16 Months of Building AI Agents in 60 Minutes

Introdução ao Desenvolvimento de Sistemas de IA

Visão Geral do Vídeo

• O vídeo apresenta uma abordagem diferente, onde o autor compartilha sua experiência de 16 meses construindo sistemas de IA para sua agência e empresa de software.

• O foco será em dicas, truques e conceitos fundamentais necessários para construir sistemas de IA valiosos tanto para uso pessoal quanto para clientes.

Exemplos Práticos

• O autor menciona a construção de chatbots conversacionais e agentes em plataformas como Bpress e Voice Flow.

• Um exemplo específico é um fluxo complexo criado para uma agência imobiliária, que serve como um agendador de compromissos.

Desenvolvimento da Empresa de Software

Fase Atual da Empresa

• A empresa está na fase de demonstração, realizando chamadas com potenciais clientes para coletar feedback sobre o produto.

• O autor acredita que sua experiência pode oferecer valor significativo aos espectadores na construção de soluções úteis.

Como Agentes de IA Podem Ajudar Negócios?

Questões Fundamentais

• A pergunta central do vídeo é como os agentes de IA podem beneficiar as empresas, exigindo uma análise mais profunda dos conceitos envolvidos.

Importância dos Conceitos Básicos

• Compreender os conceitos básicos é crucial antes de abordar sistemas complexos; isso ajuda na resolução de problemas quando surgem falhas.

Modelos Linguísticos: Fundamentos

Definição e Potencial dos Modelos Linguísticos

• Modelos linguísticos são programas que recebem linguagem humana como entrada e geram texto como saída.

• Esses modelos não apenas entendem a linguagem humana, mas também o significado semântico por trás dela, permitindo interpretações mais precisas.

Exemplos Práticos do Uso

• Exemplos incluem perguntas e respostas (Q&A), resumo de textos e geração de código.

Facilitando o Uso com Framework Line Chain

Introdução ao Line Chain

• Line Chain é um framework open source que simplifica a integração entre modelos linguísticos e outras aplicações.

Benefícios do Line Chain

Comunicação entre Máquinas e Níveis de Abstração

Fundamentos da Comunicação entre Máquinas

• A comunicação entre CPUs, GPUs e armazenamento é facilitada por um sistema operacional, permitindo que esses componentes interajam eficientemente.

• O uso de código binário e outras linguagens de programação surgiu para simplificar a comunicação com máquinas, tornando o processo mais acessível aos programadores.

Bibliotecas e Frameworks

• Programadores começaram a agrupar linhas repetitivas de código em bibliotecas para reutilização, aumentando a eficiência no desenvolvimento.

• Frameworks são semelhantes às bibliotecas, mas focados na construção de aplicações completas. LangChain é um exemplo que acelera o desenvolvimento de aplicações impulsionadas por IA.

Níveis de Aplicação

• A maioria dos desenvolvedores trabalha no nível da aplicação ao criar chatbots e automações. Exemplos incluem Instagram, Facebook e YouTube.

• Muitas aplicações com módulos de IA provavelmente utilizam LangChain nos bastidores, destacando sua relevância no desenvolvimento moderno.

Construindo com Modelos Linguísticos Usando LangChain

Conceitos Básicos do LangChain

• É importante ter uma terminologia clara ao discutir sistemas de IA; isso ajuda a evitar confusões comuns sobre os diferentes conceitos envolvidos.

• O conceito central do LangChain envolve "chains", onde modelos linguísticos e ferramentas são encadeados para realizar tarefas complexas.

Encadeamento (Chaining)

• Encadear modelos linguísticos permite que a saída de um modelo sirva como entrada para outro, possibilitando a execução de tarefas mais elaboradas.

• Um exemplo prático ilustra como um componente AI pode processar transcrições: ele determina se algo é qualificado ou não e gera emails baseados nessa decisão.

Agentes em Sistemas Inteligentes

Definição de Agentes

• Um agente é um modelo linguístico equipado com ferramentas que pode tomar decisões autônomas baseadas nas consultas recebidas e no ambiente em que opera.

Introdução aos Agentes e Sistemas RAG

O que são Agentes?

• Os agentes têm a capacidade de se autocorrigir em caso de erros, apresentando diferentes tipos de agentes que serão explorados mais adiante.

• Um exemplo prático será apresentado para ilustrar o que caracteriza um agente, como a solicitação de um gráfico do desempenho das ações da Apple nos últimos seis meses.

• A complexidade da tarefa vai além das capacidades de um chat conversacional, pois requer acesso a ferramentas e raciocínio para escolher as ferramentas necessárias.

Funcionamento dos Agentes

• Modelos de linguagem possuem uma data limite para os dados com os quais foram treinados; por isso, é essencial verificar a data atual ao realizar buscas.

• O agente acessa uma API da web para obter a data atual e determinar o intervalo necessário (de março a setembro).

