Agente Inteligência Artificial: O Futuro da Interatividade com Modelos de Linguagem

ByVolnei Filho

mar 30, 2024 #Agentes Inteligentes, #Colaboração de Múltiplos Agentes, #Desenvolvimento de IA, #Desenvolvimento de Software, #Inteligência Artificial, #Inteligência Artificial Geral, #Linguagem Natural, #Modelos de Linguagem, #Processamento de Linguagem Natural, #Reflexão em IA

A tecnologia de inteligência artificial (IA) está revolucionando a forma como interagimos com os modelos de linguagem (LLMs). No entanto, segundo o palestrante Andrew Ang, a forma como trabalhamos com esses modelos ainda é muito limitada. Atualmente, os workflows com LLMs são não-agênicos, onde o usuário insere um prompt e o AI gera uma resposta. No entanto, com um workflow agêntico, o AI pode dividir tarefas em etapas menores, iterar sozinho e revisar seu trabalho para produzir resultados surpreendentemente melhores.

Ang compartilha um caso de estudo em que utilizou um agente de IA para analisar dados utilizando um benchmark de codificação, alcançando resultados significativamente melhores do que a promptagem zero-shot tradicional. Ele destaca a importância dos agentes em desenvolvimento de IA e é otimista em relação ao futuro dessa tecnologia.

Padrões de Design em Agentes de IA

O palestrante destaca quatro padrões de design em agentes: Reflexão, Planejamento, Colaboração entre Múltiplos Agentes e Uso de Ferramentas. Ele ilustra a colaboração entre múltiplos agentes com um exemplo de quatro jogadores de Minecraft, cada um alimentado pelo GPT-4, trabalhando juntos para completar objetivos discutindo, planejando e distribuindo tarefas.

Colaboração e Reflexão em IA

O palestrante também discute o conceito de reflexão em IA, onde um agente de IA revisa e melhora seu próprio trabalho. Eles imaginam um cenário em que múltiplos agentes de IA trabalham juntos para alcançar um objetivo comum, cada um contribuindo com suas habilidades e expertise únicas.

O Futuro da IA

O palestrante está animado com o potencial da tecnologia de IA colaborativa e suas aplicações em vários domínios. Eles destacam o potencial dos LLMs para revolucionar o desenvolvimento e teste de código, e discutem conceitos como reflexão, sistemas de múltiplos agentes, uso de ferramentas e planejamento em desenvolvimento de IA.

Além disso, o palestrante enfatiza a importância de reavaliar como trabalhamos com agentes de IA, dedicando tarefas a eles e esperando respostas. Eles também destacam a importância da geração de tokens rápidos em workflows de IA e expressam entusiasmo em relação aos modelos de IA futuros que poderiam ajudar a fechar a lacuna para alcançar a Inteligência Artificial Geral (AGI).

O Futuro da Desenvolvimento de IA

O palestrante prevê um futuro em que os agentes de IA sejam cada vez mais sofisticados e baratos de executar, permitindo progressos rápidos em campos como arquitetura, desenvolvimento de software e mais. Com o avanço da tecnologia, específicamente do desenvolvimento de chips como o GROQ projetado para LLMs, o custo de executar esses modelos diminuirá dramaticamente, tornando possível realizar tarefas que anteriormente eram caras ou impossíveis.