Entendendo a arquitetura de IA agêntica

Resumo

A arquitetura agêntica é o design estrutural e a estrutura de um sistema de IA que permite que um ou mais agentes de IA operem de forma autônoma.

• Ao contrário dos sistemas não agênticos, que fornecem respostas simples e lineares, as arquiteturas agênticas oferecem suporte a processos dinâmicos de várias etapas, nos quais os agentes podem se adaptar a novas informações e aprender com os resultados.

• As arquiteturas variam de sistemas de agente único a padrões complexos de múltiplos agentes, que estão sendo aplicados para transformar casos de uso como automação de fluxo de trabalho, atendimento ao cliente e inteligência empresarial.

Conceitos-chave da arquitetura agêntica

Vários conceitos essenciais definem uma arquitetura agêntica e a diferenciam de modelos de IA mais simples.

• Autonomia: agentes podem operar e tomar decisões com um grau significativo de independência, sem exigir intervenção humana constante a cada etapa.

• Adaptabilidade: O sistema foi projetado para ajustar seu comportamento e estratégias em tempo real em resposta a novas informações ou mudanças nas condições ambientais.

• Orientada a objetivos: a arquitetura é construída para buscar objetivos específicos. Todo o planejamento e as ações estão alinhados com o alcance de um objetivo final definido, em vez de apenas executar um comando.

• Ciclo perceber-planejar-agir: este é o loop operacional fundamental de um agente. O agente percebe seu ambiente (percebe), formula uma estratégia (planeja) e, em seguida, executa essa estratégia (age).

Os componentes principais de um sistema agêntico

As arquiteturas agênticas normalmente são compostas por várias camadas ou componentes integrados que trabalham juntos para permitir a ação autônoma.

Camada de percepção

É assim que o agente "percebe" seu ambiente. Ele é responsável por coletar informações por meio de várias entradas, como APIs, consultas de usuários ou dados de documentos.

Camada de raciocínio e planejamento

Essa camada processa as informações coletadas pela camada de percepção, usando grandes modelos de linguagem (LLMs) para entender semântica, significado, contexto e objetivos. Essa capacidade permite que o agente raciocine de forma autônoma para decompor problemas complexos e criar um plano estratégico.

Ao contrário dos primeiros agentes de IA, que eram limitados por regras pré-programadas, os agentes com tecnologia de LLM também podem refletir sobre suas ações. Ao analisar os resultados e o feedback da camada de ação, o agente pode melhorar seu desempenho, corrigir seu curso e adaptar sua estratégia para alcançar melhores resultados.

Camada de ação

É assim que o agente "age" no mundo. Ele executa o plano usando ferramentas, chamando APIs, gerando texto ou interagindo com outros sistemas.

Memória

Esse componente permite que o agente armazene e recupere informações de forma eficiente.

A memória de curto prazo gerencia os dados da tarefa imediata, mantendo o foco necessário durante a execução. A memória de longo prazo cria contexto ao longo do tempo ao extrair e lembrar as preferências do usuário e resumir experiências passadas. Isso permite que o agente recupere um histórico relevante para informar o contexto atual, gerando um viés positivo que o ajuda a resolver novos problemas com sucesso.

Como a arquitetura agêntica funciona: o ciclo perceber-planejar-agir

O fluxo operacional de um sistema agêntico segue um ciclo iterativo de percepção, planejamento e ação.

Perceber

O processo começa quando o agente coleta dados de seu ambiente. Por exemplo, um agente de atendimento ao cliente recebe um ticket de suporte contendo texto não estruturado.

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PLANEJAMENTO

O agente usa sua camada de raciocínio para analisar o ticket e formular uma estratégia de resolução. Para problemas bem definidos, isso pode envolver a criação de um plano de execução completo com uma sequência de subtarefas, como identificar o problema do produto e, em seguida, pesquisar na base de conhecimento.

Como alternativa, para permitir maior autonomia e flexibilidade, o agente pode se concentrar apenas em determinar a próxima melhor ação. Depois de executar essa etapa, ele percebe o resultado e reavalia seu plano, adaptando sua abordagem com base nas novas informações que recebe.

