Estrutura do Agente de IA: O que é e como escolher o certo

Assim como todo edifício impressionante começa com uma base sólida, toda capacidade notável em um agente de IA pode ser rastreada até sua estrutura. Estruturas de agentes de IA, ou estruturas de IA agênticas, possibilitam a criação de agentes de IA inteligentes e eficientes que podem servir como chatbots simples, facilitar automação agêntica, ou contribuir para casos de uso complexos em finanças, cadeia de suprimentos, saúde, manufatura, e robótica como parte de um sistema multiagente. 

Mas o que são frameworks de agentes de IA? Quantos tipos diferentes de frameworks existem? E quais são os fatores que você precisa saber para escolher o ideal para o seu caso de uso? 

Vamos descobrir.

O que é uma estrutura de agente de IA? 

Uma estrutura de agente de IA é uma plataforma ou biblioteca de software especializada, projetada para construir, implementar e gerenciar agentes autônomos inteligentes. Esses agentes percebem seu ambiente, tomam decisões e agem de acordo.

Os frameworks Agentic contêm ferramentas e componentes modulares para projetar funcionalidades de agentes. Eles simplificam procedimentos complexos na criação de agentes, oferecendo estruturas predefinidas, lógica reutilizável e camadas de abstração que dividem tarefas complexas em etapas menores e mais gerenciáveis.

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Estrutura do Agente de IA vs. Arquitetura do Agente de IA 

Existe um grau de sobreposição entre as estruturas de agentes de IA e arquiteturas agênticas, já que ambos compartilham componentes semelhantes. De fato, frameworks de IA agêntica frequentemente implementam elementos arquitetônicos diretamente, usando ferramentas pré-construídas para dar vida a essas estruturas. 

Vamos diferenciar rapidamente os dois: 

• Uma estrutura de agente de IA fornece as ferramentas e a infraestrutura para desenvolver agentes de IA.
• A arquitetura do agente de IA se refere aos componentes fundamentais (como percepção, raciocínio e aprendizado) que permitem a funcionalidade da IA.

Principais componentes de uma estrutura de IA Agentic 

As estruturas de IA de agente abrangem vários componentes que contribuem para a tomada de decisões, interações e adaptabilidade de um agente.

Diferentes tipos de estruturas de agentes de IA e seus casos de uso 

Estruturas de agentes podem ser categorizadas com base em como os agentes operam, aprendem e interagem. Algumas estruturas permitem a colaboração entre múltiplos agentes, enquanto outras se concentram na tomada de decisões, aprendizado por reforço ou inteligência híbrida. Aqui está uma análise completa dos diferentes tipos de estruturas de agentes de IA, com exemplos para cada um.

1. Estruturas de Sistemas Multiagentes (MAS) 

Essas estruturas permitem que múltiplos agentes de IA trabalhem juntos em prol de um objetivo comum. São comumente utilizadas em redes inteligentes, redes de IoT e robótica de enxame, onde diferentes agentes precisam coordenar suas ações. Estruturas MAS são especialmente úteis para simulações em larga escala e aplicações de IA distribuída. No entanto, exigem conhecimentos avançados em IA e podem ser desafiadores de configurar e gerenciar. 

Exemplos: 

• JADE: Usado para IA distribuída, IoT e simulações.
• PÁ: Suporta comunicação de IA em tempo real para automação e chatbots.
• PEDREIRO: Projetado para simulações multiagentes em economia e ciências sociais.

2. Estruturas de agentes de aprendizagem por reforço (RL)

Essas estruturas ajudam os agentes de IA a aprender por tentativa e erro, aprimorando sua tomada de decisões ao longo do tempo. São amplamente utilizadas em robótica, jogos e automação, onde a IA precisa se adaptar a novas situações.  

Estruturas de RL são ótimas para treinar IA para lidar com tarefas complexas, como carros autônomos ou robôs de jogos. Por outro lado, elas exigem grandes quantidades de dados e poder computacional para serem eficazes. 

