4 Padrões de Design de IA Agêntica & Exemplos do Mundo Real
IA Agêntica padrões de design aprimoram a autonomia de grandes modelos de linguagem (LLMs) como Llama, Claude ou GPT, aproveitando o uso de ferramentas, tomada de decisão e resolução de problemas. Isso traz uma abordagem estruturada para criar e gerenciar agentes autônomos em vários casos de uso.
O que são fluxos de trabalho agênticos?
Um agente é considerado mais inteligente se escolher consistentemente ações que levam a resultados mais alinhados com sua função objetivo.
Fluxos de trabalho automatizados (baseados em regras, não-AI)
Seguem regras e processos predefinidos, tipicamente baseados em instruções fixas. Eles são projetados para lidar com tarefas repetitivas de forma eficiente, muitas vezes através de sistemas como automação de processos robóticos (RPA), onde pouca ou nenhuma tomada de decisão é necessária.
Fluxos de trabalho de IA (não agênticos)
Sistemas onde LLMs e ferramentas são orquestrados através de caminhos de código predefinidos, com pensamento mínimo envolvido. Em um fluxo de trabalho não agêntico, um LLM gera uma saída de um prompt, como gerar uma lista de recomendações com base na entrada.
Fluxos de trabalho agênticos
Processos orientados por IA onde agentes autônomos tomam decisões, tomam ações e coordenam tarefas com entrada humana mínima. Esses fluxos de trabalho usam componentes-chave como raciocínio, planejamento e utilização de ferramentas para lidar com tarefas complexas.
Comparado à automação tradicional, como RPA, que segue regras e designs fixos, os fluxos de trabalho agênticos são mais "dinâmicos e flexíveis", adaptando-se a dados em tempo real e condições inesperadas.
Neste fluxo de trabalho, o agente de IA está respondendo à consulta do usuário (Exemplo: “Quem ganhou a Euro em 2024?”)
- Consulta do usuário: O usuário faz uma pergunta.
- Análise do LLM: O LLM interpreta e determina se dados externos são necessários.
- Ativação de ferramenta externa: Uma ferramenta de busca recupera informações em tempo real.
- Criação de resposta: O LLM combina os dados e responde:
“A Espanha venceu a Euro 2024 contra a Inglaterra com um placar de 2–1 na Final em Berlim em julho de 2024.”
5 tipos de padrões de design de IA agêntica
Padrão de reflexão
O padrão de reflexão aprimora os fluxos de trabalho agênticos com autoaperfeiçoamento contínuo.
→ Este padrão envolve um mecanismo de auto-feedback onde um agente de IA avalia suas saídas ou decisões antes de finalizar sua resposta ou tomar mais ações.
→ Permite que o agente analise seu próprio trabalho, identifique erros ou lacunas e refine sua abordagem, levando a melhores resultados ao longo do tempo. Este processo não se limita a uma única iteração; os agentes podem ajustar suas respostas em interações subsequentes.
Exemplo do mundo real:
Agentes de IA como o GitHub Copilot podem refinar o código através da autorreflexão, examinando e modificando sua própria estrutura e comportamento em tempo de execução, por exemplo:
- Resposta inicial: O GitHub Copilot gera um snippet de código com base em um prompt.
- Processo de reflexão: Revisa o código gerado em busca de erros, ineficiências ou melhorias. Pode usar um loop de feedback, como executar o código em um ambiente sandbox, para identificar bugs.
- Autoiteração: Avalia se o código gerado funciona conforme o esperado, refina sua lógica e sugere otimizações.
Padrão de uso de ferramentas
O padrão de uso de ferramentas em IA agêntica aprimora as capacidades de grandes modelos de linguagem (LLMs) permitindo que eles interajam dinamicamente com ferramentas e recursos externos.
Protocolos como o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) ajudam a padronizar o processo de uso de ferramentas.2
Padronizar o uso de ferramentas através do MCP move o design agêntico de integrações de API personalizadas para uma camada de contexto unificada. Em vez de gerenciar conectores individuais, os agentes utilizam o MCP para manter um fluxo de dados seguro entre o modelo e o ambiente local ou corporativo. Com protocolos de uso de ferramentas e modelos agênticos, os agentes podem:
- acessar informações em tempo real (via APIs), pesquisar na web
- interagir com APIs para processar e gerar respostas
- interagir com sistemas de recuperação de informações
- recuperar conjuntos de dados específicos
- executar scripts para análise de dados
- aproveitar modelos de aprendizado de máquina para executar algoritmos especializados
Usamos agentes de IA populares para testar suas capacidades de uso de ferramentas:
Exemplo do mundo real:
O projeto de síntese visual-textual usa GPT-4 para interagir dinamicamente com ferramentas externas (como CLIP para análise de imagem e GPT-4 para raciocínio) e recursos externos (por exemplo, ferramentas de design, plataformas de e-commerce) para completar tarefas complexas.3
Padrão de planejamento
O padrão de planejamento permite que LLMs dividam grandes tarefas em subtarefas.
Um LLM usando o padrão de planejamento organizará os subobjetivos em uma sequência lógica. Dependendo da complexidade, o agente pode planejar ações em ordem linear ou criar ramificações para execução paralela.
Exemplo do mundo real:
Um grupo de pesquisadores demonstrou como agentes LLM colaboram com modelos de plataformas como Hugging Face para lidar com tarefas complexas e maiores.
