Criando agentes de IA que realizam o trabalho e não são bloqueados

Neste guia, você entenderá:

• Por que o mundo está indo além da GenAI para a era da IA agênica.
• As maiores limitações dos atuais modelos de linguagem de grande porte.
• Como lidar com essas limitações com um pipeline de conhecimento agênico.
• Onde e por que os agentes de IA falham e o que eles precisam para ter sucesso.
• Como a Bright Data oferece um conjunto completo de ferramentas para dominar os agentes de IA.

Vamos mergulhar no assunto!

A era da IA agênica: da IA generativa aos agentes de IA

De acordo com a McKinsey, cerca de 88% das empresas pesquisadas usam IA em pelo menos uma função de negócios. Mais interessante ainda, 23% dos entrevistados afirmam que suas organizações já estão expandindo um sistema de IA agênica em algum lugar da empresa, enquanto outros 39% estão experimentando ativamente agentes de IA.

Isso sinaliza uma mudança gradual de pipelines GenAI simples para sistemas mais avançados baseados em agentes. As empresas não estão mais apenas promovendo modelos. Em vez disso, estão testando agentes de IA em processos e sistemas reais.

Por quê? Porque, em comparação com os fluxos de trabalho tradicionais de GenAI, os agentes de IA são autônomos, podem se recuperar de erros e podem perseguir objetivos muito mais complexos. É isso que realmente libera a tomada de decisões baseada em IA e insights mais profundos e acionáveis.

Essa mudança está valendo a pena. Em um estudo da PwC com 300 executivos seniores, dois terços (66%) relataram que os agentes de IA estão agregando valor mensurável, principalmente por meio do aumento da produtividade.

Não é de surpreender que a IA agênica continue sendo uma das tendências de crescimento mais rápido no setor. A Forbes estima que o mercado de IA agênica crescerá de US$ 8,5 bilhões em 2026 para US$ 45 bilhões em 2030, ressaltando a rapidez com que esse paradigma está ganhando força.

As maiores limitações dos agentes de IA

“IA agênica” refere-se ao uso da IA por meio de agentes de IA. São sistemas autônomos projetados para atingir objetivos específicos por meio de planejamento, raciocínio e ações com o mínimo de envolvimento humano ou inteiramente em nome do usuário.

Como eles fazem isso? Seguindo um roteiro baseado em tarefas composto por instruções claras, integrações de ferramentas, etapas opcionais com intervenção humana e execução por tentativa e erro. Para um aprofundamento, consulte nosso guia detalhado sobre como construir agentes de IA.

Um sistema de IA agênica também pode contar com vários agentes de IA subjacentes, cada um especializado em uma tarefa específica. Isso parece poderoso, e é mesmo. No entanto, é importante lembrar que o cérebro e o motor principal de qualquer agente de IA ainda é um grande modelo de linguagem.

Os LLMs transformaram a forma como trabalhamos e abordamos problemas complexos, mas eles vêm com algumas limitações. As duas mais importantes são:

1. Conhecimento limitado: o conhecimento de um LLM é restrito por seus dados de treinamento, que representam um instantâneo do passado. Como resultado, ele não está ciente dos eventos atuais ou mudanças recentes, a menos que seja explicitamente atualizado ou ampliado. Ele pode inferir a resposta correta, mas também pode produzir respostas confiantes, porém incorretas ou alucinadas.
2. Sem interação direta com o mundo real: os LLMs não podem interagir com a internet, sistemas externos ou ambientes ao vivo sem ferramentas e integrações dedicadas. Sua função principal é gerar conteúdo, como texto, imagens, código ou vídeo, com base no que sabem e no que lhes é solicitado.

Como os agentes de IA são construídos sobre LLMs, eles herdam essas restrições, independentemente da estrutura de IA agênica que você escolher. É por isso que, sem a arquitetura e os controles certos, nem todos os agentes de IA se comportam como pretendido.

