What Are AI Agents ?
An agent in artificial intelligence and aprendizado de máquina representa uma entidade autônoma capaz de perceber e agir sobre seu ambiente para atingir objetivos específicos. Esse conceito fundamental incorpora o núcleo de sistemas inteligentes que podem operar de forma independente, tomar decisões e interagir com seu ambiente. Embora as estruturas modernas, como o OpenAI Gym e o RLlib, abstraiam muitos detalhes de implementação, compreender os agentes é fundamental, pois eles formam a base dos sistemas autônomos. Por exemplo, em um sistema robótico, um agente processa continuamente os dados do sensor, toma decisões com base em sua programação e executa ações para atingir seus objetivos, criando um ciclo completo de percepção-ação.
Qualquer sistema eficiente que aproveite a inteligência artificial invariavelmente exigirá a concessão de um certo grau de acesso ao mundo real para grandes modelos de linguagem. Por exemplo, oferecendo a oportunidade de invocar uma ferramenta de pesquisa para obter informações externas ou de agir em programas específicos para realizar uma tarefa. Em outras palavras, os modelos de linguagem grandes devem ter agência. Os programas agênticos atuam como o portal para o mundo externo dos grandes modelos de linguagem.
Os agentes do AI sãoprogramas em que os resultados do LLM controlam o fluxo de trabalho.
AI agent is an autonomous entity that perceives and acts upon its environment through LLM-controlled workflows to achieve specific goals.Examples include virtual assistants (Siri, Alexa), trading bots, and home automation systems. AI agents use perception modules, LLM-powered decision-making, and action execution frameworks to adapt and respond to changing environments while pursuing objectives.
AI workflow is the process of using AI-powered technologies and products to streamline tasks and activities within an organization.
Qualquer sistema que utilize grandes modelos de linguagem (LLMs) integrará os resultados dos LLMs ao código. A influência da entrada do LLM no fluxo de trabalho do código reflete o grau de agência que os LLMs têm no sistema. Deve-se observar que, de acordo com essa definição, "agente" não é um conceito discreto e binário de 0 ou 1. Em vez disso, a "agência" evolui ao longo de um espectro contínuo à medida que um poder maior ou menor é conferido ao LLM dentro do fluxo de trabalho.
| Nível da agência | Descrição | Como isso se chama | Exemplo de padrão |
|---|---|---|---|
| ☆☆☆ | O resultado do LLM não tem impacto no fluxo do programa | Processador simples | process_llm_output(llm_response) |
| ★☆☆ | A saída do LLM determina o fluxo de controle básico | Roteador | if llm_decision(): path_a() else: path_b() |
| ★★☆ | A saída LLM determina a execução da função | Chamada de ferramenta | run_function(llm_chosen_tool, llm_chosen_args) |
| ★★★ | A saída do LLM controla a iteração e a continuação do programa | Agente em várias etapas | while llm_should_continue(): execute_next_step() |
| ★★★ | Um fluxo de trabalho agêntico pode iniciar outro fluxo de trabalho agêntico | Multiagente | if llm_trigger(): execute_agent() |
Os agentes do AI sãoprogramas em que os resultados do LLM controlam o fluxo de trabalho.
Entendendo o agente
A implementação do agente demonstra a interação sofisticada entre percepção, tomada de decisões e execução de ações. Cada agente incorpora três componentes principais: um sistema de percepção que processa entradas ambientais, um mecanismo de tomada de decisão que determina as respostas apropriadas e um sistema de ação que executa os comportamentos escolhidos. Por exemplo, em um veículo autônomo, o agente processa os dados do sensor para entender o ambiente, usa algoritmos de decisão para planejar sua rota e controla os atuadores para navegar com segurança.
Os aplicativos do mundo real destacam a versatilidade e a complexidade dos agentes. Na robótica, os robôs industriais usam arquiteturas de agentes para realizar tarefas complexas de fabricação de forma autônoma. Nos sistemas de software, os agentes comerciais analisam dados de mercado e executam transações, enquanto os assistentes virtuais processam entradas de linguagem natural para fornecer assistência ao usuário.
A implementação prática enfrenta vários desafios. Por exemplo, em sistemas multiagentes, a coordenação entre agentes exige protocolos de comunicação sofisticados e estruturas de tomada de decisão. Da mesma forma, garantir a segurança e a confiabilidade em agentes físicos exige um tratamento robusto de erros e mecanismos à prova de falhas.
Os desenvolvimentos modernos aprimoraram os recursos dos agentes:
Em sistemas de IoT: Os agentes gerenciam dispositivos domésticos inteligentes, coordenando vários sistemas para obter o desempenho ideal.
Na automação industrial: Agentes avançados controlam processos de fabricação complexos, adaptando-se às mudanças nas condições em tempo real.
No jogo AI: arquiteturas sofisticadas de agentes criam adversários virtuais mais realistas e desafiadores.
A eficiência dos sistemas de agentes continua a evoluir com os novos avanços tecnológicos. Profundo aprendizado por reforço revolucionou a forma como os agentes aprendem com a experiência, enquanto as tecnologias de sensores e os recursos de processamento aprimorados melhoraram os sistemas de percepção. As arquiteturas híbridas que combinam várias abordagens AI criaram agentes mais versáteis e capazes.
