Modelos de Ação de Grande Escala: Exagero ou Realidade?
Após o lançamento do Rabbit, um dispositivo de IA que pode usar aplicações móveis, o termo modelos de ação de grande escala (LAMs) está a ganhar popularidade. Estes modelos vão além da conversa, transformando LLMs em “agentes” que podem conectar o mundo segmentado e orientado por aplicações, sem exigir que os utilizadores cliquem em aplicações ou integrem APIs.
A linha entre o exagero e a realidade dos LAMs é ténue, mas, em resumo, um LAM é um modelo de linguagem de grande escala (LLM) especificamente treinado para realizar ações (por exemplo, enviar pedidos de API).1
O que é um modelo de ação de grande escala (LAM)?
Um Modelo de Ação de Grande Escala (LAM) é um tipo avançado de IA que se baseia nos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), não só a compreender e gerar texto, mas também a planear e executar ações em ambientes do mundo real (digitais ou físicos), permitindo-lhe automatizar tarefas e interagir diretamente com sistemas com base na intenção do utilizador.
As principais características dos Modelos de Ação de Grande Escala (LAMs) incluem a sua capacidade de compreender a intenção do utilizador a partir de diferentes entradas (texto, voz, imagens), transformar essa intenção em ações executáveis, planear e adaptar tarefas passo a passo em ambientes em mudança, e operar de forma eficiente através da especialização em domínios específicos, permitindo-lhes concluir tarefas complexas do mundo real de forma autónoma.
As principais características dos Modelos de Ação de Grande Escala (LAMs) incluem:
- Interpretar a intenção do utilizador: Podem compreender os pedidos dos utilizadores a partir de texto, voz, imagens ou vídeos, mesmo quando a instrução não é clara ou está implícita.
- Gerar ações: Transformam os objetivos do utilizador em ações concretas em ambientes digitais ou físicos, como usar uma GUI, chamar APIs, controlar robôs ou gerar código.
- Planeamento e adaptação dinâmicos: Podem dividir tarefas complexas em etapas mais pequenas, seguir um plano e ajustá-lo quando a situação muda ou ocorrem erros.
- Especialização e eficiência: São frequentemente construídos para tarefas ou ambientes específicos, o que os torna mais precisos e eficientes do que os modelos de uso geral nesse domínio.
Em suma, os LAMs fazem mais do que compreender a linguagem. Conectam a compreensão com a ação e podem executar tarefas em várias etapas em cenários do mundo real.
Como funcionam os modelos de ação de grande escala (LAM)?
Os LAMs interagem com as aplicações através das suas interfaces de utilizador ou, mais comummente, através de APIs. Por exemplo, podem processar as imagens e o código de um website ou aplicação para decidir os seus próximos passos e executar ações.
Fonte: Salesforce2
Isto permite que os LAMs naveguem pelas interfaces do utilizador e da aplicação. Por exemplo, se a informação existir ou estiver acessível através de outra aplicação, irá recuperá-la dessa aplicação em vez de perguntar ao utilizador.
Dentro dos LAMs, tais graus de autonomia e compreensão transformam a IA generativa num assistente ativo que pode executar tarefas como:
- administrar plataformas de redes sociais
- obter informações meteorológicas
- fazer reservas
- processar transações financeiras
- conectar-se a dispositivos IoT para lhe permitir enviar comandos para os mesmos (por exemplo, chamar um Uber)
LAMs e LLMs: Compreender a diferença
Fonte: Modelos de Ação de Grande Escala: Da Criação à Implementação3
Os Modelos de Ação de Grande Escala (LAMs) estendem os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) ao compreenderem os pedidos dos utilizadores e também ao planearem e executarem ações no mundo real, como concluir tarefas em websites, tornando-os mais eficientes, focados em tarefas e práticos para aplicações do mundo real, muitas vezes com designs mais pequenos e especializados.
