Notas sobre Agentes de IA

Introdução

• Agentes de IA são um tema relevante em inovações tecnológicas, especialmente no Vale do Silício.
• Eles têm o potencial de causar a maior disrupção tecnológica que já veremos.
• O termo "agentes de IA" pode ser desconhecido para muitos, mas é fundamental entendê-lo.

Conceito de Agentes de IA

• Definição: Programas de software que interagem com o ambiente, coletam dados e executam tarefas com base em objetivos pré-determinados.
• Exemplo: Agente de viagens que cria um plano de viagem utilizando informações diversas.

Arquitetura de um Agente de IA

• Um agente precisa de:
  • Modelos de Base: Como GPT, Llama, Cloud, etc.
  • Prompt Base: Instruções e regras que definem como o agente deve agir.
  • Memória: Memória de longo prazo para entender o contexto e reter informações.
  • Bases de Conhecimento Extras: Informação adicional que o agente pode usar, como PDFs ou planilhas.
  • Ferramentas (Tools): Permitem que o agente realize ações externas, como chamadas de API.

Níveis de Agentes de IA

1. Nível 0: Requisição única para LLM (Modelo de Linguagem).
2. Nível 1: Agentes Reflexos Simples - Respostas rápidas sem memória.
3. Nível 2: Agentes com Memória - Capacidade de lembrar conversas passadas.
4. Nível 3: RAG (Retrieval Augmented Generation) - Busca em bases de conhecimento para retornar informações.
5. Nível 4: Agentes com Ferramentas - Executam ações e fazem chamadas de API.
6. Nível 5: Agentes com Auto-feedback - Avaliam resultados e tentam novamente se necessário.
7. Nível 6: Multiagentes - Vários agentes colaborando para atingir um objetivo comum.

Diferença entre Agentes de IA e Chatbots

• Agentes de IA:
  • Usam inteligência artificial generativa e processamento de linguagem natural.
  • Não têm um fluxo pré-definido; respondem de maneira autônoma.
• Chatbots Tradicionais:
  • Seguem um script de conversação e necessitam de um fluxo construído manualmente.

Aplicações Práticas

• Integração de Agentes de IA com sistemas existentes via APIs é essencial.
• Possibilidade de criar sistemas sem código que utilizam a inteligência dos agentes.

Formação em Inteligência Artificial e No Code

• A formação busca democratizar o acesso à criação de tecnologias de IA.
• Foca em desenvolver produtos com técnicas de No Code.
• Inclui fundamentos de IA, desenvolvimento de softwares, e masterclasses.

Conclusão

• Agentes de IA são inovadores e têm o potencial de transformar interações com sistemas.
• A evolução dos agentes pode trazer resultados significativos antes do que se imagina.