Oracle Agentes de IA: Principais 15 Casos de Uso e 5 Benefícios

72% das empresas estão a implementar soluções de IA.¹ Oracle utiliza agentes de IA combinando grandes modelos de linguagem, processamento de linguagem natural e geração aumentada por recuperação (RAG).

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

O que são agentes de IA Oracle?

Agentes de IA generativa da OCI é um serviço totalmente gerido que integra grandes modelos de linguagem (LLMs) com um sistema inteligente de recuperação. Foi concebido para fornecer respostas relevantes pesquisando uma base de conhecimento especificada.

Oracle disponibiliza agora mais de 600 agentes de IA na sua Suite de Aplicações Cloud Fusion, juntamente com mais de 100 agentes de parceiros certificados no Marketplace de Agentes de IA Fusion. A empresa lançou 22 novas Aplicações Agênticas Fusion construídas a partir de equipas de agentes de IA integrados nas Aplicações Cloud Oracle Fusion para RH, finanças, cadeia de abastecimento e experiência do cliente.²

Estes agentes de IA foram concebidos para lidar com processos de várias etapas, adaptar-se a novas situações e responder a prompts em linguagem natural, oferecendo maior flexibilidade e precisão em comparação com sistemas baseados em regras anteriores. O OCI Generative IA Agents oferece vários métodos para integrar dados, permitindo que os utilizadores e os seus clientes interajam com os dados através de uma interface de chat ou de uma API.

Principais características

• 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 origem para todas as respostas.
• Oferece capacidades de pesquisa híbrida, combinando abordagens lexicais e semânticas.
• Inclui moderação de conteúdo para entrada e saída.
• Suporta conversas multi-turno, permitindo que os utilizadores façam perguntas de seguimento que têm em conta o contexto anterior.
• Consegue interpretar dados de gráficos de dois eixos e tabelas de referência em PDFs sem necessitar de descrições explícitas dos elementos visuais.
• Extrai e exibe hyperlinks presentes em documentos PDF nas respostas do chat.

Como funcionam os agentes de IA Oracle?

1. Entrada: Consulta do Utilizador
   • Um utilizador submete uma consulta em linguagem natural ao Agente de IA Generativa da OCI.
   • O serviço codifica a consulta e envia-a para o repositório de dados empresariais (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.
   • Formula e executa um plano para gerar uma resposta. Isto envolve os seguintes passos:
     1. Pesquisar a base de conhecimento por artigos ou documentos relevantes.
     2. Reordenar os documentos recuperados com base na relevância semântica.
     3. Combinar os documentos mais relevantes e a consulta do utilizador para gerar uma resposta coerente e contextualmente precisa.
3. Saída: Entrega da Resposta
   • O agente envia a resposta formulada de volta ao utilizador.
   • A resposta inclui referências aos documentos ou fontes que foram usados para gerar a resposta.

Orquestração agêntica

Os Agentes de IA Oracle operam sistemas de recuperação e resposta como orquestradores capazes de planear, coordenar e executar workflows complexos através de ferramentas empresariais e fontes de dados.

Ao contrário da IA baseada em chat de função única, a orquestração agêntica permite que os modelos:

• Decomponham objetivos multi-passo em planos de execução estruturados
• Selecionem e invoquem as ferramentas, APIs e sistemas empresariais certos no momento certo
• Mantenham estado, validem saídas e autocorrijam através de raciocínio iterativo
• Encadeiem ações através de camadas de recuperação, análise e execução de tarefas
• Operem através de múltiplos sub-agentes especializados, quando necessário (por exemplo, RH, finanças, suporte)

Esta camada de orquestração permite que os Agentes de IA Oracle vão além da resposta a perguntas e entrem na execução de processos.

Para um contexto mais profundo sobre orquestração, explore:

• orquestração de LLM
• orquestração multi-agente
• ERP de IA Agêntica
• orquestração de TI.

