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22 de julho | 11h (horário do Pacífico) 
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Arquitetura Agentic: Tudo o que você precisa saber
Já se perguntou como um assistente de IA entende sua voz, aprende suas preferências e responde de forma inteligente? A resposta está na arquitetura agêntica.
Avanços em IA frequentemente chegam às manchetes, mas as arquiteturas de IA agênticas que os possibilitam permanecem em grande parte inexploradas. A arquitetura de agentes de IA determina como os agentes percebem, aprendem e agem em seu ambiente — conhecimento essencial para quem busca implementá-los com eficácia.
Este blog explora os diferentes aspectos da arquitetura do agente de IA em detalhes, discutindo sua evolução, componentes, tipos, tendências, casos de uso e muito mais para fornecer uma compreensão aprofundada.
Vamos começar.
O que é Arquitetura Agentic?
A arquitetura agêntica é a estrutura, que abrange tanto o design quanto a função, que permite Agentes AI para perceber seu ambiente, processar informações e tomar as medidas apropriadas.
Os agentes de IA percorreram um longo caminho. No início, a IA dependia de regras fixas, o que significava que tinha dificuldade para se adaptar a situações novas ou inesperadas. Agora, com o aprendizado profundo e o aprendizado por reforço, as arquiteturas de IA ágeis podem aprender com a experiência, aprimorar suas estratégias e navegar em ambientes dinâmicos com mais eficácia. Esse progresso permite que sistemas autônomos tomem decisões complexas com pouca intervenção humana.
As arquiteturas modernas de agentes de IA não se baseiam em apenas um método. Em vez disso, combinam diferentes abordagens para superar as fraquezas de cada técnica.
Sistemas híbridos de IA, por exemplo, combinam reconhecimento de padrões (como identificar rostos em fotos) com raciocínio lógico (como mapear a melhor rota para um destino). Essa combinação torna a IA inteligente e mais interpretável.
A detecção de fraudes no setor bancário é um exemplo prático e adequado. Sistemas tradicionais baseados em regras sinalizam transações suspeitas, enquanto o aprendizado de máquina analisa padrões ao longo do tempo para detectar anomalias. Gigantes financeiros como JPMorgan Chase e PayPal utilizam arquiteturas híbridas de agentes para aumentar a segurança e reduzir alarmes falsos.
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Componentes principais da arquitetura Agentic
Uma arquitetura agêntica tem vários componentes que trabalham em uníssono para permitir um comportamento inteligente:
1. Módulo de Percepção
O módulo de percepção processa dados de vários sensores ou fontes de entrada, como câmeras, microfones ou dispositivos IoT, para interpretar o ambiente. Ele integra técnicas-chave de IA, como visão computacional, que permite ao sistema analisar e compreender imagens e vídeos, e processamento de linguagem natural (PLN), que permite à IA interpretar, gerar e responder à linguagem humana.
2. Mecanismo de Raciocínio
O mecanismo de raciocínio aplica algoritmos e modelos de inferência para analisar informações e tomar decisões. Ela também acessa bases de conhecimento estruturadas (imagine uma grande enciclopédia digital compatível com IA) para recuperar informações relevantes. Modelos de inferência ajudam a IA a fazer suposições inteligentes com base no que já sabe.
Para otimizar a tomada de decisões, o mecanismo de raciocínio aplica raciocínio lógico, modelos probabilísticos para estimar a incerteza e heurística — atalhos baseados em regras para tomada de decisões rápidas em ambientes complexos.
3. Mecanismo de Aprendizagem
A adaptabilidade está no cerne da arquitetura de IA agêntica. É como a IA se adapta e aprimora seu desempenho ao longo do tempo, utilizando diferentes abordagens de aprendizagem:
- Aprendizagem supervisionada trens em dados rotulados onde cada exemplo tem uma resposta correta conhecida. Essa abordagem é usada para tarefas como reconhecimento de imagem e detecção de spam.
- Aprendizagem não supervisionada identifica estruturas ocultas em dados não rotulados, tornando-os valiosos para agrupamento e detecção de anomalias.
- Aprendizagem de reforço permite que a IA aprenda por tentativa e erro, recompensando ações corretas e penalizando erros, frequentemente usado em robótica e jogos.
