As organizações estão indo além da simples automação rumo a um futuro em que os sistemas são inteligentes o suficiente para lidar com tarefas complexas com intervenção humana mínima. Fluxos de trabalho com agentes são a força motriz por trás dessa mudança.

De acordo com as Gartner, estima-se que 33% dos aplicativos de software empresarial serão integrados IA agente até 2028, permitindo que tomem decisões de forma autônoma para até 15% do trabalho rotineiro. A projeção destaca uma mudança significativa em direção à incorporação de fluxos de trabalho agênticos na própria estrutura do software empresarial, abrindo caminho para uma interação mais profunda e direta com a IA. Como bem afirma Satya Nadella, CEO da Microsoft:

“Os agentes de IA se tornarão a principal forma de interagirmos com computadores no futuro. Eles serão capazes de entender nossas necessidades e preferências e nos ajudar proativamente com tarefas e tomadas de decisão.”

Mas o que exatamente é um fluxo de trabalho agêntico? E por que ele está ganhando destaque? Vamos descobrir.

O que são fluxos de trabalho de agência?

Um fluxo de trabalho de agência é uma série de ações orquestradas por agentes autônomos trabalhando juntos para atingir objetivos específicos.

Um agente dentro de um fluxo de trabalho de agência é uma entidade que:

• “Vê” e “entende” seu ambiente (interage com ele por meio de dados ou contexto)
• Orientado para objetivos, ou seja, projetado para atingir tarefas específicas predefinidas
• Opera de forma autônoma e não requer intervenção humana constante para tomada de decisões
• Tem a capacidade de aprender com as experiências e melhorar ao longo do tempo

Normalmente, estes são Agentes AI, ferramentas de software, especialistas humanos ou até mesmo scripts simples. Fluxos de trabalho de agentes compostos exclusivamente por agentes de IA também são chamados de fluxos de trabalho de IA de agentes ou fluxos de trabalho de IA de agentes e são usados ​​indistintamente.

A evolução dos fluxos de trabalho agênticos remonta à pesquisa pioneira em sistemas multiagentes (SMA) e inteligência artificial distribuída (DAI), que explorou como múltiplos agentes inteligentes poderiam colaborar para resolver problemas complexos e lançar as bases para o que eventualmente se tornariam fluxos de trabalho agênticos. Hoje, esses fluxos de trabalho integram as lições aprendidas com sistemas multiagentes com recursos modernos de IA, permitindo uma tomada de decisão dinâmica e contextualizada.

Fluxos de trabalho tradicionais vs. fluxos de trabalho de agentes de IA

As organizações enfrentam desafios cada vez mais complexos e dinâmicos, o que reduz a utilidade geral dos fluxos de trabalho tradicionais baseados em regras. Com base nessa limitação, os fluxos de trabalho agênticos oferecem uma vantagem significativa, pois são desenvolvidos para ajustar automaticamente a forma como as tarefas são executadas.

Os fluxos de trabalho tradicionais geralmente seguem uma abordagem fixa, em que cada etapa é predeterminada e depende da intervenção humana para exceções ou alterações. Esses sistemas funcionam bem em ambientes controlados, mas apresentam dificuldades quando confrontados com variações inesperadas ou um aumento repentino no volume de dados.

Em contraste, os fluxos de trabalho de agentes alavancam agentes autônomos de IA que podem se adaptar em tempo real. Em vez de seguir regras rígidas, esses fluxos de trabalho aprendem continuamente com o ambiente, ajustam processos dinamicamente e repriorizam tarefas com base nas condições atuais.

Como funcionam os fluxos de trabalho de agentes?

Em um fluxo de trabalho agêntico, os agentes se comunicam, compartilham informações e executam tarefas específicas com base em suas capacidades, tudo orquestrado pelo fluxo de trabalho para atingir um resultado que, de outra forma, seria muito complexo para um único agente lidar de forma eficaz.

Como funciona um fluxo de trabalho de agente

A orquestração de tarefas envolve um sistema ou estrutura central que define:

• a sequência de tarefas
• as dependências entre agentes
• as regras para troca de informações

O fluxo de trabalho garante que a saída de um agente alimente perfeitamente o próximo, criando um processo coeso e eficiente. Veja como os fluxos de trabalho de agentes de IA normalmente funcionam:

Funções especializadas

Cada agente é projetado para executar uma função específica e traz suas habilidades e conhecimentos únicos para o processo, concentrando-se em sua própria tarefa. As funções devem ser claramente definidas para que cada tarefa seja executada pelo componente mais capaz do sistema.