À medida que os agentes se expandem para além dos sistemas internos, os ambientes de execução web e as normas de interoperabilidade tornam-se críticos:

• Explore benchmarks de MCP de browser para identificar infraestruturas de servidor MCP que suportam agentes habilitados para web.
• Compare browsers remotos para observar como os agentes interagem com a web aberta.

Tipos de dados da base de conhecimento

Existem duas formas diferentes de fornecer dados para os Agentes de IA Generativa da OCI utilizarem 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. Eis uma descrição do que cada tipo significa:

1. Opção gerida pelo serviço

Esta opção permite armazenar os seus dados no OCI Object Storage da Oracle Cloud Infrastructure. Com esta abordagem, pode:

• Carregar até 1.000 ficheiros, de texto ou PDF, cada um com um tamanho máximo de 100 MB.
• Solicitar um aumento de limite através do suporte Oracle para armazenar mais ficheiros ou ficheiros maiores.

2. Opções Bring Your Own (BYO)

Esta opção permite-lhe utilizar os seus sistemas existentes para alojar e gerir os dados a que o agente de IA terá acesso. Oracle fornece integração com ferramentas específicas para este fim. Está disponível em sistemas como:

• Oracle Database 23c (pesquisa vetorial IA): Esta é uma base de dados que suporta capacidades avançadas de pesquisa, incluindo pesquisa vetorial, o que ajuda o agente de IA a recuperar dados relevantes de forma mais eficaz.
• OCI Search com OpenSearch: Esta opção utiliza o OpenSearch, uma tecnologia de motor de pesquisa, para indexar e gerir os seus dados. Permite que o agente realize pesquisas eficientes nos dados ingeridos e indexados.

Esta opção proporciona flexibilidade e controlo se tiver uma infraestrutura para armazenar e gerir dados. Pode integrar o agente de IA nos seus sistemas existentes sem migrar dados para o OCI Object Storage.

