Diariamente vivenciamos a implantação de IA em um número cada vez maior de aplicações, dando-nos a sensação de que ela é onipresente. Sim, talvez ela já esteja em todos os lugares; mas para interagir com elas, em boa parte das vezes teremos que recorrer aos agentes de inteligência artificial.
A história da IA é antiga, as primeiras máquinas que usavam redes neurais são da década de 1950. Entretanto, a percepção de grande parte da sociedade sobre a existência da IA se deu de 2022 para cá, com a popularização de agentes de inteligência artificial como o ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Claude e vários outros.
Na prática, o que são esses agentes? Como eles funcionam, quais são seus potenciais usos e como as empresas podem utilizá-los para resolver problemas com mais eficiência? Siga com a gente neste texto para encontrar as respostas!
Retropropagação: o marco que possibilitou os agentes como conhecemos hoje
Como o próprio nome diz, agentes são programas de inteligência artificial que possuem agência, ou seja, tem a capacidade de atuar de forma parcialmente independente, fazendo escolhas e exercendo controle sobre algumas ações. Portanto, para ser classificado como um agente, o software deve ter as seguintes características:
- Autonomia → Conseguem executar pelo menos algumas tarefas sem intervenção humana
- Habilidade “social” → São capazes de interagir com o usuário em sua própria linguagem
- Reatividade → Percebem o “ambiente” – ou o contexto – e sabem responder a ele, mesmo que nele ocorram mudanças
- Pró-atividade → Mais do que apenas responder ao contexto, tem iniciativa para encontrar soluções que vão além das informações do “ambiente”
- Estoque de conhecimento → Mais do que apenas armazenar memória, agentes são capazes de aprender e compreender, ou seja, conseguem colocar dados em interação, interpretá-los e “tirar conclusões” a partir deles
- Intenção → Atuam de forma “racional”, visando alcançar resultados a partir das solicitações dos usuários
Inocência → Acreditam no usuário; agentes são programados para não desconfiar das informações que recebem
Acima apresentamos características de aplicações de IA, mas elas tranquilamente se encaixam na descrição de um ser humano. Isso porque, graças à arquitetura das redes neurais artificiais, agentes de inteligência artificial possuem um dos traços mais inatos da humanidade: a capacidade de aprender. Em programas, essa habilidade tornou-se mais facilmente alcançável depois da proposição do algoritmo de retropropagação, descrito no artigo “Aprendizado de representações por meio da retropropagação de erros” de David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams.
No post sobre redes neurais artificiais, explicamos que elas são compostas por perceptrons, um classificador linear que mapeia valores de entrada para um valor de saída – o “neurônio” artificial. Antes do algoritmo de retropropagação, as redes neurais eram eminentemente do tipo Feedforward, ou seja, a informação flui em direção única. Fluxos de dados em direção única conseguem “tomar decisões” levando em conta ponderações e viés. Contudo, se a decisão não é exatamente a que se espera, ou seja, é um “erro”, em redes neurais Feedforward não era possível “atribuir culpa” aos perceptrons anteriores para, a partir daí, buscar uma nova resposta. Isso só foi possível a partir do algoritmo de retropropagação.
O que ele fez foi permitir algum nível de feedback corretivo. Em outras palavras, o algoritmo possibilitou o tratamento de um elemento fundamental para o aprendizado: o erro. Se desenvolvemos a inteligência artificial a partir da natural, lembremos como aprendemos e, consequentemente, como formamos conhecimento: testamos, erramos, aprendemos com o erro, testamos novamente – e assim sucessivamente.
O erro é fundamental para o aprendizado humano. Quando descobriu-se uma forma de tratá-lo dentro da arquitetura das aplicações que usam redes neurais artificiais, foi possível evoluir esses sistemas a ponto de criar os agentes de inteligência artificial como conhecemos hoje.
Agentes de inteligência artificial: como eles podem nos ser úteis?
Neste texto listamos sete características de agentes. Algumas delas estão relacionadas à capacidade deles perceberem e interpretarem contexto. Nos agentes de inteligência artificial como conhecemos, isso se dá à partir dos Grandes Modelos de Linguagem, conhecidos pela sigla do termo em inglês: LLMs ou Large Language Models.
Os LLMs são modelos treinados com enorme volume de dados textuais, tornando-se capazes de relacionar palavras distantes e, assim, capturar dependências de longo alcance no texto. Por conseguirem processar sequências de forma eficiente, eles são capazes de entender e gerar texto. Em outras palavras, o modelo entende o contexto da mensagem que você digita a um agente de inteligência artificial – por isso ele consegue respondê-lo.
Os LLMs vencem a primeira barreira de interação entre usuário e aplicações de inteligência artificial: a linguagem. A partir dela, podemos solicitar tarefas aos agentes – e eles são capazes de muita coisa.
No uso mais corriqueiro do dia a dia, normalmente pedimos aos agentes de IA para consultar informações na Internet. A partir daí, fazemos vários tipos de solicitações: eles nos ajudam a calcular dados em planilhas, a corrigir códigos de programação, a realizar testes em sistemas e páginas da Internet, a organizar fluxos de automação integrando aplicações… Em linhas gerais, muito do que um indivíduo faça no computador, os agentes de inteligência artificial também são capazes.
Como exemplo de um problema prático a ser resolvido, os agentes desenvolvidos pela Inmetrics atuam nos processos de modernização de aplicações para deixá-las adequadas para a alteração do CNPJ. Dado que a partir de julho de 2026 o Brasil adotará o CNPJ alfanumérico, aplicações precisarão ser capazes de processar notas fiscais e outros dados de pessoas jurídicas no novo modelo do CNPJ. Nossos agentes de inteligência artificial fazem a modificação automatizada do código, atualizam e validam máscaras, além de ajustar API e integrações.
Se você tem outros desafios na sua empresa e acha que a IA pode te ajudar, faça contato para conhecer o LIEV: a inteligência artificial que está integrada em todas as nossas soluções. Para vê-lo funcionando na prática, acesse nossa playlist no YouTube.
Os agentes de inteligência artificial são capazes de modificar totalmente a forma como sua empresa trabalha, aumentando a eficiência das operações. Entre em contato para iniciar o quanto antes seu processo de transformação!
