A importância das ações na autonomia de agentes de inteligência artificial

A exploração dos componentes fundamentais dos agentes autônomos revela a importância das ações, que são os passos práticos que esses agentes executam para realizar atividades planejadas e interagir com ambientes externos. As ações são essenciais para a autonomia dos agentes, permitindo que eles não apenas "digam algo", mas também "façam algo". Em inteligência artificial agentiva, uma ação é qualquer operação que um agente realiza para interagir com sistemas externos, como buscar dados, executar códigos ou controlar interfaces. A integração de ferramentas é crucial, pois amplia as capacidades do agente além de seus pesos de modelo, permitindo uma verdadeira autonomia.

As interações dos agentes com ferramentas externas podem ser classificadas em duas categorias principais: interações baseadas em interface de usuário (UI) e interações baseadas em API. No uso de ferramentas baseadas em UI, um agente de IA opera a interface do software como um humano, clicando em botões e preenchendo formulários. Essa abordagem é vantajosa quando o acesso programático direto não está disponível, permitindo que o agente realize tarefas mesmo em aplicações sem APIs públicas. No entanto, essa metodologia pode ser mais lenta e suscetível a falhas devido a alterações na interface.

Por outro lado, o uso de ferramentas baseadas em API permite que um agente interaja diretamente com sistemas de software através de chamadas de função. Essa abordagem é mais estruturada e eficiente, pois fornece dados precisos e permite a execução de operações definidas sem a necessidade de interpretar interfaces visuais. Os frameworks modernos de agentes de IA tendem a priorizar ferramentas baseadas em API pela sua confiabilidade e rapidez. A aprendizagem de ferramentas nesse contexto envolve ensinar a IA a entender quando e como usar uma ferramenta, frequentemente através de exemplos e restrições.

A escolha entre ferramentas baseadas em UI e API é significativa para as empresas. Agentes focados em API se destacam em eficiência e escalabilidade, enquanto agentes baseados em UI são necessários para sistemas legados ou plataformas que não oferecem APIs. A pesquisa em chamadas de função, como a realizada pelo Toolformer, demonstra que modelos de linguagem podem ser ajustados para inserir chamadas de API de forma autônoma, embora sistemas práticos geralmente utilizem engenharia de prompts ou interfaces de chamadas de função para garantir a consistência no funcionamento.