IA agêntica vs. IA generativa

A IA agêntica e a IA generativa serão dois paradigmas definidores desta década. À medida que a IA se expande rapidamente para uma adoção generalizada, há dois padrões distintos surgindo na arquitetura – Agentic e Generative.

Após este passo a passo, você poderá responder às seguintes perguntas:

• O que é IA agêntica?
• O que é IA generativa?
• Por que ambos são importantes?
• Quando devo usar cada um deles?

Uma breve visão geral dessas tecnologias

Tanto a IA agêntica quanto a IA generativa geralmente compartilham os mesmos fundamentos: pesos, pré-treinamento, ajuste fino e LLMs. As principais diferenças estão em seu uso. Vou me inspirar na música para explicar a diferença.

• Agentic AI: execução de músicas escritas por outra pessoa, seguindo cada nota com precisão.
• IA generativa: talvez ainda esteja executando uma performance, mas ela é improvisada. A IA generativa é quem escreve a música – pense em Beethoven ou em um músico de jazz.

A IA agêntica conclui uma tarefa complexa. A IA generativa traz algo totalmente novo à existência.

O que eles compartilham

• Pesos: Os pesos representam o que o modelo realmente aprendeu. Eles definem o reconhecimento de padrões internos e a tomada de decisões.
• Pré-treinamento: É aqui que um modelo aprende com conjuntos de dados massivos e ajusta seus pesos internos de acordo.
• Ajuste fino: Depois de treinado, um modelo é ajustado para tarefas e domínios específicos. Seus pesos são ajustados com precisão para que ele se comporte como pretendido.
• Modelo: Após o processo de treinamento, o modelo é usado para cumprir sua finalidade. Tanto na IA agêntica quanto na IA generativa, o resultado final geralmente (nem sempre) é alimentado por um LLM.

Onde eles divergem

• Objetivo final: as IAs agênticas são criadas para realizar uma tarefa. As IAs generativas são desenvolvidas para criar conteúdo.
• Interação: As IAs agênticas usam o mínimo de estímulos e seguem um processo – um plano definido determina suas ações. A IA generativa é quase totalmente orientada por estímulos – o modelo recebe um estímulo e gera conteúdo após interpretar o estímulo.
• Autonomia: As IAs agênticas geralmente recebem um alto grau de autonomia, enquanto as IAs generativas são executadas com um humano no circuito. Quando você extrai o LinkedIn com o ChatGPT, está usando a Agentic AI. Quando você pede ao ChatGPT para criar uma imagem, você está usando a IA generativa.
• Saída: As IAs agênticas produzem uma alteração no estado – “status do trabalho: concluído”. A IA generativa geralmente gera texto, imagens ou vídeos.
• Avaliação: As IAs agênticas são medidas por seu sucesso na conclusão de uma tarefa. As IAs geradoras são avaliadas pela qualidade, relevância e originalidade de seus resultados.

IA agêntica

A IA agêntica gira em torno da conclusão de uma tarefa. Isso não deve ser confundido com agentes de IA. Os agentes são uma aplicação prática e real da IA agêntica. Quando você cria software usando a IA agêntica, seu aplicativo provavelmente tem uma ou mais das seguintes necessidades.

• Tomada de decisões
• Solução de problemas
• Autonomia
• Interação
• Conclusão da tarefa

Sob o capô

1. Planejamento: Qualquer agente de IA precisa, no mínimo, de um plano solto. Pode ser algo tão simples quanto um prompt do tipo: “Você é um assistente de raspagem útil, extraia esses produtos e envie-os em JSON”.
2. Chamadas de ferramentas e funções: O agente não faz tudo sozinho. Dependendo da complexidade, você pode dar a ele acesso a uma calculadora ou até mesmo a uma instância completa do Playwright. Você dá acesso ao agente e ele decide como e quando usar as ferramentas.
3. Gerenciamento de estado: O agente deve estar ciente do contexto de curto e longo prazo. Para curto prazo, o contexto de bate-papo pode ser suficiente, mas isso não é aconselhável. Um aplicativo CRUD (Create, Read, Update, Delete) simples é muito útil. O armazenamento persistente permite que o agente rastreie adequadamente seu trabalho.
4. Loop de feedback: O agente deve ser executado em um loop até que sua tarefa seja concluída ou até que seja interrompido condicionalmente, como ao ser interrompido pelo usuário.
5. Avaliação e encerramento: O agente deve saber quando seu trabalho está concluído. Se as etapas do trabalho forem executadas, mas o resultado for inaceitável, o agente precisará tentar novamente o processo. Se o trabalho for bem-sucedido, o agente deverá sair do loop de controle.