Comunicação entre agentes

A comunicação permite que os agentes compartilhem insights em tempo real e resultados intermediários, garantindo que o fluxo de trabalho geral permaneça coerente e adaptável. Os agentes trocam informações usando protocolos padronizados (por exemplo, HTTP/HTTPS) ou APIs.

Execução de tarefa

Um orquestrador central ou mecanismo de coordenação gerencia a sequência e as interdependências das tarefas atribuídas aos agentes. Embora cada agente tenha uma função predefinida, o orquestrador controla o cronograma de execução, determinando a ordem e o tempo ideais para essas tarefas. Ele monitora o progresso e ajusta o fluxo de trabalho conforme as condições mudam, alinhando todas as tarefas para que trabalhem em harmonia em direção ao objetivo comum.

Dependendo da complexidade da tarefa, os agentes podem operar de maneira paralela ou sequencial.

Feedback e otimização

Um aspecto fundamental desse fluxo de trabalho é a coleta contínua de métricas de desempenho e dados de resultados. Os agentes individuais usam esse feedback para ajustar suas operações e se adaptar rapidamente a novas informações quase em tempo real.

Principais componentes dos fluxos de trabalho de agentes

Para entender o que compõe um fluxo de trabalho de agência, é importante perceber que um fluxo de trabalho de agência é um ecossistema dinâmico e multicamadas, onde agentes de IA autônomos colaboram com ferramentas, dados e até supervisores humanos para conduzir tarefas complexas em direção a um objetivo definido.

Componentes de um fluxo de trabalho agêntico

A arquitetura do fluxo de trabalho do agente compreende:

Agentes AI

Essa entidade autônoma, projetada para perceber seu ambiente, raciocinar, planejar e agir para atingir objetivos específicos, é o cerne dos fluxos de trabalho agênticos. Os agentes de IA podem ter um único propósito (por exemplo, um chatbot respondendo a consultas) ou ser multifuncionais, capazes de raciocinar, aprender e se adaptar com base em informações e feedback.

Agentes de IA utilizam técnicas de cadeia de pensamento e planejamento em várias etapas para decompor objetivos de alto nível em tarefas menores e acionáveis. Técnicas como ReAct, Self-Refine e até mesmo estruturas emergentes como AutoCoA (que internaliza a geração de cadeia de ação) ajudam os agentes a decidir o que fazer em seguida.

Modelos de linguagem grande (LLMs)

Grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4, são a inteligência central por trás dos agentes de IA. Os LLMs são responsáveis ​​por processar entradas de linguagem natural, gerar respostas e tomar decisões. Eles permitem que os agentes entendam o contexto e recuperem informações para realizar tarefas de raciocínio, tornando-os essenciais para fluxos de trabalho agênticos.

Sistemas de percepção

Para que qualquer agente funcione de forma autônoma, ele deve possuir um mecanismo robusto para compreender seu ambiente. Os sistemas de percepção normalmente compreendem:

• Ingestão de dados e entradas sensoriais:Os agentes de IA extraem dados de diversas fontes, como APIs, bases de dados, redes de sensores ou feeds da web em tempo real, para obter uma imagem atualizada de seu contexto operacional.
• Arquitetura de memória: Inclui memória de curto prazo (para manter o contexto de uma sessão atual) e memória de longo prazo (para aprender com interações históricas) para que os agentes possam tomar decisões com base no contexto e melhorar continuamente.
• Processamento de linguagem natural (PNL): Agentes de IA usam PNL para interpretar textos não estruturados, fazer perguntas esclarecedoras e entender instruções complexas.

Engenharia rápida e design de UI

A interface homem-máquina define a eficácia com que os agentes podem ser instruídos e a transparência com que operam. Ela permite que operadores humanos entendam o processo de pensamento do agente, intervenham quando necessário e confiem nas decisões autônomas do sistema.

Elaboração de relatórios precisos e ricos em contexto Solicitações de IA é uma arte em si. Quanto melhor o prompt, mais confiável o agente pode executar suas funções de raciocínio e planejamento. Portanto, uma engenharia de prompt eficaz leva a respostas úteis e relevantes dos LLMs.