Os ciclos de feedback no mecanismo de aprendizagem permitem que os agentes de IA refinem seus modelos em tempo real (por exemplo, aprendizagem adaptativa na aprendizagem por reforço) ou em retreinamento periódico (aprendizagem em lote).
4. Módulo de Ação
O módulo de ação executa as decisões do agente de IA, seja por meio de movimento robótico, emissão de comandos do sistema ou geração de outras respostas. Este módulo inclui mecanismos de controle para orientar a execução de decisões e estruturas de execução, que são ferramentas de software que garantem que a IA execute tarefas de forma eficiente e consistente. Em sistemas multiagentes, este módulo também permite a coordenação com outros agentes de IA, garantindo a tomada de decisões e a execução de tarefas sincronizadas.
5. Memória e Base de Conhecimento
Agentes de IA dependem de memória e bases de conhecimento para armazenar interações passadas, experiências aprendidas e regras predefinidas, permitindo que aprimorem seu desempenho ao longo do tempo. Interações passadas podem incluir consultas de usuários, dados de sensores ou registros de decisões, que fornecem contexto para ações futuras.
A base de conhecimento armazena informações em estruturas simbólicas (por exemplo, ontologias e bancos de dados estruturados) para raciocínio baseado em regras e em representações neurais (por exemplo, incorporações de vetores) para reconhecimento de padrões orientado por IA e recuperação rápida em modelos de aprendizado profundo.
6. Interface de Comunicação
A interface de comunicação permite que agentes de IA interajam com usuários, sistemas ou outras entidades de IA por meio de vários métodos, como APIs (interfaces de programação de aplicativos que permitem que a IA se comunique com outros softwares), processamento de linguagem natural e protocolos padronizados.
Este componente simplifica a colaboração entre sistemas de IA e operadores humanos, melhorando a usabilidade e a integração entre plataformas.
Tipos de Arquiteturas Agenticas
As arquiteturas de agentes variam com base na capacidade de aprendizado, na memória e na complexidade da tomada de decisões do agente.
1. Agentes reativos
Esses agentes de IA seguem um modelo direto de estímulo-resposta, reagindo a mudanças em seu ambiente sem manter uma memória interna ou aprender com experiências passadas. Isso os torna rápidos e eficientes, mas limita sua capacidade de planejamento ou adaptação ao longo do tempo.
Eles são mais adequados para tarefas com tempo limitado, em que reações rápidas são mais importantes do que estratégias de longo prazo. Por exemplo, filtros de spam de e-mail analisam mensagens recebidas usando regras predefinidas ou classificações de aprendizado de máquina para bloquear conteúdo indesejado instantaneamente.
2. Agentes Deliberativos
Agentes deliberativos possuem modelos internos de seu ambiente, o que lhes permite raciocinar e planejar ações futuras. Suas capacidades de tomada de decisão os tornam adequados para tarefas complexas que exigem previsão e planejamento.
Por exemplo, veículos autônomos podem planejar rotas, prever ações de outros motoristas e ajustar suas operações em tempo real com base nas condições do trânsito.
3. Agentes Híbridos
Agentes híbridos combinam abordagens reativas e deliberativas para oferecer capacidade de resposta e planejamento. Essa abordagem torna os agentes híbridos eficazes em uma ampla variedade de situações.
Por exemplo, assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant reagem às consultas dos usuários rapidamente, mas também usam planejamento e contexto para refinar suas respostas.
4. Sistemas Multiagentes
Como o nome indica, os sistemas multiagentes apresentam múltiplos programas de IA trabalhando juntos ou competindo para resolver problemas, como sistemas de controle de tráfego que ajustam sinais em tempo real. Os MAS são mais úteis em domínios altamente complexos onde agentes autônomos de IA podem assumir determinadas tarefas. Garantir a coordenação eficaz entre diferentes agentes é uma consideração arquitetônica fundamental em tais sistemas.
Padrões arquitetônicos em IA Agentic
Alguns padrões arquitetônicos são mais eficazes do que outros para a construção de agentes de IA eficientes. O funcionamento desses padrões fornece uma visão sobre as capacidades dos sistemas modernos.
