As tecnologias de Inteligência Artificial (IA) estão evoluindo rapidamente, revolucionando vários setores e departamentos.
O mercado global de IA está projetado para atingir US$ 1.811,8 bilhões— expandindo a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 37,3%. Essa estatística mostra o rápido avanço e a crescente adoção de tecnologias de IA, e uma dessas tecnologias da nova era são os agentes GPT.
Você com certeza já deve ter ouvido falar e usado ferramentas como o ChatGPT, que executa apenas uma tarefa por vez – recebendo entrada para uma consulta e retornando uma saída para a mesma.
Mas os Agentes GPT trabalham além disso, pensam além disso e geram respostas semelhantes às humanas usando algoritmos avançados. Também conhecidos como agentes autônomos, os Agentes GPT respondem a consultas, estados e eventos independentes da consulta original feita pelo usuário, gerando as respostas até responder à pergunta feita e satisfazer a intenção de consulta do usuário.
Se isso foi muito difícil de entender, não se preocupe.
Vamos nos aprofundar mais na compreensão do que são os Agentes GPT com exemplos, como eles funcionam, seus benefícios e casos de uso e o escopo futuro dessa tecnologia avançada de IA.
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O que são Agentes GPT?
Antes de entender os Agentes GPT coletivamente, vamos primeiro detalhar os termos e ver o que GPT e agentes significam separadamente.
GPT, ou transformador pré-treinado generativo, é um modelo central de aprendizado profundo e aprendizado de máquina (ML) que alimenta modelos de linguagem grande (LLMs) como ChatGPT e é treinado em grandes conjuntos de dados para gerar respostas humanas para um determinado prompt.
Um agente é uma grande configuração de modelo de linguagem que opera e continua executando iterativamente para concluir a tarefa definida. Eles compreendem fluxos de trabalho complexos em que o LLM fala consigo mesmo sem interrupção humana, tornando-o diferente daqueles usados no ChatGPT, onde você obtém uma única resposta para uma pergunta feita.
Assim, considerando as duas interpretações acima, podemos definir os agentes GPT como programas alimentados por IA que, quando recebem uma tarefa específica, podem criar, concluir, priorizar e repriorizar tarefas por meio de instruções autodirigidas em um loop – produzindo ações a cada iteração para atingir o objetivo final.
Como os agentes GPT são treinados em dados vastos, eles podem entender facilmente o contexto e aprender os padrões e nuances de linguagem, fazendo com que gerem respostas relevantes e coerentes. Com a tecnologia de aprendizado profundo subjacente, os agentes GPT podem imitar de perto o comportamento e a conversa humanos, tornando-os extremamente úteis para atendimento e suporte ao cliente, assistência virtual e automação e criação de conteúdo.
Significado dos Agentes GPT na PNL
Os Agentes GPT impactam significativamente o Processamento de Linguagem Natural (NLP) devido à sua capacidade de gerar saída semelhante à humana e desempenho de ponta para várias tarefas, incluindo conclusão de texto, tradução de idiomas, análise de sentimento, resposta a perguntas e muito mais.
Devido à sua versatilidade e capacidade de gerar texto semelhante ao humano, os agentes GPT contribuem principalmente para a geração de conteúdo, chatbots e assistência virtual e escrita criativa – entendendo o contexto e gerando prompts relevantes, que são valiosos no NLP.
Além disso, os agentes GPT também desempenham um grande papel na tradução e aplicações multilíngues em NLP. Os agentes GPT são normalmente ajustados para tradução, permitindo a comunicação entre idiomas.
Além disso, os agentes da GPT também podem enfrentar os desafios da PNL, incluindo preconceito e discriminação, para permitir a inclusão e criar um impacto ético e social melhor.
Portanto, devido à eficácia de modelos de linguagem pré-treinados em larga escala que melhoram a geração e a automação de conteúdo, transferem o aprendizado e promovem a pesquisa e o desenvolvimento, os agentes GPT tornaram-se uma pedra angular para a PNL moderna.
