Em sua essência, são aplicações de software projetadas para alcançar objetivos específicos de forma autônoma. Eles percebem seu ambiente, raciocinam sobre o melhor curso de ação usando entradas e ferramentas disponíveis e, em seguida, executam essas ações. Pense em como pedir comida em um restaurante: você informa o prato desejado, e o restaurante, agindo como um agente, cuida de todas as etapas para prepará-lo e entregá-lo.

Os agentes de IA, como os conhecemos hoje, fazem parte de uma evolução maior (de acordo com NFX)

  • Chat Generalista: Ferramentas de IA que fornecem assistência geral, mas exigem contexto humano.
  • Chat Especialista: IA adaptada para indústrias específicas, mas ainda depende de input humano.
  • Agentes de IA: IA que pode executar tarefas autonomamente com supervisão humana -> estamos aqui!
  • Inovadores de IA: IA capaz de definir metas e explorar caminhos criativos.
  • Organizações “AI First”: Rede de agentes de IA, inovadores de IA e supervisores humanos.

Enquanto ferramentas de IA generalistas e especialistas atuam como “co-pilots” (baseadas em chat), a nova geração de agentes de IA pode ser descrita como “auto-pilots” (baseadas em ações). Hoje, estamos em algum lugar entre as soluções de “co-pilot” e o verdadeiro “auto-pilot”. À medida que evoluem, os agentes impactarão cada vez mais a eficiência corporativa, a satisfação do cliente, a produtividade dos funcionários e muito mais.

Aqui estão características adicionais que definem um agente de IA

  • Autonomia: operando sem intervenção humana contínua, mas com supervisão.
  • Percepção: coletando informações do ambiente, como prompts do usuário, APIs e sensores.
  • Tomada de decisões: analisando dados e aplicando lógica interna para determinar o melhor curso de ação.
  • Aprendizagem: adaptando-se a novas situações e redefinindo estratégias para atingir objetivos específicos.
  • Uso de ferramentas: alavancando fontes externas como web, APIs ou outros agentes de IA.
  • Comportamento proativo: iniciando ações em vez de reagir a comandos.

O poder transformador dessa nova fase dentro da revolução da IA é enorme. Hoje vemos agentes personalizados para indústrias específicas (serviços financeiros, saúde…), áreas funcionais (RH, operações…), tarefas (agendamento, pedidos…) e muito mais. De fato, o tamanho do mercado global de IA Agêntica deverá crescer para US$ 196,6 bilhões (de US$ 5,2 bilhões em 2024).

Como se poderia esperar, a fragmentação e a governança dos agentes representam um desafio para as organizações… e é aqui que entra o Google Agentspace.

Google Agentspace

A nova plataforma do Google simplifica a implantação de agentes de IA. Ela permite que as organizações personalizem rapidamente agentes para funções e tarefas específicas dentro de uma única plataforma. Além disso, facilita o acesso a dados e ferramentas corporativas (também conhecidos como “enterprise-truth” ou “grounding”), respeitando a privacidade, segurança e controles de governança da empresa.

O Google Agentspace oferece uma poderosa combinação de recursos

  • Information discovery: conectando-se a todas as fontes de dados dentro da empresa e permitindo busca com qualidade Google para que os funcionários possam encontrar as informações corretas (derrubando silos de dados).
  • Chat multimodal: usando os modelos Gemini mais recentes, os agentes são projetados para tomar ações (integrados diretamente nos fluxos de trabalho dos funcionários).
  • Central hub: acessando todos os agentes da empresa, independentemente de qual equipe os desenvolveu ou onde estão localizados.

Facilidades para implementação de agente

  • Agentes pré-construídos: acelerando projetos com “Agentes Especialistas” ou Marketplace (desenvolvido por parceiros).
  • Construtor No-Code: democratizando o desenvolvimento de IA com ferramentas prontas para uso, low-code/code.
  • Bring your own model (BYOM): garantindo máxima flexibilidade para usuários avançados.

Não há limite para a personalização de agentes de IA (tanto para uso pessoal quanto corporativo). É muito intrigante imaginar agentes hiper personalizados nos ajudando a alcançar novos níveis de produtividade. De fato, sistemas multi-agentes (compostos por agentes individuais) se tornarão cada vez mais comuns (gerenciados pelo protocolo Agent2Agent).

Sim, muito mais do que apenas automatizar tarefas, os agentes de IA representam uma verdadeira transformação em como trabalhamos e vivemos. Estamos no caminho para a era do “auto-evolving business“?