A arquitetura do transformador
A arquitetura do transformador teve um impacto transformador na IA nos últimos anos, trocadilho intencional. Apresentada por oito pesquisadores do Google em seu artigo de 2017 “Atenção é tudo que você precisa” Os transformadores permitem que os sistemas de IA processem e compreendam informações longas com mais eficácia. Por exemplo, graças a esse design, o ChatGPT consegue lembrar o início de uma conversa mesmo após várias trocas.
Essa descoberta abriu caminho para que os modelos de linguagem fossem escalonados drasticamente — dos 340 milhões de parâmetros do BERT aos trilhões do GPT-4.
Imagine ler uma frase inteira de uma só vez, em vez de ler palavra por palavra. É assim que os transformadores funcionam, permitindo uma compreensão mais rápida e contextualizada do que os modelos mais antigos.
Mas seu impacto vai além da linguagem. Hoje, transformadores alimentam sistemas de IA multimodais que processam imagens, áudio e muito mais, comprovando que o aprendizado baseado na atenção é revolucionário em diferentes tipos de dados.
Modelos de Difusão
Esses modelos de IA começam com uma imagem confusa e aleatória e a refinam lentamente até chegar a algo claro e significativo — assim como a IA consegue transformar um esboço borrado em uma imagem detalhada.
Esta abordagem arquitetônica revolucionou a geração de imagens, com sistemas como DALL-E, Midjourney e Stable Diffusion produzindo imagens surpreendentemente realistas e criativas. prompts de IA baseados em texto.
O processo de refinamento passo a passo da arquitetura permite um treinamento mais estável e um controle mais preciso sobre o processo de geração do que abordagens anteriores.
Modelos de Fundação e Arquiteturas de Adaptação
Os modelos de base são sistemas de IA poderosos e de larga escala, treinados com base em dados diversos, o que os torna altamente adaptáveis a uma ampla gama de tarefas. Essa abordagem separa o aprendizado de conhecimento geral da personalização específica da tarefa, permitindo que a IA seja ajustada para diferentes aplicações sem precisar começar do zero.
Técnicas como engenharia rápida, ajuste fino e métodos com parâmetros eficientes, como a Adaptação de Baixo Nível, facilitam a adaptação eficiente desses modelos. Os modelos de base reduziram a necessidade de retreinamento extensivo, reduzindo significativamente o custo de desenvolvimento de IA especializada e tornando os recursos avançados mais acessíveis do que nunca.
Princípios de Design na Arquitetura Agêntica
Há sete princípios que regem o design eficaz de arquitetura agêntica.
1. Modularidade
A modularidade divide cada funcionalidade do agente em um módulo distinto para melhorar a escalabilidade e facilitar a manutenção. Cada módulo pode ser desenvolvido e atualizado independentemente dos demais.
Os projetos modulares também permitem que os componentes sejam reutilizados em diferentes configurações, dependendo do tipo de agente e da aplicação.
2. Escalabilidade
Uma arquitetura deve acomodar aumentos no volume de dados, interações do usuário e complexidade das tarefas sem grande degradação do desempenho. Arquiteturas escaláveis minimizam gargalos usando uma combinação de processamento distribuído, estruturas de dados eficientes e padrões de design.
3. Robustez
Os agentes devem ser capazes de lidar com incertezas e anomalias, operando sem problemas mesmo em um ambiente imprevisível.
Para ajudar a fazer isso acontecer, arquiteturas robustas implementam mecanismos de redundância, detecção e recuperação de erros e degradação gradual do desempenho em vez de uma falha abrupta e catastrófica.
4. Interoperabilidade
Sempre que houver vários agentes trabalhando juntos ou a integração com sistemas externos for necessária, a interação perfeita requer protocolos de comunicação padronizados.
Arquiteturas interoperáveis usam interfaces, formatos de dados e padrões de comunicação bem definidos que facilitam a integração dos agentes aos ecossistemas existentes.
5. Adaptabilidade
A IA se adapta ajustando o comportamento a novos dados e ambientes. Arquiteturas adaptáveis equilibram estabilidade e flexibilidade, garantindo que o agente aprenda e melhore gradativamente ao longo do tempo, sem que modificações anteriores sejam esquecidas.