15 Casos de uso de agentes de IA generativa Oracle

Agentes de geração aumentada por recuperação (RAG), como o RAG agêntico, combinam capacidades 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 serviço ao cliente: Um agente de IA de serviço ao cliente pode agilizar o serviço ao cliente lidando com consultas através de interfaces conversacionais, recuperando dados da base de conhecimento e escalando questões complexas para agentes humanos. Isto garante uma resolução mais rápida de problemas e aumenta a satisfação do utilizador. A automação também reduz tarefas repetitivas, permitindo que as equipas 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 vastas bases de dados de precedentes e jurisprudência. Estas capacidades melhoram a execução eficiente de tarefas de planeamento e pesquisa. Ao simplificar pesquisas complexas, a IA apoia a tomada de decisões mais rápida, garantindo que as equipas jurídicas cumpram prazos e forneçam aconselhamento preciso aos seus clientes.
3. Análise e relatórios financeiros: Os agentes de IA auxiliam as equipas financeiras na análise de dados, deteção de anomalias e geração de relatórios abrangentes. Sintetizam insights de diversas fontes, como notícias do mercado e relatórios internos. Estas ferramentas melhoram a gestão financeira ao simplificar processos, sugerir ações corretivas e aumentar a precisão da tomada de decisões para orçamentação, 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. Estes sistemas adaptam-se às necessidades dos alunos, oferecendo conteúdo educacional interativo e orientação passo a passo. Ao automatizar a recuperação de recursos, ajudam os alunos a atingir objetivos académicos, permitindo que os educadores se concentrem em estratégias de ensino inovadoras.
5. Criação de conteúdo: A IA apoia os criadores de conteúdo ao recuperar informações relevantes, analisar tendências e elaborar sugestões para artigos, relatórios ou apresentações. Estes agentes aceleram o processo criativo mantendo a originalidade. Ao alavancar capacidades avançadas de IA, permitem que os profissionais se concentrem em refinar a qualidade do conteúdo e conectar-se com a sua audiência de forma eficaz.
6. Suporte técnico: Os agentes de IA orientam os utilizadores na resolução de problemas, sintetizando manuais técnicos e fóruns em soluções concisas. Resolvem problemas de forma eficiente, minimizando o tempo de inatividade. Estes agentes capacitam as equipas de suporte reduzindo a carga de trabalho e entregando resoluções consistentes e precisas, melhorando significativamente a experiência do utilizador em ambientes técnicos.
7. Gestão da cadeia de abastecimento: Os agentes de IA otimizam as operações da cadeia de abastecimento agregando dados sobre inventário, fornecedores e logística. Analisam tendências para obter insights acionáveis, permitindo que as empresas reduzam ineficiências e garantam operações suaves.
8. Onboarding de fornecedores: Um agente de onboarding de fornecedores poderia facilitar a integração de novos fornecedores, extraindo automaticamente documentos relevantes, verificando a conformidade com as políticas da empresa e atualizando os registos do fornecedor no sistema empresarial.
9. Análise imobiliária: Os agentes de IA apoiam os profissionais do setor imobiliário sintetizando dados de propriedades e tendências de mercado. Fornecem insights sobre preços, procura e oportunidades de investimento, auxiliando a tomada de decisões. Com a análise baseada em IA, os profissionais podem adaptar-se a condições dinâmicas do mercado e oferecer aconselhamento personalizado aos clientes de forma eficaz.
10. Planeamento de viagens: Os agentes de IA servem como guias de viagem personalizados, recomendando destinos, atrações locais e itinerários. Criam experiências personalizadas com base nas preferências do utilizador, simplificando a organização de viagens. Ao integrar diversas fontes de dados, estes agentes aumentam a satisfação do utilizador.
11. Assistência em compras para vendas: Um agente de IA de processamento de documentos pode auxiliar um executivo de vendas na gestão de tarefas de procurement. Por exemplo, o executivo poderia tirar uma foto de uma cotação de preço de um fornecedor estrangeiro usando o seu telemóvel. O agente iria:
    • Extrair as informações relevantes do documento.
    • Traduzir o texto, por exemplo, de japonês para inglês.
    • Criar um pedido 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 gestor de pagamentos.
12. Análise de chamadas de vendas: Em vendas, um agente de IA poderia analisar as interações com os clientes durante as chamadas de vendas, extraindo insights como preferências dos clientes ou objeções principais, e gerando relatórios detalhados para as equipas de vendas melhorarem os compromissos futuros.
13. Gestão de talentos e contratação: Os agentes de IA podem ser usados para identificar e analisar candidatos a emprego, ajudando as equipas de RH a agilizar a aquisição de talentos. Hipoteticamente, um agente poderia procurar candidatos adequados em bases de dados, avaliar os seus currículos e fornecer recomendações com base em requisitos de trabalho predefinidos.
14. Controlo de qualidade na produção: Os agentes de IA monitorizam os dados de produção, identificam padrões que indicam defeitos e recomendam ajustes para garantir padrões de qualidade. Ao alavancar análises avançadas, permitem que os fabricantes minimizem o desperdício, melhorem a eficiência e mantenham a consistência. Esta abordagem proativa garante uma qualidade superior do produto e satisfação do cliente.
15. Banca de retalho: Oracle inclui agentes pré-construídos para workflows de banca de consumo que podem automatizar tarefas de banca de retalho de ponta a ponta, como fornecimento de informações, revisão de crédito e monitorização de conformidade. Estes agentes incluem:
    • Um agente de “Geração de Brochura de Produto” e um agente de “Decisão de Crédito” que ajuda a automatizar o processamento de pedidos de empréstimo.
    • Agentes focados em conformidade, como um agente de “Verificação de Conformidade de Chamadas” para monitorizar a adesão regulatória durante as chamadas com clientes.³

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

Oracle IA Agent Studio

Oracle introduziu o IA Agent Studio, um ambiente centralizado para simplificar a implementação e monitorização de agentes de IA. Este estúdio representa um movimento em direção à democratização da IA dentro da empresa através de dois pilares fundamentais:

• Construtor de agentes sem código: Uma interface de linguagem natural para criar, testar e refinar agentes sem escrever código. Os utilizadores podem descrever o propósito do agente em linguagem simples, e o construtor trata da configuração subjacente.
• ROI dashboard incorporado: O estúdio inclui um dashboard que mede o impacto de negócio de cada agente, rastreando métricas que refletem o tempo poupado ou a eficiência do processo.

