- Os agentes de IA vão desde sistemas reflexos simples que reagem a entradas atuais até agentes sofisticados que planejam, aprendem e coordenam tarefas complexas em diferentes áreas.
- Agentes reflexos simples agem apenas com base nas condições imediatas, enquanto agentes reflexos baseados em modelo aprimoram a tomada de decisão usando modelos internos para acompanhar e prever mudanças no ambiente.
- Sistemas multiagentes contam com vários agentes de IA trabalhando juntos ou competindo, possibilitando aplicações avançadas como carros autônomos coordenando o trânsito ou a gestão de cadeias de suprimentos complexas.
Os agentes de IA cresceram muito nos últimos anos. E, com sua tecnologia e capacidades complexas, hoje existem muitos tipos diferentes de agentes de IA.
Um agente de IA é um software que executa tarefas. Diferente de um chatbot comum, ele pode agir em nome do usuário.
Há uma grande variedade de agentes de IA, desde termostatos inteligentes e carros autônomos até agentes com interface de chat. Todos esses casos de uso se encaixam em uma das sete principais categorias de agentes de IA. Neste artigo, vou apresentar os 7 principais tipos de agentes de IA e alguns exemplos reais de agentes de IA.
1. Agentes Reflexos Simples
Um agente reflexo simples é um sistema de IA que toma decisões apenas com base na entrada atual do ambiente.
Ele utiliza um conjunto de regras de condição-ação para associar entradas observadas a respostas específicas. Quando detecta um determinado estado no ambiente, executa a regra correspondente.
Não possui memória nem modelo interno do mundo — por isso, só funciona bem em ambientes totalmente observáveis, onde cada decisão pode ser tomada apenas com base na entrada atual.
Exemplos de Agentes Reflexos Simples
- Um termostato que liga o aquecimento se estiver muito frio
- Um robô que vira ao bater em uma parede (olá, Roomba com um gato em cima)
- Um chatbot básico que responde “Olá!” quando um usuário diz “Oi”
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2. Agentes Reflexos Baseados em Modelo
Um agente reflexo baseado em modelo é um agente de IA que toma decisões com base tanto na entrada atual quanto em um modelo interno do mundo.
Diferente dos agentes reflexos simples, esse tipo acompanha o estado do ambiente ao longo do tempo. Ele utiliza um modelo — basicamente, informações armazenadas sobre como o mundo funciona — para preencher lacunas quando o ambiente não é totalmente observável.
Quando recebe uma nova entrada, atualiza seu estado interno, consulta suas regras de condição-ação e escolhe a melhor resposta com base tanto na percepção atual quanto no que sabe de interações anteriores.
Exemplos de Agentes Reflexos Baseados em Modelo
- Um robô aspirador que lembra o layout de um cômodo e evita áreas que já limpou
- Um agente LLM que continua uma conversa mantendo o histórico das mensagens do usuário
- Uma IA de jogo que reage não só ao que vê, mas também ao que sabe de momentos anteriores da partida
3. Agentes de Aprendizado
Um agente de aprendizado é um agente de IA que melhora seu desempenho ao longo do tempo aprendendo com suas experiências.
Ele possui quatro componentes principais: elemento de aprendizado, elemento de desempenho, crítico e gerador de problemas.
O elemento de desempenho escolhe as ações, enquanto o elemento de aprendizado ajusta o comportamento com base no feedback. O crítico avalia o resultado das ações usando um padrão pré-definido, e o gerador de problemas sugere novas ações para aprimorar o aprendizado.
Essa estrutura permite que o agente se adapte a mudanças, refine estratégias e atue de forma eficaz mesmo em ambientes desconhecidos.
Exemplos de Agentes de Aprendizado
- Um agente de IA para criptomoedas que ajusta estratégias de negociação conforme o desempenho do mercado
- Um sistema de recomendação que melhora as sugestões de produtos com base no comportamento do usuário
- Um chatbot de saúde que aprende com as interações dos pacientes para aprimorar a precisão da triagem
4. Agentes Baseados em Utilidade
Um agente baseado em utilidade é um agente de IA que escolhe ações com base em qual resultado deve proporcionar o maior valor ou “utilidade”.
Em vez de apenas buscar atingir um objetivo, esse agente avalia diferentes resultados possíveis e seleciona aquele que maximiza uma função de utilidade pré-definida.
Isso permite lidar com situações em que existem várias formas de alcançar um objetivo ou onde compromissos precisam ser feitos. É necessário comparar opções, prever consequências e classificar resultados conforme preferências ou prioridades.
Exemplos de Agentes Baseados em Utilidade
- Um chatbot de vendas que prioriza leads com maior chance de conversão
- Um robô de negociação de ações que equilibra risco e retorno para maximizar ganhos a longo prazo
- Um chatbot corporativo que agenda reuniões minimizando conflitos e maximizando a conveniência
5. Agentes Hierárquicos
Um agente hierárquico é um agente de IA que organiza seu processo de decisão em vários níveis ou camadas, com níveis superiores cuidando de objetivos abstratos e níveis inferiores gerenciando ações específicas.
Esse agente divide tarefas complexas em sub-tarefas menores, com cada nível da hierarquia responsável por um escopo diferente de decisão.