6. Transparência e explicabilidade
Os agentes de IA devem ser projetados para tornar seus processos de tomada de decisão compreensíveis para os usuários. Métodos como modelos interpretáveis, mecanismos de registro e visualização de caminhos de decisão ajudam a aprimorar a explicabilidade, facilitando a compreensão das partes interessadas sobre como as conclusões são alcançadas.
A transparência gera confiança e torna os resultados da IA mais fáceis de interpretar.
7. Segurança e privacidade
Os sistemas de IA devem proteger dados sensíveis, mantendo o desempenho. O aprendizado federado permite que a IA aprenda com fontes de dados descentralizadas sem transferir informações para um servidor central, garantindo a privacidade em setores como saúde e bancos. A privacidade diferencial adiciona ruído controlado aos conjuntos de dados, permitindo que a IA analise tendências sem expor dados individuais.
Essas técnicas aumentam a segurança, previnem violações e garantem a conformidade na arquitetura de agentes.
Projetando Arquiteturas de Agentes de IA para Diferentes Aplicações
Agentes de IA são úteis em diversos domínios, e cada domínio impõe suas próprias demandas à arquitetura agêntica. Projetos especializados atendem a essas demandas e aos desafios específicos de cada domínio.
Robótica e IA incorporada
Os sistemas robóticos precisam de arquiteturas que integrem perfeitamente percepção, planejamento e controle para operar efetivamente em ambientes do mundo real, onde cada ação tem consequências reais e nem sempre pode ser desfeita.
Para gerenciar essa complexidade, as arquiteturas robóticas seguem um design hierárquico, dividindo os comportamentos em componentes que funcionam em diferentes escalas de tempo.
Tomemos como exemplo o sistema de direção autônoma da Tesla:
- Redes de percepção identificam objetos e preveem seus movimentos.
- Os sistemas de planejamento calculam as rotas mais seguras e eficientes.
- Mecanismos de controle executam esses planos, traduzindo-os em movimentos físicos precisos.
Essa configuração multinível permite ajustes em tempo real, mantendo os objetivos de navegação de longo prazo no caminho certo. Os sistemas robóticos modernos utilizam cada vez mais o aprendizado de ponta a ponta para integrar esses componentes, mas salvaguardas integradas continuam sendo essenciais para garantir a segurança e a confiabilidade em ambientes imprevisíveis.
AI de conversação
Agentes conversacionais precisam de arquiteturas que mantenham a coerência ao longo de interações longas, adaptando-se às mudanças na intenção do usuário. Os principais desafios incluem entender o contexto, fornecer respostas relevantes e manter a consistência com uma persona definida.
Para lidar com isso, os sistemas modernos utilizam a geração aumentada de recuperação (RAG), que combina recuperação de informações com IA generativa. A RAG permite que o sistema pesquise fatos em um banco de dados antes de gerar uma resposta, melhorando a precisão e a relevância.
Modelos de IA como o ChatGPT também usam aprendizado de reforço de feedback humano (RLHF) para refinar suas respostas com base nas expectativas e preferências do usuário.
Um componente-chave desses sistemas é o rastreamento de estado, que ajuda a manter o contexto da conversa ao longo do tempo. Algumas abordagens dependem de variáveis estruturadas para rastrear o estado do diálogo, enquanto outras usam ativações neurais ou memória baseada em prompts para codificar o contexto dinamicamente.
Sistemas Autônomos
Sistemas autônomos funcionam sem supervisão humana, tornando a segurança, a confiabilidade e a autonomia bem definida essenciais em seu projeto. Como gerenciam transações financeiras, processos industriais e navegação no mundo real, precisam tomar decisões acertadas mesmo em situações inesperadas.
Para garantir isso, as arquiteturas autônomas incluem restrições explícitas, mecanismos de verificação e protocolos de fallback. Por exemplo, na negociação autônoma:
- Modelos de aprendizado de máquina geram estratégias de negociação.
- Sistemas baseados em regras garantem a conformidade com os regulamentos.
- Os disjuntores interrompem as negociações durante volatilidade extrema do mercado.
