Agentes da IA: revelando o mistério

O mundo da tecnologia está vibrando com entusiasmo por causa dos agentes de IA. Grandes nomes como Sam Altman da OpenAI, Satya Nadella da Microsoft e Marc Benioff da Salesforce estão totalmente envolvidos. Altman diz que os agentes vão "se juntar à força de trabalho" este ano, enquanto Nadella acredita que eles assumirão algumas tarefas de trabalho intelectual. Benioff quer que a Salesforce seja líder em trabalho digital por meio de seus serviços "agênticos".

Mas aqui está o problema: ninguém consegue definir exatamente o que é um agente de IA.

Nos últimos anos, as empresas de tecnologia têm promovido os agentes de IA como a próxima grande novidade. Assim como os chatbots de IA, como o ChatGPT, mudaram a forma como obtemos informações, esses agentes supostamente vão revolucionar a maneira como trabalhamos, segundo CEOs como Altman e Nadella.

Parece promissor, não é? Bem, tudo depende do que você considera um "agente", e isso não é fácil de definir. Termos como "multimodal", "AGI" e a própria "IA" já são bastante vagos, e agora "agente" e "agêntico" estão entrando para o clube.

Essa vagueza é uma dor de cabeça para empresas como OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon e Google, que estão apostando alto nos agentes. A versão de cada empresa para um agente é diferente, o que só confunde os clientes.

Ryan Salva, diretor sênior do Google e ex-líder do GitHub Copilot, está farto do termo "agentes". Ele disse à TechCrunch: "Acho que nossa indústria usa demais o termo 'agente' a ponto de ser quase sem sentido. É um dos meus maiores incômodos."

Essa confusão não é nova. No último ano, o ex-repórter da TechCrunch, Ron Miller, perguntou: "O que é um agente de IA?" O problema é que cada empresa que desenvolve agentes faz isso de maneira diferente.

As coisas só ficaram mais confusas ultimamente.

Esta semana, a OpenAI descreveu os agentes como "sistemas automatizados que podem realizar tarefas de forma independente em nome dos usuários" em um post de blog. Mas, na documentação para desenvolvedores, eles chamaram os agentes de "LLMs equipados com instruções e ferramentas". Leher Pathak, líder de marketing de produtos da API da OpenAI, aumentou a confusão ao dizer no X que "assistentes" e "agentes" são basicamente a mesma coisa.

Enquanto isso, a Microsoft tenta traçar uma linha entre agentes e assistentes de IA. Eles veem os agentes como "novos aplicativos" especializados para um "mundo movido a IA", enquanto os assistentes apenas ajudam com tarefas gerais, como redigir e-mails.

A Anthropic, outro laboratório de IA, admite que os agentes podem ser definidos de várias maneiras, desde sistemas totalmente autônomos até aqueles que seguem fluxos de trabalho predefinidos.

A Salesforce vai ainda mais longe, chamando os agentes de "um tipo de sistema que pode entender e responder a consultas de clientes sem intervenção humana". Eles listam seis tipos diferentes, de "agentes de reflexo simples" a "agentes baseados em utilidade".

Então, por que toda essa confusão?

Bem, os agentes, como a IA, são difíceis de definir e estão sempre mudando. OpenAI, Google e Perplexity começaram a lançar o que chamam de seus primeiros agentes — Operator da OpenAI, Project Mariner do Google e o agente de compras da Perplexity — e eles variam muito em termos do que podem fazer.

Rich Villars, da IDC, aponta que as empresas de tecnologia muitas vezes não se apegam a definições estritas. "Elas se preocupam mais com o que estão tentando alcançar", disse ele à TechCrunch, especialmente em mercados que se movem rapidamente.

O marketing também é uma grande parte do problema, segundo Andrew Ng, da DeepLearning.ai. Ele diz: "Os conceitos de 'agentes' de IA e fluxos de trabalho 'agênticos' costumavam ter um significado técnico, mas há cerca de um ano, os profissionais de marketing e algumas grandes empresas se apoderaram deles."

Jim Rowan, da Deloitte, vê a falta de uma definição clara como uma oportunidade e um desafio. Isso permite que as empresas adaptem os agentes às suas necessidades, mas também pode levar a "expectativas desalinhadas" e dificultar a medição do valor dos projetos de agentes.

"Sem uma definição padronizada, pelo menos dentro de uma organização, torna-se desafiador comparar o desempenho e garantir resultados consistentes", disse Rowan. "Isso pode resultar em interpretações variadas do que os agentes de IA devem entregar, potencialmente complicando os objetivos e resultados dos projetos. Em última análise, embora a flexibilidade possa impulsionar soluções criativas, um entendimento mais padronizado ajudaria as empresas a navegar melhor no cenário dos agentes de IA e maximizar seus investimentos."

Infelizmente, se a forma como o termo "IA" evoluiu serve de guia, parece que não veremos uma definição única de "agente" tão cedo — ou talvez nunca.