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AI Agents

ai-agents autonomia llms

AÇÕES

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Este topico aparece nas seguintes trilhas:

IA Pratica (Agentes de IA) AI Engineer (AI Agents)

Pre-requisitos recomendados:

prompt-engineering llms

AI Agents

Na engenharia de IA, agentes referem-se a sistemas ou componentes autonomos que podem perceber seu ambiente, tomar decisoes e executar acoes para atingir objetivos especificos. Agentes frequentemente interagem com sistemas externos, usuarios ou outros agentes para realizar tarefas complexas.

O Que Sao AI Agents?#

AI Agents representam uma evolucao significativa na forma como utilizamos modelos de linguagem. Em vez de simplesmente responder a prompts, um agente pode:

Perceber o ambiente: Coletar informacoes de APIs, bancos de dados, arquivos ou interacoes com usuarios
Raciocinar: Analisar a situacao e planejar uma sequencia de acoes
Agir: Executar acoes concretas como chamar APIs, escrever arquivos ou enviar mensagens
Aprender: Adaptar comportamento baseado em feedback e resultados

Tipos de Agentes#

1. Agentes Baseados em Regras#

O tipo mais simples, onde o comportamento e determinado por condicoes pre-definidas:

SE usuario_pergunta_sobre_preco ENTAO consultar_tabela_precos

2. Agentes Baseados em LLMs#

Utilizam modelos de linguagem para interpretar situacoes e decidir acoes:

Mais flexiveis e adaptaveis
Podem lidar com situacoes nao previstas
Requerem prompts bem estruturados

3. Agentes Multi-Agente#

Sistemas onde multiplos agentes colaboram:

Cada agente tem especializacao diferente
Comunicam-se para resolver problemas complexos
Exemplo: um agente pesquisa, outro analisa, outro escreve

Arquitetura de um AI Agent#

┌─────────────────────────────────────────┐
│              AI Agent                    │
├─────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐ │
│  │ Memory  │  │ Planner │  │  Tools  │ │
│  │ (RAG)   │  │  (LLM)  │  │ (APIs)  │ │
│  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘ │
│       │            │            │       │
│       └────────────┼────────────┘       │
│                    │                    │
│              ┌─────┴─────┐              │
│              │ Executor  │              │
│              └───────────┘              │
└─────────────────────────────────────────┘

Componentes Essenciais#

1. Sistema de Memoria#

Memoria de curto prazo: Contexto da conversa atual
Memoria de longo prazo: Conhecimento persistente (frequentemente usando RAG)

2. Planejador#

Decomposicao de tarefas complexas
Selecao de ferramentas apropriadas
Ordenacao de acoes

3. Ferramentas (Tools)#

Funcoes que o agente pode chamar
APIs externas, calculadoras, buscadores
Acoes no mundo real (enviar email, criar arquivos)

Frameworks Populares#

LangChain Agents#

Python

from langchain.agents import create_react_agent
from langchain.tools import Tool

tools = [
    Tool(name="Search", func=search_web, description="Busca na web"),
    Tool(name="Calculator", func=calculate, description="Calculos matematicos")
]

agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)

OpenAI Function Calling#

Python

functions = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "Obtem previsao do tempo",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string"}
            }
        }
    }
]