O maior desafio é encontrar o equilíbrio certo entre adaptabilidade e segurança, permitindo que esses sistemas respondam às mudanças enquanto mantêm suas ações dentro de limites controlados.
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Tendências emergentes na arquitetura agêntica
Estas são algumas das tendências que estão moldando a evolução da arquitetura agêntica:
Integração de Modelos de Linguagem Grandes (LLM)
Arquiteturas modernas melhoram a compreensão e a geração de linguagem usando LLMs.
Esses modelos funcionam como processadores semânticos capazes de lidar com tarefas linguísticas complexas. Por exemplo, o agente de Pesquisa Profunda da OpenAI explora a web de forma autônoma e compila relatórios detalhados, demonstrando capacidades sofisticadas de raciocínio.
Uso Autônomo de Ferramentas
Agentes modernos estão sendo projetados para selecionar e utilizar ferramentas externas ou APIs de forma autônoma, expandindo seu repertório funcional.
Essa abordagem arquitetônica trata as ferramentas como extensões das capacidades do agente, permitindo que ele realize tarefas que vão além de suas capacidades inerentes. O Operator da OpenAI, por exemplo, pode navegar na web e reservar passagens aéreas, atuando como um assistente virtual que realiza tarefas de forma independente.
Planejamento Hierárquico
Arquiteturas avançadas empregam gerenciamento hierárquico de tarefas, permitindo que agentes decomponham objetivos complexos em subtarefas gerenciáveis. O AlphaGo da DeepMind utilizou a Busca em Árvore de Monte Carlo (MCTS) para planejar jogadas no jogo de Go, refletindo estratégias de planejamento hierárquico. A MCTS é uma estratégia que a IA usa para testar diferentes possibilidades antes de tomar uma decisão, semelhante a como um jogador de xadrez pensa antecipadamente sobre possíveis jogadas.
Raciocínio e Planejamento Aprimorados
Há um foco no desenvolvimento de arquiteturas que aprimorem o raciocínio e as capacidades de planejamento dos agentes. A integração de agentes de IA da Microsoft em suas ferramentas de segurança visa aliviar tarefas repetitivas, aumentar a eficiência e reduzir o desgaste entre as equipes de segurança cibernética.
Colaboração multiagente
Arquiteturas que facilitam a comunicação e a colaboração eficazes entre múltiplos agentes estão ganhando destaque. pesquisa recente destaca o surgimento de sistemas multiagentes onde os agentes colaboram por meio de interações de linguagem natural para lidar com tarefas complexas.
Raciocínio Causal e Modelos Mundiais
Agentes de IA estão avançando além da tomada de decisão reativa, desenvolvendo modelos internos que preveem os resultados de suas ações. Isso lhes permite avaliar diferentes cenários, compreender relações de causa e efeito e fazer escolhas informadas.
Esses agentes podem se adaptar a novas situações, refinar suas estratégias e interagir com seus ambientes de forma mais eficaz por meio do raciocínio sobre possíveis intervenções e suas consequências.
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Resumindo
Como exploramos ao longo deste artigo, a arquitetura agêntica é muito mais do que uma consideração técnica. Ela define a própria natureza das capacidades, limitações e interações de um sistema de IA. As escolhas de design atuais moldarão o que a IA poderá realizar amanhã e influenciarão seu raciocínio, seus princípios e sua integração à sociedade humana. Essa responsabilidade recai sobre aqueles que criam essas arquiteturas.
Compreender a evolução e os princípios fundamentais da arquitetura agêntica é essencial para quem está entrando na área. Avanços muitas vezes não advêm de pequenas otimizações, mas da reimaginação de como a inteligência deve ser estruturada em sua essência. Com os avanços contínuos em IA, as inovações mais impactantes advirão de mudanças arquitetônicas que redefinem seu papel e potencial.
O próximo desafio é construir agentes de IA poderosos, alinhados às necessidades e à ética humanas. Seja para automação, tomada de decisões ou colaboração, a IA do futuro deve equilibrar inteligência com confiança, adaptabilidade e valores humanos. Alcançar isso requer inovação técnica e design cuidadoso.
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autores:
Usman Hasan Khan
