Da automação à autonomia

Os fluxos de trabalho dos agentes de IA trarão enorme progresso para a tecnologia este ano — talvez até mais do que a próxima geração de modelos básicos. “Esta é uma tendência importante e peço a todos que trabalham com IA que prestem atenção a ela”, alerta Andrew Ng, fundador e CEO da Landing AI e da DeepLearning.AI.

Os LLMs, como os usamos atualmente, operam com base em um paradigma conhecido da tecnologia: são uma ferramenta que funciona em resposta a uma entrada humana para fornecer um resultado. Os agentes de IA elevam isso em vários níveis! Digamos que você seja responsável pelo gerenciamento de viagens corporativas:

• Um LLM pode gerar uma lista de destinos interessantes e um itinerário que atenda a determinadas restrições.
• Um agente alimentado por IA (como os GPTs, da OpenAI, que respondem com base no prompt de um usuário e nos dados fornecidos) pode operar com maior complexidade. Procurar o hotel mais bem avaliado com quartos disponíveis durante um período específico, no orçamento específico e, eventualmente, fazer a reserva.
• Um agente de IA, por sua vez, pode ir além, aprendendo sobre o contexto do usuário ao longo do tempo, encontrando e reservando o hotel que melhor atenda suas preferências e circunstâncias de viagem.

O que torna os agentes de IA únicos é sua capacidade de determinar, de forma autônoma, como atingir um objetivo definido pelo usuário. Por exemplo, acionando outros agentes ou serviços via APIs. Por isso são considerados a base dos negócios autônomos.