Como funcionam os agentes GPT?
Agentes GPT ou agentes autônomos usam a arquitetura do transformador para lidar com dados sequenciais e entender e gerar texto de saída semelhante ao humano com base na entrada recebida.
Em palavras simples, os agentes GPT entendem e analisam o objetivo principal e criam tarefas sequenciais para completá-las uma a uma e atingir o objetivo final.
No entanto, além disso, os agentes GPT também compreendem uma série de outras habilidades que os permitem concluir qualquer tarefa digital que um ser humano seja capaz, incluindo:
- Acesso para navegar na internet e usar plugins e aplicativos
- Acessando a memória de curto e longo prazo
- Acesso a formas de pagamento como cartão de crédito
- Acessando grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT para responder, analisar, resumir ou fornecer uma opinião.
Esses agentes GPT funcionam de maneiras diferentes. Enquanto alguns operam nos bastidores – sem que o usuário esteja ciente do que está acontecendo em retrospectiva, alguns agentes autônomos são visíveis, permitindo que os usuários visualizem e acompanhem cada etapa e o processo por trás da IA.
Um conjunto de dados bom o suficiente que atua como base de conhecimento, memória, técnicas como aprendizado por reforço e tomada de decisão é a base do trabalho por trás de um agente GPT.
Aqui está uma representação da estrutura que um agente GPT segue com o detalhamento passo a passo de cada estágio.
Fonte: topapps.ai
- O usuário fornece uma tarefa ou um objetivo para um agente GPT.
- A tarefa então vai para a fila de tarefas, que passa o objetivo para o ‘Agente de Execução’.
- A partir do Agente de Execução, a tarefa vai para a ‘Memória’ e aí fica armazenada.
- Em seguida, adiciona contexto ao objetivo, aprendendo com sua base de conhecimento, que é então enviada ao Agente de Execução e repassada ao ‘Agente de Criação de Tarefas’.
- Levando em consideração o objetivo e o contexto, o Task Creative Agent agora cria novas tarefas e as envia para a Fila de Tarefas.
- As tarefas vão para o ‘Agente de Priorização de Tarefas’, que prioriza as tarefas.
- Uma vez que as tarefas são priorizadas, o Agente de Priorização de Tarefas envia a lista de tarefas limpas para a Fila de Tarefas, e o processo continua até que o objetivo seja alcançado e o usuário obtenha uma resposta para a pergunta feita.
Assim, os agentes GPT demonstram o poder dos LLMs com IA para criar autonomamente novas tarefas, priorizar tarefas e repriorizá-las novamente até que o objetivo seja alcançado, mostrando a natureza adaptável dos grandes modelos de linguagem com IA.
Embora isso tenha explicado o funcionamento técnico do modelo de linguagem grande, vejamos um exemplo para uma compreensão melhor e mais clara de como funciona um agente GPT.
Vamos considerar um agente GPT ao qual damos um prompt: “Encontre os últimos avanços em IA e escreva um resumo sobre isso”.
- A primeira etapa óbvia é fornecer um prompt relevante ao agente GPT.
- O agente GPT lê e tenta entender o objetivo por meio do GPT-4 do OpenAI e cria tarefas para concluir a meta.
- Por exemplo, a primeira tarefa que o agente pode criar é “Pesquisar no Google os últimos avanços em IA”.
- O agente pesquisa no Google sobre os avanços mais recentes no campo da IA, encontra uma lista dos principais artigos e exibe a lista dos links, concluindo a primeira tarefa.
- No entanto, este não é o objetivo final e não atende ao objetivo principal. Assim, o agente GPT analisa novamente o objetivo: encontrar os últimos avanços da IA e depois escrever um breve resumo sobre isso. Com base nesse entendimento e na conclusão da primeira tarefa, o agente GPT apresenta seu próximo conjunto de tarefas.