Planejamento e decomposição de tarefas

Para tarefas complexas, os agentes de IA precisam ser capazes de dividir objetivos em subtarefas gerenciáveis. É nisso que os fluxos de trabalho com agentes são excelentes e por isso estão ganhando tanta força.

O planejamento envolve a criação de estratégias para o melhor curso de ação, enquanto a decomposição de tarefas é responsável por organizar fluxos de trabalho em várias etapas. Esse processo é guiado por uma engenharia de prompts avançada que instrui a IA a pensar passo a passo.

Integração de ferramentas e externa

Para concluir determinadas tarefas, os agentes de IA podem precisar expandir suas capacidades além do seu conhecimento intrínseco. Isso requer acesso a ferramentas e sistemas de software externos, como mecanismos de busca na web ou APIs específicas.

Comunicação multiagente

Em sistemas mais avançados, onde vários agentes trabalham em prol de um objetivo comum, a comunicação integrada é fundamental. Agentes de IA contam com interfaces padronizadas para colaborar, compartilhar informações e dividir o trabalho. Isso leva à resolução distribuída de problemas, em que cada agente lida com uma parte distinta do problema. Por exemplo, um coleta dados, outro planeja a sequência de ações e outro executa as tarefas.

Feedback interno e guiado por humanos

Os fluxos de trabalho de agentes são inerentemente adaptáveis, o que significa que melhoram com o tempo. No entanto, para que isso aconteça, mecanismos como feedback interno e interação humana (HITL) devem ser implementados. O feedback interno envolve autoavaliação, na qual um agente refina seus resultados com base em critérios predefinidos. Já o feedback guiado por humanos envolve usuários corrigindo ou direcionando as respostas do agente para que se alinhem à sua intenção.

Por que os fluxos de trabalho de agentes superam os agentes de IA individuais

A verdadeira questão a ser levantada aqui é: as empresas estão realmente migrando de agentes de IA para fluxos de trabalho de IA agênticos? Mesmo que as organizações estejam cada vez mais migrando para fluxos de trabalho de IA agênticos, isso não significa necessariamente um "afastamento" completo dos agentes de IA, mas sim o reconhecimento de que, para muitos problemas complexos, um único agente de IA pode não ser a solução mais eficiente ou eficaz.

Em vez de tentar construir um agente de IA superinteligente que pode fazer tudo, os fluxos de trabalho agênticos se baseiam na construção de uma equipe de agentes especializados que podem trabalhar juntos de forma eficaz. A vantagem dessa abordagem são soluções mais eficientes, confiáveis ​​e adaptáveis ​​para problemas complexos do mundo real.

Por exemplo, considere um cenário de gerenciamento de tráfego em uma cidade inteligente. Agentes especializados podem ser alocados para diferentes tarefas:

• Um agente coleta e analisa continuamente dados de câmeras e sensores de tráfego para identificar congestionamentos ou acidentes em tempo real
• Outro agente ajusta dinamicamente os tempos dos semáforos com base nas condições atuais
• Um terceiro agente coordena com o transporte público e os serviços de emergência para redirecionar o tráfego durante eventos críticos
• Além disso, um agente de previsão usa dados históricos e ao vivo para prever padrões de congestionamento futuros, permitindo medidas proativas

Exemplo de fluxo de trabalho do Agentic

Claramente, este é um fluxo de trabalho multifacetado, e confiar em um único agente de IA para realizar todas essas tarefas perfeitamente seria um exagero. Em segundo lugar, agentes individuais tendem a ser menos robustos e adaptáveis, o que pode torná-los um ponto único de falha caso encontrem uma situação inesperada ou mau funcionamento. Em contraste, fluxos de trabalho agênticos são melhores no gerenciamento de falhas ou entradas imprevistas com seu conjunto de agentes especializados. Mesmo que um agente tenha um problema, outro agente intervém e mantém o sistema operacional.