Agir

Em seguida, o agente executa o plano usando suas ferramentas. Esse processo geralmente é regido por estruturas modernas, como o Model Context Protocol (MCP), que permite ao agente selecionar a ferramenta certa e estruturar corretamente seu comando. Por exemplo, ele pode chamar uma API de banco de dados para pesquisar na base de conhecimento e, em seguida, usar seu recurso de geração de texto para redigir uma resposta.

Refletir e iterar

O ciclo não termina com a ação. O agente pode então refletir sobre o resultado. Se a pesquisa na base de conhecimento não retornar resultados, ele poderá adaptar seu plano, talvez reformulando a consulta ou decidindo encaminhar para um humano. Esse loop iterativo é o que torna a arquitetura verdadeiramente agêntica.

Arquitetura agêntica vs. não agêntica: de respostas estáticas à ação dinâmica

A distinção entre sistemas agênticos e não agênticos está em seu design e recursos fundamentais. Uma arquitetura não agêntica permite um processo linear, de "uma única etapa", no qual uma entrada é fornecida a um LLM e uma saída estática é gerada. Ela é adequada para tarefas conhecidas e bem definidas, mas não pode executar ações de várias etapas sem receber um novo prompt para cada etapa.

A principal limitação é a falta de autonomia. Embora loops de feedback possam ser projetados para criar fluxos de trabalho mais complexos, isso resulta em um processo sofisticado, não em uma entidade autônoma. O sistema não tem a capacidade de se adaptar nem de ser flexível, e seu desempenho sempre será limitado pela forma como esse processo foi modelado originalmente.

Em contraste, uma arquitetura agêntica oferece suporte a um processo autônomo. O agente pode tomar várias decisões, usar diversas ferramentas e se autocorrigir em uma única solicitação para atingir um objetivo complexo, tornando-o essencial para tarefas dinâmicas, como automação de fluxo de trabalho ou resolução interativa de problemas.

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Tipos comuns de arquiteturas agênticas

A complexidade e o design de uma arquitetura agêntica dependem da tarefa que ela precisa executar.

Sistemas de agente único vs. múltiplos agentes

Uma arquitetura de agente único apresenta um agente autônomo tomando decisões centralizadas, o que é mais adequado para problemas focados e autocontidos.

Uma arquitetura de múltiplos agentes envolve vários agentes colaborando para resolver um problema, o que é melhor para desafios complexos que exigem conhecimentos especializados diversos.

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Padrões arquitetônicos multiagentes

Arquitetura vertical (hierárquica): um agente "líder" supervisiona e delega subtarefas a agentes "trabalhadores" especializados. Isso é eficiente para fluxos de trabalho sequenciais com responsabilidade claramente definida. 

Arquitetura horizontal (colaborativa): um modelo descentralizado em que os agentes trabalham como pares, compartilhando informações e tomando decisões coletivamente. Isso é ideal para brainstorming ou resolução de problemas complexos.

Arquitetura híbrida: esse modelo combina estruturas verticais e horizontais, oferecendo um equilíbrio entre supervisão estruturada e flexibilidade criativa.

Projetando uma arquitetura agêntica eficaz

Criar uma arquitetura agêntica robusta exige uma consideração cuidadosa de vários princípios-chave de design.

Determine a lógica de tomada de decisão

Decida se o agente precisa de lógica simples baseada em regras, raciocínio probabilístico de um LLM ou aprendizado por reforço para melhorar ao longo do tempo.

Definir requisitos de memória

Determine se o agente será sem estado para tarefas transacionais ou se precisará se lembrar de interações passadas usando estado de curto prazo ou bancos de dados de longo prazo.

Planeje a integração de ferramentas

Defina como o agente interagirá com o mundo externo, seja com um conjunto fixo de ferramentas ou com a capacidade de selecionar ferramentas dinamicamente com base na tarefa.

Gerencie o espaço da solução

Para tarefas complexas, use regras ou heurísticas específicas de domínio para guiar o agente e evitar que ele fique preso em loops ineficientes.

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Estabeleça supervisão humana

Projetar uma arquitetura agêntica eficaz envolve equilibrar a autonomia do agente com a supervisão humana.

