A Salesforce Lança Estrutura de Agente de IA de 5 Níveis, Desmistificando o Hype

Toda vez que um comunicado de imprensa sobre agentes de IA chega à minha caixa de entrada, não consigo evitar sentir um pouco de desconforto. Não é tão ruim quanto a tontura que sinto quando alguém tenta me convencer sobre "codificação de vibe", nem é a sensação constrangedora que tenho quando um representante de RP usa a palavra "convo" para pedir uma entrevista. Ainda assim, o entusiasmo em torno dos agentes de IA me deixa cético. Eles são frequentemente exagerados, mal definidos, potencialmente arriscados e suas capacidades são bastante limitadas. Alguns até sugerem que eles poderiam significar o fim da vida como a conhecemos.

Apesar das minhas reservas, os agentes de IA estão em alta. A Microsoft recentemente fez uma série de anúncios promovendo o uso de agentes de IA não apenas para empresas, mas para todos os usuários do Windows. O Google seguiu o exemplo esta semana, integrando agentes de IA em várias aplicações, incluindo ferramentas de codificação. É como deixar a raposa vigiar o galinheiro, não é?

Minha maior preocupação é que as promessas feitas sobre os agentes de IA frequentemente não correspondem às suas limitações, especialmente quando se trata de como eles interagem em diferentes ecossistemas. É uma mistura caótica de promoção de IA e inovação por aí, mas a Salesforce traz uma dose refrescante de sanidade para a conversa.

A Salesforce introduziu o Modelo de Maturidade Agentic, um framework que delineia estágios-chave de adoção e capacidades dos agentes de IA. Este modelo fornece uma linguagem comum para avaliar a enxurrada de ofertas de agentes de vários fornecedores. Shibani Ahuja, vice-presidente sênior de Estratégia de TI Empresarial na Salesforce, enfatiza que, embora os agentes possam ser implementados rapidamente, escalá-los de forma eficaz requer uma abordagem pensada e faseada. "Compreender a progressão das capacidades dos agentes de IA é crucial para o sucesso a longo prazo", diz ela, "e este framework oferece um roteiro claro para ajudar as organizações a alcançar níveis mais altos de maturidade em IA."

Há uma lacuna significativa entre a percepção do público sobre os agentes de IA e o que é realmente possível. Os fornecedores frequentemente rotulam qualquer coisa que siga um conjunto de etapas usando IA como um "agente", o que pode levar a muito AI-washing. Até mesmo a Siri da Apple, que existe há um tempo, parece ser mais propaganda do que substância.

Os Cinco Níveis de Maturidade de Agentes de IA da Salesforce

A Salesforce divide a maturidade dos agentes de IA em cinco níveis:

• Nível 0: Regras fixas e tarefas repetitivas - Estas são automações básicas sem aprendizado de IA envolvido. Pense em filtros de e-mail personalizados. Embora possa parecer estranho incluir tarefas tão básicas em um modelo sobre agentes de IA, faz sentido como ponto de partida. Imagine se essas tarefas simples pudessem ser aprimoradas com IA para se tornarem mais inteligentes. Por exemplo, sempre quis regras de e-mail que pudessem classificar pitches de imprensa em uma pasta, mas destacar aqueles diretamente relevantes para o meu trabalho. Isso é um trabalho para um agente de Nível 2.
• Nível 1: Agentes de recuperação de informações - Esses agentes buscam informações e recomendam ações com base nelas. Um agente de solução de problemas que busca soluções ou um agente de compras que compara preços são bons exemplos. No entanto, há uma pegadinha. Esses agentes são limitados aos dados dentro de seu ecossistema. Por exemplo, o Microsoft Copilot não conseguirá pesquisar seus Google Docs ou banco de dados do Notion. Portanto, os agentes de Nível 1 são eficazes dentro de seu ecossistema hospedeiro.
• Nível 2: Orquestração simples, domínio único - Este nível aborda a questão do ecossistema focando em um único ambiente de dados. A IA do Notion, que deriva conhecimento do seu arquivo do Notion, é um ótimo exemplo. Ela pode organizar meus artigos com base em critérios específicos, mas não pode integrar dados externos. Este nível trata de tarefas de baixa complexidade dentro de um único domínio.
• Nível 3: Orquestração complexa, múltiplos domínios - É aqui que os agentes de IA começam a cumprir sua promessa, orquestrando múltiplos fluxos de trabalho em diferentes domínios. É desafiador porque requer APIs cooperativas ou métodos de leitura/click em tela. Serviços de postagem social ilustram os desafios; eles podem postar em várias plataformas, mas não em todas, e não em perfis pessoais em algumas redes. O Nível 3 pode funcionar se todos os domínios cooperarem, mas sempre haverá limitações.
• Nível 4: Orquestração multi-agente - Este nível envolve operabilidade de agente para agente em diferentes sistemas com supervisão de agentes. Uma vez construí um sistema assim com múltiplos agentes de IA trabalhando juntos para produzir artigos de notícias. Cada agente tinha um papel específico, e eles se comunicavam sem problemas. No entanto, alcançar este nível fora de configurações empresariais parece improvável devido à necessidade de controle e integração extensivos.

O Modelo de Maturidade Agentic é um framework útil, mas o nome poderia ser mais envolvente. Sugestões como Escala de Inteligência de Agentes ou Matriz de Maestria de Agentes podem ser mais atraentes. Independentemente do nome, este sistema é uma ferramenta valiosa para discutir agentes de IA e suas capacidades.

O que você acha dos agentes de IA? Eles são empolgantes, exagerados ou algo entre isso? Você usou alguma ferramenta que se encaixe no framework da Salesforce? Em que nível você acredita que a maioria dos fornecedores está realmente entregando, e quantos estão apenas fazendo AI-washing de scripts simples? Você acha que a verdadeira orquestração multi-agente será vista fora do ambiente empresarial em breve? Compartilhe seus pensamentos nos comentários abaixo.