As inovações em Inteligência Artificial (IA) estão a transformar rapidamente diversos setores e departamentos.
Projeções indicam que o mercado global de IA alcançará US$ 1.811,8 bilhões, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 37,3%. Este rápido progresso e adoção das tecnologias de IA incluem os agentes GPT, que representam uma nova era.
Certamente já ouviu falar e talvez até utilize ferramentas como o ChatGPT, que opera de forma sequencial: recebe um pedido e entrega uma resposta.
Os agentes GPT, também conhecidos como agentes autônomos, elevam essa capacidade, oferecendo respostas similares às humanas através de algoritmos avançados. Eles respondem a consultas, estados e eventos independentemente do pedido original do utilizador, gerando respostas até que a pergunta seja totalmente respondida e a intenção da consulta seja satisfeita.
Se esta explicação pareceu complexa, não se preocupe.
Vamos explorar mais a fundo o conceito dos agentes GPT, com exemplos, o seu funcionamento, benefícios, aplicações e o futuro desta avançada tecnologia de IA.
O que são Agentes GPT?
Antes de compreendermos o conceito dos agentes GPT como um todo, vamos analisar os termos separadamente para entender o significado de GPT e agentes.
GPT, ou transformador pré-treinado generativo, é um modelo essencial de aprendizagem profunda e aprendizagem de máquina (ML). Este modelo alimenta grandes modelos de linguagem (LLMs) como o ChatGPT e é treinado usando extensos conjuntos de dados para gerar respostas com semelhança humana a partir de um determinado pedido.
Um agente, neste contexto, é uma configuração de modelo de linguagem robusta, capaz de operar e executar ações iterativamente para concluir uma tarefa. Diferentemente do ChatGPT, onde se obtém uma única resposta para um pedido, os agentes compreendem fluxos de trabalho complexos, onde o LLM interage consigo mesmo sem necessidade de intervenção humana.
Portanto, considerando essas duas interpretações, podemos definir agentes GPT como programas alimentados por IA. Ao receberem uma tarefa específica, eles conseguem criar, concluir, priorizar e reordenar tarefas através de instruções autodirigidas em um ciclo, produzindo ações em cada iteração até atingirem o objetivo final.
Graças ao treino com grandes volumes de dados, os agentes GPT compreendem facilmente o contexto e aprendem padrões e nuances de linguagem, o que lhes permite gerar respostas coerentes e relevantes. A tecnologia de aprendizagem profunda subjacente permite que os agentes GPT imitem o comportamento e a conversação humana, tornando-os extremamente úteis para apoio ao cliente, assistência virtual, automação e criação de conteúdo.
Importância dos Agentes GPT no PLN
Os agentes GPT têm um impacto significativo no Processamento de Linguagem Natural (PLN), dada a sua capacidade de gerar resultados semelhantes aos humanos e o seu desempenho de ponta em diversas tarefas. Isso inclui conclusão de texto, tradução de idiomas, análise de sentimento, respostas a perguntas e muito mais.
Devido à sua versatilidade e capacidade de gerar texto com semelhança humana, os agentes GPT são uma mais valia na geração de conteúdo, chatbots, assistência virtual e escrita criativa, pois conseguem compreender o contexto e gerar respostas relevantes, o que é crucial no PLN.
Os agentes GPT também têm um papel importante na tradução e aplicações multilinguísticas no PLN. Normalmente, eles são ajustados para tradução, permitindo a comunicação entre idiomas.
Além disso, os agentes GPT podem abordar desafios no PLN, como preconceito e discriminação, promovendo a inclusão e um impacto ético e social positivo.
Consequentemente, devido à eficácia dos modelos de linguagem pré-treinados em larga escala, que melhoram a geração e automação de conteúdo, promovem a transferência de aprendizagem e impulsionam a pesquisa e desenvolvimento, os agentes GPT se tornaram fundamentais no PLN moderno.
Como Funcionam os Agentes GPT?
Os agentes GPT, ou agentes autônomos, utilizam a arquitetura do transformador para processar dados sequenciais. Eles são capazes de compreender e gerar texto com semelhança humana com base nas informações recebidas.
Em termos simples, os agentes GPT compreendem e analisam o objetivo principal e criam tarefas sequenciais para cumpri-las gradualmente, alcançando o objetivo final.
