A Inteligência Artificial (IA) tem evoluído rapidamente, e um dos campos mais promissores é o dos agentes de IA. Este termo, bastante difundido atualmente, pode gerar confusão. Neste artigo, vamos desmistificar o conceito de agentes de IA, explorar as arquiteturas multiagentes e demonstrar como criar fluxos de trabalho sem a necessidade de programação.
Para entender o que são agentes de IA, é útil começar pelo que eles não são. Um agente de IA não é simplesmente uma IA respondendo a um comando direto, como um prompt único no ChatGPT. Isso seria um "prompting one-shot". Um agente de IA, por outro lado, opera de forma mais complexa e iterativa. Imagine pedir a uma IA que escreva uma redação. Um fluxo de trabalho não-agente simplesmente geraria o texto de uma vez. Um fluxo de trabalho agente, em contraste, dividiria a tarefa em etapas: criar um esboço, realizar pesquisas, escrever um rascunho, revisar, pesquisar mais, revisar novamente, e assim por diante, até chegar ao resultado final. Essa abordagem circular, com revisões e iterações constantes, é a essência do funcionamento de um agente de IA. O objetivo final é alcançar a autonomia total, onde a IA define as etapas, escolhe as ferramentas e realiza o processo iterativo sem intervenção humana. Embora ainda não tenhamos chegado lá, os fluxos de trabalho agentes atuais já demonstram grande potencial.
Existem quatro padrões principais de design para agentes de IA: reflexão (aprimoramento da própria saída da IA), uso de ferramentas (integração com outras ferramentas para execução de tarefas), planejamento e raciocínio (definição de etapas e escolha de ferramentas) e sistemas multiagentes (diferentes IAs com papéis específicos trabalhando em conjunto). Para memorizar, lembre-se da frase: "Tartarugas vermelhas pintam murais" (Tartarugas - Tools, Vermelhas - Reflection, Pintam - Planning, Murais - Multi-agents).
Sistemas multiagentes são particularmente interessantes. Assim como em equipes humanas, onde diferentes especialistas contribuem para um projeto, em sistemas multiagentes, diversas IAs com funções específicas trabalham juntas para um resultado superior. Um exemplo simples seriam um agente escritor e um agente editor trabalhando na mesma redação. Arquiteturas mais complexas podem envolver agentes sequenciais (como uma linha de montagem), hierárquicos (com um agente gestor delegando tarefas), híbridos (combinando sequencial e hierárquico), paralelos (agentes trabalhando em diferentes partes da tarefa simultaneamente) e assíncronos (agentes operando de forma independente em momentos distintos).
Criar fluxos de trabalho multiagentes sem código é possível com ferramentas como o n8n. Imagine um assistente de IA no Telegram que acessa seu Google Agenda, lista suas tarefas do dia e ajuda a priorizá-las. Esse assistente, vamos chamá-lo de "Inky bot", pode ser construído no n8n integrando diferentes nós: um gatilho do Telegram para receber mensagens (texto ou voz), um nó para transcrever áudio (se necessário), um nó de IA com a tarefa de priorizar a lista de tarefas e acesso às ferramentas do Google Agenda (para ler eventos e criar novos), e finalmente, um nó para enviar a resposta de volta ao Telegram. Com essa configuração simples, você tem um agente de IA funcional e personalizado, sem escrever uma única linha de código! A partir daí, as possibilidades de expansão são vastas, permitindo a integração de mais agentes e funcionalidades para criar assistentes e sistemas cada vez mais sofisticados.
A construção de agentes de IA e fluxos de trabalho inteligentes está se tornando mais acessível, e a chave para o sucesso reside na compreensão dos princípios básicos e na escolha das ferramentas certas. Com plataformas como n8n, qualquer pessoa pode explorar o potencial dos agentes de IA e criar soluções inovadoras para suas necessidades.