Os níveis superiores podem planejar estratégias de longo prazo, enquanto os inferiores lidam com dados de sensores e respostas em tempo real. A comunicação entre os níveis permite coordenar objetivos amplos com execuções detalhadas.
Essa estrutura facilita o gerenciamento da complexidade e a ampliação do comportamento em diferentes prazos ou prioridades.
Exemplos de Agentes Hierárquicos
- Na indústria, um agente de alto nível planeja o processo de montagem enquanto os níveis inferiores controlam braços robóticos e o tempo das operações
- Em uma fábrica inteligente, diferentes camadas gerenciam cronogramas de produção, coordenação de máquinas e operações físicas
6. Agentes Baseados em Objetivos
Um agente baseado em objetivos é um agente de IA que toma decisões avaliando quais ações o ajudarão a alcançar um objetivo específico.
O agente recebe um ou mais objetivos — resultados desejados que pretende atingir. Ele utiliza algoritmos de busca ou planejamento para explorar possíveis sequências de ações e escolhe aquelas mais prováveis de levar ao objetivo.
Diferente dos agentes reflexos, ele não apenas reage — ele considera as consequências futuras antes de agir. Isso o torna mais flexível e capaz em ambientes dinâmicos ou desconhecidos, mas também mais exigente em termos computacionais.
Exemplos de Agentes Baseados em Objetivos
- Um sistema de navegação que calcula a melhor rota até o destino
- Uma IA de resolução de quebra-cabeças que busca movimentos que levem à conclusão do quebra-cabeça
- Um braço robótico que planeja uma sequência de movimentos para montar um produto com sucesso
7. Sistemas Multiagentes (MAS)
Por último, mas não menos importante: o sistema multiagente.
Um sistema multiagente (MAS) é um sistema composto por vários agentes de IA que interagem entre si, trabalhando juntos (ou às vezes competindo) para atingir objetivos individuais ou compartilhados.
Cada agente no sistema atua de forma independente, com suas próprias capacidades, objetivos e percepção do ambiente.
O sistema como um todo pode resolver problemas que são complexos ou distribuídos demais para um único agente resolver.
Sistemas multiagentes podem ser cooperativos, competitivos ou uma mistura dos dois, dependendo do projeto e dos objetivos.
Exemplos de Sistemas Multiagentes
- Veículos autônomos coordenando-se em um cruzamento para evitar colisões
- Um conjunto de bots financeiros gerencia faturamento, detecção de fraudes e relatórios por meio de automação de fluxos de trabalho com IA
- Um sistema de cadeia de suprimentos onde diferentes agentes gerenciam o estoque, o envio e a previsão de demanda
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Perguntas Frequentes
Quais são os 7 tipos de agentes de IA?
Os 7 tipos são: agentes de reflexo simples, agentes de reflexo baseados em modelo, agentes orientados a objetivos, agentes baseados em utilidade, agentes de aprendizado, agentes hierárquicos e sistemas multiagentes.
O ChatGPT é um agente de IA?
Sim, o ChatGPT pode ser considerado um agente de IA — ele recebe entradas, processa e gera respostas, muitas vezes usando uma abordagem orientada a objetivos ou utilidade, dependendo de como é utilizado.
O que são agentes inteligentes e como eles atuam em ambientes digitais?
Agentes inteligentes são entidades projetadas para agir em diferentes ambientes digitais. Eles coletam informações do ambiente, avaliam a situação atual e executam ações para atingir objetivos definidos. Seu desempenho é influenciado pelas ações externas que realizam em ambientes observáveis.
Como a inteligência artificial desempenha um papel na funcionalidade dos agentes?
A Inteligência Artificial capacita os agentes inteligentes ao fornecer habilidades de aprendizado, raciocínio e adaptação. Os agentes utilizam IA para aprimorar sua base de conhecimento, permitindo decisões mais sofisticadas em diferentes ambientes.
O que compõe a base de conhecimento dos agentes inteligentes?
O conhecimento dos agentes inteligentes inclui informações sobre o ambiente, regras pré-definidas e uma compreensão fundamental da situação atual. Esse conhecimento é a base para seus processos de tomada de decisão.
O que é o elemento de desempenho no contexto de agentes inteligentes?
O elemento de desempenho dos agentes inteligentes refere-se à capacidade de atingir objetivos e tomar decisões que otimizam suas ações em determinado ambiente. É um componente essencial que determina a eficiência e a eficácia do agente.
Agentes podem operar em estruturas hierárquicas?
Sim, agentes hierárquicos são um tipo de agente inteligente que opera em níveis estruturados. Agentes de nível superior supervisionam decisões gerais, enquanto agentes de níveis inferiores cuidam de tarefas específicas dentro do contexto mais amplo. Essa estrutura hierárquica permite uma atuação eficiente em ambientes complexos.
Agentes inteligentes funcionam com inteligência limitada?
Sim, muitos agentes inteligentes operam com inteligência limitada, ou seja, possuem um escopo definido de conhecimento e capacidades. Essa limitação os ajuda a focar em tarefas e ambientes específicos onde sua especialização é mais relevante.
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