algoritmos e modelos que os orientam na perceção do ambiente, no raciocínio sobre as suas observações, na tomada de decisões e na ação.
Os agentes são compostos por três componentes principais:
- Sensor: Recolhe dados do ambiente, desde simples leituras de temperatura a fluxos de dados complexos, como feeds de vídeo ou bases de dados.
- Atuador: Toma medidas para afetar o ambiente.
- Processador: Contém algoritmos e modelos para raciocínio e tomada de decisões.
Quando os agentes de IA abordam uma tarefa, seguem normalmente os seguintes passos:
- Perceção: O agente recolhe dados dos seus sensores, que podem ser qualquer coisa, desde uma leitura básica da temperatura até fluxos de dados complexos (como feeds de vídeo, ficheiros de dados ou tabelas de bases de dados).
- Processamento: O agente processa os dados utilizando vários algoritmos. Estes algoritmos podem ser simples, como a comparação da temperatura atual com um ponto de ajuste, ou complexos, como a utilização de algoritmos de aprendizagem automática para interpretar dados de sensores ou analisar a linguagem.
- Tomada de decisões: Com base nos resultados do processamento, o agente decide sobre uma ação a tomar. O processo de tomada de decisão pode envolver regras ou métodos mais avançados, como árvores de decisão, redes neuronais ou modelos de aprendizagem por reforço.
- Ação: O agente utiliza os seus actuadores para executar a ação escolhida, afectando diretamente o ambiente.
- Aprendizagem: Alguns agentes podem aprender com as consequências das suas acções. Isto é particularmente verdadeiro para os agentes que utilizam algoritmos de aprendizagem automática. A aprendizagem permite que o agente melhore o seu desempenho ao longo do tempo, adaptando-se a novas informações e experiências.
Tipos de agentes de IA
Existem cinco tipos comuns de agentes de IA, classificados abaixo com base na forma como modificam ou actuam sobre o ambiente. O tipo de agente de IA é, portanto, uma medida da sua inteligência e capacidade.
Agente reflexo simples Este tipo de agente toma medidas imediatas com base apenas no estado atual do ambiente, sem ter em conta os estados anteriores. Se uma condição for verdadeira, o agente toma uma ação. Caso contrário, o agente não faz nada. Este tipo de agente de IA tem uma inteligência limitada.
Agente reflexo baseado num modelo Semelhante a um agente reflexo simples, este também considera o historial do ambiente. Tem em conta os estados anteriores quando toma decisões, proporcionando um nível de inteligência mais elevado.
Agente baseado em objectivos Estes agentes centram-se na consecução de objectivos específicos, substituindo as regras de condição-ação por objectivos orientados para uma meta. Incorporam o planeamento e a pesquisa para determinar a melhor forma de agir, tendo em conta os estados ambientais passados e presentes.
Agente baseado na utilidade Um agente baseado na utilidade toma decisões com base no conceito de utilidade. A utilidade refere-se à medida da desejabilidade de diferentes resultados. Esta abordagem é valiosa em domínios como a economia e a robótica, em que os compromissos complexos e as preferências individuais desempenham um papel importante.
Agente de aprendizagem Os agentes de aprendizagem distinguem-se pela sua capacidade de se adaptarem e melhorarem ao longo do tempo. São constituídos por quatro componentes: observar o ambiente, aprender com as experiências, executar acções e formular e resolver problemas. Esta capacidade de adaptação distingue-os de outros tipos de agentes.