- Por exemplo, ele pode apresentar tarefas como 1. Escreva um resumo da pesquisa realizada, 2. Leia o conteúdo dos principais links 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, em seguida, escrever o resumo. Assim, com base nesse entendimento, o agente prioriza as tarefas para 1. Ler o conteúdo dos principais links 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 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.
Portanto, este é o fluxo de trabalho simples do agente GPT com um exemplo simples.
Casos de uso de agentes GPT
Antes de entrar nos benefícios, vamos ver os diferentes casos de uso dos Agentes GPT.
- Assistência pessoal/acesso à web: você pode usar agentes autônomos para realizar várias tarefas em sequência, incluindo pesquisar na web para procurar links/respostas a consultas, gerenciar finanças e calendários, reservar viagens ou outros eventos e monitorar o bem-estar e atividades saudáveis .
- Geração de conteúdo: os agentes GPT podem gerar conteúdo de alta qualidade, como blogs de formato longo, cópias de marketing e postagens de mídia social, economizando tempo para criadores e profissionais de marketing de conteúdo.
- Jogos interativos: os agentes GPT também podem ser amplamente usados para lidar com jogos interativos, como desenvolver personagens de IA adaptáveis, criar NCPs interativos e de inteligência e oferecer interação contextualizada no jogo aos jogadores.
- Suporte ao cliente: os agentes GPT podem lidar com consultas de suporte ao cliente com eficiência por meio de chatbots, fornecendo suporte em sites, aplicativos e plataformas de mensagens. Eles respondem às perguntas dos clientes sobre transações anteriores, pagamentos ou perguntas sobre os produtos ou serviços do site.
- Gestão financeira: os agentes GPT também oferecem assistência financeira, como consultoria financeira pesquisada, detecção automática de fraudes e avaliação de riscos, avaliações de cartão de crédito, gerenciamento de conformidade, relatórios, etc.
Esses são apenas alguns casos de uso de agentes GPT, mas seus casos de uso se estendem a uma ampla gama de outras finalidades, 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 revolucionando as operações comerciais. Aqui estão os benefícios cruciais dos agentes GPT:
- Eficiência aprimorada: ao automatizar tarefas redundantes, como pesquisa de produtos, criar um esboço de artigo ou lidar com o suporte ao cliente, os agentes GPT podem simplificar várias tarefas sequenciais, aprimorando a produtividade geral e a eficiência dos negócios.
- Tomada de decisão aprimorada: como os agentes GPT são treinados em grandes conjuntos de dados, eles fornecem informações valiosas para as empresas, aproveitando os recursos de ML e a análise de dados, permitindo que tomem decisões mais bem informadas.
- Vantagem competitiva: ao gerar informações importantes e automatizar fluxos de trabalho, os agentes da GPT podem ajudar as empresas a se manterem à frente e vencer o mercado competitivo.
- Escalabilidade: os agentes GPT podem facilmente se adaptar e evoluir de acordo com as necessidades e requisitos de mudança de uma empresa à medida que seus processos se tornam mais complexos, tornando-os soluções escaláveis e altamente versáteis.
- Eficiência de custo: os agentes GPT ajudam as empresas a reduzir os custos operacionais e de mão de obra automatizando processos, identificando áreas de melhoria e melhorando a alocação de recursos.
- Resolução de problemas complexos: a capacidade dos agentes GPT de relembrar ações e experiências passadas e processar um enorme conjunto de dados o torna uma solução ideal para resolver problemas complexos em mãos.
Agora, exploraremos as limitações dos agentes GPT.
Limitações dos Agentes GPT
Os agentes GPT também vêm com uma quantidade significativa de desvantagens e limitações, incluindo:
- Preocupações com a segurança: muitos agentes GPT criados nos modos de fundação LLM não possuem ferramentas integradas ou proteções necessárias para garantir a segurança e a integridade dos dados, tornando a segurança uma grande preocupação ao usar agentes GPT.
