Os Agentes de inteligência artificial tornaram-se um tópico quente no universo da IA, despertando curiosidade sobre suas capacidades e diferenças em relação aos modelos de linguagem (LLMs) tradicionais. Afinal, qual a mágica por trás dos agentes e por que não podemos simplesmente usar prompts nos LLMs para realizar tarefas complexas? Este artigo explora os desafios e aprendizados no desenvolvimento de agentes de IA.
## Desvendando os Agentes de Inteligência Artificial
Após mergulhar no desenvolvimento de agentes, ficou claro o motivo de tanto interesse. Diferentemente dos simples prompts de LLMs, os agentes conseguem interagir com ferramentas externas, manter o contexto ao longo de várias etapas e executar fluxos de trabalho complexos. Eles atuam como um assistente pessoal, capaz de enviar e-mails, redigir documentos e agendar compromissos, decidindo qual ferramenta usar e quando aplicá-la.
Essa jornada, no entanto, não foi isenta de obstáculos. Como muitos desenvolvedores, cometi erros ao construir meu aplicativo de assistente pessoal. Cada passo em falso ensinou lições valiosas que aprimoraram minha abordagem na construção de agentes.
A seguir, compartilho os três principais erros que cometi, na esperança de que, ao “construir em público”, eu possa ajudar você a evitar as mesmas armadilhas. Vamos lá!
### Erro #1: Superestimar as Capacidades do Agente
Meu primeiro erro ao construir agentes pareceu simples, mas foi crucial. Descobri que os agentes têm agência: uma habilidade de decidir e raciocinar que um LLM básico não possui. Eles podem selecionar ferramentas, manter o contexto e executar planos de várias etapas. Por causa disso, subestimei drasticamente a importância de instruções claras e detalhadas no prompt do sistema do agente, e superestimei a capacidade do agente de descobrir as coisas por conta própria.
Atenção: os agentes ainda são alimentados por LLMs! Eles usam LLMs como seu principal mecanismo de raciocínio e tomada de decisão. Isso significa que eles têm os mesmos pontos fortes e as mesmas limitações de seu modelo de linguagem subjacente.
Inicialmente, criei prompts vagos como “Você é um assistente útil que pode enviar e-mails, criar documentos e outras tarefas operacionais. Seja claro e conciso e mantenha um tom profissional”. Presumi que, como o agente tinha acesso a ferramentas de e-mail e ferramentas de documentação, ele entenderia intuitivamente quando e como usá-las adequadamente. No entanto, este não foi o caso e meu prompt simplesmente não foi suficiente.
O que aprendi por meio de tentativa e erro é que, embora os agentes adicionem poderosos recursos de uso de ferramentas, eles não são “mágicos” por completo. Eles ainda precisam do mesmo nível de orientação clara e instruções explícitas que você forneceria em um prompt LLM direto – talvez ainda mais. O agente precisa saber não apenas que tem acesso às ferramentas, mas precisamente quando invocá-las, como interpretar suas saídas e como integrá-las de volta ao fluxo de trabalho esperado. Aqui está meu prompt aprimorado:
Eu fundamentalmente entendi mal como solicitar um agente de forma eficaz. Assim que comecei a escrever prompts de sistema detalhados como o acima, fornecendo exemplos onde necessário e referenciando nomes de ferramentas onde pude, o desempenho do meu agente melhorou drasticamente.
### Erro #2: Criar um Super Agente
Meu segundo erro crítico foi tentar criar UM “super agente” equipado com todas as ferramentas possíveis necessárias para meu aplicativo de assistente pessoal. Eu entendi o conceito de agentes e ferramentas, então comecei a conectar um monte dessas ferramentas ao meu agente. Lembre-se, as ações que eu precisava que o agente fosse capaz de fazer abrangiam processamento de documentos, comunicação por e-mail, recuperação de dados, até mesmo recursos básicos de chatbot. Achei que isso essencialmente criaria um assistente poderoso e completo.
Descobri que meu agente ficou sobrecarregado com opções e lutou para gerenciar o contexto em tarefas complexas e solicitações de várias etapas, como “Acesse este documento [link do documento], resuma-o e, em seguida, redija um e-mail“. O agente tomava medidas incorretas, esquecia etapas no processo ou confundia ferramentas como a ferramenta do Google Docs com a ferramenta URL, ou até mesmo alucinava uma resposta do LLM. Além disso, os tempos de resposta aumentariam drasticamente, dependendo da complexidade da tarefa.
A solução para isso veio quando reestruturei minha abordagem para usar uma arquitetura multiagente com componentes especializados. Criei um agente com conjuntos de ferramentas focados: um agente de documentos, um agente de e-mail, um agente RAG – e planejo implementar mais! Conectar estes é um agente orquestrador que essencialmente atua como o “tomador de decisão” do aplicativo e roteia tarefas para o agente especializado apropriado com base na solicitação do usuário.