Tipos de agentes: Workflow vs. RAG

Enquanto muitos agentes se focam na recuperação de informações, o Studio permite a criação de Agentes de Workflow. Estes são distintos dos agentes RAG padrão porque:

• Operam em sequências determinísticas, baseadas em regras.
• Seguem “nós” pré-configurados com funções, entradas e saídas específicas.
• São concebidos 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 Oracle

• Transparência: Permite rastrear as respostas até às suas origens.
• Atualizações contínuas: As fontes de dados podem ser atualizadas sem interromper o funcionamento do agente.
• Escalabilidade e segurança: Opera numa arquitetura escalável e segura.
• Ingestão incremental: Permite atualizações de dados precisas através de ingestão incremental e controlo de versões.
• Interações melhoradas: Mantém o contexto da conversa ao longo de 10+ turnos.

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Últimos desenvolvimentos: Capacidades RAG dos Agentes de IA Oracle

O Agente RAG de IA Generativa da OCI foi oficialmente lançado a 25 de setembro de 2024, depois de ter sido anunciada uma versão beta. Os novos Agentes RAG (Geração Aumentada por Recuperação) introduziram várias melhorias em relação aos Agentes de IA Generativa da OCI existentes:

1. Integração com a Oracle Database 23ai: A Oracle Database 23ai adiciona pesquisa vetorial avançada para dados não estruturados, como texto e imagens. Permite resultados de pesquisa mais precisos e relevantes ao converter dados em representações vetoriais. Isto permite 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 utilizador melhorada. Permite que utilizadores com conhecimentos técnicos limitados implementem agentes RAG de forma rápida e fácil. Menos passos e uma experiência mais intuitiva reduzem o tempo e o esforço de configuração.
3. Melhor qualidade e relevância das respostas: Os LLMs fornecem respostas de maior qualidade e mais precisas. Garante que as interações conversacionais sejam mais perspicazes e contextualmente adequadas.
4. Recuperação e reordenação avançada de dados: Funções melhoradas de recuperação e reordenação de dados filtram vastos conjuntos de dados e priorizam informações relevantes. Melhora a profundidade e precisão das respostas da IA, particularmente para consultas matizadas.
5. Pesquisa híbrida: Combina pesquisas tradicionais por palavra-chave com pesquisa semântica. Garante a recuperação de resultados mais relevantes para dados estruturados e não estruturados.
6. Bases de conhecimento geridas: Loja vetorial integrada e pipeline robusta de ingestão de dados para dados não estruturados. Simplifica o armazenamento, a recuperação e a indexação de dados complexos. Oferece uma gestão eficiente de bases de conhecimento como uma solução pronta a usar.
7. Suporte para bases de conhecimento BYO com OpenSearch: Suporte simplificado para Bring Your Own (BYO) OCI Search com OpenSearch. Proporciona flexibilidade e controlo sobre configurações de pesquisa personalizadas. Simplifica a integração com sistemas OpenSearch existentes.
8. Moderação de conteúdo: Filtragem robusta para sinalizar conteúdo prejudicial ou inapropriado na entrada e saída. Mantém interações de IA seguras e protegidas.
9. Multimodalidade: Processa e integra dados de vários formatos, incluindo texto, imagens, gráficos e diagramas. Fornece respostas mais abrangentes e ricas em contexto.

Perguntas frequentes

Leitura adicional

• Compare as principais ferramentas de agentes de IA

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  note   = {AIMultiple. Acessado em 2 Abril 2026}
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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 da Indústria

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Hazal é analista da indústria na AIMultiple, com foco em mineração de processos e automação de TI.

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