Como Construir Agentes de IA Eficazes e Confiáveis

A discussão sobre agentes de IA está em alta, mas até mesmo grandes empresas como Apple e Amazon ainda enfrentam dificuldades para implementar funcionalidades eficazes de IA em seus produtos. Recentemente, a Apple teve que recuar com o Apple Intelligence devido a alucinações nos resumos gerados. Da mesma forma, a Amazon ainda lida com desafios para incorporar IA confiável no Alexa.

Apesar da empolgação vista em vídeos e artigos, a realidade é que construir agentes de IA eficazes é difícil. A maioria dos exemplos que encontramos online são demonstrações impressionantes, mas não necessariamente sistemas prontos para serem escalados.

Se você é um desenvolvedor buscando construir agentes de IA mais confiáveis, este artigo irá guiá-lo pelos principais desafios e boas práticas.

O que São Agentes de IA?

Antes de criar agentes de IA, é essencial entender o que são. Muitas vezes, o termo é usado de forma ampla e imprecisa. Em um artigo da Anthropic, é feita uma distinção clara entre workflows e agentes:

• Workflows: Sistemas onde grandes modelos de linguagem (LLMs) e ferramentas são orquestrados por código predefinido.
• Agentes: Sistemas onde os LLMs direcionam seus próprios processos e uso de ferramentas, mantendo controle sobre como realizam suas tarefas.

Essa diferença é crucial para decidir quando usar um agente ou um workflow estruturado.

Como Construir Agentes de IA Confiáveis

1. Escolha as Ferramentas Certas

A escolha da tecnologia depende do seu nível de conhecimento:

• Para programadores: Python, TypeScript ou JavaScript são boas opções.
• Para quem não programa: Plataformas como Make.com, n8n ou Flowise podem ser usadas.

A ferramenta é menos importante do que os padrões que você usa para controlar o fluxo da aplicação e dos dados.

2. Três Elementos-Chave para Melhorar a Confiabilidade

Para criar sistemas de IA eficazes, você precisa estruturar seu modelo base com:

• Recuperação de Informações (Retrieval): Puxar dados de fontes externas (como bancos de dados) e disponibilizá-los no contexto do modelo.
• Uso de Ferramentas (Tools): Conectar-se a APIs para acessar dados em tempo real (exemplo: consultar clima, rastrear pedidos, etc.).
• Memória (Memory): Armazenar interações passadas para personalizar respostas futuras.

Combinando esses três elementos, você evita que seu sistema dependa apenas de prompts e chamadas diretas a um LLM.

3. Padrões para Construção de Workflows Eficazes

Encadeamento de Prompts (Prompt Chaining)

Essa abordagem divide uma tarefa complexa em várias chamadas a um LLM, permitindo maior controle e precisão:

1. Pesquisa - Obtenha informações relevantes.
2. Definição de Tema - Especifique o foco.
3. Criação de Estrutura - Gera o esboço.
4. Redação por Capítulos - Escreva cada parte separadamente.

Essa abordagem garante maior precisão e permite ajustes em cada etapa.

Roteamento (Routing)

Se um problema tem várias possibilidades de solução, o roteamento permite que o LLM categorize a entrada e direcione a chamada para a função correta.

Exemplo: Um sistema de atendimento ao cliente pode categorizar consultas em "Pedidos", "Devoluções" e "Dúvidas Gerais", garantindo que cada solicitação seja tratada da melhor forma.

Paralelização (Parallelization)

Permite realizar várias chamadas simultaneamente para otimizar tempo. Exemplo: Em um sistema de moderação de conteúdo, um LLM pode analisar simultaneamente precisão, segurança e detecção de "prompt injections".

4. Construindo Agentes de IA Verdadeiramente Autônomos

Um agente de IA eficaz segue este fluxo:

1. Recebe uma solicitação do usuário.
2. Decide uma ação baseada na entrada.
3. Executa a ação e analisa os resultados.
4. Ajusta sua estratégia caso necessário.
5. Repete o ciclo até atingir o objetivo ou solicitar interação humana.

Esse padrão possibilita a execução de tarefas sofisticadas sem necessidade de programas predefinidos.

Dicas Finais para Desenvolvedores

• Evite frameworks excessivamente complexos: Muitas soluções prometem criar agentes de IA rapidamente, mas podem introduzir falhas e complexidade desnecessária.
• Priorize workflows determinísticos: Comece com um processo simples e expanda gradualmente.
• Teste desde o início: Valide as saídas do seu sistema em pequena escala antes de expandir para um público maior.
• Implemente "Guardrails": Adicione camadas de segurança para evitar alucinações e respostas inadequadas.

Conclusão

Construir agentes de IA eficazes não é apenas sobre usar um LLM para responder perguntas. Envolve projetar workflows confiáveis, escolher os padrões certos e garantir que o sistema seja escalável e robusto. Se você seguir essas práticas, estará à frente da maioria dos desenvolvedores que apenas testam soluções sem pensar na confiabilidade a longo prazo.

Agora, é sua vez! Comece pequeno, refine seu sistema e evolua para agentes de IA verdadeiramente eficazes. 🚀