Agentes da IA: revelando o mistério

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O mundo da tecnologia está movimentado de empolgação com os agentes da IA. Grandes nomes como Sam Altman, do Openai, Satya Nadella, da Microsoft, e Marc Benioff, do Salesforce, estão nisso. Altman diz que os agentes "ingressarão na força de trabalho" este ano, enquanto Nadella acha que assumirá algum trabalho de conhecimento. Benioff quer que o Salesforce seja o melhor cão em mão -de -obra digital por meio de seus serviços "Agentic". Mas aqui está o problema: ninguém pode definir o que realmente é um agente de IA. Nos últimos anos, as empresas de tecnologia têm aumentado os "agentes" da IA ​​como a próxima grande novidade. Assim como a AI Chatbots como ChatGpt mudou como obtemos informações, esses agentes devem agitar a maneira como trabalhamos, de acordo com CEOs como Altman e Nadella. Parece promissor, certo? Bem, tudo depende do que você acha que é um "agente", e isso não é fácil de acertar. Termos como "Multimodal", "Agi" e "AI" em si já são bastante vagos, e agora "agente" e "Agentic" estão se juntando ao clube. Essa imprecisão é uma dor de cabeça para empresas como OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon e Google, que estão apostando em agentes. A versão de cada empresa de um agente é diferente, o que apenas confunde os clientes. Ryan Salva, diretor sênior do Google e ex -líder do Github Coupilot, está farto do termo "agentes". Ele disse ao TechCrunch: "Acho que nossa indústria usa o termo" agente "a ponto de ser quase absurdo. É uma das minhas irritações". Essa confusão não é nova. No ano passado, o ex -repórter do TechCrunch, Ron Miller, perguntou: "O que é um agente da IA?" A questão é que todos os agentes de construção de empresas fazem isso de maneira diferente. As coisas só ficaram mais confusas ultimamente. Nesta semana, o OpenAI descreveu os agentes como "sistemas automatizados que podem realizar tarefas independentemente em nome dos usuários" em uma postagem no blog. Mas então, em sua documentação do desenvolvedor, eles chamaram os agentes de "LLMs equipados com instruções e ferramentas". Leher Pathak, líder de marketing de produtos da API da Openai, acrescentou à confusão dizendo em 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 vêem agentes como "novos aplicativos" especializados para um "mundo da IA", enquanto os assistentes apenas ajudam em tarefas gerais, como a elaboração de e-mails. Antrópico, 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. O Salesforce fica ainda mais amplo, chamando os agentes de "um tipo de sistema que pode entender e responder às consultas dos clientes sem intervenção humana". Eles listam seis tipos diferentes, de "agentes reflexos simples" a "agentes baseados em utilidade". Então, por que toda a confusão? Bem, agentes, como a IA, são difíceis de fixar e sempre mudando. Openai, Google e Perplexity começaram a lançar o que eles chamam de seus primeiros agentes - operador da Openai, o Project Mariner do Google e o agente comercial da Perplexity - e eles estão em todo o lugar em termos do que podem fazer. Villars ricos da IDC ressalta que as empresas de tecnologia geralmente não se apegam a definições rigorosas. "Eles se preocupam mais com o que estão tentando realizar", disse ele ao TechCrunch, especialmente em mercados em movimento rápido. O marketing também é uma grande parte do problema, de acordo com Andrew Ng do Deeplearning.ai. Ele diz: "Os conceitos de AI 'agentes' e fluxos de trabalho 'agênticos' costumavam ter um significado técnico, mas há cerca de um ano, os profissionais de marketing e algumas grandes empresas conseguiram". Jim Rowan, da Deloitte, vê a falta de uma definição clara como uma chance e um desafio. Ele 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 oferecer, potencialmente complicando as metas e resultados do projeto. Por fim, enquanto a flexibilidade pode gerar soluções criativas, um entendimento mais padronizado ajudaria as empresas a navegar melhor no cenário do agente da IA ​​e maximizar seus investimentos". Infelizmente, se a maneira como o termo "AI" evoluiu é um guia, parece que não veremos uma única definição de "agente" em breve - ou talvez nunca.

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