Agentes de IA da Oracle: 15 Principais Casos de Uso & 5 Benefícios

72% das empresas que implantam soluções de IA.¹ Oracle utiliza agentes de IA que combinam grandes modelos de linguagem, processamento de linguagem natural e geração aumentada por recuperação (RAG).

Explore os agentes de IA da Oracle, seus casos de uso e benefícios:

O que são os agentes de IA da Oracle?

Os agentes de IA generativa da OCI são um serviço totalmente gerenciado que integra grandes modelos de linguagem (LLMs) a um sistema de recuperação inteligente. Eles são projetados para fornecer respostas relevantes pesquisando uma base de conhecimento especificada.

Oracle agora oferece mais de 600 agentes de IA dentro de sua Fusion suíte de aplicações em nuvem, além de mais de 100 agentes parceiros certificados no Fusion IA Agent Marketplace. A empresa lançou 22 novas Fusion Agentic Applications criadas a partir de equipes de agentes de IA integradas ao Oracle Fusion Cloud Applications para RH, finanças, cadeia de suprimentos e experiência do cliente.²

Esses agentes de IA são criados para lidar com processos de várias etapas, adaptar-se a novas situações e responder a prompts de linguagem natural, oferecendo maior flexibilidade e precisão em comparação com sistemas anteriores baseados em regras. O OCI Generative IA Agents oferece vários métodos para integração de dados, permitindo que usuários e seus clientes interajam com os dados por meio de uma interface de chat ou de uma API.

Principais recursos

• Suporta vários métodos de integração de dados e canais de interação (interface de chat ou API).
• Gera respostas contextualmente relevantes ao recuperar informações de uma base de conhecimento.
• Fornece atribuição de fonte para todas as respostas.
• Oferece recursos de busca híbrida, combinando abordagens lexicais e semânticas.
• Inclui moderação de conteúdo tanto para entrada quanto para saída.
• Suporta conversas de vários turnos, permitindo que os usuários façam perguntas de acompanhamento que consideram o contexto anterior.
• Pode interpretar dados de gráficos de dois eixos e tabelas de referência em PDFs sem exigir descrições explícitas dos elementos visuais.
• Extrai e exibe hiperlinks presentes em documentos PDF nas respostas do chat.

Como funcionam os agentes de IA da Oracle? 

1. Entrada: consulta do usuário
   • O usuário envia uma consulta em linguagem natural ao OCI Generative IA Agent.
   • O serviço codifica a consulta e a envia para o armazenamento de dados corporativo (a base de conhecimento) para processamento.
2. Processamento: compreensão da consulta e formulação do plano
   • O agente de IA, alimentado por um grande modelo de linguagem (LLM), interpreta a consulta.
   • Ele formula e executa um plano para gerar uma resposta. Isso envolve as seguintes etapas:
     1. Pesquisar na base de conhecimento artigos ou documentos relevantes.
     2. Reclassificar os documentos recuperados com base na relevância semântica.
     3. Combinar os documentos mais relevantes e a consulta do usuário para gerar uma resposta coerente e contextualmente precisa.
3. Saída: entrega da resposta
   • O agente envia a resposta formulada de volta ao usuário.
   • A resposta inclui referências aos documentos ou fontes que foram usados para gerar a resposta.

Orquestração agêntica

Os agentes de IA da Oracle operam sistemas de recuperação e resposta como orquestradores capazes de planejar, coordenar e executar fluxos de trabalho complexos em ferramentas corporativas e fontes de dados.

Diferentemente da IA orientada a chat de função única, a orquestração agêntica permite que os modelos:

• Decompor metas de várias etapas em planos de execução estruturados
• Selecionar e invocar as ferramentas, APIs e sistemas corporativos certos no momento certo
• Manter estado, validar saídas e se autocorrigir por meio de raciocínio iterativo
• Encadear ações entre camadas de recuperação, análise e execução de tarefas
• Operar entre vários subagentes especializados quando necessário (por exemplo, RH, finanças, suporte)

Essa camada de orquestração permite que os agentes de IA da Oracle vão além da resposta a perguntas e avancem para a execução de processos.

Para um contexto mais aprofundado sobre orquestração, explore:

• LLM orquestração
• Orquestração multiagente
• Agentic IA ERP
• Orquestração de TI.

À medida que os agentes se expandem além dos sistemas internos, os ambientes de execução web e os padrões de interoperabilidade estão se tornando críticos:

• Explore benchmarks de navegador MCP para identificar infraestruturas de servidores MCP que suportam agentes habilitados para web.
• Compare navegadores remotos para observar como os agentes interagem com a web aberta.

