Agente de IA

Um Agente de IA é uma entidade de software, projetada para realizar tarefas cognitivas que envolvem tanto habilidades de IA quanto ações contextuais. Ele combina as capacidades dos modelos de IA com a habilidade de interagir com sistemas empresariais e fontes de dados (RAG) para automatizar e acelerar processos de negócios.

Principais benefícios:

  • Orquestração de processos de ponta a ponta: integre Agentes de IA perfeitamente aos seus processos de negócios existentes, com abrangência de múltiplos sistemas e aplicativos.
  • Desenvolvimento rápido de agentes de IA: construa e implemente Agentes de IA de forma rápida e fácil, aproveitando nossas ferramentas de desenvolvimento intuitivas e habilidades de IA pré-construídas.
  • Conformidade e controle robustos: garanta a segurança, privacidade e uso ético de Agentes de IA com nossos recursos avançados de governança e conformidade.
  • Escalabilidade e flexibilidade: adapte-se às necessidades de negócios em mudança e avance suas soluções de IA para atender às crescentes demandas.

Ao contrário dos Agentes de IA de produtividade pessoal, os Agentes de IA da Automation Anywhere estão focados em transformar processos departamentais e empresariais inteiros, impulsionando melhorias significativas nos KPIs, na experiência do cliente e no crescimento da receita. Esses agentes lidam com tarefas cognitivas, como responder a perguntas de clientes ou decidir sobre o melhor produto de substituição para uma falta de estoque. Eles também podem colaborar com humanos e outros Agentes de IA para acelerar processos de negócios. Eles são capazes de automatizar processos vitais, como atendimento ao cliente, saúde, finanças e combate à lavagem de dinheiro, viabilizando novos níveis de eficiência e inovação. O diagrama abaixo mostra diferentes componentes-chave de Agentes de IA.


Agente de IA

Componentes principais de um agente de IA

  1. Habilidade de IA: a Habilidade de IA é a inteligência central do agente, responsável por processar informações e tomar decisões. Pode ser alimentado por vários modelos de IA, como Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), Geração Aumentada de Recuperação (RAG) e outras técnicas de aprendizado de máquina. Os LLMs podem ser usados para aprimorar a capacidade do agente de IA de entender e responder a consultas e instruções em linguagem natural, enquanto o RAG permite que você acesse e use a base de conhecimento e as fontes de dados específicas da sua organização.
  2. Ações: as ações permitem que o Agente de IA interaja com o mundo real. Isso pode envolver a execução de tarefas dentro de sistemas empresariais, o acionamento de fluxos de trabalho ou a geração de saídas legíveis para o ser humano.
  3. Automação de IU e API: este componente permite que o Agente de IA interaja com vários sistemas empresariais por meio de interfaces de usuário e APIs. Ele utiliza bots de RPA e Tarefas de API para automatizar ações em diferentes sistemas.
  4. Interação humana: este componente permite a intervenção humana em processos críticos de tomada de decisão ou validação. Ele fornece diretrizes e garante que o Agente de IA opere dentro de limites éticos e legais.
  5. Orquestração: o componente de orquestração permite que o Agente de IA gerencie fluxos de trabalho complexos, agende tarefas e tome decisões com base em eventos e gatilhos.
  6. Dados empresariais: isso se refere às fontes de dados da empresa, Geração Aumentada de Recuperação (RAG), que são usadas para treinar e melhorar o desempenho do agente de IA.
  7. Prompt ajustado: é um prompt cuidadosamente elaborado que orienta a habilidade da IA para gerar o resultado desejado.
  8. Segurança e governança: esta camada garante que o agente opere dentro das diretrizes éticas e de segurança. Inclui recursos como validação, monitoramento, rastreabilidade e mascaramento de dados.

Principais recursos:

  • Orquestração: divida tarefas complexas em etapas sequenciais que incluam IA e ações para uma execução eficiente.
  • Interação de linguagem natural: interaja com o agente usando comandos em linguagem natural.
  • LLM avançado: aproveite as capacidades dos modelos de linguagem em grande escala para compreensão avançada e geração de respostas.
  • Integração de RAG: acesse e use a base de conhecimento específica da sua organização e fontes de dados (Geração Aumentada de Recuperação).
  • Execução autônoma: execute tarefas de forma independente, reduzindo a intervenção manual.
  • Governança de IA: garante o uso ético, seguro e em conformidade de agentes de IA, incluindo privacidade de dados, mitigação de viés e transparência.