TL;DR: Agentes de IA são sistemas autônomos que usam LLMs para tomar decisões e executar tarefas, interagindo com o ambiente através de ferramentas externas. Sua evolução, impulsionada por inovações como MRKL Systems e ReAct, permite a resolução de problemas complexos com maior autonomia. A aplicação final desses agentes, a “IA Agentic”, foca na execução de tarefas específicas, adaptando-se a diversos contextos.

Takeaways:

• Agentes de IA combinam LLMs com ferramentas externas, memória e raciocínio para operar de forma autônoma.
• MRKL Systems e ReAct foram marcos importantes no desenvolvimento de agentes de IA modernos, integrando bases de conhecimento e raciocínio estruturado.
• A “IA Agentic” refere-se à aplicação prática dos agentes de IA, enfatizando a tomada de decisão e o uso de ferramentas especializadas.
• O nível de autonomia dos agentes de IA pode variar, permitindo a adaptação a diferentes necessidades e tarefas.
• O futuro dos agentes de IA envolve maior autonomia, agentes multimodais e o uso de bancos de dados vetoriais, além de desafios éticos e regulatórios.

Agentes de IA Simplificados: O que queremos dizer no contexto da IA

Introdução

Agentes de IA são um tópico recente e recorrente no contexto dos grandes modelos de linguagem (LLMs) e da inteligência artificial em geral. Ao longo dos anos, o conceito evoluiu, passando de sistemas rudimentares para soluções sofisticadas que automatizam decisões críticas e a execução de tarefas complexas. Essa evolução reflete a integração de tecnologias avançadas e metodologias que ampliam a capacidade dos agentes de interagir com o mundo real.

Historicamente, o termo “agentes” já era utilizado antes do advento dos LLMs performáticos que conhecemos hoje. Os agentes de IA sempre existiram, mas sua qualidade e sofisticação aumentaram consideravelmente com o surgimento dos LLMs generativos. Esse aprimoramento permitiu que os agentes passassem a desempenhar papéis mais complexos, utilizando raciocínio, planejamento e execução de ações de forma autônoma.

Um agente de IA, em essência, é um sistema semi ou totalmente autônomo que utiliza um LLM como “cérebro” para a tomada de decisões críticas e para a resolução de tarefas complexas. Além disso, esses sistemas se conectam com o ambiente através de ferramentas como motores de busca, bancos de dados e APIs, expandindo sua capacidade de interação. Essa combinação de técnicas gera soluções robustas para problemas modernos, transformando a forma como automatizamos processos e decisões.

O que é um Agente de IA?

Um agente de IA é um sistema autônomo que utiliza um Large Language Model (LLM) como seu núcleo de tomada de decisão, operando de maneira parcial ou totalmente independente. Esse agente se destaca por interagir com o ambiente por meio da utilização de diversas ferramentas, o que possibilita a resolução de problemas complexos e críticos. Dessa forma, ele transcende a simples geração de texto, atuando de forma prática e integrada no mundo real.

O funcionamento de um agente de IA baseia-se na combinação entre o LLM – que define e orquestra as ações – e ferramentas externas que possibilitam acesso a recursos variados, como bancos de dados e APIs. Entre os elementos essenciais, destaca-se o fato de que o LLM é responsável pelo raciocínio e pela tomada de decisões, enquanto as ferramentas ampliam o alcance do agente. Essa sinergia permite que o sistema desempenhe funções de forma coerente e adaptativa, sempre buscando aprimorar o resultado das tarefas solicitadas.

At a basic level, an AI agent today is a semi- or fully-autonomous system that uses an LLM as its ‘brain’ for critical decision making and solving complex tasks. — Tuana Çelik

Breve História dos Agentes de IA

Os agentes de IA têm raízes históricas profundas, remontando a períodos em que a automação e a inteligência ainda eram conceitos emergentes. Inicialmente, os sistemas eram limitados em capacidades e não utilizavam os LLMs como componentes centrais. Com o avanço tecnológico, os agentes passaram a incorporar modelos de linguagem robustos, que permitiram a melhoria em planejamento, raciocínio e ação.

