As 5 principais plataformas para criar agentes de IA

Agentes de IA são entidades de software autónomas concebidas para executar tarefas complexas e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. Como as empresas reconhecem cada vez mais o potencial destes sistemas inteligentes, a procura de plataformas robustas capazes de criar agentes de IA disparou.

A ascensão dos agentes de IA nas soluções empresariais tem sido nada menos que notável. Estes agentes autónomos tiram partido do processamento de linguagem natural (PNL), da aprendizagem automática e de outras tecnologias avançadas de IA para lidar com uma vasta gama de tarefas complexas. Desde chatbots de serviço ao cliente a sofisticadas ferramentas de análise de dados, os agentes de IA estão a remodelar a forma como as empresas interagem com os clientes, processam informação e optimizam as operações.

À medida que a complexidade e o âmbito das aplicações de agentes de IA aumentam, também aumenta a importância de plataformas poderosas e flexíveis que facilitem o seu desenvolvimento. Estas plataformas fornecem aos programadores e às empresas as ferramentas, as estruturas e os recursos necessários para criar, implementar e gerir agentes de IA de forma eficaz. Ao simplificar o processo de desenvolvimento e ao oferecer componentes pré-construídos, estas plataformas permitem que as organizações aproveitem o poder da IA sem necessitarem de conhecimentos extensivos em aprendizagem automática ou arquitetura de redes neurais.

Compreender os agentes de IA

Antes de nos debruçarmos sobre as especificidades de cada plataforma, é crucial compreender o que são agentes de IA e como funcionam em ambientes empresariais.

Um agente de IA é uma entidade de software concebida para perceber o seu ambiente, tomar decisões e realizar acções para atingir objectivos específicos. Estes agentes são caracterizados pela sua autonomia, reatividade, proactividade e capacidade social. Podem funcionar de forma independente, responder a alterações no seu ambiente em tempo real, tomar iniciativas para atingir objectivos e interagir com outros agentes ou seres humanos.

Os agentes de IA existem em vários tipos, cada um com capacidades e casos de utilização distintos. Estes incluem agentes reflexivos simplex, agentes reflexivos baseados em modelos, agentes baseados em objectivos, agentes baseados em utilidade e agentes de aprendizagem. Os mais avançados são os agentes de aprendizagem, que podem melhorar o seu desempenho ao longo do tempo através da experiência e do feedback.

A integração de agentes de IA em soluções empresariais oferece inúmeras vantagens:

1. Eficiência melhorada através da automatização de tarefas

2. Melhoria da tomada de decisões através do processamento de dados e da identificação de padrões

3. Disponibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana, para serviço e suporte contínuos

4. Escalabilidade para lidar com cargas de trabalho crescentes

5. Consistência no desempenho das tarefas, reduzindo os erros

Os agentes avançados de IA podem mesmo adaptar as interacções e recomendações com base nas preferências e comportamentos individuais dos utilizadores, oferecendo um nível de personalização que era anteriormente inatingível.

À medida que exploramos as 5 principais plataformas para criar agentes de IA, veremos como cada uma delas aborda esses benefícios e permite que as empresas criem soluções de IA poderosas e personalizadas que impulsionam a inovação e a vantagem competitiva.

As 5 principais plataformas para criar agentes de IA

1. AutoGen

AutoGen é uma estrutura de código aberto desenvolvida pela Microsoft que permite aos programadores criar aplicações avançadas de IA utilizando uma abordagem multiagente. Fornece uma abstração de alto nível para criar e orquestrar vários agentes de IA que podem colaborar para resolver tarefas complexas. A estrutura de conversação multiagente do AutoGen permite que os agentes comuniquem, troquem informações e trabalhem em conjunto de uma forma que imita o trabalho de equipa humano.

Ao tirar partido do poder dos modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) e ao permitir agentes personalizáveis, o AutoGen abre novas possibilidades para o desenvolvimento da IA. Os agentes podem ser adaptados para tarefas específicas, participar em conversas naturais com humanos e outros agentes, gerar e executar código e incorporar feedback humano. Esta flexibilidade permite ao AutoGen suportar uma vasta gama de aplicações em vários domínios.

Principais características do AutoGen:

• Arquitetura multiagente: Permite a criação e gestão de vários agentes especializados que podem colaborar na resolução de problemas complexos.

• Agentes personalizáveis e conversáveis: Permite que os programadores adaptem os agentes a tarefas específicas e definam os seus padrões de interação, possibilitando conversas em linguagem natural.

• Integração com os LLM: Integra-se perfeitamente com LLMs poderosos, permitindo que os agentes aproveitem as capacidades avançadas de processamento de linguagem natural.

• Capacidades de execução de código: Os agentes podem gerar, executar e depurar código como parte do processo de resolução de problemas, tornando o AutoGen valioso para tarefas de desenvolvimento de software.

• Envolvimento humano flexível: Suporta vários níveis de funcionalidade "human-in-the-loop", desde o funcionamento totalmente autónomo até aos sistemas que procuram ativamente o contributo e o feedback humanos.

