Glossário de SEO: Agentes de IA

O que diferencia os agentes de IA dos chatbots?

Os chatbots conhecidos mundialmente desde 2022, no máximo (por exemplo, ChatGPT, Microsoft Copilot), são exemplos de agentes de IA gerais. Eles respondem a perguntas, fornecem informações e ajudam em tarefas menos complexas.

Além desses agentes de IA gerais, há agentes de IA especializados que têm uma gama diferente de funções:

• A IA especializada em processamento de imagens, como DALL-E ou MidJourney, pode ser usada para criar imagens melhores do que os chatbots.
• Alguns programas são treinados especificamente para o atendimento ao cliente e diferem da IA geral porque tomam decisões de forma independente em vários níveis e resolvem tarefas complexas e de vários níveis.
• Os agentes de IA entre sistemas podem trabalhar em conjunto com hardware, software e outras redes, o que permite o controle de máquinas no setor ou a condução autônoma, entre outras coisas.

Portanto, agentes de IA é um termo genérico para software com inteligência artificial. No entanto, atualmente (a partir de janeiro de 2025), as fontes da Internet mostram que "agentes de IA" não é mais usado como um termo genérico para software de IA, mas sim como uma espécie de palavra da moda para descrever um determinado tipo de IA.

Timo Specht abordará isso em mais detalhes nas seções a seguir.

Agentes de IA como sistemas para tomar decisões autônomas e atingir metas

Em janeiro de 2025, "agente de IA" se estabelece como uma palavra da moda para sistemas abrangentes que interagem com outros softwares e hardwares. Esses sistemas de IA recebem uma ordem de humanos, que eles executam de forma independente.

O que o diferencia de softwares de IA como o ChatGPT e o Google Gemini é sua capacidade de lidar com tarefas complexas que exigem várias ações e tomada de decisões autônomas.

Por exemplo, a Amazon Web Services e a Microsoft definem os agentes de IA em suas redações como um software que registra interfaces físicas e virtuais (ou seja, hardware e software) de forma totalmente independente para aprendizado de máquina e toma decisões com base nos dados recebidos.

As metas definidas pelo usuário servem de guia para que a IA tome decisões orientadas para o alvo e execute ações eficientes para atingir a meta. Os agentes de IA também podem concluir tarefas mais complexas por conta própria em vários estágios, graças às suas fortes habilidades de tomada de decisão e interações com hardware e software.

Para distinguir claramente essa interpretação dos agentes de IA dos chatbots, aplica-se o seguinte: enquanto os bots, como o ChatGPT e o Copilot, precisam dividir tarefas complexas e de vários estágios em várias subtarefas, os agentes de IA mais autônomos podem executar tarefas de vários estágios sozinhos.

Os usuários formulam as metas que desejam alcançar com os agentes de IA, e o agente de IA toma todas as medidas para isso.

 

Exemplo de aplicação de tecnologias de IA com um alto grau de autonomia

Os usuários de agentes de IA com um alto grau de autonomia se beneficiam do fato de poderem delegar um grande número de tarefas mais complexas ao assistente de IA. A Microsoft cita o exemplo de uma IA autônoma que conhece o catálogo de produtos de uma empresa de dentro para fora.

• A IA poderia ser encarregada da tarefa de fornecer suporte de primeiro e segundo nível para consultas de clientes, a fim de responder a perguntas simples.
• A IA também poderia criar e enviar automaticamente apresentações de produtos.
• Também é possível delegar à IA a criação de descrições de produtos no site.

Como um programa amplamente autônomo, o agente de IA neste exemplo ajuda a aumentar a eficiência e libera os funcionários para que eles possam se concentrar em outras tarefas. Tudo o que os usuários precisam fazer é informar ao agente de IA os objetivos que desejam alcançar.

Recursos especiais e vantagens dos agentes de IA

Se presumirmos que os agentes avançados de IA excedem os recursos dos bots gerais, como o ChatGPT e o Claude 3.5 Sonnet, a percepção independente dos dados é um recurso funcional especial.

Os agentes de IA extraem os dados independentemente do software conectado (por exemplo, sistema CRM, sistema ERP), analisam os dados e os utilizam para tomar decisões.

Além da percepção independente dos dados, a tomada de decisão autônoma é uma habilidade especial. Graças a vários princípios, as decisões podem ser derivadas dos dados coletados e das análises de dados, o que contribui para a conclusão eficiente das tarefas.

Exemplos de princípios de tomada de decisão são sistemas baseados em regras (uso de regras predefinidas para a tomada de decisão) ou heurística (tomada de decisões com base na experiência).

Os agentes de IA avançada com alto grau de autonomia realizam ações de forma independente para atingir seus objetivos. A característica especial dos agentes de IA avançada é que, diferentemente dos chatbots, eles podem executar várias ações.

Eles podem até mesmo fazer pausas entre as ações para analisar dados, refletir sobre suas ações e adaptá-las, se necessário. Esse é o quarto recurso especial dos agentes de IA: Aprendizado e adaptação.

As vantagens desses agentes de IA abrangentes superam as dos chatbots, o que os torna uma alternativa promissora ao ChatGPT. Em vez de tarefas individuais serem executadas e o modelo de IA ser solicitado novamente para cada tarefa, os usuários acessam sistemas abrangentes com agentes de IA modernos.

Esses sistemas de IA interagem com hardware e software e trabalham em conjunto com eles por meio de interfaces . Isso aumenta significativamente a eficiência e a produtividade no trabalho.