Exemplos: 

• Academia OpenAI: Uma plataforma popular para treinar modelos de aprendizagem por reforço.
• Ray RLlib: RL escalável projetado para treinamento de IA de nível empresarial.
• Agentes Unity ML: Adaptado para treinamento de IA em jogos e simulações.

3. Estruturas específicas de aplicação 

Essas estruturas vêm com recursos de IA integrados, projetados para tarefas específicas, como chatbots de atendimento ao cliente ou análises preditivas. São ideais para empresas que desejam usar IA sem precisar de conhecimento técnico profundo. São fáceis de implementar, mas podem não oferecer tanta flexibilidade quanto estruturas de IA mais avançadas. 

Exemplos: 

• Rasa: Estrutura de código aberto para IA conversacional.
• Fluxo de Diálogo: Estrutura de chatbot com tecnologia NLP do Google.
• Mesa: Ferramenta de modelagem de simulação baseada em agente

4. Estruturas baseadas em arquitetura cognitiva 

Essas estruturas são projetadas para imitar o pensamento humano, permitindo que a IA raciocine, aprenda e tome decisões. Elas são usadas em aplicações avançadas, como robótica cognitiva e assistentes de IA, que podem se adaptar às necessidades dos usuários. Apesar de poderosas, são complexas de desenvolver e utilizadas principalmente em áreas especializadas. 

Exemplos: 

• PLANAR: Tomada de decisão de IA modelada na cognição humana.
• ACT-R: Um modelo cognitivo para resolução de problemas semelhante ao humano.
• nars: IA adaptável para tomada de decisões em tempo real.

5. Estruturas de agentes de IA orientadas a objetivos 

Essas estruturas ajudam agentes de IA a atingir objetivos específicos com base em regras e lógica predefinidas. São amplamente utilizadas em otimização da cadeia de suprimentos, logística e sistemas de planejamento automatizado. Embora eficazes em ambientes estruturados, podem ter dificuldades com condições imprevisíveis do mundo real. 

Exemplos: 

• OBJETIVO: Uma estrutura de tomada de decisão de IA baseada em regras.
• Jason: Utiliza o modelo Crença-Desejo-Intenção (BDI) para modelagem de comportamento.

6. Estruturas de agentes de IA híbrida

Estruturas híbridas combinam diversas técnicas de IA, como sistemas baseados em regras e aprendizado por reforço, para criar agentes mais flexíveis e adaptáveis. São frequentemente utilizadas em simulações avançadas, carros autônomos e aplicações militares. Embora sejam altamente capazes, exigem recursos e expertise significativos para seu desenvolvimento. 

Exemplos: 

• PySC2: Combina aprendizado por reforço com tomada de decisão estratégica.
• CARLA: Simulação de carro autônomo usando múltiplos paradigmas de IA.

7. Estruturas de IA incorporadas (IA para robótica e agentes físicos)

Essas estruturas permitem que a IA interaja com o mundo físico, tornando-as essenciais para a robótica, automação industrial e tecnologia de direção autônoma. Elas permitem que os robôs processem informações sensoriais e respondam ao ambiente ao seu redor. No entanto, exigem hardware especializado e altos custos de desenvolvimento. 

Exemplos: 

• ROS (sistema operacional de robô): A principal estrutura de IA para robótica.
• Webbots: Uma plataforma de simulação para pesquisa em robótica orientada por IA.

8. Linguagem Agentic e Estruturas de Dados

Esta categoria emergente inclui estruturas projetadas para criar linguagensidadehabilitado idadentes que operar sobre dados complexos, muitas vezes usando LLMs e raciocínio estruturado. Eles suportam modular idadecadeias nt, lógica baseada em grafos e geração aumentada de recuperação. Os casos de uso incluem kconhecimento idadents, ​​análise de documentos, e Orquestração LLM.