Casos de uso de fluxos de trabalho de agente

Os fluxos de trabalho da Agentic utilizam design modular e integração dinâmica de ferramentas para desbloquear recursos versáteis de IA em múltiplos domínios. Esses sistemas capacitam os agentes a ajustar sua autonomia de tomada de decisão em resposta a desafios em constante evolução. O feedback humano integrado aprimora ainda mais seu desempenho, garantindo que cada configuração seja ajustada para obter a eficácia ideal em uma ampla gama de setores. Aqui estão alguns casos de uso atendidos pelos fluxos de trabalho de IA da Agentic:

RAG agente

Os agentes de IA em fluxos de trabalho de agentes aproveitam o geração aumentada de recuperação (RAG) técnica para:

• melhorar sua capacidade de compreender e responder a perguntas complexas
• gerar resultados mais precisos e informativos
• executar tarefas que exigem conhecimento atualizado ou externo

Os agentes neste cenário decidem dinamicamente quando e como recuperar informações de fontes externas de conhecimento com base na tarefa em questão.

O Agentic RAG oferece diversos benefícios tangíveis para as empresas. Ele aumenta a eficiência ao automatizar tarefas complexas de busca e processamento de informações que antes exigiam considerável esforço humano. Isso resulta em custos operacionais reduzidos e tempos de resposta mais rápidos para diversos processos, como consultas de suporte ao cliente ou projetos de pesquisa.

Automação de atendimento e suporte ao cliente

Fluxos de trabalho com agentes são utilizados em funções de atendimento e suporte ao cliente para melhorar os tempos de resposta e liberar agentes humanos para tarefas de alto valor. Eles são projetados para interagir com os clientes por meio de linguagem natural, fornecendo respostas imediatas 24 horas por dia, 7 dias por semana. Como os agentes de IA são capazes de lidar com um grande volume de consultas de clientes, eles podem:

• fornecer respostas instantâneas a perguntas comuns
• orientar os usuários nas etapas de solução de problemas
• escalar problemas complexos para agentes humanos

Assistentes de codificação/software de agentes

No caso do desenvolvimento e codificação de software, os agentes de IA são projetados para compreender instruções e códigos em linguagem natural, permitindo-lhes auxiliar os desenvolvedores em uma ampla gama de tarefas ao longo do ciclo de vida do desenvolvimento. O impacto geral é uma experiência de desenvolvimento de software mais eficiente, produtiva e de maior qualidade. Os assistentes de software de IA podem:

• identificar bugs e oferecer sugestões
• gerar trechos de código com base no contexto
• automatizar tarefas repetitivas de codificação

Automação de processos operacionais

Processos operacionais como processamento e gestão de documentos, processamento de faturas, integração de RH e coordenação da cadeia de suprimentos envolvem inúmeras tarefas repetitivas e multietapas que podem ser automatizadas em alto grau usando fluxos de trabalho agênticos. Utilizando agentes de IA que compreendem procedimentos complexos, as empresas podem:

• automatizar extração de dados de vários documentos
• manter níveis de estoque ideais monitorando automaticamente os níveis de estoque, prevendo a demanda e reordenando
• automatizar o trabalho administrativo de RH, por exemplo, processar a documentação de novas contratações ou atualizar os registros dos funcionários

Como os construtores de agentes de IA ajudam com fluxos de trabalho de agentes

Fluxos de trabalho de agentes são processos autônomos e multietapas, nos quais agentes de IA planejam, decidem e executam tarefas de forma independente. Os construtores de agentes de IA são os principais facilitadores desses fluxos de trabalho, pois fornecem as ferramentas e os recursos necessários para a construção de agentes inteligentes.

Em outras palavras, um construtor de agentes de IA é essencialmente uma plataforma que capacita empresas a construir e implementar fluxos de trabalho de agentes, simplificando o processo de criação e gerenciamento de agentes de IA capazes de trabalhar de forma independente e se adaptar a novos dados. Para as empresas, isso abre uma gama de possibilidades de automação, inovação e maior eficiência em todas as funções de negócios.

Veja por que as organizações estão se afastando do desenvolvimento tradicional de IA em direção a uma abordagem de desenvolvimento mais rápida, possibilitada por construtores de agentes de IA:

• O desenvolvimento de baixo código por meio de interfaces intuitivas e módulos pré-construídos permite que especialistas não técnicos projetem e implantem agentes de IA rapidamente
• A integração perfeita com sistemas empresariais permite que os agentes acessem e trabalhem facilmente com os dados
• A prototipagem rápida e a iteração significam que as equipes podem acelerar os testes
• As empresas podem finalmente capacitar especialistas no assunto para criar agentes personalizados que realmente reflitam e atendam às necessidades comerciais específicas

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