Lançamentos de AI: uma guia técnica para LLMs e modelos generativos

São Paulo — InkDesign News — A inteligência artificial (IA) tem avançado rapidamente, especialmente no uso de Large Language Models (LLMs) e deep learning, representando um novo patamar na criação de agentes autônomos que podem interagir com o mundo em tempo real.

Tecnologia e abordagem

Os sistemas de IA agentic utilizam um modelo de interação conhecido como ReAct (razão + ação), onde um LLM estabelece um loop dinâmico para cumprir objetivos. Um usuário pode solicitar que um LLM, por exemplo, reserve uma mesa em um restaurante próximo a um cinema. O LLM chama ferramentas como bancos de dados para encontrar informações, enquanto um mecanismo de memória curta armazena dados relevantes e uma memória de longo prazo retém preferências do usuário entre as sessões. O processo também inclui uma estrutura de autorização para gerenciar permissões de acesso a recursos externos.

“Um agente LLM executa ferramentas em um loop para alcançar um objetivo”
(“An LLM agent runs tools in a loop to achieve a goal.”)

— Scott Williston, Programador

Aplicação e desempenho

As aplicações práticas vão desde agendamentos até a automação de tarefas. No entanto, a eficiência de um agente depende de sua infraestrutura, que geralmente funciona em nuvem. Enquanto desenvolvedores têm utilizado contêineres e máquinas virtuais para isolar códigos, a introdução de microVMs, como as oferecidas pelo Amazon Web Services, possibilita uma execução mais leve e segura, essencial para que os agentes operem em ambientes compartilhados sem comprometer a proteção dos dados.

Métricas de desempenho são fundamentais, abrangendo a velocidade de resposta e a precisão nas interações. A combinação de memória curta, que evita sobrecarregar o LLM com informações irrelevantes, com a memória de longo prazo, que armazena contextos de sessões anteriores, melhora a experiência do usuário.

Impacto e mercado

O potencial econômico desses sistemas é significativo. Com a crescente adoção de IA em diversos setores, há uma demanda por desenvolvedores capacitados em criar e manter esses agentes. A escalabilidade dos modelos permite que empresas de diferentes tamanhos integrem essas tecnologias sem grandes investimentos iniciais. No entanto, as limitações da IA ainda são uma preocupação, incluindo desafios éticos referentes à privacidade e segurança dos dados dos usuários.

As empresas que buscam integrar esses sistemas de IA precisam considerar as implicações de sua adoção, bem como os próximos passos para desenvolvê-los de forma responsável, priorizando a segurança e a transparência nas interações.

Fonte: (VentureBeat – AI)