Casos de uso

• Atendimento ao cliente: Quase todos os sites têm um chatbot na central de ajuda. Nesses casos, um modelo pode registrar o problema, o sentimento do usuário e, em seguida, usar chamadas de função para registrar um tíquete ou marcar o problema como resolvido.
• Cuidados com a saúde: O setor de saúde tem usado a IA autêntica desde a década de 1990, muito antes de o paradigma receber esse nome. Os agentes recebem informações como raios X, ultrassons e histórico do paciente para ajudar a acelerar o diagnóstico.
• Fluxos de trabalho: Imagine que seu agente tenha acesso a um navegador e a um sistema de arquivos. Ele pode executar um rastreamento e, em seguida, inserir os dados extraídos diretamente em sua mídia de armazenamento, seja um banco de dados SQL ou um simples arquivo JSON.
• Robôs autônomos: Talvez o uso mais difundido da IA Agentic venha na forma de robôs autônomos e casas inteligentes. A direção autônoma da Tesla é IA agêntica. O mesmo acontece com os eletrodomésticos inteligentes e as Roombas.

IA generativa

Como mencionei anteriormente, a IA generativa funciona mais como um compositor ou um músico de jazz. Ela ainda depende muito do pré-treinamento (talvez até mais), mas usa esse pré-treinamento para criar novos dados estruturados ou não estruturados – você pode aprender a diferença entre dados estruturados e não estruturados aqui. A IA generativa satisfaz as necessidades listadas abaixo.

• Criação de saída exclusiva
• Análise de dados
• Adaptabilidade
• Personalização

Sob o capô

1. Modelo básico pré-treinado: No centro dos modelos de IA generativa está uma rede neural gigante. ChatGPT, Grok, Claude – todos esses modelos utilizam a arquitetura do transformador. O treinamento permite a inferência e a inferência nos permite criar novos dados.
2. Interface imediata: Esses modelos geralmente são projetados para interação direta com um ser humano. Quando você diz a um modelo: “Crie um meme” ou “Resuma este texto”, o prompt é usado diretamente para gerar o resultado.
3. Codificação de vetor: Seu prompt é codificado em um vetor numérico. Em seguida, esse vetor é interpretado em relação aos embeddings internos do modelo. Você pode saber mais sobre esses vetores e embeddings aqui.
4. Retrieval-Augmented Generation (Geração Aumentada por Recuperação): A RAG ainda é considerada opcional, mas está se tornando cada vez mais comum. Quando um modelo não sabe algo, ele faz uma pesquisa (recuperação) dos dados relevantes. Em seguida, ele usa o aprendizado de zero-shot para melhorar (aumentar) sua saída (geração).
5. Meio de saída: Em seguida, o modelo usa a mesma codificação vetorial para converter a saída em tokens (texto) ou até mesmo em imagens ou vídeo. Dependendo do seu prompt, você pode até solicitar dados JSON ou CSV.

Casos de uso

• Ferramentas de conversação: Ao contrário dos chatbots de helpdesk, os chatbots generativos são projetados para manter uma conversa e gerar resultados exclusivos – eles simulam uma conversa mais profunda do que “Você tem certeza de que está conectado?”. Grok, ChatGPT, Claude e a maioria dos outros aplicativos da Web centrados em LLM são ferramentas de conversação.
• Criação de conteúdo: O conteúdo de alta qualidade geralmente está disponível em segundos com as instruções corretas. Se você quiser arte conceitual, tópicos de mídia social ou textos longos, os modelos generativos podem lidar com esses tipos de tarefas.
• Análise e geração de dados: Carregue um arquivo de conjunto de dados em um modelo para análise. Dependendo do modelo, você pode obter um relatório detalhado ou até mesmo criar um novo conjunto de dados sintético que reflita os padrões do original.
• Assistentes personalizados: As IAs generativas são altamente personalizáveis – elas são projetadas para serem únicas. Se você quiser um assistente com um tom específico, dê a ele alguns exemplos e você terá uma personalidade personalizada.

Principal comparação entre a IA agêntica e a IA generativa

Conclusão

A IA agêntica e a IA generativa não foram criadas para competir entre si. São dois nichos diferentes com ferramentas que se sobrepõem substancialmente. A IA agêntica age de acordo com um plano, enquanto a IA generativa improvisa um prompt de cada vez.

Ferramentas como o Model Context Protocol da Bright Data permitem que seu agente ou LLM aproveite dados reais da Web em tempo real. Isso é incrivelmente poderoso – sua IA pode acessar qualquer site público na Internet. Com a IA Agêntica, isso melhora a tomada de decisões e, com a IA Generativa, melhora sua produção.

A IA agêntica e a IA generativa dominarão o futuro. Os construtores e analistas que entenderem como usar ambos estarão bem posicionados para o sucesso.