Embora os LAMs e os modelos de linguagem de grande escala partilhem algumas semelhanças, como a sua capacidade de compreender as intenções humanas, os seus propósitos principais diferem bastante.
Os LAMs são projetados para agir, enquanto os LLMs se destacam no processamento e geração de linguagem. Enquanto um LLM pode sugerir ideias ou gerar texto com base na sua entrada, um LAM vai um passo além ao executar tarefas autonomamente, como marcar consultas, encomendar produtos ou preencher formulários.
Modelos agentivos de grande escala (LAM): exagero ou realidade?
Embora algumas empresas apresentem os LAMs como uma nova arquitetura, as funcionalidades que lhes são atribuídas têm sido implementadas há algum tempo usando agentes LLM.4
Além disso, os agentes LLM têm vindo a executar tarefas que se descreve que os LAMs fazem. Os dois conceitos partilham funcionalidades comuns (ver figura):
- Análise baseada no contexto
- Engenharia de prompts
- Utilização de ferramentas
- Raciocínio5
Figura: Fluxo de trabalho do agente de IA baseado em linguagem
Fonte: ICLR6
Além disso, os LAMs podem ser descritos como designs de agentes baseados em linguagem, tais como (1) agentes de IA baseados em modelos de prompts; (2) agentes de IA com prompts ajustáveis; e (3) modelos de ação de grande escala (LAMs); afirmando que podemos pensar num LAM como um LLM especificamente treinado para executar ações humanas a partir de dados.7
Para mais detalhes sobre modelos de IA, veja a nossa investigação baseada em dados sobre:
Exemplos reais de LAM
1. Preenchimento automático de formulários ou folhas de cálculo em websites
Um LAM pode reconhecer os campos necessários num formulário, recolher os dados obrigatórios (por exemplo, moradas, nomes, palavras-passe e números de cartão de crédito) de uma base de dados ou perfil de utilizador, e inseri-los nos campos apropriados.
Vídeo: Preenchimento automático de formulários ou folhas de cálculo com LAM
2. Concluir transações online
Um LAM pode trabalhar com botões, links e menus suspensos. Também pode inserir texto específico em campos de texto e barras de pesquisa. Isto é exatamente o que implica pedir uma pizza online: preencher formulários de texto, clicar em botões e selecionar opções do menu.
Vídeo: HyperWriteAI Assistant Studio a usar o navegador para fazer um pedido online
Fonte: HyperWriteAI9
3. Resolver pedidos de serviço ao cliente de ponta a ponta
Um Modelo de Ação de Grande Escala (LAM) pode lidar com um pedido completo do cliente do início ao fim, compreendendo o objetivo do utilizador, decidindo os passos necessários e executando-os em vários sistemas (como CRM, faturação e plataformas de suporte).
O Genesys Cloud Agentic Virtual Agent é um exemplo deste caso de uso: pode compreender o problema de um cliente (por exemplo, um problema de faturação), determinar o que precisa de ser feito e concluir as ações necessárias, como verificar dados da conta, atualizar registos ou acionar processos de serviço, sem intervenção humana.10
Em vez de fornecer respostas, o sistema conclui a própria tarefa interagindo com diferentes ferramentas e fluxos de trabalho, reduzindo a necessidade de explicações repetidas ou acompanhamento manual.
4. Condução autónoma e tomada de decisão
Um Modelo de Ação de Grande Escala (LAM) pode alimentar sistemas autónomos interpretando entradas do mundo real, raciocinando sobre situações e executando ações em tempo real.
O Alpamayo da NVIDIA utiliza modelos de Visão-Linguagem-Ação para processar vídeo da câmara, compreender o ambiente de condução, raciocinar sobre o que está a acontecer e gerar ações de condução, como virar, travar ou acelerar.11
Em vez de seguir regras fixas, o sistema decide o que fazer com base no contexto (por exemplo, tráfego, obstáculos, condições da estrada) e explica o seu raciocínio, permitindo uma condução autónoma mais segura e transparente.