Tipos de dados da base de conhecimento

Existem duas maneiras diferentes de fornecer dados para os OCI Generative IA Agents usarem como base de conhecimento. Uma base de conhecimento é essencialmente a coleção de informações ou documentos que o agente de IA pesquisa para gerar respostas. Veja a seguir uma explicação do que cada tipo significa:

1. Opção gerenciada pelo serviço

Essa opção permite que você armazene seus dados no Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage. Com essa abordagem, você pode:

• Carregar até 1.000 arquivos, sejam documentos de texto ou PDF, cada um com tamanho máximo de 100 MB.
• Solicitar um aumento de limite por meio do suporte da Oracle para armazenar mais arquivos ou arquivos maiores.

2. Opções Bring Your Own (BYO)

Essa opção permite que você use seus sistemas existentes para hospedar e gerenciar os dados que o agente de IA acessará. A Oracle fornece integração com ferramentas específicas para essa finalidade. Está disponível em sistemas como:

• Oracle Database 23c (pesquisa vetorial de IA): Este é um banco de dados que oferece suporte a recursos avançados de pesquisa, incluindo pesquisa vetorial, o que ajuda o agente de IA a recuperar dados relevantes de forma mais eficaz.
• OCI Search com OpenSearch: Essa opção usa o OpenSearch, uma tecnologia de mecanismo de busca, para indexar e gerenciar seus dados. Ela permite que o agente realize buscas eficientes nos dados ingeridos e indexados.

Essa opção oferece flexibilidade e controle se você tiver uma infraestrutura para armazenar e gerenciar dados. Você pode integrar o agente de IA aos seus sistemas existentes sem migrar dados para o OCI Object Storage.

15 casos de uso de agentes de IA generativa da Oracle

Agentes de geração aumentada por recuperação (RAG), como RAG agêntico, combinam recursos de recuperação e geração de linguagem para produzir respostas precisas e conscientes do contexto. O agente recupera documentos ou dados relevantes e gera respostas coerentes com base nessas informações.

Exemplos de casos de uso incluem:

1. Automação do atendimento ao cliente: Um agente de IA de atendimento ao cliente pode otimizar o atendimento ao cliente lidando com consultas por meio de interfaces conversacionais, recuperando dados da base de conhecimento e encaminhando questões complexas para agentes humanos. Isso garante uma resolução mais rápida dos problemas e aumenta a satisfação do usuário. A automação também reduz tarefas repetitivas, permitindo que as equipes de suporte ao cliente se concentrem em interações personalizadas e de maior valor.
2. Pesquisa jurídica: Os agentes de IA podem auxiliar profissionais jurídicos pesquisando rapidamente vastos bancos de dados em busca de precedentes e jurisprudência. Esses recursos melhoram a execução eficiente de tarefas de planejamento e pesquisa. Ao simplificar buscas complexas, a IA apoia a tomada de decisão mais rápida, garantindo que as equipes jurídicas cumpram prazos e forneçam aconselhamento preciso aos seus clientes.
3. Análise e relatórios financeiros: Os agentes de IA auxiliam as equipes financeiras na análise de dados, detecção de anomalias e geração de relatórios abrangentes. Eles sintetizam insights de diversas fontes, como notícias de mercado e relatórios internos. Essas ferramentas melhoram a gestão financeira ao simplificar processos, sugerir ações corretivas e aumentar a precisão da tomada de decisão para orçamento, previsão e avaliação de desempenho.
4. Tutoria educacional: Os agentes de IA atuam como tutores pessoais, fornecendo recursos de aprendizagem personalizados e esclarecendo conceitos complexos. Esses sistemas se adaptam às necessidades dos alunos, oferecendo conteúdo educacional interativo e orientação passo a passo. Ao automatizar a recuperação de recursos, eles ajudam os alunos a atingir metas acadêmicas, permitindo que os educadores se concentrem em estratégias de ensino inovadoras.
5. Criação de conteúdo: A IA apoia criadores de conteúdo recuperando informações relevantes, analisando tendências e elaborando sugestões para artigos, relatórios ou apresentações. Esses agentes aceleram o processo criativo, mantendo a originalidade. Ao aproveitar recursos avançados de IA, eles permitem que os profissionais se concentrem em refinar a qualidade do conteúdo e se conectar efetivamente com seu público.
6. Suporte técnico: Os agentes de IA orientam os usuários na solução de problemas, sintetizando manuais técnicos e fóruns em soluções concisas. Eles resolvem problemas com eficiência, minimizando o tempo de inatividade. Esses agentes empoderam as equipes de suporte, reduzindo a carga de trabalho e fornecendo resoluções consistentes e precisas, melhorando significativamente a experiência do usuário em ambientes técnicos.
7. Gestão da cadeia de suprimentos: Os agentes de IA otimizam as operações da cadeia de suprimentos agregando dados sobre inventário, fornecedores e logística. Eles analisam tendências para obter insights acionáveis, permitindo que as empresas reduzam ineficiências e garantam operações tranquilas.
8. Integração de fornecedores: Um agente de integração de fornecedores pode facilitar a incorporação de novos fornecedores extraindo automaticamente documentos relevantes, verificando a conformidade com as políticas da empresa e atualizando os registros de fornecedores no sistema corporativo.
9. Análise imobiliária: Os agentes de IA apoiam profissionais do setor imobiliário sintetizando dados de propriedades e tendências de mercado. Eles fornecem insights sobre preços, demanda e oportunidades de investimento, auxiliando a tomada de decisão. Com análises orientadas por IA, os profissionais podem se adaptar às condições dinâmicas do mercado e oferecer aconselhamento personalizado aos clientes de forma eficaz.
10. Planejamento de viagens: Os agentes de IA servem como guias de viagem personalizados, recomendando destinos, atrações locais e itinerários. Eles criam experiências personalizadas com base nas preferências do usuário, simplificando os preparativos de viagem. Ao integrar diversas fontes de dados, esses agentes aumentam a satisfação do usuário.
11. Assistência em compras para vendas: Um agente de IA de processamento de documentos pode auxiliar um executivo de vendas no gerenciamento de tarefas de compras. Por exemplo, o executivo pode tirar uma foto de uma cotação de preço de um fornecedor estrangeiro usando o telefone. O agente irá:
    • Extrair as informações relevantes do documento.
    • Traduzir o texto, por exemplo, do japonês para o inglês.
    • Criar uma solicitação de compra com base nos dados extraídos. Mais tarde, o mesmo agente poderia automatizar o processamento da fatura do fornecedor, sinalizando-a para revisão por um gerente de pagamentos.
12. Análise de chamadas de vendas: Em vendas, um agente de IA poderia analisar as interações com clientes durante chamadas de vendas, extraindo insights como preferências ou principais objeções dos clientes e gerando relatórios detalhados para as equipes de vendas melhorarem futuros engajamentos.
13. Gestão de talentos e contratação: Os agentes de IA podem ser usados para identificar e analisar candidatos a emprego, ajudando as equipes de RH a otimizar a aquisição de talentos. Hipoteticamente, um agente pode procurar candidatos adequados em bancos de dados, avaliar seus currículos e fornecer recomendações com base em requisitos de trabalho predefinidos.
14. Controle de qualidade na manufatura: Os agentes de IA monitoram os dados de produção, identificam padrões que indicam defeitos e recomendam ajustes para garantir padrões de qualidade. Ao aproveitar análises avançadas, eles permitem que os fabricantes minimizem desperdícios, melhorem a eficiência e mantenham a consistência. Essa abordagem proativa garante qualidade superior do produto e satisfação do cliente.
15. Banco de varejo: A Oracle inclui agentes pré-criados para fluxos de trabalho de banco de consumo que podem automatizar tarefas de banco de varejo de ponta a ponta, como fornecimento de informações, revisão de crédito e monitoramento de conformidade. Esses agentes incluem:
    • agente “Product Brochure Generation” e um agente “Credit Decisioning” que ajuda a automatizar o processamento de solicitações de empréstimo.
    • Agentes focados em conformidade, como um agente “Call Compliance Check”, para monitorar a adesão regulatória durante chamadas com clientes.³

Explore casos de uso de IA agêntica gerais com alguns exemplos da vida real.

Oracle IA Agent Studio

A Oracle lançou o IA Agent Studio, um ambiente centralizado para simplificar a implantação e o monitoramento de agentes de IA. Este estúdio representa um movimento em direção à democratização da IA dentro da empresa por meio de dois pilares principais:

• Construtor de agentes no-code: Uma interface de linguagem natural para criar, testar e refinar agentes sem escrever código. Os usuários podem descrever a finalidade do agente em linguagem simples, e o construtor cuida da configuração subjacente.
• Painel de ROI integrado: O estúdio inclui um painel que mede o impacto comercial de cada agente, acompanhando métricas que refletem tempo economizado ou eficiência do processo.