Além disso, os agentes GPT demonstram um conjunto de outras habilidades que os capacitam a executar qualquer tarefa digital realizada por um ser humano, incluindo:
- Acesso à internet e utilização de plugins e aplicações.
- Acesso à memória de curto e longo prazo.
- Acesso a métodos de pagamento, como cartões de crédito.
- Acesso a grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT para responder, analisar, resumir ou fornecer opiniões.
O funcionamento dos agentes GPT varia. Alguns operam em segundo plano, sem que o utilizador esteja ciente das suas ações, enquanto outros são mais visíveis, permitindo que os utilizadores acompanhem cada etapa do processo de IA.
Um conjunto de dados de qualidade, que serve como base de conhecimento, memória, técnicas como aprendizagem por reforço e tomada de decisão, são os alicerces do funcionamento de um agente GPT.
A seguir, apresentamos uma representação da estrutura que um agente GPT segue, com um detalhamento de cada etapa:
Fonte: topapps.ai
- O utilizador fornece uma tarefa ou objetivo ao agente GPT.
- A tarefa é encaminhada para uma fila de tarefas, que por sua vez encaminha o objetivo para o ‘Agente de Execução’.
- Do Agente de Execução, a tarefa é enviada para a ‘Memória’, onde é armazenada.
- Em seguida, o contexto é adicionado ao objetivo, através do aprendizado com sua base de conhecimento. Esta informação é então enviada de volta para o Agente de Execução e depois para o ‘Agente de Criação de Tarefas’.
- Considerando o objetivo e o contexto, o Agente de Criação de Tarefas gera novas tarefas e as envia para a Fila de Tarefas.
- As tarefas são encaminhadas para o ‘Agente de Priorização de Tarefas’, que as organiza por ordem de prioridade.
- Após a priorização, o Agente de Priorização de Tarefas envia a lista organizada de tarefas para a Fila de Tarefas, e o processo continua até que o objetivo seja atingido e o utilizador obtenha uma resposta para a sua pergunta.
Assim, os agentes GPT demonstram o poder dos LLMs com IA, capazes de criar, priorizar e repriorizar tarefas de forma autônoma até que o objetivo seja alcançado, evidenciando a natureza adaptável dos grandes modelos de linguagem com IA.
Após esta explicação do funcionamento técnico do modelo de linguagem, vamos analisar um exemplo para uma compreensão mais clara e aprofundada do funcionamento de um agente GPT.
Consideremos um agente GPT ao qual fornecemos o seguinte pedido: “Encontre os últimos avanços em IA e escreva um resumo sobre eles”.
- O primeiro passo é fornecer um pedido relevante ao agente GPT.
- O agente GPT lê e tenta compreender o objetivo através do GPT-4 da OpenAI e cria tarefas para alcançar o objetivo.
- Por exemplo, a primeira tarefa que o agente pode criar é “Pesquisar no Google os últimos avanços em IA”.
- O agente pesquisa no Google os avanços mais recentes em IA, encontra uma lista dos principais artigos e exibe uma lista de links, concluindo a primeira tarefa.
- No entanto, este não é o objetivo final e não cumpre o objetivo principal. Assim, o agente GPT volta a analisar o objetivo: encontrar os últimos avanços em IA e depois escrever um breve resumo sobre eles. Com base nessa compreensão e na conclusão da primeira tarefa, o agente GPT apresenta seu próximo conjunto de tarefas.
- Por exemplo, ele pode apresentar tarefas como 1. Escrever um resumo da pesquisa realizada, 2. Ler o conteúdo dos links principais para encontrar os avanços mais recentes em IA.
- Antes de prosseguir, o agente GPT percebe que não deve escrever um resumo, mas sim ler o conteúdo e depois escrever o resumo. Com base nessa compreensão, o agente prioriza as tarefas para 1. Ler o conteúdo dos links principais para encontrar os últimos avanços em IA e 2. Escrever um resumo da pesquisa realizada.
- O agente GPT lê o conteúdo do artigo e, em seguida, retorna à fila de tarefas para verificar a sua próxima tarefa: escrever um breve resumo.
- O agente então escreve o resumo e o envia como saída final, satisfazendo a intenção e atingindo o objetivo final.
Este é, portanto, o fluxo de trabalho de um agente GPT, exemplificado de forma simples.
