Uma visão geral em camadas dos principais conceitos de IA Agente. Vamos entender camada por camada. 1) LLMs (camada base) No núcleo, você tem LLMs como GPT, DeepSeek, etc. Ideias principais aqui: - Tokenização e parâmetros de inferência: como o texto é dividido em tokens e processado pelo modelo. - Engenharia de prompts: projetar entradas para obter melhores saídas. - APIs de LLM: interfaces programáticas para interagir com o modelo. Este é o motor que alimenta tudo o que vem a seguir. 2) Agentes de IA (construídos sobre LLMs) Os agentes envolvem LLMs para dar a eles a capacidade de agir de forma autônoma. Principais responsabilidades: - Uso de ferramentas e chamadas de função: conectando o LLM a APIs/ferramentas externas. - Raciocínio do agente: métodos de raciocínio como ReAct (raciocínio + ação) ou Chain-of-Thought. - Planejamento e decomposição de tarefas: dividindo uma grande tarefa em menores. - Gerenciamento de memória: mantendo o controle da história, contexto e informações de longo prazo. Os agentes são os cérebros que tornam os LLMs úteis em fluxos de trabalho do mundo real. 3) Sistemas agentes (sistemas multi-agente) Quando você combina múltiplos agentes, você obtém sistemas agentes. Características: - Comunicação Inter-Agente: agentes se comunicando entre si, utilizando protocolos como ACP, A2A se necessário. - Roteamento e agendamento: decidindo qual agente lida com o quê, e quando. - Coordenação de estado: garantindo consistência quando múltiplos agentes colaboram. - RAG Multi-Agent: usando geração aumentada por recuperação entre agentes. - Papéis e especialização de agentes: Agentes com propósitos únicos. - Estruturas de orquestração: ferramentas (como CrewAI, etc.) para construir fluxos de trabalho. Esta camada é sobre colaboração e coordenação entre agentes. 4) Infraestrutura Agente A camada superior garante que esses sistemas sejam robustos, escaláveis e seguros. Isso inclui: - Observabilidade e registro: rastreamento de desempenho e saídas (usando estruturas como DeepEval). - Tratamento de erros e tentativas: resiliência contra falhas. - Segurança e controle de acesso: garantindo que os agentes não ultrapassem seus limites. - Limitação de taxa e gerenciamento de custos: controlando o uso de recursos. - Automação de fluxo de trabalho: integrando agentes em pipelines mais amplos. - Controles de humano no loop: permitindo supervisão e intervenção humana. Esta camada garante confiança, segurança e escalabilidade para ambientes empresariais/produtivos. A IA Agente, como um todo, envolve uma arquitetura empilhada, onde cada camada externa adiciona confiabilidade, coordenação e governança sobre as camadas internas.