Esses agentes, cada um com suas próprias habilidades, podem incluir um agente de API LLM, um agente de conhecimento corporativo, um agente de raciocínio e um sistema de agentes múltiplos. Juntos, eles podem estender as capacidades dos sistemas de IA e permitir que tarefas mais complexas sejam realizadas.
Em um experimento mental, o palestrante demonstra como esses agentes podem interagir entre si para realizar tarefas sem a necessidade de acesso a banco de dados. Um agente de inteligência central pode coordenar essas interações, permitindo que os agentes trabalhem em conjunto de forma eficaz.
Por meio desse sistema, é possível realizar tarefas complexas, como encontrar os 10 principais modelos Hugging Face para um desempenho específico. Além disso, o palestrante explora a ideia de criar um modelo de linguagem avançado a partir de um sistema como Lan Chain, incentivando os espectadores a pensar de forma criativa sobre as possibilidades desse experimento de pensamento.
A criação de um sistema de agentes autônomos pode revolucionar a maneira como lidamos com tarefas complexas e pode abrir caminho para inovações significativas no campo da inteligência artificial.