A solução é um pipeline de conhecimento agênico

Como você já deve ter adivinhado, a maneira mais fácil e eficaz de superar as limitações inerentes à IA agênica é equipar os agentes de IA com as ferramentas certas. Essas ferramentas devem permitir a pesquisa e recuperação de dados em tempo real, a interação com o mundo real e a integração com os sistemas e serviços nos quais os agentes devem operar.

No entanto, não se trata apenas de fornecer ferramentas aos agentes. É igualmente importante estruturar seu fluxo lógico de forma a torná-los produtivos, rápidos e confiáveis. Portanto, antes de mergulharmos em onde encontrar essas ferramentas e como elas funcionam, vamos ver como um agente de IA bem-sucedido opera em alto nível!

Pipeline de conhecimento do agente: descobrir, extrair, executar

Pense em como nós, como seres humanos, alcançamos os melhores resultados. Temos um desempenho melhor quando temos acesso às informações e ferramentas certas e quando sabemos como usá-las de maneira inteligente. O mesmo princípio se aplica aos agentes de IA.

Para evitar comportamentos não confiáveis ou resultados ruins, os sistemas de IA agênciosa precisam ter acesso a conhecimento ao vivo, verificável e preciso. Esse conhecimento pode então ser usado para interagir com o mundo externo por meio de ferramentas apropriadas.

Por mais intuitivo que pareça, um sistema de IA agênica fundamentado e prático segue um pipeline de conhecimento agênico. Ele é composto por três etapas principais:

1. Descobrir: identificar e localizar fontes de dados relevantes com base na tarefa em questão. O objetivo é encontrar fontes confiáveis e atualizadas que possam informar as decisões do agente.
2. Extrair: recuperar os dados e transformá-los em conhecimento utilizável. Isso envolve coletar informações, limpar e filtrar ruídos, estruturar dados não estruturados e agregar resultados em um formato de dados consistente que o agente possa raciocinar (por exemplo, Markdown, texto simples ou JSON, na maioria dos casos).
3. Executar: empregar o conhecimento adquirido para orientar decisões e ações. Isso pode incluir a geração de insights, o acionamento de fluxos de trabalho ou a interação com sites para atingir o objetivo pretendido.

Importante: as duas primeiras etapas são geralmente chamadas de fase de “aquisição de conhecimento agênico”. Na maioria das aplicações e casos de uso, essas são as etapas mais importantes (e, como veremos a seguir, onde as coisas tendem a dar errado).

Durante a fase de aquisição de conhecimento agênico, o sistema pesquisa, recupera e refina os dados mais relevantes para a tarefa. Isso geralmente é feito por meio de um sistema RAG agênico dedicado, que coordena vários agentes de IA para garantir a recuperação de informações precisas e confiáveis. Por fim, o sistema agênico toma medidas com base no contexto e no conhecimento reunido anteriormente.

Como os agentes de IA seguem o pipeline de conhecimento agênico

Tenha em mente que, na grande maioria das circunstâncias, os agentes de IA são altamente autônomos e têm capacidade de raciocínio. Consequentemente, eles podem nem sempre seguir o pipeline de maneira estritamente linear. Em vez disso, eles normalmente percorrem etapas individuais e, às vezes, até mesmo todas as três.

Por exemplo, se os dados descobertos na primeira etapa forem considerados insuficientes ou de baixa qualidade, o agente pode realizar pesquisas adicionais. Da mesma forma, se os resultados da etapa de execução forem insatisfatórios, o agente pode decidir voltar ao início e refinar sua abordagem. Isso reflete como os humanos trabalham quando buscam resultados de alta qualidade.

Um pipeline de conhecimento agênico não é, portanto, apenas uma linha reta de “Descobrir” a “Executar” (como você pode ver em um pipeline GenAI codificado estaticamente). Ao mesmo tempo, você não precisa se preocupar em gerenciar manualmente esse comportamento iterativo semelhante ao humano. A estrutura ou biblioteca do agente de IA cuida disso para você!

Casos de uso suportados

Os sistemas de IA agênciados, alimentados pela aquisição contínua de conhecimento, tornam-se profundamente enraizados no contexto específico em que precisam operar. Essa consciência situacional os ajuda a cobrir uma longa lista de cenários, incluindo:

Onde os agentes de IA falham e o que eles precisam para ter sucesso

Agora que você entende a importância da IA agênica e como criar um sistema eficaz, é hora de examinar os principais desafios e requisitos.