Casos de utilização de agentes de IA
Os agentes de IA tendem a ser entidades virtuais que trabalham de forma independente, sem interferência humana. São especializados na automatização de tarefas e na tomada contínua de decisões. Muitas aplicações em dispositivos com IA requerem tais caraterísticas, como carros sem condutor, robótica, jogos de vídeo e assistentes virtuais como Alexa, Siri, Google Assistant, etc. Além disso, os agentes de IA podem ser utilizados na extração de dados, na análise de dados, no serviço e apoio ao cliente, etc. Com a introdução de LLMs como o ChatGPT, toda a gente se habituou ao ritual de introduzir instruções e receber respostas de modelos de IA. Sempre que quiser algo do LLM, introduz o seu pedido (prompt) e aparece a resposta, o ensaio, o e-mail ou o que quer que tenha pedido como resultado do seu prompt. Se fizer isto várias vezes, aperceber-se-á de que seria bom automatizar estas tarefas. No domínio dos LLM, surgiram vários agentes de IA que podem automatizar tarefas como responder a perguntas, gerar texto e traduzir ou resumir texto. Tudo o que precisa de fazer é fornecer uma sequência de tarefas para o agente de IA executar.
Exemplos de agentes de IA
Aqui estão alguns exemplos bem conhecidos de agentes de IA e ferramentas de agentes.
Auto-GPT
O Auto-GPT é um agente de IA autónomo que utiliza a API GPT-4 para agir de forma autónoma. É implementado em Python e executa tarefas com pouca ou nenhuma intervenção humana. Também se pode auto-informar. Tem memória de longo e curto prazo e pode utilizar armazenamento persistente para registar o seu histórico.
BabyAGI
BabyAGI é uma plataforma de IA para formação e avaliação de agentes de IA que utiliza GPT-4, LangChain, a API OpenAI e armazenamento em bases de dados vectoriais. Utiliza o processamento de linguagem natural (PNL) para avaliar os resultados das tarefas e gerar novas tarefas para testar os agentes num ciclo infinito. Além de gerar novas tarefas, também pode implementar a priorização para maximizar a utilização de recursos.
OSSChat
O OSSChat é um software de chatbot de código aberto que facilita a partilha e o acesso ao conhecimento, código e melhores práticas para comunidades e programadores. Ele integra o ChatGPT com documentação, problemas, postagens de blog e perguntas e respostas da comunidade. Isto torna-o uma base de conhecimentos abrangente para programadores. Oferece várias funcionalidades, como procurar respostas, pedir orientação, colaborar com colegas e nomear projectos favoritos. O OSS Chat fornece tecnologia de ponta para chatbots.
AgenteGPT
AgentGPT é uma ferramenta de IA desenvolvida pela OpenAI. Foi concebida para criar, configurar e implementar agentes de IA autónomos num browser ou computador pessoal. O AgentGPT não requer a intervenção contínua do utilizador. Os utilizadores especificam os seus objectivos e os agentes trabalham de forma autónoma para os atingir.
SuperAGI
O SuperAGI é uma estrutura de agentes de IA autónomos de código aberto que permite o desenvolvimento e a implementação de agentes de IA autónomos úteis de forma rápida e fiável. Os programadores podem criar agentes de IA prontos a produzir, escaláveis e optimizados. É possível integrar várias ferramentas e conjuntos de ferramentas, bem como melhorar as capacidades e o desempenho dos agentes de IA. Concebido para executar vários agentes de IA de forma síncrona, está continuamente a ser melhorado e atualizado.
LlamaIndex
LlamaIndex é uma estrutura de dados adaptada a aplicações de Modelos de Linguagem de Grande Dimensão (LLM), que facilita a ingestão, estruturação e acesso a dados privados ou específicos de um domínio. O LlamaIndex inclui Agentes de Dados que são trabalhadores do conhecimento alimentados por LLM que podem executar várias tarefas de leitura ou escrita sobre os seus dados,
LangChain
LangChain é uma estrutura para o desenvolvimento de aplicações baseadas em modelos de linguagem, oferecendo uma gama de capacidades valiosas. Com o LangChain, é possível utilizar agentes que automatizam tarefas encadeando-as, gerando avisos, respondendo usando modelos de modelos de linguagem (LLMs), recuperando documentos e muito mais.
- O que são agentes de IA?
- Como é que os agentes de IA funcionam?
- Tipos de agentes de IA
- Casos de utilização de agentes de IA
- Exemplos de agentes de IA
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