Agentes de IA: o que, tipos e principais recursos

Segundo projeções do Gartner, os Agentes de IA impulsionarão uma nova era de produtividade e inteligência nos negócios, sendo a principal tendência tecnológica para 2025.

Estes agentes representam a evolução das soluções baseadas em Inteligência Artificial, associando capacidades autônomas e avançadas para realizar tarefas, otimizar processos e aumentar significativamente os resultados organizacionais.

Além disso, de acordo com o estudo “The Promise and Challenge of the Age of Artificial Intelligence” da McKinsey, projeta-se que a IA possa gerar uma receita de US$13 trilhões à economia mundial até o ano de 2030.

Sendo assim, se você quer saber o que são Agentes de IA, os principais tipos, como funcionam e seus maiores benefícios para as organizações, continue lendo esse artigo.

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O que são Agentes de IA?

Agentes de IA são sistemas inteligentes que utilizam modelos de linguagem grande (LLMs) para dirigir dinamicamente seus próprios processos e o uso de ferramentas, mantendo controle sobre como realizam tarefas e adaptando suas estratégias conforme necessário.

Eles tomam decisões dinâmicas sobre as sequências de ações a serem realizadas, escolhem quais ferramentas usar baseados no contexto atual e ajustam suas estratégias em tempo real com base nos resultados obtidos.

Isso proporciona maior flexibilidade na execução das tarefas, permitindo que lidem com cenários não antecipados de maneira eficiente. Na prática, esses agentes podem ser encontrados em diversas aplicações, desde assistentes virtuais como Siri e Alexa, até sistemas de recomendação em plataformas de e-commerce e streaming, por exemplo.

Esquema representativo de como funciona um Agente de IA

Definição resumida: Sistemas onde LLMs dirigem dinamicamente seus próprios processos e uso de ferramentas, mantendo controle sobre como realizam tarefas e adaptando estratégias conforme necessário.

Características:

Tomam decisões dinâmicas sobre sequências de ações
Escolhem ferramentas baseado no contexto atual
Ajustam estratégias em tempo real baseado em resultados
Maior flexibilidade, mas menor previsibilidade que workflows
Capacidade de lidar com cenários não antecipado.

Grau de autonomia: Média
Exemplos: Manus, AutoGPT, AgentGPT, Langchain Agents, agents do CrewAI

Tipos de Agentes de IA:

Os agentes de IA são categorizados com base em características como reatividade ou proatividade, o tipo de ambiente em que operam e se funcionam individualmente ou como parte de sistemas multi-agentes.

Veja abaixo um detalhamento dos principais tipos:

1. Modelos Fundacionais

Os Modelos Fundacionais são grandes sistemas de IA treinados em vastos conjuntos de dados e desenvolvidos para realizar tarefas gerais em diversas áreas, como texto, imagens e até código. Esses agentes oferecem uma capacidade generalista, mas necessitam de inputs específicos para cada tarefa. A principal limitação é que não mantêm contexto entre sessões, ou seja, cada nova interação é tratada como uma sessão isolada.

Exemplos: GPT-4, Claude 3, Llama 3.

Principais Aplicações:

Geração de conteúdo: Redação de textos, criação de resumos, entre outros.
Desenvolvimento de código: Assistência em programação e automação de scripts.

2. Assistentes Conversacionais

Os Assistentes Conversacionais são projetados para interagir com os usuários de forma dinâmica, aprendendo e adaptando-se com o tempo. Eles são ideais para setores como atendimento ao cliente, suporte técnico e pesquisa científica, onde é necessário um alto grau de autonomia.

Esses agentes geralmente operam com supervisão mínima e podem realizar uma ampla gama de tarefas, desde resolver dúvidas simples até ajudar em processos mais complexos.

Principais Aplicações:

Atendimento ao cliente: Resposta a perguntas frequentes, gerenciamento de consultas.
Pesquisa científica: Análise de grandes volumes de dados e apoio na formulação de hipóteses.

3. Assistentes Especializados

Os Assistentes Especializados são mais focados em tarefas específicas, como a análise de contratos, a triagem de tickets ou a validação de documentos. Embora não possuam interação direta com os usuários, sua especialização permite otimizar tarefas complexas de forma eficiente.

Principais Aplicações:

Gestão de contratos: Identificação de cláusulas críticas e gestão de conformidade.
Automação de processos financeiros: Validação e categorização de transações.

