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

72% das empresas que implantam soluções de IA.¹ Oracle utiliza agentes de IA que combinam modelos de linguagem grandes, 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 agentes de IA da Oracle?

Agentes de IA generativa da OCI são um serviço totalmente gerenciado que integra modelos de linguagem grandes (LLMs) com um sistema de recuperação inteligente. Ele foi projetado para fornecer respostas relevantes pesquisando em uma base de conhecimento especificada.

A Oracle agora oferece mais de 600 agentes de IA em sua Suite de Aplicações Fusion Cloud, juntamente com mais de 100 agentes de parceiros certificados no Fusion AI Agent Marketplace. A empresa lançou 22 novos Aplicativos Agênticos Fusion construídos a partir de equipes de agentes de IA integrados às Aplicações Fusion Cloud da Oracle para RH, finanças, cadeia de suprimentos e experiência do cliente.²

Esses agentes de IA foram construídos 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 baseados em regras anteriores. Os Agentes de IA Generativa da OCI oferecem vários métodos para onboarding 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 onboarding de dados e canais de interação (interface de chat ou API).
• Gera respostas contextualmente relevantes recuperando informações de uma base de conhecimento.
• Fornecer atribuição de fonte para todas as respostas.
• Oferece capacidades de pesquisa híbrida, combinando abordagens lexicais e semânticas.
• Inclui moderação de conteúdo para entrada e saída.
• Suporta conversas de várias voltas, permitindo que os usuários façam perguntas de acompanhamento que levam em consideração o contexto anterior.
• Pode interpretar dados de gráficos de dois eixos e tabelas de referência em PDFs sem exigir descrições explícitas de 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
   • Um usuário envia uma consulta em linguagem natural para o Agente de IA Generativa da OCI.
   • O serviço codifica a consulta e a envia para o armazenamento de dados da empresa (a base de conhecimento) para processamento.
2. Processamento: Compreensão da Consulta e Formulação de Plano
   • O agente de IA, alimentado por um modelo de linguagem grande (LLM), interpreta a consulta.
   • Ele formula e executa um plano para gerar uma resposta. Isso envolve as seguintes etapas:
     1. Pesquisar a base de conhecimento por 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 de 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 não apenas como sistemas de recuperação e resposta, mas como orquestradores capazes de planejar, coordenar e executar fluxos de trabalho complexos em ferramentas e fontes de dados empresariais.

Diferente de IA de chat de função única, orquestração agêntica permite que modelos:

• Desdobrem objetivos de várias etapas em planos de execução estruturados
• Selecione e invoque as ferramentas certas, APIs e sistemas empresariais no momento certo
• Mantenha o estado, valide as saídas e se corrija por meio de raciocínio iterativo
• Encadeie ações entre as camadas de recuperação, análise e execução de tarefas
• Opere em 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 entrem na execução de processos.

Para um contexto mais profundo sobre orquestração, explore:

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

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

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

Tipos de dados da base de conhecimento

Há duas maneiras diferentes de fornecer dados para os Agentes de IA Generativa da OCI 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. Aqui está uma explicação do que cada tipo significa:

1. Opção gerenciada pelo serviço

Esta opção permite que você armazene seus dados na Infraestrutura de Nuvem Oracle Cloud (OCI) Object Storage. Com essa abordagem, você pode:

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

2. Opções Traga o Seu Próprio (BYO)

Esta opção permite que você use seus sistemas existentes para hospedar e gerenciar os dados aos quais o agente de IA terá acesso. A Oracle fornece integração com ferramentas específicas para esse fim. Está disponível em sistemas como:

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

Esta opção oferece flexibilidade e controle se você tiver uma infraestrutura para armazenar e gerenciar dados. Você pode integrar o agente de IA em 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 agentic RAG, 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 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 escalando problemas complexos para agentes humanos. Isso garante uma resolução mais rápida de 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: Agentes de IA podem auxiliar profissionais jurídicos pesquisando rapidamente vastos bancos de dados por precedentes e jurisprudência. Essas capacidades melhoram a execução eficiente de tarefas de planejamento e pesquisa. Ao simplificar pesquisas complexas, a IA apoia uma tomada de decisão mais rápida, garantindo que as equipes jurídicas cumpram prazos e prestem conselhos precisos aos seus clientes.
3. Análise e relatórios financeiros: Agentes de IA auxiliam 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, otimizando processos, sugerindo ações corretivas e aumentando a precisão da tomada de decisão para orçamentação, previsão e avaliação de desempenho.
4. Tutoria educacional: Agentes de IA atuam como tutores pessoais, fornecendo recursos de aprendizado 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 alcançar objetivos acadêmicos, permitindo que 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 capacidades avançadas de IA, eles permitem que profissionais se concentrem em refinar a qualidade do conteúdo e se conectar efetivamente com seu público.
6. Suporte técnico: 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 capacitam 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: Agentes de IA otimizam as operações da cadeia de suprimentos agregando dados sobre estoque, fornecedores e logística. Eles analisam tendências para 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 registros de fornecedores no sistema empresarial.
9. Análise de imóveis: Agentes de IA apoiam profissionais de imóveis sintetizando dados de propriedades e tendências de mercado. Eles fornecem insights sobre preços, demanda e oportunidades de investimento, auxiliando na tomada de decisão. Com análise impulsionada por IA, os profissionais podem se adaptar a condições de mercado dinâmicas e fornecer conselhos personalizados aos clientes de forma eficaz.
10. Planejamento de viagens: 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 arranjos de viagem. Ao integrar diversas fontes de dados, esses agentes aumentam a satisfação do usuário.
11. Auxílio à aquisição de vendas: Um agente de processamento de documentos pode auxiliar um executivo de vendas na gestão de tarefas de aquisição. Por exemplo, o executivo pode tirar uma foto de um orçamento de um fornecedor estrangeiro usando o telefone. O agente faria:
    • 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 interações com clientes durante chamadas de vendas, extraindo insights como preferências do cliente ou objeções principais e gerando relatórios detalhados para equipes de vendas melhorarem engajamentos futuros.
13. Gestão de talentos e contratação: 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 poderia pesquisar 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: Agentes de IA monitoram 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 o desperdício, melhorem a eficiência e mantenham a consistência. Essa abordagem proativa garante qualidade superior do produto e satisfação do cliente.
15. Banca de varejo: A Oracle inclui agentes pré-construídos para fluxos de trabalho bancários para consumidores que podem automatizar tarefas bancárias de varejo de ponta a ponta, como fornecimento de informações, revisão de crédito e monitoramento de conformidade. Esses agentes incluem:
    • Agente “Geração de Brochura de Produto” e agente “Decisão de Crédito” que ajudam a automatizar o processamento de solicitações de empréstimo.
    • Agentes focados em conformidade, como um agente “Verificação de Conformidade de Chamada” para monitorar a adesão regulatória durante chamadas de clientes.³

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

Oracle AI Agent Studio

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

• Criador de agentes sem código: Uma interface de linguagem natural para criar, testar e refinar agentes sem escrever código. Os usuários podem descrever o propósito do agente em inglês simples, e o criador lida com a configuração subjacente.
• Painel de ROI incorporado: O estúdio inclui um painel que mede o impacto comercial de cada agente, rastreando métricas que refletem tempo economizado ou eficiência do processo.

Tipos de agente: Fluxo de trabalho vs. RAG

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

• Operam em sequências determinísticas e 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.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

Adicionar como fonte preferencial

Benefícios dos agentes GenAI da Oracle

• Transparência: Permite o rastreamento de 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 em mais de 10 voltas.

Últimos desenvolvimentos: Capacidades RAG dos Agentes de IA da Oracle

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

1. Integração com Oracle Database 23ai: O Oracle Database 23ai adiciona pesquisa vetorial avançada para dados não estruturados como texto e imagens. Permite resultados de pesquisa mais precisos e relevantes, convertendo dados em representações vetoriais. Isso permite o manuseio perfeito 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. Permite que usuários com conhecimento técnico limitado implantem agentes RAG rápida e facilmente. Menos etapas e uma experiência mais intuitiva reduzem o tempo e o esforço de configuração.
3. Qualidade e relevância de resposta aprimoradas: LLMs fornecem respostas de maior qualidade e mais precisas. Garante que as interações conversacionais sejam mais perspicazes e contextualmente apropriadas.
4. Recuperação e reclassificação de dados avançadas: Funções aprimoradas de recuperação e reclassificação de dados filtram vastos conjuntos de dados e priorizam informações relevantes. Melhora a profundidade e a precisão das respostas da IA, particularmente para consultas sutis.
5. Pesquisa híbrida: Combina pesquisas tradicionais por palavras-chave com pesquisa semântica. Garante a recuperação de resultados mais relevantes para dados estruturados e não estruturados.
6. Bases de conhecimento gerenciadas: Armazenamento vetorial integrado e pipeline robusto de ingestão de dados para dados não estruturados. 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 pesquisa personalizadas. Simplifica a integração com sistemas OpenSearch existentes.
8. Moderação de conteúdo: Filtragem robusta para sinalizar conteúdo prejudicial ou inadequado 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 tabelas. Fornece respostas mais abrangentes e ricas em contexto.necessidades.

Perguntas frequentes

Leitura adicional

• Compare as Principais Ferramentas de Agente de IA

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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 do Setor

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Hazal é uma analista do setor na AIMultiple, com foco em mineração de processos e automação de TI.

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