5. Execução de tarefas pessoais em aplicações do dia a dia
Um Modelo de Ação de Grande Escala (LAM) pode transformar o objetivo de um utilizador em ações concretas em várias ferramentas, concluindo tarefas sem instruções passo a passo. Por exemplo, sistemas de IA agentiva como o OpenClaw usam princípios semelhantes: podem gerir e-mails, calendários e reservas de viagens planeando etapas e executando-as de forma autónoma. Embora o OpenClaw represente um sistema de IA agentiva completo, os LAMs fornecem o núcleo de execução de ação que permite a esses sistemas realizar fluxos de trabalho de várias etapas de forma fiável.
Adicionar como fonte preferencialTecnologias em LAMs
Um LAM pode utilizar as seguintes técnicas:
- Conexões: Conectar-se a várias aplicações e APIs.
- Abordagem neuro-simbólica: A programação neuro-simbólica é um método que permite aos LAMs combinar redes neuronais treinadas em grandes conjuntos de dados com capacidades integradas de raciocínio lógico simbólico. Isto permite-lhes detetar padrões enquanto também compreendem o raciocínio subjacente, tornando-os mais adaptáveis e capazes de dar respostas significativas dependendo do “porquê” dos pedidos dos utilizadores.
- Abstração de instruções: Criar instruções que fornecem uma abstração modular e hierárquica para modelação através de uma interface.
- Modelação humana direta: Identificar a intenção, hábitos e rotinas do utilizador, em todas as aplicações, para desenvolver um modelo de atuação.
- Raciocínio de tarefas: Analisar as relações entre tarefas, identificando dependências e determinando a ordem ideal de execução. Garante que as tarefas pré-requisito são concluídas antes do início das dependentes. Isto permite ao LAM melhorar os fluxos de trabalho com base em interações passadas.
- Aprendizagem contínua: Os LAMs executam tarefas e melhoram o seu desempenho através da aprendizagem contínua. Por exemplo, um LAM poderia gerir as consultas dos clientes sobre encomendas, devoluções e informações de produtos. Tornar-se-ia mais apto a resolver problemas rapidamente, prevendo e abordando até potenciais problemas antes que os clientes os contactem.
Exemplos de modelos de ação de grande escala
O termo LAM abrange uma mistura de produtos de consumo, modelos focados em ação e sistemas de investigação que tentam transformar a intenção do utilizador em ações de software.
- Rabbit R1: A Rabbit comercializa o R1 em torno da sua ideia de LAM, e os seus materiais oficiais agora apontam os utilizadores para funcionalidades como o LAM Playground e o modo de ensino para tarefas em websites. Ao mesmo tempo, as primeiras análises foram altamente críticas; o The Verge considerou o dispositivo “inacabado” e “inútil”, e disse que havia poucas provas de um LAM a funcionar de forma fiável no produto aquando do lançamento.
- Adept ACT-1: A Adept descreveu o ACT-1 como um “modelo fundamental para ações” treinado para usar ferramentas de software, APIs e aplicações web. É melhor entendido como um sistema de agente avançado orientado para a ação, em vez de uma categoria de IA totalmente separada por si só.
- Salesforce xLAM: A Salesforce lançou o xLAM como uma família de modelos otimizados para chamada de funções e agentes de IA, e mais tarde expandiu-o com um suporte multi-turn mais robusto. Isto torna o xLAM um dos exemplos oficiais mais claros de uma família de modelos de estilo LAM.
- Microsoft TaskMatrix.IA: O TaskMatrix.IA é um artigo de visão da Microsoft Research que propõe conectar modelos fundamentais com milhões de APIs para concluir tarefas. Por ser enquadrado como uma visão de investigação e um artigo de posição, é melhor descrito como um quadro académico semelhante a LAM do que como um produto implementável.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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year = {2026},
month = jul,
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note = {AIMultiple. Acessado em 1 Julho 2026}
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