Principais desafios e obstáculos

Sem dúvida, a web é a maior, mais atualizada e mais utilizada fonte de dados do mundo. Estamos falando de cerca de 64 zettabytes (ou seja, 64 trilhões de gigabytes) de informações!

Para um sistema de IA agênica inteligente, praticamente não há alternativa à pesquisa e recuperação de dados diretamente da Internet. No entanto, extrair dados da web (o que é chamado de Scraping de dados) traz inúmeros obstáculos…

Os proprietários de sites estão bem cientes do valor de seus dados. É por isso que, mesmo que as informações sejam acessíveis ao público, elas geralmente são protegidas com medidas anti-scraping, como bloqueios de IP, CAPTCHAs, desafios de JavaScript, análise de impressões digitais e outras defesas anti-bot.

Isso torna a fase de aquisição de conhecimento do agente exigente. Os agentes de IA precisam de ferramentas que não apenas localizem e busquem dados das fontes certas na web, mas também contornem essas proteções automaticamente e acessem as informações necessárias em formatos de dados prontos para RAG, como Markdown ou JSON. Para um aprofundamento, consulte nosso tutorial sobre como construir um sistema RAG de agente.

A fase de execução pode ser igualmente complexa, especialmente se o agente precisar interagir com sites específicos ou realizar ações online. Sem as ferramentas certas, os agentes de IA podem ser facilmente bloqueados ou impedidos de concluir suas tarefas.

Requisitos para o sucesso

Agora você entende que os agentes de IA precisam de acesso à web para serem eficazes e os desafios que devem superar. Mas o que eles precisam para realmente ter sucesso? Simplesmente fornecer ferramentas para pesquisa, acesso e interação na web não é suficiente…

Para obter resultados significativos, as ferramentas disponíveis para os agentes de IA devem ser estáveis, escaláveis e resilientes. Afinal, sem a pilha de tecnologia de IA agênica certa, você corre o risco de introduzir novos problemas em vez de soluções.

Para funcionar de forma eficaz, os sistemas de IA agentica precisam de ferramentas para recuperação e interação de dados da web que garantam:

• Alto tempo de atividade: a infraestrutura subjacente deve manter alta disponibilidade para evitar interrupções ou erros durante a coleta e o processamento de dados.
• Alta taxa de sucesso: as ferramentas devem contornar as medidas anti-bot nos sites, permitindo que os agentes pesquisem em mecanismos de busca, extraiam dados da web e interajam com páginas sem serem bloqueados.
• Alta simultaneidade: muitas tarefas envolvem a obtenção de dados de vários sites ou a realização de várias consultas de pesquisa ao mesmo tempo. Uma infraestrutura escalável permite que os agentes realizem muitas solicitações simultaneamente, acelerando os resultados.
• Informações verificáveis: os agentes de IA devem interagir com os mecanismos de pesquisa populares, como Google, Bing, Yandex e Baidu. Isso permite que eles reproduzam a forma como buscamos informações: navegando pelos resultados da pesquisa e seguindo os URLs mais relevantes. Essa abordagem leva à verificabilidade dos dados, pois você mesmo pode reproduzir as mesmas consultas e rastrear as informações até os URLs das páginas originais.
• Dados novos e atualizados: as ferramentas de Scraping de dados devem extrair informações de qualquer página da web rapidamente, incluindo feeds de dados ao vivo.
• Saída pronta para LLM: os dados devem ser entregues em formatos estruturados, como Markdown ou JSON. Alimentar um LLM com HTML bruto produz resultados mais fracos, enquanto dados limpos e estruturados permitem um raciocínio e insights mais precisos.

É claro que esses requisitos não têm sentido se o provedor não oferecer documentação clara, suporte ágil e integração perfeita com ferramentas de IA. Procurando a melhor infraestrutura de dados da web pronta para IA do mercado? É exatamente aí que a Bright Data entra!

