4 Padrões de Design de IA Agêntica e Exemplos Reais

Os padrões de design de IA agêntica aprimoram a autonomia de grandes models de linguagem (LLMs) como Llama, Claude ou GPT ao aproveitar o uso de ferramentas, a tomada de decisão e a 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 levem a resultados mais alinhados com sua função objetivo.

Fluxos de trabalho automatizados (baseados em regras, não-IA)

Seguem regras e processos predefinidos, normalmente com base em instruções fixas. Eles são projetados para lidar com tarefas repetitivas com eficiência, muitas vezes por meio de sistemas como a automação de processos robóticos (RPA), onde pouca ou nenhuma tomada de decisão é necessária.

Fluxos de trabalho de IA (não agênticos)

Sistemas em que LLMs e ferramentas são orquestrados por caminhos de código predefinidos, com o mínimo de pensamento envolvido. Em um fluxo de trabalho não agêntico, um LLM gera uma saída a partir de um prompt, como gerar uma lista de recomendações com base na entrada.

Fluxos de trabalho agênticos

Processos orientados por IA em que agentes autônomos tomam decisões, realizam ações e coordenam tarefas com o mínimo de intervenção humana. Esses fluxos de trabalho usam componentes-chave como raciocínio, planejamento e utilização de ferramentas para lidar com tarefas complexas.

Comparados 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 a condições inesperadas.

Neste fluxo de trabalho, o agente de IA está respondendo à consulta do usuário (Exemplo: “Quem venceu a Euro em 2024?”)

1. Consulta do usuário: O usuário faz uma pergunta.
   
2. LLM análise: O LLM interpreta e determina se dados externos são necessários.
   
3. Ativação de ferramenta externa: Uma ferramenta de busca recupera informações em tempo real.
   
4. Criação da 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.

→ Esse padrão envolve um mecanismo de autoavaliação em que um agente de IA avalia suas saídas ou decisões antes de finalizar sua resposta ou tomar uma ação adicional.

→ Ele permite que o agente analise seu próprio trabalho, identifique erros ou lacunas e refine sua abordagem, levando a melhores resultados. Esse 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 por meio da autorreflexão, examinando e modificando sua própria estrutura e comportamento em tempo de execução, por exemplo:

• Resposta inicial: GitHub Copilot gera um trecho de código com base em um prompt.
  
• Processo de reflexão: revisa o código gerado em busca de erros, ineficiências ou melhorias. Ele pode usar um ciclo 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 na IA agêntica aprimora as capacidades dos grandes models de linguagem (LLMs), permitindo que eles interajam dinamicamente com ferramentas e recursos externos.

Protocolos como o Model Context Protocol (MCP) ajudam a padronizar o processo de uso de ferramentas.²

Padronizar o uso de ferramentas por meio 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 model e o ambiente local ou empresarial. Com protocolos de uso de ferramentas e models 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 datasets específicos
• executar scripts para análise de dados
• alavancar models de aprendizado de máquina para executar algoritmos especializados

Testamos as capacidades de uso de ferramentas de agentes de IA populares.

Exemplo do mundo real:

Projeto de síntese visual-textual usa o GPT-4 para interagir dinamicamente com ferramentas externas (como CLIP para análise de imagens e GPT-4 para raciocínio) e recursos externos (por exemplo, ferramentas de design, plataformas de comércio eletrônico) para concluir tarefas complexas.³

Padrão de planejamento

O padrão de planejamento permite que LLMs dividam tarefas grandes em subtarefas.

Um LLM que usa o padrão de planejamento organizará as submetas 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 models de plataformas como Hugging Face para lidar com tarefas complexas e maiores.

A abordagem foi chamada de HuggingGPT, um agente com tecnologia LLM que utiliza LLMs (por exemplo, ChatGPT) para conectar vários models de IA em comunidades de aprendizado de máquina (por exemplo, Hugging Face) para resolver tarefas de IA.⁴

Nos fluxos de trabalho atuais, o padrão de planejamento é cada vez mais integrado ao raciocínio em nível de model. Enquanto frameworks lidam com a delegação de tarefas de alto nível, models de raciocínio realizam processamento interno para validar planos antes da execução. Essa deliberação interna:

• reduz erros de lógica durante a decomposição de tarefas
• minimiza a necessidade de prompt engineering em várias etapas
• permite que o agente se autocorrija antes de iniciar uma ação

Padrão multiagente

Os padrões multiagente se concentram na delegação de tarefas, que envolve atribuir agentes diferentes a tarefas diferentes que podem ser criadas ao solicitar a um único LLM (ou vários 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. Escreva o código para realizar [specific task].“

Em sistemas multiagente, os agentes se comunicam usando protocolos Agent-to-Agent (A2A) que definem o fluxo de informações entre eles. Por exemplo, o protocolo A2A do Google é um framework aberto que equipa os agentes com contexto estruturado e ferramentas.⁵

Frameworks multiagente atuais:

• LangGraph: Facilita fluxos de trabalho cíclicos e gerenciamento de estado para agentes que exigem ciclos de feedback.
• PydanticAI: Um framework focado em orquestração de agentes com segurança de tipos e pronta para produção.
• CrewAI: Orquestra agentes atribuindo funções específicas e sequências de tarefas colaborativas.
• OpenAI Swarm: Um protocolo leve para gerenciar transferências entre models especializados.