• Após buscar os dados das ações da Apple, o agente gera um gráfico autonomamente, demonstrando sua capacidade de realizar tarefas sem interação humana adicional.

Sistemas RAG: Recuperação e Geração

• O sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) foi desenvolvido para superar limitações dos modelos de linguagem que não tinham acesso a bases de conhecimento externas.

• Ao conectar um sistema RAG, o modelo pode acessar informações específicas armazenadas em um vetor, permitindo respostas mais precisas às perguntas feitas pelo usuário.

Estrutura do Sistema RAG

• O sistema combina três elementos principais: modelo de embedding, armazenamento vetorial e modelo de linguagem.

• Quando arquivos são carregados em plataformas como Voiceflow ou Bpress, eles utilizam sistemas RAG ao transformar textos em vetores armazenados em uma base de dados vetorial.

Processamento e Respostas

• As palavras nos arquivos são agrupadas por similaridade; quando uma pergunta é feita, ela é convertida em vetor para encontrar palavras semelhantes no banco de dados.

• Os vizinhos próximos desses vetores são selecionados e enviados ao modelo de linguagem para gerar uma resposta baseada nas informações recuperadas.

Diferença entre Sistemas RAG e Agentes AI

• É importante notar que sistemas RAG não são equivalentes a agentes AI; eles apenas melhoram o conhecimento do modelo sem resolver problemas complexos autonomamente.

Sistemas Multi-Agentes: O Futuro da Inteligência Artificial

Introdução aos Sistemas Multi-Agentes

• Os sistemas multi-agentes são formados por agentes de IA que podem pensar e agir de forma independente, utilizando ferramentas para realizar tarefas complexas em conjunto.

• Esses sistemas permitem a colaboração entre diferentes agentes, como programadores, gerentes de produto e marketing, para criar software ou jogos do zero.

Importância dos Sistemas Multi-Agentes

• A implementação desses sistemas pode substituir equipes inteiras no futuro, destacando a relevância da iniciativa da Microsoft com o autogen.

• Exemplos como Chat Dev mostram que é possível construir sistemas multi-agentes visualmente, embora possam ser caros.

Desempenho de Modelos de Linguagem

• Um modelo de linguagem grande pode ter um desempenho inferior ao de modelos menores especializados em uma única tarefa.

• Comparações entre um modelo grande realizando múltiplas tarefas (como escrever e-mails e blogs) versus um modelo menor focado apenas em e-mails demonstram essa diferença.

Especialização em Tarefas

• A especialização permite que modelos menores realizem suas tarefas com maior eficiência do que um modelo maior tentando fazer tudo.

• Conectar modelos especializados a um agente central pode otimizar o desempenho geral na execução de tarefas distintas.

Considerações Finais sobre Modelos e Tarefas

• É crucial considerar o tamanho do modelo e a natureza das tarefas ao projetar sistemas multi-agentes para garantir resultados eficazes.

A Importância dos Agentes de IA

Definição e Funcionamento dos Agentes

• Os agentes de IA reagem com base em fluxos de trabalho predefinidos, mas têm a capacidade de tomar decisões e ações de forma independente, adaptando-se a novas situações.

• Diferente dos módulos de conclusão que não aprendem, os agentes podem aprender com interações, tornando-se mais eficazes ao longo do tempo.

Vantagens dos Agentes sobre Automação

• Os agentes são capazes de lidar com tarefas humanas complexas e aceleram processos que exigem esforço manual, permitindo que humanos se concentrem em funções criativas e estratégicas.

• Embora as automações sejam úteis, os agentes oferecem um nível mais avançado de funcionalidade. A verdadeira potência está na combinação desses agentes em sistemas multiagente.

Ferramentas para Construir Agentes

• Para construir um agente, não é necessário conhecimento profundo em programação ou ferramentas específicas; existem plataformas como o N10 que facilitam esse processo.

• O N10 possui módulos específicos para mostrar como componentes de agentes funcionam, algo que outras ferramentas como Make ou Zapier não fazem devido à sua abstração excessiva.

Demonstração Prática com N10

• No N10, toda a lógica pode ser gerida internamente, permitindo a construção tanto de agentes quanto da automação necessária sem conectar múltiplas plataformas.

• Um exemplo prático é um chatbot construído no N10 que utiliza componentes como memória e ferramentas para responder perguntas sobre políticas do Airbnb.

Interação com o Chatbot

• O agente busca informações relevantes quando necessário; por exemplo, ele pode acessar arquivos no Google Drive e armazená-los em uma loja vetorial para uso posterior.

Regras e Conexões de Ferramentas

Regras da Propriedade

• O apresentador menciona as regras da propriedade, como proibição de fumar e festas, e sugere a possibilidade de conectar essas regras a outras ferramentas ou APIs.

Integração com Wikipedia

• É demonstrado como usar uma API para consultar informações do Wikipedia, exemplificando com a pergunta "Quem é Michael Jackson?" e mostrando o processamento dos dados retornados para fornecer respostas mais concisas.