Exemplos: 

• LangChain: Estrutura para construção de pipelines de agentes orientados por LLM
• LangGraph: Para criar agentes multietapas com estado e lógica de gráfico
• Índice de Lhama: Permite que os agentes consultem e raciocinem sobre dados estruturados e não estruturados

9. Frameworks de agentes de IA sem código

Frameworks de agentes de IA sem código oferecem uma interface visual de arrastar e soltar que permite aos usuários criar agentes de IA sem precisar escrever código. Esses frameworks simplificam o desenvolvimento de IA, oferecendo modelos pré-criados, fluxos de trabalho automatizados e integrações com aplicativos de negócios. São ideais para organizações que precisam implementar IA rapidamente, sem a necessidade de expertise especializada em IA ou ciclos de desenvolvimento extensos. 

Estruturas de agentes de IA sem código são mais adequadas para automação de negócios, atendimento ao cliente e otimização de fluxo de trabalho, onde a implantação rápida e a facilidade de uso têm prioridade sobre a personalização profunda. 

Exemplo: 

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Como escolher a estrutura de IA Agentic correta 

Estruturas de agentes exigem uma seleção cuidadosa com base em múltiplos fatores técnicos e operacionais. Construtores de agentes intuitivos com tecnologia de IA, por outro lado, eliminam grande parte dessa complexidade, facilitando significativamente a adoção da IA. 

A estrutura ideal do agente de IA deve estar alinhada ao seu caso de uso específico, conhecimento técnico e metas de escalabilidade de longo prazo.  

Com opções que vão desde bibliotecas de código aberto até plataformas de baixo código prontas para empresas, a chave é encontrar uma solução que equilibre flexibilidade, facilidade de uso e eficiência de implantação. Considere os seguintes aspectos importantes para tomar uma decisão informada: 

1. Defina seu caso de uso e requisitos 

Comece definindo seus objetivos. Você está desenvolvendo um chatbot com IA, um sistema autônomo de tomada de decisão ou uma simulação multiagente? Cada estrutura é projetada para atender a casos de uso específicos, portanto, entender suas necessidades antecipadamente ajudará você a fazer a escolha certa. 

Principais perguntas a serem feitas: 

• A estrutura oferece suporte a agentes baseados em regras, aprendizado por reforço ou orientados por LLM?
• Você precisa de recursos de agente único ou multiagente?
• Quão complexas são as tarefas que seu agente precisa executar?

2. Considere a arquitetura e a estabilidade do Framework 

Agentes de IA precisam processar grandes quantidades de dados com rapidez e eficiência. A estrutura agêntica correta depende da escala e da complexidade do seu projeto. Algumas estruturas são otimizadas para aplicações leves, enquanto outras são desenvolvidas para suportar sistemas distribuídos de larga escala. 

Olhe para: 

• Modularidade:Você pode estender a estrutura com plugins e APIs?
• Suporte de simultaneidade:Ele lida com múltiplas solicitações de forma eficiente?
• Compatibilidade com a nuvem:Ele pode ser integrado a plataformas de nuvem como AWS, GCP ou Azure?

3. Avalie a facilidade de desenvolvimento e integração 

A curva de aprendizado e a complexidade da integração desempenham um papel crucial no tempo de desenvolvimento. Construtores de agentes de IA de baixo código permitem uma implantação rápida e eficiente, permitindo que os usuários criem agentes sem profundo conhecimento de programação, o que os torna ideais para equipes não técnicas. 

Considerar: 

• Componentes pré-construídos:Ele tem módulos de PNL, raciocínio ou memória integrados?
• Integração com ferramentas existentes:Ele pode se conectar com APIs, bancos de dados ou serviços de mensagens?
• Suporte e documentação do desenvolvedor: A estrutura é bem documentada e mantida ativamente?

4. Avalie o desempenho e a eficiência 

A capacidade de um agente de IA de responder rapidamente e operar com eficiência é essencial para fornecer resultados em tempo real e gerenciar tarefas complexas com precisão. 

Para avaliar o desempenho de uma estrutura, considere: 

• Latência e taxa de transferência: Com que rapidez ele processa solicitações e consegue lidar com altas cargas de trabalho sem ficar lento?
• Utilização de Recursos:Ele gerencia eficientemente os recursos de CPU, GPU e memória para evitar gargalos?
• Escalabilidade: Ele pode manter alto desempenho à medida que as cargas de trabalho aumentam, seja por meio de processamento distribuído ou computação paralela? 