Como funciona um agente AI
Os agentes de Inteligência Artificial demonstram proficiência excepcional na otimização e simplificação de processos complexos por meio da implementação de estruturas operacionais meticulosamente estruturadas e sistematicamente projetadas. Esses sistemas sofisticados aproveitam metodologias computacionais avançadas e algoritmos cuidadosamente calibrados para estabelecer arquiteturas processuais robustas que proporcionam resultados confiáveis e de alta qualidade de forma consistente. Ao manter a adesão estrita a protocolos predeterminados e, ao mesmo tempo, incorporar mecanismos de resposta adaptáveis, essas estruturas AI garantem consistência e confiabilidade notáveis em seu desempenho em uma ampla gama de aplicativos, casos de uso e cenários operacionais, independentemente da complexidade subjacente ou da variabilidade dos requisitos da tarefa.
Estabelecer objetivos
Durante a fase inicial, um agente do AI processa e conduz meticulosamente uma análise abrangente das diretrizes fornecidas pelos usuários, examinando cuidadosamente cada requisito e parâmetro para formular uma abordagem estratégica sofisticada que se alinhe perfeitamente aos resultados desejados e às metas do projeto. Por meio desse processo analítico detalhado, o agente desenvolve uma compreensão diferenciada dos requisitos explícitos e das necessidades implícitas, garantindo que todos os aspectos da tarefa sejam devidamente considerados e contabilizados na fase de planejamento. Posteriormente, aproveitando esse profundo entendimento, ele desenvolve um plano amplamente detalhado e pragmaticamente acionável, projetado especificamente para fornecer resultados significativos, eficazes e mensuráveis de forma quantificável, que não apenas atendam, mas frequentemente excedam as expectativas das partes interessadas e os requisitos do projeto. Em seguida, o sistema emprega uma abordagem metódica para dividir os objetivos principais em componentes discretos, claramente definidos e prontamente gerenciáveis, cada um dos quais é imediatamente acionável e contribui diretamente para a meta geral. Esses componentes são, então, cuidadosamente organizados em uma sequência otimizada que foi especificamente projetada para maximizar a eficiência operacional e a eficácia da tarefa, garantindo o caminho mais suave possível para a conclusão bem-sucedida do projeto.
Inteligência de origem
Para facilitar a conclusão bem-sucedida da tarefa, um agente AI emprega uma abordagem sofisticada e metódica para a coleta e o processamento de dados, reunindo sistematicamente informações essenciais de uma ampla rede de fontes verificadas e confiáveis. Esse processo abrangente envolve várias camadas de análise, incluindo, entre outros, o exame detalhado dos registros de comunicação para extrair o contexto emocional diferenciado, identificar padrões de sentimentos subjacentes e revelar percepções valiosas que, de outra forma, poderiam permanecer ocultas. O sistema demonstra uma versatilidade notável em seus recursos de coleta de informações, acessando e integrando perfeitamente os dados de uma ampla gama de recursos on-line e, ao mesmo tempo, mantendo medidas rigorosas de controle de qualidade para garantir a integridade dos dados. Além disso, ele pode se envolver em protocolos complexos de troca de dados, estabelecendo canais de comunicação sofisticados com sistemas AI complementares e aproveitando os recursos avançados de aprendizado de máquina estruturas. Essas interações complexas permitem que o sistema expanda e refine continuamente sua base de conhecimento, incorporando novos insights e adaptando-se aos padrões emergentes em tempo real, o que, em última análise, aumenta sua capacidade de tomar decisões informadas e fornecer resultados ideais.
Executar operações
Após adquirir e validar inteligência suficiente por meio de protocolos abrangentes de análise e verificação de dados, o agente executa metodicamente cada componente de acordo com o plano de implementação meticulosamente estabelecido. Durante todo esse processo, ele mantém uma documentação detalhada e precisa de todos os objetivos concluídos, rastreando indicadores de progresso e conquistas de marcos, enquanto avança sistematicamente pelas tarefas subsequentes na sequência predeterminada. Durante a fase de implementação, o sistema emprega mecanismos de monitoramento sofisticados para conduzir uma avaliação de desempenho contínua e rigorosa, utilizando estruturas analíticas avançadas para processar dados de feedback detalhados e métricas operacionais complexas que medem a eficiência e a eficácia. O sistema mantém uma supervisão vigilante de todas as operações parâmetros E, quando as circunstâncias exigem adaptação, ele inicia proativamente procedimentos suplementares cuidadosamente calibrados e implementa ajustes estratégicos na estrutura de execução. Esses recursos de otimização dinâmica garantem o cumprimento completo e bem-sucedido do objetivo, mantendo a integridade operacional durante todo o processo. Os mecanismos de resposta adaptativa do sistema são projetados especificamente para lidar com desafios previstos e variáveis inesperadas que podem surgir durante a execução da tarefa, garantindo um desempenho robusto em diversas condições operacionais.
imagem da fonte：https://aws.amazon.com/what-is/ai-agents/
No entanto, os desafios persistem. Operar em ambientes complexos e incertos continua sendo difícil, principalmente quando os agentes precisam tomar decisões com informações incompletas. Além disso, garantir o comportamento ético e manter a transparência nos processos de tomada de decisão do agente apresenta desafios contínuos, especialmente em aplicações que afetam a segurança ou o bem-estar humano.
O futuro da tecnologia de agentes aponta para interações mais autônomas, inteligentes e naturais. As pesquisas continuam em áreas como inteligência emocional e tomada de decisões éticas, enquanto os aplicativos do setor se concentram em automação aprimorada e sistemas mais inteligentes. À medida que os recursos de AI avançam, os agentes desempenharão um papel cada vez mais crucial para preencher a lacuna entre a inteligência artificial e os aplicativos do mundo real.
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