2. tripulaçãoAI

crewAI é uma estrutura de código aberto que permite aos programadores criar sistemas sofisticados de IA multiagente. Fornece uma abstração de alto nível para criar e orquestrar vários agentes de IA especializados que podem colaborar para resolver tarefas complexas. Ao aproveitar o poder dos LLMs e permitir agentes personalizáveis, o crewAI abre novas possibilidades para a automação inteligente de processos.

A estrutura crewAI permite que os programadores definam funções, objectivos e histórias de fundo distintas para cada agente, dividindo fluxos de trabalho complexos em tarefas modulares. Os agentes podem ser equipados com memória de curto prazo, de longo prazo e partilhada para manter o contexto e aprender com interacções anteriores. A arquitetura multiagente do crewAI permite que os agentes cooperem e executem tarefas em série, em paralelo ou hierarquicamente, imitando a forma como os humanos colaboram em equipas.

Principais características do crewAI:

• Conceção de agentes com base em funções: Permite personalizar agentes com funções, objectivos, histórias e ferramentas específicas para criar trabalhadores especializados.

• Sistema de memória flexível: Equipar os agentes com memória de curto prazo, de longo prazo e partilhada para manter o contexto e permitir a aprendizagem.

• Quadro de ferramentas extensível: Apoia a integração de ferramentas pré-construídas e o desenvolvimento de ferramentas personalizadas para melhorar as capacidades dos agentes.

• Colaboração multiagente: Permite que os agentes cooperem, deleguem tarefas e trabalhem em conjunto em série, em paralelo ou hierarquicamente.

• Guardrails e tratamento de erros: Fornece mecanismos para lidar com erros, alucinações e loops infinitos para garantir o bom funcionamento das equipas de agentes.

3. LangChain

LangChain é uma estrutura de código aberto concebida para simplificar a criação de aplicações alimentadas por LLMs. Fornece uma interface padrão para cadeias, agentes e outros componentes, facilitando aos programadores a combinação destes blocos de construção para criar aplicações mais complexas. A LangChain suporta vários fornecedores de LLM, incluindo OpenAI, Anthropic, Hugging Face e outros.

Ao oferecer uma coleção de componentes prontos a usar, como prompts, analisadores e armazenamentos vectoriais, o LangChain permite aos programadores criar rapidamente protótipos e iterar aplicações com LLM. A arquitetura modular permite uma fácil personalização e extensibilidade para satisfazer requisitos de casos de utilização específicos. A estrutura flexível do LangChain permite que os programadores criem aplicações para análise de documentos, chatbots, sistemas de resposta a perguntas e muito mais.

Principais características do LangChain:

• Arquitetura modular e extensível: A conceção modular da LangChain permite aos programadores trocar facilmente componentes e integrar com vários prestadores de serviços de aprendizagem ao longo da vida e ferramentas externas.

• Interface unificada para LLMs: Apesar de suportar vários fornecedores de LLM, a LangChain oferece uma interface consistente e unificada, abstraindo as complexidades da interação com diferentes modelos.

• Componentes prontos a utilizar: A LangChain fornece uma coleção rica de componentes pré-construídos, como prompts, analisadores e armazenamentos de vectores, acelerando o desenvolvimento de aplicações.

• Funcionalidade do agente: A LangChain introduz o conceito de "agentes" - entidades autónomas capazes de realizar tarefas complexas através da combinação de múltiplas consultas LLM e etapas de processamento.

• Gestão da memória: A LangChain simplifica a gestão da memória de conversação, permitindo que as aplicações mantenham o contexto ao longo das interacções, o que é crucial para a criação de chatbots e sistemas de resposta a perguntas.

4. Construtor de agentes de IA Vertex

O Vertex AI Agent Builder é uma plataforma poderosa do Google Cloud que permite aos programadores criar aplicações de IA generativa de nível empresarial sem necessitar de conhecimentos profundos de aprendizagem automática. Combina os modelos de base da Google, as capacidades de pesquisa e as tecnologias de IA de conversação num ambiente de desenvolvimento unificado.

Com o Vertex AI Agent Builder, os programadores podem criar agentes de IA utilizando uma consola sem código ou estruturas mais avançadas como a LangChain. A opção sem código permite criar agentes rapidamente, definindo objectivos, fornecendo instruções e oferecendo exemplos de conversação. Para casos de utilização complexos, podem ser ligados vários agentes para permitir fluxos de trabalho sofisticados. Os agentes podem executar funções, aceder a dados empresariais para fornecer respostas factuais e integrar-se em aplicações externas para executar acções em nome dos utilizadores.

Principais características do Vertex AI Agent Builder:

• Agentes de IA da Vertex: Uma plataforma de compreensão de linguagem natural que simplifica a criação de interfaces de conversação. Os agentes podem ser personalizados para tarefas específicas e perfeitamente integrados em aplicações.

• Pesquisa de IA da Vertex: Permite criar experiências de pesquisa e recomendação com base em IA. Oferece capacidades prontas a utilizar, como sinónimos, correção ortográfica, sugestão automática e resumo generativo de IA.

