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Introducao a AI Agents

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AÇÕES

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Introducao a AI Agents

Em AI Engineering, "agents" sao sistemas autonomos que podem perceber seu ambiente, tomar decisoes e executar acoes para atingir objetivos especificos. Eles representam a evolucao dos LLMs de "respondedores de perguntas" para "executores de tarefas".

O que e um AI Agent?#

Um AI Agent e um sistema que:

Recebe um objetivo do usuario
Planeja como atingi-lo
Executa acoes usando ferramentas
Observa resultados e ajusta o plano
Itera ate completar ou falhar

Usuario: "Pesquise sobre o concorrente X e faca um resumo"

Agent:
  Pensamento: Preciso buscar informacoes sobre X
  Acao: search_web("empresa X noticias recentes")
  Observacao: [resultados da busca]

  Pensamento: Tenho informacoes, preciso visitar os sites
  Acao: browse_url("https://...")
  Observacao: [conteudo da pagina]

  Pensamento: Agora posso sintetizar
  Acao: generate_summary(informacoes)
  Resposta: "Aqui esta o resumo sobre X..."

Componentes de um Agent#

1. LLM (Cerebro)#

O modelo que raciocina e decide proximas acoes.

2. Ferramentas (Tools)#

Capacidades que o agent pode usar:

search_web - Buscar na internet
read_file - Ler arquivos
execute_code - Rodar Python
send_email - Enviar emails
query_database - Consultar banco de dados

3. Memoria#

Curto prazo - Contexto da conversa atual
Longo prazo - Informacoes persistidas entre sessoes

4. Planejamento#

Estrategia para decompor objetivos complexos em passos.

Tipos de Agents#

Tipo	Descricao	Exemplo
ReAct	Reason + Act em loop	Mais comum
Plan-and-Execute	Planeja tudo antes	Tarefas complexas
Self-Ask	Faz sub-perguntas	Pesquisa
Multi-Agent	Varios agents colaborando	Simulacoes

Exemplo com LangChain#

Python

from langchain.agents import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun, WikipediaQueryRun

# Definir ferramentas
tools = [
    DuckDuckGoSearchRun(),
    WikipediaQueryRun()
]

# Criar agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
agent = create_react_agent(llm, tools)

# Executar
result = agent.invoke({
    "input": "Quem ganhou a Copa do Mundo de 2022?"
})