7 conceitos que você precisa entender para desenvolver agentes de IA

Os agentes de Inteligência Artificial estão mudando a forma como desenvolvemos aplicações.

Em vez de criar sistemas que apenas recebem uma pergunta e retornam uma resposta, agora é possível construir aplicações capazes de interpretar objetivos, acessar informações, utilizar ferramentas e executar tarefas de forma autônoma.

Mas desenvolver um agente de IA vai muito além de simplesmente conectar um chatbot a uma API. Existem alguns conceitos fundamentais que ajudam a entender como essas aplicações funcionam e como projetá-las de maneira eficiente.

Neste artigo, você conhecerá sete conceitos essenciais para começar a desenvolver agentes de IA.

1. LLMs: o cérebro do agente

Os Large Language Models (LLMs) são o componente responsável por compreender as solicitações e gerar respostas.

Modelos como GPT, Claude e Gemini conseguem interpretar linguagem natural e realizar tarefas como classificação, geração de texto, análise de informações e programação.

Em um agente, porém, o LLM não precisa apenas responder ao usuário. Ele também pode analisar uma situação, decidir o que precisa ser feito e determinar quais recursos devem ser utilizados.

Por isso, compreender como os LLMs funcionam e como interagir com eles é o primeiro passo para desenvolver agentes de IA.

2. Tools: como o agente executa ações

Um LLM sozinho possui limitações.

Ele pode gerar uma resposta, mas não consegue, por padrão, consultar seu banco de dados, enviar um e-mail ou acessar um sistema interno.

As tools, ou ferramentas, resolvem esse problema.

Uma ferramenta permite que o agente execute uma ação específica. Pode ser uma função Python, uma API, uma consulta SQL, um sistema de busca ou praticamente qualquer recurso que possa ser disponibilizado para o agente.

Imagine um agente financeiro que precisa consultar a cotação atual de uma moeda.

Em vez de tentar “adivinhar” a informação, ele pode utilizar uma ferramenta que consulta uma API e retorna o valor atualizado.

É essa capacidade de utilizar ferramentas que transforma um LLM em algo muito mais próximo de um agente.

3. Function Calling: como o LLM decide usar uma ferramenta

Mas como o modelo sabe quando deve utilizar uma determinada ferramenta?

É aí que entra o Function Calling.

Por meio desse mecanismo, as ferramentas disponíveis são apresentadas ao LLM com suas respectivas descrições e parâmetros.

Quando recebe uma solicitação, o modelo pode identificar que uma ferramenta é necessária e gerar uma chamada estruturada para ela.

Por exemplo, diante da pergunta:

“Qual foi o faturamento da empresa no mês passado?”

o LLM pode identificar que precisa consultar um banco de dados e solicitar a execução da função correspondente.

O resultado dessa função retorna para o agente, que então pode utilizá-lo para produzir a resposta final.

Esse mecanismo é fundamental para conectar a capacidade de raciocínio do LLM com ações no mundo real.

4. Memória: mantendo o contexto

Imagine conversar com um agente e precisar explicar novamente todas as informações a cada nova mensagem.

Isso tornaria a experiência pouco útil.

A memória permite que agentes mantenham informações relevantes ao longo de uma interação ou entre diferentes sessões.

Ela pode ser utilizada para preservar o histórico da conversa, preferências do usuário, informações sobre um projeto ou outros dados importantes para a execução das tarefas.

Com memória, o agente consegue trabalhar com um contexto muito mais rico e oferecer interações mais naturais e personalizadas.

5. RAG: acessando conhecimento externo

Mesmo os LLMs mais avançados não possuem necessariamente acesso ao conhecimento específico da sua empresa ou aos documentos mais recentes.

O RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite solucionar esse problema.

Em uma arquitetura RAG, o agente pode pesquisar informações relevantes em uma base de conhecimento e fornecer esse contexto ao LLM antes da geração da resposta.

Imagine uma empresa que possui centenas de manuais e documentos internos.

Em vez de tentar colocar todo esse conteúdo diretamente no prompt, podemos criar uma estrutura que permita ao agente localizar os trechos relevantes quando necessário.

Assim, o agente consegue responder utilizando informações específicas da organização.

6. Workflows e planejamento: organizando etapas e decisões

Tarefas mais complexas normalmente não podem ser resolvidas com uma única chamada para um LLM.

Um agente pode precisar pesquisar informações, analisar os resultados, utilizar uma ferramenta, verificar se o resultado está correto e somente então executar a próxima etapa.

É aí que entram os workflows e mecanismos de planejamento.

Eles permitem organizar a execução de um agente em diferentes etapas e definir como ele deve reagir aos resultados obtidos.

Dependendo da aplicação, algumas etapas podem ser totalmente determinísticas, enquanto outras podem depender das decisões tomadas pelo LLM.

Essa combinação permite construir agentes muito mais robustos.

7. Multi-agent: dividindo tarefas entre diferentes agentes

Nem sempre um único agente é a melhor solução.

Em aplicações mais complexas, podemos dividir o problema entre diferentes agentes especializados.

Imagine um sistema que precisa produzir um relatório de mercado.

Um agente pode ser responsável pela pesquisa, outro pela análise dos dados e um terceiro pela elaboração do relatório final.

Cada agente possui uma responsabilidade específica e pode utilizar suas próprias ferramentas.

Essa arquitetura é conhecida como multi-agent e permite criar sistemas nos quais diferentes agentes colaboram para resolver problemas complexos.

Como esses conceitos se conectam?

O mais importante é entender que esses conceitos não existem de forma isolada.

Um agente completo pode utilizar um LLM para raciocinar, tools para executar ações, function calling para decidir quais ferramentas utilizar, memória para manter contexto, RAG para consultar conhecimento externo e workflows para organizar sua execução.

Quando o problema se torna mais complexo, podemos ainda utilizar uma arquitetura multi-agent.

É justamente essa combinação que permite transformar um modelo de linguagem em uma aplicação capaz de executar tarefas reais.

Conclusão

Desenvolver agentes de IA exige mais do que saber utilizar um LLM.

É necessário compreender como conectar modelos a ferramentas, dados e sistemas externos, além de saber organizar memória, recuperação de informações, workflows e decisões.

Esses sete conceitos formam uma base importante para quem deseja sair do uso de ferramentas prontas e começar a desenvolver suas próprias aplicações com Inteligência Artificial.

E quanto mais os agentes evoluem, mais importante se torna compreender os fundamentos por trás dessas aplicações.

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