Casos de Uso dos Agentes GPT
Antes de explorarmos os benefícios, vamos analisar os diferentes casos de uso dos agentes GPT.
- Assistência pessoal/acesso à web: Agentes autônomos podem ser usados para realizar diversas tarefas sequenciais, como pesquisas na web para encontrar links/respostas a perguntas, gestão financeira e calendários, reserva de viagens ou outros eventos, e monitoramento de bem-estar e atividades saudáveis.
- Geração de conteúdo: Os agentes GPT podem gerar conteúdo de qualidade, como artigos de blog, materiais de marketing e publicações em redes sociais, poupando tempo de criadores e profissionais de marketing de conteúdo.
- Jogos interativos: Os agentes GPT também podem ser utilizados para gerenciar jogos interativos, desenvolvendo personagens de IA adaptáveis, criando NCPs interativos e inteligentes e oferecendo interação contextualizada no jogo para os jogadores.
- Apoio ao cliente: Os agentes GPT podem lidar eficientemente com consultas de apoio ao cliente através de chatbots, oferecendo suporte em websites, aplicações e plataformas de mensagens. Eles respondem a perguntas de clientes sobre transações anteriores, pagamentos ou perguntas sobre produtos ou serviços.
- Gestão financeira: Os agentes GPT oferecem assistência financeira, como aconselhamento financeiro baseado em pesquisa, deteção automática de fraudes e avaliação de riscos, avaliações de cartões de crédito, gestão de conformidade e relatórios, entre outros.
Estes são apenas alguns exemplos de uso dos agentes GPT, mas as suas aplicações se estendem a uma variedade de outros fins, incluindo análise preditiva, narrativa interativa, pesquisa e análise de dados, saúde e aplicações médicas e muito mais.
Benefícios dos Agentes GPT
Os agentes GPT estão a revolucionar as operações empresariais. Seguem-se alguns dos principais benefícios dos agentes GPT:
- Eficiência melhorada: Ao automatizar tarefas repetitivas, como pesquisa de produtos, criação de resumos de artigos ou gestão de apoio ao cliente, os agentes GPT conseguem simplificar diversas tarefas sequenciais, aumentando a produtividade geral e a eficiência das empresas.
- Tomada de decisão melhorada: Como os agentes GPT são treinados em grandes conjuntos de dados, eles fornecem informações valiosas para as empresas, aproveitando as capacidades de ML e análise de dados, o que lhes permite tomar decisões mais informadas.
- Vantagem competitiva: Ao gerar informações importantes e automatizar fluxos de trabalho, os agentes GPT podem ajudar as empresas a manterem-se competitivas no mercado.
- Escalabilidade: Os agentes GPT conseguem adaptar-se e evoluir de acordo com as necessidades e os requisitos em constante mudança das empresas, à medida que os seus processos se tornam mais complexos, o que os torna soluções escaláveis e versáteis.
- Eficiência de custos: Os agentes GPT ajudam as empresas a reduzir os custos operacionais e de mão de obra, através da automatização de processos, identificação de áreas de melhoria e melhor alocação de recursos.
- Resolução de problemas complexos: A capacidade dos agentes GPT de recordar ações e experiências passadas e processar um enorme conjunto de dados faz com que sejam uma solução ideal para a resolução de problemas complexos.
Vamos explorar agora as limitações dos agentes GPT.
Limitações dos Agentes GPT
Os agentes GPT também apresentam uma série de desvantagens e limitações, incluindo:
- Preocupações de segurança: Muitos agentes GPT desenvolvidos em modelos LLM não possuem ferramentas integradas ou as proteções necessárias para garantir a segurança e integridade dos dados. A segurança é uma grande preocupação quando se usam agentes GPT.
- Preocupações com a segurança: Quando usamos agentes GPT em controles de tráfego ou veículos autônomos, existe sempre uma preocupação com a segurança, devido a lesões leves ou graves que podem ocorrer pela limitação dos controles humanos e sensores adicionais.
- Possibilidades de IA maliciosas: Uma das maiores preocupações com os agentes GPT é que eles sejam usados e treinados para fins maliciosos, desviando-se da intenção original de treinamento e tornando difícil retomar o controle.