4. Agentes de Tarefas

Os Agentes de Tarefas são configurados para seguir regras bem definidas e automatizar processos com alta precisão. Eles são usados em contextos específicos, como a análise de contratos ou a triagem de tickets.

Exemplos: Agentes que atuam na verificação de documentos, como as que são aplicadas na gestão de compliance em empresas de grande porte.

Principais Aplicações:

Gestão de processos empresariais: Redução de falhas humanas e aumento da eficiência operacional.
Validação de dados: Identificação de inconsistências em grandes volumes de documentos.

5. Agentes Autônomos (Agentic AI)

Agentes com alta autonomia, como os Agentes Autônomos, são capazes de planejar, executar e ajustar suas ações sem intervenção humana. Este tipo de agente é utilizado em cenários que exigem um alto grau de complexidade, como a gestão de projetos complexos e a coordenação de equipes distribuídas.

Principais Aplicações:

Gestão de operações complexas: Planejamento e execução de estratégias em ambientes dinâmicos.
Automação de tarefas empresariais: Redução de sobrecarga em equipes operacionais, permitindo maior foco em atividades estratégicas.

6. Sistemas Multi-Agente

Os Sistemas Multi-Agente são uma arquitetura onde múltiplos agentes especializados trabalham de forma colaborativa para resolver problemas complexos. Esses sistemas são aplicáveis quando é necessário que diversos agentes autônomos desempenhem papéis complementares para atingir um objetivo comum.

Principais Aplicações:

Gerenciamento de processos complexos: Coordenação de múltiplos departamentos e funções para alcançar metas estratégicas.
Automação de supply chain: Coordenação entre diversas partes da cadeia de suprimentos para otimizar o fluxo de produtos e reduzir custos.

Tabela: Comparação entre os Tipos de Agentes de IA

Tipo de Agente	Nível de Autonomia	Aplicações Principais	Exemplos
Modelos Fundacionais	Baixo	Geração de conteúdo, desenvolvimento de código	GPT-4, Claude 3, Llama 3
Assistentes Conversacionais	Moderado	Atendimento ao cliente, suporte técnico	Siri, Alexa, Chatbots empresariais
Assistentes Especializados	Moderado	Análise de contratos, triagem de tickets	Agentes de compliance, bots de RH
Agentes de Tarefas	Alto	Automação de processos, validação de documentos	Agentes de automação de processos
Agentes Autônomos	Muito Alto	Gestão de projetos complexos, automação de operações	Sistemas de IA para decisões empresariais
Sistemas Multi-Agente	Muito Alto	Coordenação de equipes, automação de supply chain	Plataformas de colaboração entre IA

Agentes de IA na gestão de processos

Agentes de IA têm se mostrado uma ferramenta poderosa na gestão de processos, trazendo automação inteligente e agilidade para diversas atividades empresariais. Na gestão de processos, esses agentes podem assumir tarefas antes manuais e repetitivas, como a análise de dados, validação de conformidade com regras organizacionais e geração automática de relatórios.

Por exemplo, no BPMS Zeev, em processos de aprovação, os agentes de IA do Zeev conseguem avaliar solicitações com base em critérios definidos, economizando o tempo dos gestores e reduzindo riscos de erros humanos.

Além disso, eles podem tratar e indexar documentos automaticamente, como validar dados em documentos de identificação ou extrair informações de contratos, acelerando fluxos de trabalho essenciais.

Essa capacidade de tomar decisões dinâmicas e ajustar estratégias conforme o contexto torna os agentes de IA uma solução flexível para lidar com cenários variados e não previstos, elevando significativamente a eficiência operacional na gestão de processos.

Dica de leitura: Workflows com IA – Como funcionam e opções do mercado!

Principais recursos de agentes de IA:

A seguir, exploraremos os principais recursos desses agentes e como eles podem ser aplicados para aumentar a eficiência operacional e impulsionar a transformação digital nas empresas.

1. Tomada de Decisão Dinâmica

Um dos recursos mais poderosos de um agente de IA é sua capacidade de tomar decisões de forma autônoma. Isso significa que ele pode decidir qual sequência de tarefas deve executar, considerando o contexto atual e os resultados obtidos. Isso permite que o agente escolha as ações mais adequadas para atingir os objetivos de maneira otimizada.