- Preocupações de segurança: quando usamos agentes GPT para controles de tráfego e veículos autônomos, sempre há uma preocupação de segurança, como ferimentos leves ou graves devido a controles humanos limitados e sensores adicionais.
- Possibilidades de IA desonestas: uma das maiores preocupações dos agentes GPT é que eles estão sendo usados e treinados para fins maliciosos e são desonestos do que a intenção de treinamento original, tornando difícil retomar o controle.
- Viés e preocupações éticas: os agentes GPT podem fornecer resultados inadequados e tendenciosos devido ao viés herdado em seus dados de treinamento. Portanto, mitigar diferenças e vieses éticos e garantir a justiça é um grande desafio que as empresas enfrentam, especialmente quando os conjuntos de dados de treinamento contêm vieses.
- Falta de manipulação de multimídia: os agentes GPT são projetados principalmente para trabalhar com dados e entradas de texto, limitando 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 do agente GPT também é importante para utilizá-lo com responsabilidade, segurança e ética.
Várias ferramentas de agentes GPT estão disponíveis, incluindo Agent GPT e Auto GPT, demonstrando o uso real de agentes GPT.
#1. Agente GPT
Agente GPT é uma ferramenta de IA de código aberto versátil e poderosa para configurar, criar e implantar agentes de IA autônomos sem entrada contínua do usuário. Você simplesmente precisa especificar seu objetivo, e o Agent GPT, baseado na arquitetura GPT 3.5, faz o resto.
Ele gera texto de alta qualidade em tempo real ao encadear vários LLMs, permitindo que cada agente implantado relembre tarefas e experiências anteriores.
Isso faz com que o Agente GPT aprenda com suas próprias experiências anteriores e produza resultados muito melhores e mais precisos com o 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 atender ao objetivo final do usuário.
Criado por Toran Bruce Richards, o Auto-GPT está disponível publicamente no GitHub e em breve estará disponível no aplicativo GUI/web. Ele pode interagir perfeitamente com aplicativos, software e serviços locais e online, como processadores de texto e navegadores da 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, gerenciado de forma independente e baseado no GitHub, inspirado no desenvolvimento cognitivo humano.
Este sistema de gerenciamento de tarefas baseado em IA usa OpenAI e bancos de dados vetoriais, como Weaviate e Chroma, para criar, priorizar e executar tarefas. Ele se concentra no aprendizado de idiomas, no aprendizado por reforço e no desenvolvimento cognitivo para aprender e executar tarefas complexas.
#4. SuperAGI
SuperAGI é uma estrutura de IA autônoma que ajuda você a desenvolver e implantar 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 seus processos de negócios e criar aplicativos autônomos.
O SuperAGI também fornece modelos para construir e criar aplicativos de software simples usando metas e instruções específicas. Outros recursos cruciais incluem armazenamento de memória do agente, gerenciador de recursos, telemetria de desempenho, bancos de dados vetoriais múltiplos e heurística de detecção de loop.
Como será o futuro dos agentes GPT?
Atualmente, os agentes GPT estão em seu estágio inicial de experimentação, desenvolvimento, falha e sucesso, onde pesquisadores e desenvolvedores estão tentando coisas novas e casos de uso para incorporar agentes autônomos nos fluxos de trabalho de negócios.
Embora nenhum produto comercializado usando agentes GPT tenha sido lançado ainda, pois ainda está em fase de desenvolvimento, isso mudará em breve. Prevê-se que os agentes GPT apareçam em todos os setores, automatizando processos como pesquisa e análise de dados, educação e aprendizado, saúde e medicamentos e indústria automobilística.
No entanto, com o desenvolvimento e os avanços tecnológicos dos agentes autônomos do GPT, garantir viés ético, transparência, responsabilidade e prestação de contas será crucial e um grande desafio a ser superado.
Será divertido e empolgante ver o que os agentes GPT têm no futuro e como eles transformarão os processos e fluxos de trabalho de negócios diários.
Em seguida, confira ChatGPT com VS Code: o primeiro passo para a codificação sem esforço.