O que é um sistema de IA agente?
Um sistema agente organiza decisões, ferramentas e estado em direção a um objetivo.
O que você aprenderá
- Explique: um fluxo de trabalho tem estrutura explícita
- Aplique a ideia em um exemplo: O que é um sistema de IA agente?
- Reconheça as limitações e verifique o resultado do exercício
Um sistema agente organiza decisões, ferramentas e estado em direção a um objetivo. Escolha a coordenação com base nas dependências entre as etapas.
Você pode seguir este curso sem conta ou programação. Os exemplos usam dados sintéticos e os resultados da IA precisam ser verificados.
Como funciona, passo a passo
O mapa de sete modelos
ReAct escolhe a próxima ação; A reflexão revisa um rascunho; Sequencial aplica estágios fixos. O roteador seleciona uma ramificação, o Orchestrator delega e combina resultados dinamicamente, o Parallel distribui tarefas independentes e o Plan-and-Execute mantém e revisa um plano. Pergunte quem decide, onde os resultados retornam e o que interrompe a execução.
O esquema explicativo
Siga as setas sólidas para o fluxo principal. As setas azuis tracejadas fornecem dados ou contexto; setas rosa tracejadas mostram feedback ou retorno de resultados. Cores e formas distinguem modelos, lojas, decisões e resultados. Em telas pequenas, role na horizontal para acompanhar o esquema completo.
Um exemplo completo
Uma resposta de suporte pode precisar de recuperação simples, encaminhamento para um especialista ou uma equipe. Para FAQ, um agente com RAG é um bom ponto de partida.
Experimente você mesmo
- Compare uma tarefa fixa, uma tarefa exploratória e subtarefas independentes.
- Registre a entrada, a fonte e o resultado esperado antes de executar o experimento. Use apenas os dados fictícios do exemplo.
- Siga as etapas do diagrama. A cada passo registre quais informações são recebidas e produzidas; não confunda o resultado intermediário com o resultado final.
- Repita após remover as informações necessárias ou tornar a entrada ambígua. Verifique se o sistema esclarece, interrompe ou inventa uma resposta.
- Compare com a solução explicada. Guarde a configuração, data, resultado e explicação das diferenças. Mude uma coisa e teste novamente.
Uma solução explicada
Escolha um modelo por funções e dependências em vez de contagem máxima de agentes. Um exercício bem-sucedido permite mostrar a conexão entre entradas, etapas e resultados. Quando falta informação, uma resposta cautelosa é mais útil do que detalhes inventados. Compare mais do que estilo: verifique também as condições, fontes e operações.
Quando esta abordagem ajuda e quais são seus limites
Um gráfico de fluxo de trabalho e um gráfico de conhecimento descrevem coisas diferentes. Escolha esta abordagem quando ela melhorar uma necessidade medida. Mantenha uma linha de base simples e compare os resultados usando dados idênticos. Um exemplo de sucesso não estabelece confiabilidade em todas as situações.
Verifique o que aprendeu
O multiagente é um oitavo modelo?
Não. É uma categoria arquitetônica que pode utilizar diversos templates existentes.
Mais autonomia sempre dá um resultado melhor?
Não. Também aumenta a margem para erros, custos e ações desnecessárias.
Que resultado este exercício deve produzir?
Escolha um modelo por funções e dependências em vez de contagem máxima de agentes.
Termos para lembrar
- Acenar: Um estágio em um gráfico de execução.
- Agente: Um sistema que pode escolher etapas e usar ferramentas para atingir um objetivo.
- Regressão / Regressão: uma alteração que quebra um caso anteriormente correto.
Fontes e sua próxima etapa
Para preparar: A01 — Anatomia de um agente de IA · P02 — Engenharia de contexto: o que chega ao modelo?