Para mais: Construtores de IA agêntica de código aberto e frameworks.

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Padrão humano-no-Loop (HITL)

O padrão HITL incorpora a intervenção humana em pontos de decisão específicos para garantir precisão e segurança. As principais implementações incluem:

• Pontos de verificação de aprovação: O agente pausa para confirmação humana antes de executar ações de alto impacto, como transações financeiras ou exclusões de dados.
• Ciclos de revisão: Um humano ou um model supervisor secundário avalia a saída do agente para fornecer uma camada de controle de qualidade antes da conclusão do processo.

Casos de uso de fluxos de trabalho agênticos

1. Geração aumentada por recuperação (RAG)

Padrões de design agênticos podem ser usados em sistemas RAG para incorporar agentes ao pipeline de RAG.

Para mais, veja:

→ Descubra os principais sistemas de RAG agênticos

→ Compare as principais ferramentas de geração aumentada por recuperação

2. Desenvolvimento de software

• Geração e conclusão de código:
  
  • Cursor: gera automaticamente trechos 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.
    
• Testes de software automatizados:
  
  • Diffblue: escreve automaticamente testes unitários para código Java, garantindo cobertura e correção do código.
    
  • Snyk: detecta e corrige vulnerabilidades de segurança em dependências sem intervenção humana.

3. Jogos

• NPCs autônomos:
  • IA Dungeon: usa um LLM para gerar NPCs totalmente autônomos baseados em texto, reagindo às ações dos jogadores e criando eventos narrativos.
  • AgentRefine: permite que agentes e models de IA identifiquem erros e os corrijam autonomamente, melhorando seu desempenho em tarefas gerais.
• Exploração autônoma:
  • Spore (evolução controlada por IA): agentes de IA se reproduzem, sofrem mutações e evoluem sem intervenção humana, tornando-se cada vez mais inteligentes e diversificados a cada geração.
• Busca de caminhos:
  • NavMesh IA: sistema autônomo de busca de caminhos em jogos, onde os agentes podem navegar em ambientes dinâmicos.

4. Criação multimídia

• Transformando resultados de busca de GenAI em páginas da Wikipédia
  • Perplexity Pages: quando um usuário insere uma consulta de pesquisa, o Perplexity Pages agrega informações relevantes de várias fontes para transformar os resultados da pesquisa em páginas da Wikipédia.
• Produção automatizada de vídeo
  • Pictory transforma autonomamente conteúdo baseado em texto em vídeo.

5. Pesquisa e análise de dados

• ChemCrow: executando simulações e fazendo recomendações autônomas.
  para descoberta de medicamentos.
• AI2: oferece gerenciamento de data warehouse por meio de sistemas autônomos.

6. Uso de computador

Agentes modernos podem interagir com Interfaces Gráficas do Usuário (GUIs) de forma semelhante aos usuários humanos. Por meio de recursos 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 não possuem 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 às consultas dos clientes em linguagem natural, interpretam o contexto e geram respostas semelhantes às humanas. Esses agentes são comumente usados para automação de centrais de contato. Alguns exemplos incluem:

• Zendesk IA
• Fim da Intercom
• Kore.IA Agent

8. Automação na área da saúde

IA agêntica para a área da saúde visa aproveitar os sistemas de saúde para automatizar fluxos de trabalho em operações clínicas. Exemplos de ferramentas incluem:

Automação de saúde propósito geral:

• Sully.ai
• Hippocratic IA
• Innovacer
• Beam agente de IA de saúde
• Notable Health

Suporte ao paciente:

• Amelia IA
• Cognigy

Leitura adicional

• Principais ferramentas de agente de IA
• Principais empresas de IA agêntica

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@misc{dilmegani2026,
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Links de referência

1.

There is a lot of hype on AI Agents recently. | Dipanjan S. | 17 comments

2.

What is the Model Context Protocol (MCP)? - Model Context Protocol

Model Context Protocol

3.

[2307.11661] Enhancing CLIP with GPT-4: Harnessing Visual Descriptions as Prompts

4.

[2303.17580] HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face

5.

Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) - Google Developers Blog

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017.

O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Pesquisado por

Hazal Şimşek

Analista do Setor

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Hazal é analista do setor na AIMultiple, com foco em inteligência de processos (incluindo mineração de processos) e automação empresarial (incluindo automação de TI e automação low-code/no-code).

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