Exemplo Prático: No processo de gestão de estoque, um agente de IA pode decidir quando e como reabastecer itens baseando-se em variáveis como demanda de mercado, tendências sazonais e níveis de estoque, sem precisar de intervenção humana.

2. Uso e Controle de Ferramentas

Os agentes de IA são capazes de interagir com múltiplas ferramentas digitais ou sistemas integrados. Isso aumenta sua eficiência ao selecionar e usar as ferramentas mais adequadas para cada tarefa, como sistemas de ERP, CRMs e plataformas de automação de processos. Essa capacidade de integração facilita a execução de tarefas complexas sem sobrecarregar a equipe de TI ou os funcionários.

Exemplo Prático: Em um processo de aprovação de compras, um agente de IA pode interagir com ferramentas de gestão de compras, sistemas de pagamento e bancos de dados, garantindo que todas as etapas sejam concluídas de maneira ágil e sem erros.

3. Adaptação e Aprendizado Contínuo

Agentes de IA não são sistemas rígidos; eles aprendem e se adaptam ao longo do tempo. Isso significa que, conforme novos dados são recebidos ou feedbacks são fornecidos, os agentes ajustam suas estratégias e respostas para otimizar suas ações. Esse aprendizado contínuo permite que o agente se torne cada vez mais preciso e eficaz.

Exemplo Prático: Em uma plataforma de atendimento ao cliente, um assistente virtual pode aprender com interações anteriores e melhorar sua capacidade de fornecer respostas mais relevantes e personalizadas para cada cliente.

4. Capacidade de Monitoramento Ambiental

A monitoramento contínuo de condições externas e internas é outro recurso valioso dos agentes de IA. Eles são capazes de identificar oportunidades ou mudanças no ambiente que exigem ação, garantindo que os objetivos de longo prazo sejam alcançados.

Exemplo Prático: Em um sistema de gestão de cadeia de suprimentos, um agente de IA pode monitorar o mercado em tempo real, identificando mudanças nos preços dos fornecedores ou nas condições climáticas, ajustando automaticamente as compras ou o transporte de mercadorias.

5. Automação de Tarefas Complexas

Agentes de IA são excelentes em automatizar tarefas que exigem análise de dados, validação de documentos, preenchimento de formulários e execução de regras de negócio. Isso não apenas reduz a carga de trabalho manual, mas também minimiza erros humanos e aumenta a eficiência das operações.

Exemplo Prático: Em processos financeiros, como a auditoria de documentos fiscais, um agente de IA pode automatizar a validação de notas fiscais e o preenchimento de relatórios, permitindo que a equipe se concentre em tarefas de maior valor estratégico.

6. Flexibilidade para Cenários Não Antecipados

Ao contrário de sistemas fixos ou pré-programados, os agentes de IA têm a capacidade de lidar com cenários não antecipados. Isso significa que, quando surgem situações inesperadas ou novos desafios, eles podem ajustar suas ações de acordo com as novas informações disponíveis.

Exemplo Prático: Em um processo de gestão de crises, um agente de IA pode se adaptar rapidamente a uma emergência imprevista, reconfigurando planos e redirecionando recursos para resolver a situação, sem a necessidade de intervenção humana.

7. Colaboração em Sistemas Multi-Agente

Em sistemas multi-agente, vários agentes trabalham juntos para resolver problemas complexos. Eles podem dividir tarefas, compartilhar expertise e coordenar suas ações para alcançar um objetivo comum. Essa abordagem permite a resolução de problemas que exigem colaboração e especialização em diferentes áreas.

Exemplo Prático: Em ambientes de manufatura ou supply chain, múltiplos agentes podem ser usados para gerenciar a produção, otimizar o transporte e coordenar com fornecedores, garantindo que todos os processos funcionem em sinergia.