O papel do agente orquestrador é entender a intenção do usuário, dividir solicitações complexas em subtarefas e delegá-las ao agente certo. Agora ele foi capaz de lidar com solicitações como a acima “Acesse este documento [link do documento], resuma-o e, em seguida, redija um e-mail” e dividi-lo em algo como isto:
1. Primeiro, use GOOGLEDOCS_AGENT para acessar o link do documento
2. Em segundo lugar, use LLM para resumi-lo e formar o conteúdo para o rascunho do e-mail
3. Terceiro, use GMAIL_AGENT para criar o rascunho de e-mail real para que o usuário possa revisá-lo e enviá-lo facilmente
Este erro me ensinou que os fluxos de trabalho complexos de IA se beneficiam da divisão do trabalho, assim como os humanos. Cada agente deve ter um escopo claramente definido com as ferramentas certas para o trabalho específico. Apenas certifique-se de atribuir e descrever essas ferramentas e trabalhos corretamente.
### Erro #3: Implementação de Ferramentas Incorretas
Isso me leva ao meu terceiro e provavelmente mais crítico erro. Depois de refinar meus prompts de agente e implementar a arquitetura multiagente, pensei que estava no caminho certo. Mas rapidamente encontrei outro obstáculo: minhas ferramentas não estavam sendo usadas corretamente ou, em alguns casos, não estavam sendo usadas. Isso me levou ao meu segundo erro no processo de desenvolvimento do agente, que foi não nomear ou descrever adequadamente cada ferramenta para o agente.
Ao implementar ferramentas no Langflow, inicialmente dei a elas nomes genéricos como “Ferramenta de E-mail” ou “Ferramenta de Documentos” com descrições mínimas. Presumi que, como eu havia conectado corretamente as APIs por meio do Composio (uma ferramenta de integração de aplicativos de terceiros) e a funcionalidade funcionava quando testada individualmente, o agente entenderia inerentemente como usá-la. Embora o agente tenha aparecido às vezes, isso não aconteceu 100% das vezes.
Descobri que nomes e descrições de ferramentas significativas são críticas para o processo de tomada de decisão do agente. Por exemplo, se a entrada for “Acesse este documento de marketing e resuma-o: [link do documento]”, o agente deve corresponder à intenção à ferramenta apropriada. Minha implementação original da ferramenta Google Docs parecia algo como isto:
* Nome: “Agente de Documentos”
* Descrição: “Use isto para criar e acessar documentos”
Com nomes e descrições vagos, o agente às vezes lutava para tomar a decisão correta de forma consistente, não conseguia usar a ferramenta ou a usava incorretamente. Com a descrição acima, ele tentaria usar a ferramenta URL em vez de acessar o documento por meio da API do Google Docs, que tem as permissões adequadas.
Depois de reconhecer o problema, implementei nomes e descrições mais descritivas:
* Nome – “GOOGLEDOCS_AGENT”
* Descrição – “Uma ferramenta do Google Docs com acesso às seguintes ferramentas: criar novos Google Docs (dar títulos, contexto, etc. relevantes), editar Google Docs existentes, recuperar Google Docs existentes por meio do link do Google Docs”
A melhoria foi imediata e significativa. Com convenções de nomenclatura mais claras e descrições mais detalhadas e prescritivas, o agente começou a selecionar consistentemente as ferramentas certas para cada tarefa. As descrições das ferramentas são essencialmente documentação de API para seu agente. Por meio deste erro, aprendi que um agente, assim como um LLM, só pode ser tão eficaz quanto as informações que você fornece sobre suas ferramentas disponíveis.
Superar esses três erros – subestimar a importância do prompt, sobrecarregar o agente com ferramentas e implementar ferramentas inadequadamente – proporcionou valiosos insights sobre o desenvolvimento eficaz de agentes.
A lição mais importante que aprendi é algo que sinto que sempre soube – nossas ferramentas são tão poderosas quanto as fazemos ser. Os agentes são poderosos e podem parecer mágicos, mas não são. Ainda temos que fornecer as ferramentas certas, descrições detalhadas e arquitetura estruturada para que eles brilhem. Ferramentas como Langflow realmente me ajudaram a detalhar o conceito de agentes, falhar rapidamente e iterar sobre meus erros. Trata-se de encontrar o equilíbrio certo entre dar aos seus agentes informações suficientes, evitando sobrecarregá-los com muitas opções ou instruções vagas.
Para aqueles que estão embarcando em sua própria jornada de construção de agentes, espero que tenham aprendido uma ou duas coisas com este post. O campo dos agentes de IA ainda está crescendo e evoluindo rapidamente – o que funciona bem hoje pode mudar amanhã à medida que os modelos melhoram. Entender a **Inteligência Artificial** é essencial para construir agentes que realmente façam a diferença.
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Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.
Via Dev.to