Está cada vez mais próxima a realidade em que determinados agentes de IA compram produtos e solicitam serviços no lugar dos humanos. Agentes de IA são softwares de IA autônomos ou semiautônomos que executam tomada de decisão, percepção e ações em ambientes digitais e físicos para apoiar o alcance dos objetivos das empresas. As empresas vêm desenvolvendo e implantando agentes de IA capazes de realizar tarefas complexas com o uso de tecnologias de IA, incluindo LLMs (grandes modelos de linguagem), e isso está automatizando diversos setores, como atendimento ao cliente, operações industriais, análise de dados, produção de conteúdo e automação logística, trazendo inovação para toda a indústria.
Nos últimos anos até o presente, agentes de IA baseados em LLMs (grandes modelos de linguagem) vêm reconfigurando a experiência do consumidor, promovendo o engajamento do cliente por meio de interações de consumo semelhantes às humanas, influenciando diretamente as decisões de compra de produtos ou serviços e redefinindo a forma como os consumidores descobrem, comparam e escolhem produtos.
Segundo anúncio da Gartner, o Hype Cycle de tecnologias emergentes de 2025 apontou machine customers, agentes de IA, decision intelligence e programmable money como tendências centrais que sustentam a transição para os 'negócios autônomos' baseados em IA e automação.
Base teórica
Definição de agentes de IA
Agentes de IA são sistemas que percebem o ambiente, estabelecem objetivos, elaboram planos e executam ações de forma autônoma. As principais características são as seguintes.
Percepção (Perceotion): reconhecimento do ambiente externo
Raciocínio (Reasoning): julgamento com base nos objetivos e no estado atual
Ação (Acting): execução para alcançar os objetivos
Aprendizado (Learning): melhoria de desempenho por meio da experiência
Componentes técnicos
Planner baseado em LLM: usando LLMs como GPT-4, Claude e Gemini, é possível projetar automaticamente fluxos de negócios, decompor tarefas com base em entrada em linguagem natural e planejar etapas de execução integradas a APIs externas.
Sistema multiagente: agentes baseados em papéis (SalesAgent, MarketingAgent, FinanceAgent etc.) possuem objetivos independentes e capacidade de execução, e realizam tarefas complexas por meio de cooperação mútua.
Sistema de Memory & Feedback: por meio de bancos de dados vetoriais (Faiss, Weaviate etc.), memorizam contexto e histórico e otimizam estratégias de ação com base em Reinforcement Learning.
Executor de ações (Executor): executa ações reais como chamadas de APIs externas, envio de e-mails, geração de conteúdo e processamento de pagamentos. (Ex.: frameworks open source como Zapier, LangChain, AutoGen, AgentVerse e CrewAI)
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