Modelos de AI aprimoram processamento de milhões de requisições

São Paulo — InkDesign News — A recente evolução em machine learning tem possibilitado o surgimento de agentes de IA mais eficazes, capazes de atuar em uma variedade de aplicações. São muitas as inovações, desde algoritmos mais eficientes até estratégias de validação em larga escala.

Arquitetura de modelo

Os novos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) têm sido projetados com capacidades específicas para atuação. Um exemplo é o Qwen 3, onde as novas características de comportamento agente foram um dos principais destaques. Essa evolução exige que os sistemas sejam configurados com guardrails, que garantam que os agentes atuem dentro de limites definidos.

“Os guardrails referem-se ao conceito de garantir que os LLMs atuem dentro de suas tarefas designadas, sigam instruções e não realizem ações inesperadas.”
(“LLM guardrails refers to the concept of ensuring LLMs act within their assigned tasks, adheres to instructions, and doesn’t perform unexpected actions.”)

— Autor, instituição

Treinamento e otimização

Para otimizar o desempenho, é crucial adotar práticas como guiding the agent durante a resolução de problemas. Isso implica decompor tarefas complexas em etapas mais simples. Por exemplo, se a tarefa for extrair dados de um conjunto de contratos, o ideal é segmentar em: coleta de informações, filtragem e apresentação.

“Você deve decompor o problema em múltiplas etapas.”
(“The proper solution: Decompose the problem into multiple steps.”)

— Autor, instituição

Além disso, um sistema robusto de validação de saída e a implementação de lógica de tentativa e erro são essenciais para o tratamento de falhas durante o processo. Isso garante que, caso ocorra um erro de coleta ou informação, o agente possa tentar novamente, mantendo a integridade e a eficiência do processo.

Resultados e métricas

Os resultados obtidos através da utilização de agentes bem estruturados têm demonstrado alta taxa de sucesso nas tarefas designadas. Indicadores como tempo gasto na coleta de dados e a precisão das informações são métricas que precisam ser monitoradas.

Um exemplo claro é a abordagem onde, ao lidar com 100 contratos, um agente que não segue um fluxo de trabalho pode falhar em apresentar as informações corretas. Isso reforça a importância de validações entre cada etapa do processo para garantir que as informações extraídas sejam completas e precisas.

“A validação de saída é crucial para assegurar a performance do agente.”
(“Your first approach should be to add retry logic.”)

— Autor, instituição

À medida que continuamos a explorar novas aplicações de IA, os passos seguintes envolvem a implementação prática dessas técnicas em cenários do mundo real, maximizando o potencial dos agentes de IA. Isso inclui o desenvolvimento de novas metodologias que permitam um desempenho otimizado em ambientes variados.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)