Para tarefas sensíveis ou de alto risco, você pode incorporar pontos de verificação em que um humano deve aprovar o plano de um agente antes que ele prossiga. Para processos de baixo risco, os agentes podem receber autonomia total. Uma abordagem híbrida também é possível, em que um agente opera de forma independente, a menos que sua confiança em um resultado fique abaixo de um determinado limite, momento em que ele encaminha para revisão humana.

Casos de uso da arquitetura agêntica

Arquiteturas agênticas estão sendo implantadas para resolver desafios empresariais do mundo real e desbloquear novas oportunidades de automação e inteligência.

Automação de fluxo de trabalho complexo

Esses sistemas podem automatizar processos de negócios de várias etapas, como aprovações de faturas ou integração de funcionários, em que um agente precisa interagir com vários sistemas, como um HRIS, ERP e e-mail.

Atendimento ao cliente avançado

Um sistema agêntico pode lidar com todo o problema de um cliente, desde a compreensão da consulta inicial até a busca em bases de conhecimento, a interação com sistemas de pedidos e o encaminhamento para um agente humano com um resumo completo.

Inteligência empresarial e pesquisa

Os agentes podem realizar tarefas de pesquisa aprofundadas vasculhando bancos de dados internos e fontes externas, sintetizando informações, identificando tendências e gerando relatórios detalhados.

Operações de TI autônomas

Um agente de cibersegurança pode monitorar o tráfego de rede, detectar uma ameaça, planejar uma estratégia de mitigação, como isolar um servidor, e executá-la, tudo isso enquanto documenta suas ações para uma trilha de auditoria.

A abordagem da Hyland se concentra em resolver problemas complexos baseados em conteúdo. Para ter sucesso, os agentes devem navegar e compreender grandes volumes de informações estruturadas e não estruturadas, como contratos, relatórios e e-mails de clientes. Compreender esse conteúdo em todo o seu contexto de negócios é o que permite que os agentes tomem as melhores decisões.

Hyland e agentes de IA

Destaque da solução: Hyland Enterprise Agent Mesh

Enterprise Agent Mesh é uma nova tecnologia incorporada ao Hyland Content Innovation Cloud™. Ela fornece a estrutura para que a Hyland, nossos parceiros e nossos clientes criem e implantem redes de múltiplos agentes. Essas redes podem resolver casos de uso complexos, combinando automação de processos em segundo plano com interação e colaboração do usuário.

A base dessa rede é o Hyland Enterprise Context Engine, uma solução nova no mercado que oferece uma perspectiva unificada e dinâmica das operações organizacionais. Ele funciona como um registro vivo da atividade empresarial ao conectar perfeitamente conteúdo, processos, pessoas e aplicativos em sistemas como ERPs e CRMs.

Juntos, o Enterprise Agent Mesh e o Enterprise Context Engine ajudam as organizações a reter e escalar o conhecimento institucional. Esse conhecimento é continuamente aprimorado por meio do feedback humano, fomentando uma poderosa colaboração entre humanos e IA que torna toda a empresa mais inteligente.

Criando arquiteturas agênticas com Hyland Agent Builder

Com o Agent Builder, você tem uma ferramenta essencial para projetar, implantar e gerenciar as poderosas arquiteturas agênticas que impulsionam a automação moderna. O Agent Builder permite que as organizações projetem e gerenciem agentes de IA de nível empresarial (enterprise agents) que automatizam tarefas complexas. Esses agentes corporativos podem ser incorporados a fluxos de trabalho no Hyland Automate, nos produtos Hyland ECM e em outras ferramentas de terceiros.

Com um criador de soluções de apontar e clicar, especialistas em processos de negócios (não apenas desenvolvedores) podem criar e implantar agentes, acelerando a inovação. Os usuários podem definir os objetivos de um agente, fornecer a ele recursos de conhecimento e especificar as ações que ele pode realizar, possibilitando diretamente a criação de sistemas personalizados de agente único e de múltiplos agentes. A plataforma também oferece gerenciamento abrangente do ciclo de vida dos agentes, permitindo que os usuários versionem, testem, monitorem e aprimorem os agentes continuamente para atender às necessidades de negócios em evolução.