Como a Bright Data oferece suporte a agentes de IA que evitam bloqueios e atingem seus objetivos

A Bright Data é a plataforma líder de dados da web, fornecendo ferramentas preparadas para IA para descobrir, acessar, extrair e interagir com dados de qualquer site público.

Mais especificamente, ela oferece suporte a pipelines de agentes por meio de um conjunto abrangente de serviços e soluções. Essas ferramentas permitem que os agentes de IA pesquisem na web, coletem dados e interajam com sites em escala e sem serem bloqueados. Elas também se integram a uma ampla gama de estruturas de IA, incluindo opções conhecidas como LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Agno, OpenClaw e muitas outras.

Todas essas soluções são alimentadas por uma infraestrutura de nível empresarial e infinitamente escalável, apoiada por uma rede Proxy de mais de 150 milhões de IPs. A plataforma oferece 99,99% de taxa de sucesso e 99,99% de tempo de atividade. Além disso, a Bright Data fornece suporte técnico 24 horas por dia, 7 dias por semana, juntamente com documentação extensa e posts detalhados no blog para cada solução.

Juntos, isso torna possível construir poderosos agentes de IA e sistemas alimentados por IA para aquisição de conhecimento em tempo real. Vamos agora explorar como a Bright Data oferece suporte a cada estágio do pipeline de conhecimento agênico!

Descubra

A Bright Data apoia a etapa de descoberta de dados com:

• API SERP: fornece resultados de pesquisa em tempo real e em vários mecanismos, como Google, Bing, DuckDuckGo, Yandex e muitos outros. Dá aos agentes de IA a capacidade de encontrar fontes verificáveis e seguir URLs contextuais.
• API do arquivo da web: fornece acesso filtrado a um arquivo da web enorme e continuamente atualizado, abrangendo vários petabytes de dados. Oferece suporte à recuperação de HTML histórico, URLs de mídia e conteúdo multilíngue para pesquisas e fluxos de trabalho de IA.

Extração

A Bright Data sustenta a fase de extração de dados da web com:

• API Web Unlocker: contorna automaticamente bloqueios usando impressão digital baseada em IA, rotação de Proxy, novas tentativas, Resolução de CAPTCHA e renderização de JavaScript. Fornece dados da web pública de forma confiável em escala, em formato otimizado para LLM e a partir de qualquer página da web.
• API Crawl: automatiza o rastreamento completo do site a partir de um único URL. Descobre URLs, segue-os e extrai conteúdo estático e dinâmico em formatos limpos e prontos para IA, como JSON, Markdown ou HTML.

Executar

A Bright Data impulsiona a etapa de execução do agente com:

• Navegador de agente: um navegador baseado em nuvem e pronto para IA que permite que agentes autônomos naveguem em sites, cliquem, preencham formulários, gerenciem sessões e extraiam dados, enquanto lidam com CAPTCHAs, defesas anti-bot e dimensionamento automático.
• Web MCP: dá aos agentes de IA acesso a mais de 60 ferramentas para extração de dados, recuperação de feeds da web e interação com páginas em um navegador na nuvem. Oferece integrações rápidas e simplificadas com uma ampla lista de soluções de IA e vem com um nível gratuito.

Conclusão

Nesta postagem do blog, você aprendeu por que os sistemas de IA agênciosa estão ganhando espaço e como seus agentes de IA subjacentes podem estar prontos para produção, ser confiáveis e bem-sucedidos. Em particular, você viu a importância de fornecer acesso às ferramentas certas para dar suporte a um pipeline de conhecimento agêncioso.

Mas não se trata apenas das ferramentas que os agentes de IA podem usar. Trata-se também da infraestrutura subjacente que permite que essas ferramentas funcionem de forma valiosa e robusta. Nesse sentido, a Bright Data fornece uma arquitetura de nível empresarial para IA, oferecendo soluções que suportam todo o espectro de fluxos de trabalho agenticos.

Inscreva-se hoje mesmo na Bright Data e comece a integrar nossas ferramentas de dados da web prontas para agentes!