• Base em dados empresariais: Os agentes podem ser ligados a fontes de dados empresariais através de APIs para fornecer informações exactas e contextualmente relevantes. Isto inclui a integração com a Pesquisa Google para obter informações em tempo real.

• Chamadas de função e extensões: Permite que os agentes invoquem de forma inteligente as APIs certas com base nos pedidos dos utilizadores. Estão disponíveis módulos pré-construídos para integrações comuns. Também podem ser desenvolvidas extensões personalizadas.

• Segurança e conformidade de nível empresarial: Suporta normas da indústria como HIPAA e ISO 27000-series. Fornece controlos de acesso, ferramentas de gestão e opções de soberania de dados para garantir um funcionamento seguro e fiável.

5. Cogniflow

O Cogniflow é uma plataforma de IA sem código que permite aos utilizadores criar e implementar rapidamente modelos de IA para uma vasta gama de casos de utilização sem necessitarem de conhecimentos de codificação ou de aprendizagem automática. Ao fornecer uma interface intuitiva de arrastar e largar e componentes pré-construídos, o Cogniflow democratiza a IA, tornando-a acessível a especialistas no domínio, utilizadores empresariais e programadores cidadãos.

Com o Cogniflow, os utilizadores podem criar modelos de IA personalizados para automatizar tarefas manuais, extrair informações de dados não estruturados e melhorar a tomada de decisões. A plataforma suporta vários tipos de dados, incluindo texto, imagens, áudio e vídeo, e oferece um mercado de modelos pré-treinados para casos de utilização comuns. O Cogniflow também proporciona uma integração perfeita com aplicações empresariais populares, permitindo aos utilizadores incorporar capacidades de IA nos seus fluxos de trabalho existentes.

Principais características do Cogniflow:

• Criação de modelos de IA sem código: A interface visual do Cogniflow permite aos utilizadores criar, treinar e implementar modelos de IA sem escrever uma única linha de código, tornando a IA acessível a um público mais vasto.

• Suporte de dados diversificado: A plataforma pode tratar vários tipos de dados, incluindo texto, imagens, áudio e vídeo, permitindo uma vasta gama de aplicações de IA em todos os sectores.

• Modelos e componentes pré-construídos: O Cogniflow oferece uma coleção de modelos pré-treinados e componentes reutilizáveis, acelerando o desenvolvimento da IA e reduzindo o tempo de obtenção de valor.

• Integração perfeita: A plataforma fornece API e opções de integração sem código, permitindo aos utilizadores ligar facilmente modelos de IA às suas aplicações e fluxos de trabalho existentes.

• Colaboração e partilha: O Cogniflow promove uma abordagem orientada para a comunidade, permitindo aos utilizadores partilhar e reutilizar modelos de IA, promovendo a colaboração e a partilha de conhecimentos entre a base de utilizadores.

Escolher a plataforma certa para a sua empresa

Ao selecionar uma plataforma de agentes de IA para a sua empresa, devem ser considerados vários factores-chave. Em primeiro lugar, avalie a complexidade do trabalho que pretende efetuar com os agentes de IA e combine-o com as capacidades da plataforma. A AutoGen e a crewAI destacam-se na construção de sistemas complexos e multi-agentes, enquanto a Cogniflow oferece uma solução sem código para tarefas mais simples. Avalie as capacidades de integração da plataforma com a sua infraestrutura existente e a sua escalabilidade para lidar com as suas necessidades actuais e futuras.

Considere o nível de personalização necessário para as suas tarefas específicas. A arquitetura modular da LangChain permite uma personalização extensiva, enquanto o Vertex AI Agent Builder fornece soluções de nível empresarial com componentes pré-construídos. A curva de aprendizagem e o suporte disponível também são factores cruciais, especialmente se a sua equipa não tiver uma vasta experiência de desenvolvimento de IA.

Olhando para o futuro, as tendências futuras no desenvolvimento de agentes de IA apontam para agentes mais autónomos capazes de realizar tarefas cada vez mais complexas. Podemos esperar avanços no processamento de linguagem natural, permitindo que os agentes de IA compreendam e respondam melhor às instruções humanas. A integração de agentes de IA em várias plataformas e dispositivos tornar-se-á provavelmente mais simples, permitindo soluções de IA mais abrangentes e interligadas.

Criar agentes de IA para a sua empresa

Cada uma destas plataformas oferece pontos fortes únicos na criação de agentes de IA para várias necessidades das empresas. À medida que a IA continua a evoluir, estas plataformas desempenharão um papel crucial na definição do futuro das soluções empresariais. Encorajamos as empresas a explorar estas tecnologias de agentes de IA, tirando partido do seu potencial para melhorar a eficiência, a tomada de decisões e as experiências dos clientes. Ao adotar estas ferramentas poderosas para a criação de agentes de IA, as empresas podem manter-se na vanguarda da inovação e obter uma vantagem competitiva num cenário empresarial cada vez mais orientado para a IA.