AI Agent

Os AI Agents são sistemas inteligentes e autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs) projetados para realizar tarefas autodirigidas para atingir objetivos específicos definidos por você. Ao contrário das automações tradicionais baseadas em regras, um AI Agent pode utilizar dinamicamente uma combinação de ferramentas para navegar por fluxos de trabalho complexos e até colaborar com outros agentes.

Os AI Agents oferecem uma maneira eficiente de automatizar atividades empresariais complexas que são difíceis ou impossíveis de abordar com a automação tradicional baseada em regras. Eles trazem adaptabilidade e inteligência aos seus processos, levando a uma maior eficiência e melhores resultados.

Os AI Agents são ideais para cenários que exigem automação dinâmica e orientada por objetivos, que vai além de processos simples baseados em regras. Considere usar os AI Agents quando sua empresa precisar:

  • automatizar fluxos de trabalho complexos e com várias etapas que envolvem vários sistemas e pontos de decisão.
  • Aprimorar as operações de atendimento ao cliente, lidando com diversas consultas, pesquisando informações e encaminhando casos complexos.
  • Implementar soluções que exigem adaptabilidade e raciocínio, como análise de dados, geração de conteúdo ou otimização de processos, nos quais as etapas exatas podem não ser conhecidas antecipadamente.
  • Exigir supervisão e intervenção humanas em pontos essenciais, sem deixar de aproveitar a eficiência da automação.

Principais benefícios

Autonomia orientada para objetivos
Os AI Agents trabalham de maneira autônoma para atingir objetivos definidos pelo usuário, liberando recursos humanos de tarefas repetitivas ou com várias etapas.
Execução adaptável
Os agentes têm acesso a uma combinação de ferramentas e subagentes para responder dinamicamente ao seu ambiente. Assim, eles podem ajustar sua abordagem com base na situação específica, levando a resultados mais eficazes.
Engajamento interativo
Os AI Agents podem realizar tarefas com várias etapas, solicitar esclarecimentos quando necessário, encaminhar questões complexas para intervenção humana e validar resultados para garantir a precisão.

Componentes

Um AI Agent opera interpretando objetivos definidos pelo usuário e, em seguida, determina de maneira autônoma a melhor sequência de ações para alcançá-los. Eles utilizam um LLM subjacente para raciocínio e podem acessar um conjunto diversificado de ferramentas e dados.

AI Agent

Para desenvolvedores profissionais, nossa estrutura oferece:

  • Gerenciamento de ferramentas: selecione, configure e substitua os comportamentos das ferramentas para obter um controle preciso.
  • Gerenciamento avançado de prompts: prompts estruturados e editáveis garantem um alinhamento claro das tarefas.
  • Gerenciamento de variáveis: variáveis de entrada/saída flexíveis com opções de digitação e personalização.
  • Reflexão e pensamento: Recursos integrados para melhorar o raciocínio do agente.
  • Intervenção humana (HITL): fácil integração da supervisão humana para controle de qualidade.
  • Processos de longa duração: os agentes mantêm a memória e o estado por longos períodos.
  • Teste e depuração: ferramentas robustas e logs detalhados garantem uma validação e resolução de problemas eficazes.
  • Segurança e proteções: As proteções integradas evitam problemas como loops infinitos e garantem a conformidade, além de oferecerem registros abrangentes para auditoria.

Geração e otimização de prompts

O prompt é crucial para guiar o comportamento do AI Agent.

  • Gerar prompt para o seu agente — pop-up: (recurso exclusivo da nuvem): essa configuração opcional ajuda os usuários a criar prompts eficazes, oferecendo uma abordagem estruturada.
  • Estrutura: essa estrutura fundamental ajuda o modelo de linguagem (LM) subjacente a compreender e reagir corretamente.
    • Função: Define a personalidade e a especialização do agente (por exemplo, “Você é um representante especializado em atendimento ao cliente”).
    • Meta: Indica o objetivo geral que o agente precisa alcançar (por exemplo, “Resolver as dúvidas dos clientes com eficiência”).
    • Plano de ação: descreve as etapas ou estratégias de alto nível que o agente deve seguir para atingir seu objetivo.
  • Gerar vs. Otimizar:
    • Gerar: Cria um prompt totalmente novo com base na sua entrada inicial.
    • Otimizar: Reorganiza a função, o objetivo e o plano de ação de um prompt existente para se alinhar com as práticas recomendadas, melhorando a clareza e a eficácia para o LM. Essa opção leva em consideração os elementos do prompt existente, os detalhes da ferramenta e outros aspectos da configuração do seu AI Agent.

Integração de ferramentas

Os AI Agents obtêm seu poder da capacidade de interagir com sistemas externos e realizar ações.

  • Ferramentas para tarefas específicas: os AI Agents utilizam ferramentas para realizar tarefas específicas, e a plataforma foi projetada para tratar praticamente todas as respostas como uma potencial interação com a ferramenta.
  • Ferramentas disponíveis: os agentes têm acesso a uma ampla variedade de ferramentas, incluindo:
    • API Tasks: para interagir com automações baseadas em API externa.
    • Bots: para aproveitar as funcionalidades existentes do bot.
    • Processos: para acionar e gerenciar fluxos de trabalho predefinidos.
    • Outros agentes: possibilita a colaboração entre múltiplos agentes e fluxos de trabalho complexos.
    • Formulários: para pontos de coleta de dados ou interação humana.
  • Convenção de nomenclatura de ferramentas: o nome de uma ferramenta corresponde diretamente ao nome do arquivo associado a ela no repositório.
  • Suporte de variáveis: se uma automação usada como ferramenta tiver tipos de variáveis não compatíveis, a automação ainda poderá ser usada, mas não será possível inserir essas variáveis e as saídas para elas não serão recebidas.