Em meados de 2005, já se discutia a ideia de agentes de IA, mas foi apenas com os recentes avanços nos LLMs que eles ganharam uma nova dimensão. Em 2020, dois artigos – MRKL Systems e ReAct – marcaram o início dos agentes de IA modernos, destacando a importância da integração de bases de conhecimento e processos estruturados de prompting. Esses marcos históricos evidenciam a evolução significativa na forma como os agentes são concebidos e aplicados.

O desenvolvimento dos agentes de IA reflete a constante busca por sistemas mais autônomos e precisos na resolução de problemas. A transição de métodos mais simples para abordagens sofisticadas demonstra o impacto dos LLMs na melhoria do desempenho e na expansão das aplicações. Essa trajetória histórica ressalta a importância dos avanços tecnológicos na consolidação dos agentes como ferramentas indispensáveis na atualidade.

MRKL Systems

O artigo MRKL Systems destacou as limitações dos modelos de linguagem tradicionais e propôs o uso de bases de conhecimento externas para complementar o conhecimento dos LLMs. Essa abordagem visou reduzir as alucinações – respostas imprecisas ou sem fundamento – frequentemente geradas pelos modelos isolados. Ao incorporar informações externas, o sistema passou a obter respostas mais consistentes e relevantes para as demandas dos usuários.

Entre os pontos importantes, o MRKL Systems evidenciou que os modelos de linguagem não possuem conhecimento absoluto, sendo capazes apenas de gerar linguagem com base nos dados aprendidos. As bases de conhecimento externas atuam como reforço informacional, oferecendo dados atualizados e contextualmente relevantes. Dessa forma, o sistema busca mitigar as lacunas inerentes aos LLMs e melhorar a precisão das respostas.

Publicado em 2020, o artigo introduziu uma nova perspectiva para a construção de agentes de IA, demonstrando a viabilidade de combinar o raciocínio dos modelos de linguagem com fontes de dados externas. Essa estratégia não apenas aprimora a capacidade de resposta dos agentes, mas também abre caminho para sistemas mais seguros e confiáveis. O MRKL Systems assim se estabeleceu como um marco na evolução dos agentes de IA modernos.

ReAct

O artigo ReAct introduziu um inovador processo de prompting que integra a etapa de raciocínio à ação, denominando essa abordagem de “reason and act”. Essa técnica orienta o LLM a refletir sobre a questão, escolher as ferramentas apropriadas e agir de forma estruturada para solucionar o problema apresentado. Com isso, o modelo não apenas responde, mas também planeja e executa ações de maneira mais consistente.

A metodologia ReAct se diferencia pela estruturação dos prompts, que incentivam o modelo a desenvolver um raciocínio lógico antes de tomar uma decisão. Como citado por Tuana Çelik, “This paper introduced a process of prompting that we call ‘ReAct’, which stands for ‘reason and act’.” Além disso, a aplicação dessa técnica pode ser observada na forma como o modelo integra as informações disponíveis e elabora um plano de ação, tornando o processo de resolução mais confiável e sistemático.

Na prática, o ReAct instrui o modelo não só a responder, mas também a indicar explicitamente quais ferramentas estão disponíveis e como elas serão utilizadas. Por exemplo, o prompt “Run tool technical_documentation_searchwith query = ‘Using Ollama’” exemplifica essa abordagem, onde o LLM detalha a intenção de acessar um recurso externo antes de executar a ação. Essa estrutura de prompting reforça a integração entre o pensamento e a ação, aprimorando a eficácia dos agentes de IA.

Componentes Essenciais de um Agente de IA

Os agentes de IA são compostos por elementos fundamentais que garantem seu funcionamento autônomo e adaptativo, entre os quais se destacam o LLM, o acesso a ferramentas externas, a memória e o raciocínio. O LLM, atuando como o cérebro da operação, é responsável por interpretar e responder às solicitações, enquanto as ferramentas externas ampliam as capacidades do agente. Cada um desses componentes contribui de forma complementar para a realização de operações complexas.

A integração de ferramentas, como motores de busca, APIs e bancos de dados, é essencial para que o agente de IA possa interagir com o ambiente real. Essas funcionalidades permitem que o LLM acesse informações atualizadas e relevantes, superando as limitações de um modelo que opera com dados estáticos. Além disso, a memória do sistema possibilita o armazenamento de logs do processo de raciocínio e de diálogos anteriores, enriquecendo o contexto e melhorando a coerência das respostas.