Tipos de agentes: Workflow vs. RAG

Embora muitos agentes se concentrem na recuperação de informações, o Studio permite a criação de Workflow Agents. Eles se diferenciam dos agentes RAG padrão porque:

• Operam em sequências determinísticas baseadas em regras.
• Seguem “nós” pré-configurados com funções, entradas e saídas específicas.
• São projetados para cenários de alto risco que exigem governança estrita, conformidade e repetibilidade, onde uma resposta “alucinada” ou criativa não é uma opção.

Benefícios dos agentes GenAI da Oracle

• Transparência: Permite rastrear as respostas até suas fontes.
• Atualizações contínuas: As fontes de dados podem ser atualizadas sem interromper a funcionalidade do agente.
• Escalabilidade e segurança: Opera em uma arquitetura escalável e segura.
• Ingestão incremental: Permite atualizações precisas de dados por meio de ingestão incremental e controle de versão.
• Interações aprimoradas: Mantém o contexto da conversa por 10+ turnos.

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Últimos desenvolvimentos: capacidades de RAG dos agentes de IA da Oracle

O OCI Generative IA RAG Agent foi lançado oficialmente em 25 de setembro de 2024, depois que uma versão beta foi anunciada anteriormente. Os novos agentes RAG (Geração Aumentada por Recuperação) introduziram várias melhorias em comparação com os OCI Generative IA Agents existentes:

1. Integração com o Oracle Database 23ai: O Oracle Database 23ai adiciona busca vetorial avançada para dados não estruturados, como texto e imagens. Isso permite resultados de busca mais precisos e relevantes ao converter dados em representações vetoriais. Isso possibilita o tratamento contínuo de consultas complexas e a integração de dados estruturados e não estruturados.
2. Configuração simplificada: Processo de configuração simplificado com uma interface de usuário aprimorada. Ele permite que usuários com conhecimento técnico limitado implantem agentes RAG de forma rápida e fácil. Menos etapas e uma experiência mais intuitiva reduzem o tempo e o esforço de configuração.
3. Melhoria na qualidade e relevância das respostas: Os LLMs fornecem respostas de maior qualidade e mais precisas. Isso garante que as interações conversacionais sejam mais perspicazes e contextualmente adequadas.
4. Recuperação e reordenação avançada de dados: Funções aprimoradas de recuperação e reordenação de dados filtram vastos conjuntos de dados e priorizam informações relevantes. Isso melhora a profundidade e a precisão das respostas da IA, principalmente para consultas com nuances.
5. Busca híbrida: Combina buscas tradicionais por palavras-chave com busca semântica. Isso garante a recuperação de resultados mais relevantes tanto para dados estruturados quanto não estruturados.
6. Bases de conhecimento gerenciadas: Armazenamento vetorial integrado e pipeline robusto de ingestão de dados para dados não estruturados. Isso simplifica o armazenamento, a recuperação e a indexação de dados complexos. Oferece gerenciamento eficiente de bases de conhecimento como uma solução pronta para uso.
7. Suporte para bases de conhecimento BYO com OpenSearch: Suporte simplificado para Bring Your Own (BYO) OCI Search com OpenSearch. Oferece flexibilidade e controle sobre configurações de busca personalizadas. Simplifica a integração com sistemas OpenSearch existentes.
8. Moderação de conteúdo: Filtragem robusta para sinalizar conteúdo prejudicial ou inadequado na entrada e na saída. Mantém interações de IA seguras e protegidas.
9. Multimodalidade: Processa e integra dados de vários formatos, incluindo texto, imagens, gráficos e diagramas. Oferece respostas mais abrangentes e ricas em contexto, atendendo às necessidades.

Perguntas frequentes

Leitura adicional

• Comparar as principais ferramentas de agentes de IA

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1 atualizações

1. 20262 Abr

   Adicionada uma seção sobre o Oracle AI Agent Studio, cobrindo o construtor de agentes sem código, o painel de ROI e os agentes de fluxo de trabalho.

Links de referência

1.

Why AI agents are the next frontier of generative AI | McKinsey

McKinsey & Company

2.

Apps update—AI agents, AI marketplace, and more | fusioninsider

3.

Oracle Reimagines Banking for the AI Era with New Agentic Platform

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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