O que são agentes de IA? (E por que todo mundo está falando sobre eles?)

O ritmo alucinante de anúncios e inovações em IA faz todo mundo se perguntar: "O que vem a seguir?" Na Automation Anywhere, testemunhamos uma mudança tangível no cenário empresarial, pois as empresas estão ansiosas para integrar IA generativa em suas operações, especialmente nos domínios de finanças e operações de serviço.

Ao mesmo tempo, as organizações estão certamente atentas para estarem prontas para a próxima onda de avanços em IA para automação empresarial. É por isso que quero compartilhar com vocês hoje insights da vanguarda da IA e da automação. Quero me concentrar nos agentes de IA: o que eles são, sua evolução e, o que mais importa, seu potencial inovador.

O que são agentes de IA?

No Imagine deste ano, apresentamos agentes de IA criados em nossa plataforma de IA + Automação. Simplificando, os agentes de IA combinam as capacidades cognitivas da IA generativa com ação e automação em sistemas e dados empresariais. Eles foram projetados para ir um nível além da geração anterior de Automação Inteligente, que integra aprendizado de máquina (ML), conseguindo executar dinamicamente tarefas específicas para concluir uma meta definida.

O que isso significa em termos práticos é que os agentes de IA podem usar as capacidades cognitivas de novos modelos de IA generativa para tomar decisões, aprender com dados, interagir com humanos por meio da linguagem natural e, finalmente, agir para atingir seus objetivos.

À medida que essa tecnologia continua a evoluir, os agentes de IA representam um meio para alcançar uma automação verdadeiramente autônoma, na qual um agente terá um alto grau de flexibilidade na formulação de um plano e na execução de um amplo conjunto de tarefas para concluir um objetivo complexo. Hoje, porém, as maiores oportunidades para agentes de IA são encontradas em tarefas bem definidas que são orquestradas como parte de um processo de negócios maior e completo. Esses processos são frequentemente chamados de processos de agência ou processos habilitados por agentes de IA.

Espera, do que estamos falando? Decifrando a terminologia

As definições de avanços tecnológicos em evolução podem ser um alvo móvel, e as definições de novas tecnologias e suas aplicações certamente têm suas limitações, especialmente quando novos jargões tecnológicos são espalhados por todos os lugares.

Os agentes de IA fazem muito mais sentido quando os termos associados a eles, e que usamos para descrevê-los, têm alguma clareza e contexto. Aqui estão alguns termos que você precisa conhecer:

• Agente: Na IA, um agente é uma entidade que recebe dados, toma decisões e executa ações (com base nessas decisões) para atingir objetivos específicos.
• Agente: O termo "agente" é usado para descrever automações, sistemas ou assistentes alimentados por IA com diferentes níveis de autonomia, raciocínio e adaptabilidade. Agentic é útil porque é descritivo em vez de definicional (agente/não agente).
• Automação de Processos de Agente: Esta é a combinação de orquestração de processos em diversas tecnologias com agentes de IA incorporados ao processo para subetapas ou decisões específicas de um processo maior.
• Autônomo: No contexto de agentes de IA, autônomo se refere à capacidade desses sistemas de operar sem caminhos pré-programados ou envolvimento humano direto. Atualmente, há vários graus de autonomia quando se trata de agentes de IA.
• Sistema de IA: Isso se refere às combinações de LLMs ou modelos de IA generativos com outros elementos e tecnologias programáticas e pode ser bastante amplo para descrever qualquer coisa além do modelo de IA.
• Assistente de IA: Assistentes geralmente se referem a qualquer sistema de IA projetado para interação individual do usuário, o que geralmente inclui o uso de agentes de IA. Muitos assistentes novos hoje são baseados principalmente na interação em linguagem natural, mas nem todos são. Em nossos próprios produtos, o Automation Co-Pilot é um assistente de automação com tecnologia de IA que ajuda os usuários a realizar o trabalho.

Como os agentes de IA funcionam?

Os agentes de IA têm componentes comuns, começando com um mecanismo semântico, que geralmente é um grande modelo de linguagem (LLM), por exemplo, o Claude 3.5 da Anthropic. É chamado de "motor" por um motivo: é com ele que um agente de IA literalmente funciona. A base do modelo semântico/LLM fornece a capacidade de raciocinar, planejar e refletir. Ele também fornece uma camada de interação conversacional com os usuários quando necessário para coisas como esclarecimentos adicionais ou aprovação de trabalho.

O uso e o acesso a dados são outros elementos comuns dos agentes de IA, para que eles tenham contexto relevante e atualizado para atingir seus objetivos. Frequentemente, esse acesso aos dados ocorre na forma de um recurso de geração aumentada de recuperação (RAG), em que a pesquisa semântica pode ser usada para localizar dados relevantes de um banco de dados para alimentar o modelo em busca de contexto. Outras abordagens também podem ser usadas para complementar o conhecimento do modelo de IA, como consultas mais direcionadas ou extração de dados específicos de sistemas, conforme necessário.