A abordagem foi chamada de HuggingGPT, um agente impulsionado por LLM que aproveita LLMs (por exemplo, ChatGPT) para conectar vários modelos de IA em comunidades de aprendizado de máquina (por exemplo, Hugging Face) para resolver tarefas de IA.4
Em fluxos de trabalho atuais, o padrão de planejamento está cada vez mais integrado ao raciocínio em nível de modelo. Enquanto frameworks lidam com delegação de tarefas de alto nível, modelos de raciocínio realizam processamento interno para validar planos antes da execução. Esta deliberação interna:
- reduz erros de lógica durante a decomposição de tarefas
- minimiza a necessidade de engenharia de prompt multietapa
- permite que o agente se autocorrija antes de iniciar uma ação
Adicionar como fonte preferencialPadrão multiagente
Os padrões multiagente focam na delegação de tarefas, que envolve atribuir diferentes agentes a diferentes tarefas que podem ser criadas ao solicitar um único LLM (ou múltiplos LLMs) para lidar com responsabilidades distintas.
Por exemplo, para criar um agente desenvolvedor de software, você poderia solicitar ao LLM: “Você é um especialista em escrever código eficiente e claro. Por favor, escreva o código para realizar [specific task].“
Em sistemas multiagente, os agentes se comunicam usando protocolos Agente-a-Agente (A2A) que definem o fluxo de informações entre eles. Por exemplo, o protocolo A2A do Google é um framework aberto que equipa agentes com contexto estruturado e ferramentas.5
Frameworks multiagentes atuais:
- LangGraph: Facilita fluxos de trabalho cíclicos e gerenciamento de estado para agentes que requerem loops de feedback.
- PydanticAI: Um framework focado em orquestração de agentes segura em tipo e pronta para produção.
- CrewAI: Orquestra agentes atribuindo papéis específicos e sequências de tarefas colaborativas.
- OpenAI Swarm: Um protocolo leve para gerenciar transferências entre modelos especializados.
Para mais: Construtores de IA agêntica de código aberto & frameworks.
Padrão Humano-no-Loop (HITL)
O padrão HITL incorpora intervenção humana em pontos de decisão específicos para garantir precisão e segurança. Implementações-chave incluem:
- Pontos de Aprovação: O agente pausa para confirmação humana antes de executar ações de alto impacto, como transações financeiras ou exclusão de dados.
- Loops de Revisão: Um humano ou um modelo supervisor secundário avalia a saída do agente para fornecer uma camada de controle de qualidade antes que o processo termine.
Casos de uso de fluxo de trabalho agêntico
1. Geração aumentada por recuperação (RAG)
Padrões de design agêntico podem ser usados em sistemas RAG para incorporar agentes no pipeline RAG.
Para mais, veja:
→ Descubra os Melhores Sistemas RAG Agênticos
→ Compare as Melhores Ferramentas de Geração Aumentada por Recuperação
2. Desenvolvimento de software
- Geração & conclusão de código:
- Cursor: Gera automaticamente snippets de código e funções inteiras com base em descrições em linguagem natural
- Devin: Cria aplicativos do zero com supervisão humana mínima, usando um navegador ou uma interface de linha de comando.
- Teste automatizado de software:
- Diffblue: Escreve automaticamente testes unitários para código Java, garantindo cobertura e correção do código.
- Snyk: Detecta e corrige vulnerabilidades de segurança em dependências sem entrada humana.
- Diffblue: Escreve automaticamente testes unitários para código Java, garantindo cobertura e correção do código.
3. Jogos
- PNPs autônomos:
- AI Dungeon: Usa um LLM para gerar PNPs baseados em texto totalmente autônomos, reagindo às ações do jogador e criando eventos narrativos.
- AgentRefine: Permite que agentes e modelos de IA identifiquem erros e os corrijam autonomamente, melhorando seu desempenho para tarefas gerais.
- Exploração autônoma:
- Spore (evolução controlada por IA): Agentes de IA se reproduzem, mutam e evoluem sem intervenção humana, tornando-se cada vez mais inteligentes e diversos a cada geração.
- Pathfinding:
- NavMesh AI: Sistema de pathfinding autônomo em jogos, onde agentes podem navegar em ambientes dinâmicos.
4. Criação de multimídia
- Transformando resultados de pesquisa GenAI em páginas da Wikipedia
- Perplexity Pages: Quando um usuário insere uma consulta de pesquisa, o Perplexity Pages agrega informações relevantes de várias fontes para transformar resultados de pesquisa em páginas da Wikipedia.
- Produção de vídeo automatizada
- Pictory transforma automaticamente conteúdo baseado em texto em vídeo.
5. Pesquisa & análise de dados
- ChemCrow: Executando simulações e fazendo recomendações autônomas.
para descoberta de drogas. - AI2: Fornece gerenciamento de data warehouse através de sistemas autônomos.
6. Uso de computador
Agentes modernos podem interagir com Interfaces Gráficas do Usuário (GUIs) de forma semelhante aos usuários humanos. Através de capacidades de uso de computador, os agentes interpretam pixels da tela, movem cursores e inserem texto em vários aplicativos. Esses agentes podem:
- pesquisar na web e interagir com interfaces de software de desktop
- navegar em sistemas ERP internos que carecem de APIs estruturadas
- executar fluxos de trabalho administrativos entre plataformas
- preencher formulários online e reservar viagens.
7. Atendimento ao cliente
Agentes de IA para atendimento ao cliente respondem a consultas de clientes em linguagem natural, interpretam contexto e geram respostas semelhantes às humanas. Esses agentes são comumente usados para automação de contact center. Alguns exemplos incluem:
- Zendesk AI
- Fim da Intercom
- Kore.AI Agent
8. Automação de saúde
IA agêntica para saúde visa aproveitar sistemas de saúde para automatizar fluxos de trabalho em operações clínicas. Exemplos de ferramentas incluem:
Automação de saúde de propósito geral:
- Sully.ai
- Hippocratic AI
- Innovacer
- Beam AI Healthcare agent
- Notable Health
Suporte ao paciente:
- Amelia AI
- Cognigy
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author = {Dilmegani, Cem},
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