Nem todos os agentes de IA precisam incorporar integralmente cada um desses componentes, mas, de forma geral, os sistemas modernos incluem ao menos alguns desses elementos para garantir um desempenho eficaz. A utilização do “function calling”, por exemplo, permite uma integração direta entre o LLM e as ferramentas predefinidas, demonstrando como a combinação dos componentes fortalece a capacidade de operação. Essa modularidade possibilita a criação de soluções customizadas para diversas necessidades.

Como os Agentes de IA Funcionam?

No âmago de um agente de IA está o LLM, que atua como o principal tomador de decisões a partir de um prompt que define o seu propósito central. Esse prompt serve de guia para o modelo, orientando a escolha das ferramentas e a abordagem a ser adotada na resolução do problema. A clareza nessa instrução é fundamental para que o agente execute suas funções com precisão e autonomia.

Após a definição do prompt, o agente integra o uso de ferramentas externas para complementar as informações processadas pelo LLM. O conceito de “function calling” permite que o modelo acesse recursos como bancos de dados e APIs, recebendo respostas que depois são incorporadas ao processo de decisão. Assim, o agente segue um ciclo de interação que envolve: iniciar com um comando, acionar uma ferramenta e receber um retorno para formar a resposta final.

A variabilidade no nível de autonomia dos agentes de IA possibilita que diferentes sistemas sejam configurados de acordo com as necessidades específicas da tarefa. Em alguns casos, o LLM pode agir com maior independência, enquanto em outros há uma supervisão externa ou uma interface híbrida. Essa flexibilidade permite a adaptação dos agentes, facilitando a integração de processos complexos e a criação de sistemas robustos e responsivos.

O que é “IA Agentic”?

O termo “IA Agentic” refere-se à aplicação final dos agentes de IA, normalmente destinada a executar tarefas específicas de forma autônoma ou semi-autônoma. Embora um AI agent possua características inerentes à agenticidade, um sistema denominado “Agentic AI” enfatiza componentes como tomada de decisão, raciocínio estruturado e, eventualmente, o uso de ferramentas especializadas. Essa distinção ajuda a compreender que nem todos os sistemas precisam reunir todos os elementos possíveis para serem considerados “agentic”.

Em aplicações práticas, os agentes de IA podem atuar como assistentes pessoais, consultores de busca de documentação ou mesmo como sistemas de atendimento ao cliente, demonstrando sua capacidade de adaptação a diversos contextos. A ideia central é que, mesmo que um sistema não incorpore todos os possíveis componentes agentic, ele ainda pode fornecer soluções eficazes focadas em tarefas específicas. Essa abordagem modular torna o desenvolvimento e a implementação desses agentes mais flexíveis e direcionados às necessidades dos usuários.

When we say ‘Agentic AI’ however, we’re usually referring to a system that is designed with elements of agentic components such as a decision making LLM, a reasoning step, maybe some tools, self-reflection, and so on. — Tuana Çelik

Conclusão

Em síntese, os agentes de IA utilizam LLMs para a tomada de decisão autônoma, integrando o acesso a ferramentas externas e, em muitos casos, recursos de memória e raciocínio para fornecer soluções consistentes e adaptáveis. A combinação desses componentes possibilita a resolução de tarefas complexas com um alto grau de autonomia e eficácia. Tal abordagem tem transformado a forma como concebemos a automação e a inteligência aplicada a processos diversos.

A trajetória dos agentes de IA demonstra uma evolução significativa, partindo de conceitos teóricos e rudimentares até chegar a sistemas sofisticados, marcados por inovações como MRKL Systems e ReAct. Esses marcos históricos ressaltam a importância dos LLMs na definição de novas metodologias de prompting e na integração de bases de conhecimento externas. Os componentes essenciais – LLM, ferramentas, memória e raciocínio – trabalham em conjunto para criar soluções mais robustas e confiáveis.

O futuro dos agentes de IA aponta para desafios e oportunidades, incluindo a delegação de maior autonomia, o desenvolvimento de agentes multimodais e o uso expandido de bancos de dados vetoriais como fontes de memória interativa. Além disso, a necessidade de regulamentação e de salvaguardas éticas continua a ser um tema central para o avanço seguro dessas tecnologias. Esse cenário abre inúmeras possibilidades para a integração cada vez mais profunda de agentes inteligentes em variados setores.

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