- Preconceito e preocupações éticas: Os agentes GPT podem produzir resultados inadequados e tendenciosos devido aos preconceitos presentes nos seus dados de treino. Assim, mitigar diferenças e preconceitos éticos e garantir a equidade é um grande desafio para as empresas, especialmente quando os conjuntos de dados de treino contêm preconceitos.
- Falta de manipulação de multimídia: Os agentes GPT são projetados principalmente para trabalhar com dados e texto, limitando a sua capacidade de trabalhar com multimídia e lidar com dados multimodais, como áudio, imagens e vídeo, sem a necessidade de modelos especializados adicionais.
Conhecer as limitações dos agentes GPT é essencial para uma utilização responsável, segura e ética.
Estão disponíveis várias ferramentas de agentes GPT, incluindo Agent GPT e Auto GPT, o que demonstra a aplicação prática dos agentes GPT.
#1. Agente GPT
Agente GPT é uma ferramenta de IA de código aberto, versátil e poderosa, para configurar, criar e implementar agentes de IA autônomos sem necessidade de intervenção contínua do utilizador. Basta especificar o seu objetivo e o Agent GPT, baseado na arquitetura GPT 3.5, faz o resto.
Esta ferramenta gera texto de alta qualidade em tempo real através da conexão de vários LLMs, permitindo que cada agente implantado recorde tarefas e experiências anteriores.
Isto permite que o Agent GPT aprenda com as suas experiências passadas e produza resultados cada vez melhores e mais precisos ao longo do tempo.
#2. Auto-GPT
Auto-GPT é um agente autônomo de código aberto, baseado no modelo GPT-4 da OpenAI, que conclui tarefas de forma autônoma para alcançar o objetivo final do utilizador.
Criado por Toran Bruce Richards, o Auto-GPT está disponível publicamente no GitHub e estará em breve disponível na aplicação GUI/web. Interage perfeitamente com aplicações, software e serviços locais e online, como processadores de texto e navegadores web, para concluir uma determinada tarefa.
Saiba mais sobre como instalar o Auto-GPT através deste guia simples e passo a passo.
#3. BabyAGI
BabyAGI é um script Python de código aberto, gerido de forma independente e baseado no GitHub, inspirado no desenvolvimento cognitivo humano.
Este sistema de gestão de tarefas baseado em IA utiliza bases de dados vetoriais, como Weaviate e Chroma, para criar, priorizar e executar tarefas. Este sistema centra-se na aprendizagem de idiomas, aprendizagem por reforço e desenvolvimento cognitivo para aprender e executar tarefas complexas.
#4. SuperAGI
SuperAGI é uma estrutura de IA autônoma que o ajuda a desenvolver e implementar agentes GPT autônomos de forma rápida, fácil e confiável.
Milhares de empresas, incluindo gigantes como Amazon, Microsoft, Google, Tesla e IBM, confiam e usam o SuperAGI para automatizar os seus processos de negócios e criar aplicações autônomas.
O SuperAGI também oferece modelos para construir e criar aplicações de software simples através de objetivos e instruções específicas. Outras funcionalidades importantes incluem o armazenamento de memória do agente, gestão de recursos, telemetria de desempenho, múltiplas bases de dados vetoriais e heurística de deteção de loops.
Como será o futuro dos agentes GPT?
Atualmente, os agentes GPT estão em fase inicial de experimentação, desenvolvimento, falha e sucesso. Pesquisadores e desenvolvedores estão a explorar novas ideias e casos de uso para incorporar agentes autônomos nos fluxos de trabalho das empresas.
Embora ainda não tenha sido lançado nenhum produto comercial com agentes GPT, porque ainda estão em fase de desenvolvimento, esta realidade deverá mudar em breve. Prevê-se que os agentes GPT apareçam em todos os setores, automatizando processos como pesquisa e análise de dados, educação e aprendizagem, saúde e medicamentos e indústria automobilística.
No entanto, com o desenvolvimento e os avanços tecnológicos dos agentes autônomos GPT, garantir a imparcialidade ética, transparência, responsabilidade e prestação de contas será crucial e um grande desafio a superar.
Será interessante e estimulante observar o que os agentes GPT nos reservam no futuro e como eles irão transformar os processos e fluxos de trabalho diários das empresas.
Para finalizar, descubra o ChatGPT com VS Code: o primeiro passo para uma programação fácil.