Agentes e IA trabalham juntos para o bem

James HendergartDiretor Sênior de Pesquisa Técnica | F5

A IA agêntica é uma combinação sinérgica de código e grandes modelos de linguagem (LLMs).

A IA agêntica está em alta

Os agentes de IA começaram a gerar valor comercial mensurável em 2024. Exemplos desse valor podem ser facilmente encontrados em setores verticais, como varejo, saúde e manufatura, bem como em funções empresariais horizontais, como vendas, atendimento ao cliente e suporte. A varejista de cosméticos Sephora é um exemplo de empresa que utiliza IA com agentes para elevar o padrão dos cuidados com a pele, combinando informações fornecidas pelos clientes em tempo real com resultados concretos e feedbacks anteriores para fazer recomendações de produtos mais precisas. A varejista automatizou e personalizou toda a experiência em cada interação com o cliente. O resultado: 11% mais vendas e 30% menos devoluções de produtos.

O valor dos agentes de IA vem do uso de software e LLMs para automatizar várias tarefas com pouca ou até nenhuma interação humana. Mas o que são exatamente esses agentes e como eles estão usando a IA?

O que é um agente de IA?

Agentes são softwares que executam tarefas específicas. Alguns agentes são especializados em uma única função, como realizar uma pesquisa na web sobre determinado assunto ou consultar um LLM enriquecido com informações específicas de um domínio que não estão disponíveis em nenhum outro lugar. Outros são especializados em transformar uma solicitação do usuário em um conjunto de tarefas e orquestrar agentes executores para concluí-las. Seja orquestrando ou executando, os agentes são altamente direcionados e determinísticos. Não há IA aqui. Cada agente é predefinido com todas as informações necessárias para saber como e quando executar sua função. Software é mágico, mas não é a magia da IA.

Um exemplo de agentes em ação é o encadeamento de várias etapas para concluir uma tarefa maior, como enviar um e-mail de prospecção personalizado no momento oportuno a um cliente recorrente. O processo pode ser dividido em várias ações menores e distintas, cada uma delas facilmente executada por um único agente especializado e previamente programado para essa finalidade, como consultar um banco de dados de leads de marketing em busca de interações de clientes nos últimos sete dias, extrair do sistema de Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM) os três principais endereços de e-mail, classificados pelo número de interações nos últimos 90 dias, e enviar a cada um deles um e-mail padronizado com base na campanha de vendas mais recente. Essas ações não exigem necessariamente IA.

O que é a IA na IA agêntica?

A GenAI, viabilizada por LLMs, consegue identificar padrões em fontes de dados com mais contexto e fornecer respostas mais completas do que a busca tradicional. Ela também pode resumir, analisar ou gerar textos para criar ou reformular informações de maneiras mais concisas e úteis. Usar LLMs é como adicionar magia a um processo, pois seus resultados não são determinísticos. Esses modelos identificam os padrões procurados com uma velocidade inigualável por qualquer outro método computacional já inventado. Para nós, seres humanos, o resultado parece ser uma forma de raciocínio. Nos últimos dois anos, a qualidade dos resultados dos LLMs passou de “razoável” para “extraordinária”. Então, como saber quando usar GenAI em uma solução agêntica?

Continuando com o exemplo do e-mail de prospecção, é possível usar um modelo de e-mail com personalização mínima, mas um e-mail gerado por IA — com acesso não apenas a um excelente LLM desenvolvido para geração de texto, mas também a informações privadas específicas do cliente, relacionadas às suas compras anteriores e necessidades — é consideravelmente melhor. A solução da Conversica implementada na Epson comprova isso: duas das funcionalidades mais eficazes dessa solução de IA agêntica, que exemplificam ações autônomas e repetidas, são: 1) a capacidade de manter conversas bidirecionais por e-mail ao longo do tempo e 2) o envio de e-mails de acordo com o horário do dia preferido pelo destinatário.

IA agêntica — O efeito combinado

A IA agêntica combina um código de instruções extremamente específico, que executa tarefas, com a inferência de IA para gerar ou prever respostas ricas e contextualizadas. A IA agêntica não é mágica, mas é mais poderosa do que agentes ou a IA generativa operando isoladamente. Esses dois componentes básicos podem ser combinados em diferentes proporções e configurações, automatizando um fluxo de trabalho para produzir resultados extremamente valiosos. Veja um diagrama simples que representa um fluxo de trabalho automatizado de IA agêntica. Ele usa vários tipos de agentes especializados e modelos de IA para concluir um conjunto de ações. A solução é executada até que um resultado aceitável seja alcançado e, então, ele é apresentado ao usuário.

Exemplo de um fluxo de trabalho automatizado de IA agêntica.

2025 está se mostrando tão empolgante quanto 2024, com o avanço contínuo do raciocínio dos LLMs e do desenvolvimento de plataformas agênticas. Até pouco tempo atrás, prevalecia a ideia de que não era possível confiar nos LLMs. Este pode ser o ano em que veremos uma queda significativa em comentários como: “É impossível que a IA agêntica consiga raciocinar e chegar a uma resposta melhor do que um ser humano.” À medida que tanto os agentes quanto a IA amadurecem e evoluem neste ano, há três aspectos aos quais devemos ficar atentos:

1. Surgimento de novas plataformas de desenvolvimento de IA agêntica, incluindo barramento de serviços corporativos, orquestração e módulos de observabilidade/rastreamento.
2. Surgimento de padrões como o MCP para padronizar as interfaces necessárias à comunicação entre agentes e IA e ao acesso seguro a fontes de dados públicas e privadas.
3. Avanços na capacidade de raciocínio dos LLMs.

A trajetória de inovação da IA agêntica poderá avançar rapidamente em qualquer uma dessas três direções ao longo de 2025. Usá-las para comparar os anúncios de plataformas de IA agêntica ajudará a esclarecer se os novos recursos tornam a plataforma mais madura, facilitam o esforço de integração ou proporcionam a magia da cognição viabilizada pela IA.

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