Outra característica fundamental dos agentes é uma arquitetura prescrita que utiliza um LLM para coisas como planejamento e reflexão. Isso fundamenta a natureza dinâmica ou autônoma dos agentes de IA, permitindo o planejamento — que consiste essencialmente em delinear quais etapas ele deseja seguir — e a reflexão — que consiste em avaliar o quão bem ele se saiu para informar o que deve fazer em seguida.

Mas a ação realmente está no centro de tudo: é assim que os agentes de IA conseguem fazer realmente as coisas. Frequentemente chamado de “uso de ferramentas”, capacitar agentes com ações permite que eles se conectem a sistemas, executem automações, pesquisem informações e muito mais. É aqui que a camada de automação na qual os agentes são criados se torna crítica, porque ela fornece a eles o conjunto mais robusto de ações possível para concluírem seus objetivos.

À medida que avançam em suas tarefas, os agentes geram informações necessárias para monitorar seu progresso e ajudá-los a melhorar ao longo do tempo. Com acesso a esse contexto, eles podem ajustar seus planos e garantir que estão avançando com eficiência em direção ao alcance de seus objetivos. Para os agentes, esse acesso vem na forma de “memória” ou um armazenamento de dados que contém histórico e contexto relevantes para a execução específica, mas também para execuções anteriores das quais eles podem aprender.

O cenário: De onde vieram os agentes de IA?

Colocando a IA literalmente para funcionar, os agentes de IA representam um grande passo à frente na aplicação da IA à automação empresarial e pessoal.

Os agentes de IA de hoje são o resultado de décadas de progresso em IA e automação e certamente não são um conceito novo para aqueles que acompanham a tecnologia. Aqueles que têm olhado para um futuro com inteligência artificial geral (AGI) discutem muitos dos mesmos conceitos humanos, como raciocínio e ação, que agora estão sendo demonstrados para objetivos mais específicos com agentes de IA.

Voltando à década de 1980, o supercomputador Deep Blue da IBM até começou a mostrar parte do potencial inicial da IA aplicada a problemas reais como um empresário de xadrez. Desde esses primeiros dias, a IA evoluiu significativamente, conseguindo lidar com problemas cada vez mais complexos e se tornando mais onipresente na forma de modelos de ML mais direcionados em todas as tecnologias. O maior avanço para a era atual de agentes de IA, no entanto, foi o advento do LLM, que demonstrou capacidades de raciocínio verdadeiramente generalizadas e tornou as arquiteturas de IA atuais possíveis.

Embora a IA tenha avançado ao longo das décadas, o mesmo ocorreu com a automação e, especificamente, com a automação de processos de negócios. Desde seus primeiros dias destacando técnicas programáticas como automação de processos robóticos (RPA), ela evoluiu para um conjunto de tecnologias que podem orquestrar processos de negócios variados e complexos de ponta a ponta. Isso requer a incorporação de uma ampla gama de tecnologias, de APIs a automação de interface do usuário e ML/IA, bem como a capacidade de interagir e ser guiado pela interação com as pessoas quando necessário. Dado o papel já proeminente e crescente da IA dentro desta nova área de automação de processos de negócios, não é surpreendente que a IA generativa e os agentes de IA estejam sendo rapidamente trazidos para este domínio.

É dessa plataforma de lançamento que os agentes de IA estão decolando. Aproveitando o poder da nova IA generativa, a automação de processos de agente (APA) leva a automação a uma nova era, incorporando agentes de IA para concluir tarefas antes impossíveis.

O futuro: Por que todo mundo está falando sobre agentes de IA

É difícil exagerar o potencial transformador dos agentes de IA e da automação de processos de agência para organizações. Em muitos parâmetros básicos, como codificação ou resposta a perguntas, já foi demonstrado que os sistemas de agentes superam facilmente até mesmo os modelos mais recentes.

Quando aplicados a casos reais de uso em processos de negócios, como solucionar problemas de produtos ou decidir sobre uma solicitação de atendimento ao cliente, seu impacto será ainda mais amplamente apreciado. Ao mesmo tempo, é importante reconhecer que concretizar todo esse potencial requer uma base sólida de confiança, incluindo segurança, privacidade, precisão de dados, supervisão humana e governança de IA robusta.

No ambiente de negócios em rápida evolução de hoje, os líderes de tecnologia empresarial não podem se dar ao luxo de ignorar o potencial que a automação de processos de agência oferece para transformar processos e alcançar os resultados mais essenciais para seus negócios.

Em um futuro próximo, espere ver agentes de IA e processos de agentes como uma força motriz por trás de melhores experiências do cliente, maior crescimento, eficiência operacional e maior satisfação dos funcionários em quase todos os setores. Este é o futuro da automação empresarial, e nunca houve um momento mais emocionante para estar no epicentro da IA + automação na nova era dos agentes de IA.