5. Segurança, conformidade e manutenção 

A segurança é uma prioridade máxima, especialmente para agentes de IA que processam dados sensíveis ou confidenciais. Ao escolher uma estrutura, é importante avaliar se ela adere às melhores práticas de proteção de dados, autenticação e conformidade regulatória (como RGPD or HIPAA). Medidas de segurança robustas não apenas protegem os dados, mas também ajudam a criar confiança em soluções com tecnologia de IA. 

Além da segurança, considere a sustentabilidade da estrutura a longo prazo. Ela é mantida ativamente com atualizações regulares para corrigir vulnerabilidades? Conta com forte suporte da comunidade ou da empresa para garantir o desenvolvimento e a solução de problemas contínuos? 

Fatores-chave a avaliar: 

• Medidas de privacidade de dados:Como a estrutura gerencia as políticas de criptografia, controle de acesso e retenção de dados?
• Certificações de conformidade: Ele foi projetado para uso em setores regulamentados, atendendo a padrões como GDPR, HIPAA ou SOC 2?
• Viabilidade a longo prazo: A estrutura é amplamente adotada, com desenvolvimento ativo e uma forte rede de suporte?

6. Suporte para recursos avançados

Algumas estruturas de IA agêntica vão além da automação básica, oferecendo recursos avançados que aprimoram a inteligência e a adaptabilidade de um sistema de IA. Recursos como memória de longo prazo, integração perfeita com ferramentas externas e colaboração multiagente podem aprimorar significativamente a forma como um agente de IA aprende, toma decisões e enfrenta desafios complexos. 

Ao avaliar uma estrutura, tenha estes fatores em mente: 

• Memória Persistente:O agente de IA pode reter interações passadas e usá-las para melhorar as respostas ao longo do tempo?
• Suporte a ferramentas externas: Ele se integra perfeitamente com APIs, bancos de dados ou fontes de conhecimento externas para expandir sua funcionalidade?
• Colaboração multiagente: Vários agentes de IA podem se comunicar e coordenar seus esforços para resolver tarefas complexas de forma mais eficiente?

7. Considerações sobre custos e licenciamento 

O orçamento é um fator fundamental na escolha de uma estrutura agêntica. Embora as opções de código aberto ofereçam soluções econômicas, elas geralmente exigem desenvolvimento interno significativo e manutenção contínua.  

Estruturas proprietárias — especialmente construtores de agentes de IA de nível empresarial — podem ter um custo mais alto, mas essa despesa geralmente é compensada pela capacidade de usuários não técnicos criarem e implantarem agentes sem depender de pessoal técnico caro, graças aos serviços gerenciados integrados e à implantação simplificada. 

Concentre-se no seguinte: 

• Código aberto vs. proprietário:O framework é gratuito ou requer uma assinatura ou taxa de licenciamento?
• Custos de infraestrutura: A solução exigirá recursos de computação dedicados, como servidores baseados em nuvem ou hardware local? 
• Suporte e Manutenção: A estrutura oferece suporte de nível empresarial, atualizações e patches de segurança, ou sua equipe precisará lidar com isso internamente?

IA alimentada por IA IdadeConstrutores NT vs. Estruturas de IA Convencionais

Resumindo 

Frameworks padrão para agentes de IA têm seu lugar. Se você tem uma equipe de desenvolvedores especialistas à disposição, precisa de personalização profunda e controle sobre todos os aspectos do desenvolvimento de agentes de IA e se sente confortável com altos custos de desenvolvimento e manutenção, existe um framework ideal para você, e os critérios discutidos aqui ajudarão você a encontrá-lo. 

No entanto, se você estiver procurando por tempos de implantação mais rápidos, desenvolvimento de agentes de IA mais acessível e uma solução que possa fazer o trabalho técnico pesado para você, então um construtor de agentes de IA de baixo código é sua passagem para uma implementação rápida e confiável de agentes de IA. 

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