Tabela: Recursos dos Agentes de IA e Suas Aplicações

Recurso	Descrição	Aplicações Práticas
Tomada de Decisão Dinâmica	Escolha autônoma das melhores ações a serem tomadas com base no contexto.	Gestão de estoque, planejamento de produção
Uso e Controle de Ferramentas	Integração com múltiplos sistemas para otimizar o processo.	Processos financeiros, atendimento ao cliente
Adaptação e Aprendizado Contínuo	Aprendizado ao longo do tempo para melhorar respostas e estratégias.	Atendimento ao cliente, análise de dados
Capacidade de Monitoramento Ambiental	Monitoramento contínuo de condições externas e internas para identificar mudanças.	Gestão de cadeia de suprimentos, análise de mercado
Automação de Tarefas Complexas	Execução autônoma de tarefas que exigem análise e decisões complexas.	Validação de documentos, auditoria financeira
Flexibilidade para Cenários Não Antecipados	Capacidade de ajustar ações diante de situações imprevistas.	Gestão de crises, adaptação a novas condições
Colaboração em Sistemas Multi-Agente	Coordenação entre vários agentes para resolver problemas complexos.	Manufatura, supply chain, coordenação de equipes

Principais benefícios dos Agentes de IA

Agora que você já conhece os principais tipos de agentes de IA, confira um pouco dos benefícios que eles podem trazer para sua organização!

Aumento da produtividade

Sabe aquelas tarefas repetitivas e demoradas que ninguém gosta de fazer e que sugam a energia e tempo dos colaboradores? Pois é, os agentes de IA podem assumir essas responsabilidades, realizando-as de forma rápida e precisa.

Assim, você e as pessoas da sua equipe ganham mais tempo para se dedicar a atividades mais estratégicas e criativas da organização. É como ter um assistente que cuida de toda a papelada, enquanto você foca em áreas de crescimento!

Tomada de decisões baseada em dados

Já pensou em como seria bom tomar decisões importantes com base em dados sólidos? Os agentes de IA analisam grandes volumes de informações e identificam padrões, ajudando você a tomar melhores decisões.

Isso significa ser capaz de melhorar processos, prever tendências e até mesmo reduzir riscos.

Personalização de serviços

Quem não gosta de um atendimento personalizado? Os agentes de IA tornam isso possível, oferecendo serviços e produtos que realmente importam para você. Ou seja, você recebe recomendações de produtos que combinam perfeitamente com o seu gosto!

Além disso, empresas podem utilizar esses agentes para criar campanhas de marketing personalizadas, aumentando a satisfação e fidelidade dos clientes.

Eficiência operacional

A automação com agentes de IA reduz erros humanos, otimiza recursos e acelera processos. Isso porque, eles podem gerenciar estoques, monitorar cadeias de suprimento, coordenar logística e muito mais, tudo da melhor maneira possível.

Curiosidade: em setores como manufatura e logística, a eficiência operacional dispararia, resultando em economias significativas de tempo e custo, além de melhorar a qualidade dos produtos e serviços oferecidos!

Redução de custos

Se tem uma coisa que todo mundo adora, é economizar. Implementar agentes de IA pode reduzir significativamente os custos operacionais já que é possível automatizar tarefas, diminuir erros e otimizar processos.

Empresas podem economizar em mão de obra, materiais e tempo, reinvestindo esses recursos em áreas mais estratégicas. Isso é especialmente útil em indústrias que operam com margens de lucro apertadas.

Melhoria na segurança

Quando pensamos em segurança digital, vemos que os agentes de IA são capazes de identificar padrões de comportamento suspeito, prevenir ataques cibernéticos e monitorar sistemas críticos.

Já pensando na segurança física das organizações, agentes de IA podem ser usados para vigilância e controle de acesso, garantindo que apenas pessoas autorizadas tenham acesso a determinadas áreas.

Inovação e desenvolvimento tecnológico

Criatividade e tecnologia são a combinação perfeita para solucionar os problemas mais complexos da sociedade.

Dito isso, os agentes de IA abrem novas possibilidades e criam soluções avançadas para diversos desafios, desde a descoberta de novos medicamentos até a exploração espacial, por exemplo.

Curiosidade: com agentes de IA existe a possibilidade de explorar planetas distantes com robôs inteligentes que aprendem e se adaptam a diferentes ambientes. Tudo isso graças à capacidade da IA de expandir os limites do conhecimento humano!

Concluindo sobre Agentes de IA:

Como podemos ver ao decorrer do texto, os agentes de IA estão melhorando a maneira como resolvemos desafios, seja otimizando processos, personalizando experiências ou impulsionando inovações em diversas áreas.

Quer saber mais sobre como a inteligência artificial está mudando o mundo e como você pode aproveitar toda essa capacidade? Então, não deixe de ler os outros artigos em nosso blog, preparados especialmente para você!

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