Uso de Ferramentas Simples

• O apresentador discute a simplicidade das ferramentas disponíveis, como uma calculadora, mas enfatiza que é possível integrar ferramentas mais complexas no sistema.

Agentes de IA em Automação

• A importância dos agentes de IA é destacada; eles podem ser construídos com controle total sobre os componentes e utilizados dentro de um framework de automação, como o Make.

Vantagens e Desvantagens do n10

• O apresentador fala sobre as vantagens e desvantagens do uso do n10. Embora ofereça flexibilidade na construção de sistemas complexos, pode não ter a mesma capacidade de controle que um agente conversacional tradicional.

Integração com Pine Cone

Criação de Índices

• Para utilizar o Pine Cone, é necessário criar índices em um vetor store. O processo envolve autenticação e upload de arquivos através de workflows específicos.

Upload Automático

• É possível configurar uploads automáticos para pastas específicas no Pine Cone, facilitando o gerenciamento contínuo dos dados sem intervenção manual constante.

Considerações sobre Soluções em IA

Limitações do n10

• O n10 é descrito como um chatbot conversacional que pode se tornar um agente ao fazer chamadas API. No entanto, ele possui limitações em realizar tarefas por conta própria sem integração externa.

Adoção Corporativa de Agentes

• A adoção crescente de agentes por grandes empresas está em andamento. Há uma corrida entre as companhias para integrar esses sistemas rapidamente à produção.

Importância da Qualidade dos Dados

Dados são Cruciais

Como otimizar o uso de modelos de linguagem?

Importância do Prompting

• A qualidade do prompt é crucial para o desempenho do agente, pois um bom prompting pode melhorar significativamente a saída dos modelos de linguagem.

• É essencial que as instruções sejam detalhadas e concisas; evitar "fluff" (informações desnecessárias) é fundamental para garantir uma resposta eficaz.

Estrutura do Prompt

• Um exemplo de prompt deve incluir o papel do sistema, objetivo, ferramentas disponíveis e instruções claras sobre como utilizar essas ferramentas.

• O equilíbrio entre detalhes e concisão é vital; informações suficientes devem ser fornecidas sem excessos que possam confundir o modelo.

Ajustes no Modelo

• Incluir uma seção de lembretes ao final do prompt pode ajudar a corrigir falhas na saída sem alterar a estrutura principal.

• O ajuste contínuo da saída do modelo é uma parte importante da engenharia de prompts.

Integração com Aplicações: APIs e Webhooks

Conexão via API

• As chamadas API são fundamentais para conectar-se a softwares ou serviços; os métodos principais são GET (para recuperar dados) e POST (para enviar dados).

• Exemplos práticos incluem enviar dados para serviços SEO ou realizar web scraping, onde se utiliza POST para enviar informações e GET para recuperá-las.

Estrutura das Chamadas API

• Conhecer a URL do serviço e o corpo da requisição é essencial; esses elementos variam conforme o serviço utilizado.

• Os cabeçalhos da requisição geralmente requerem autorização, garantindo que apenas usuários autenticados acessem os serviços.

Uso de Webhooks

• Webhooks oferecem uma maneira mais simples de integração, permitindo enviar dados sem necessidade de estruturas complexas no corpo da requisição.

Como Funciona a Automação com Webhooks?

Introdução aos Webhooks

• Os slots disponíveis estão vinculados a uma automação separada, cada uma com um webhook único. Quando um evento é acionado, ele envia dados para esse webhook.

• O agente aciona a ferramenta para obter dados atuais, enviando uma solicitação ao endereço do webhook associado.

Manipulação de Dados e Importância dos Webhooks

• Ao acionar a automação, também se recebe um corpo de solicitação que pode incluir objetos JSON para manipulação posterior.

• Webhooks são uma maneira universal de enviar dados entre aplicações e serviços; sua utilização é recomendada por ser mais simples em muitos casos.

Aprendizado e Lógica Programática

• É importante entender como os dados são manipulados nas plataformas de automação. Aprender Python e JavaScript ajuda na resolução de problemas através da lógica condicional.

• Conhecimentos sobre tipos de autenticação são essenciais, especialmente ao trabalhar com serviços como Google ou WhatsApp.

Compreensão das Necessidades do Cliente

• Entender as necessidades do cliente permite transformar requisitos em tarefas práticas. A prática constante é fundamental para desenvolver essa habilidade.

• Criar arquiteturas e fluxos facilita o trabalho futuro, pois já se tem um plano pré-estabelecido.

Futuro da Automação com Agentes

• Agentes têm grande potencial devido à sua capacidade de operar autonomamente e interagir com ferramentas. Eles podem substituir equipes em certas funções.

Como os humanos trabalham?

Tarefas Abstratas e Criativas

• A discussão gira em torno da evolução das tarefas humanas, onde seremos cada vez mais direcionados a atividades abstratas que agentes (como IA) não conseguem realizar.

• Exemplos de tarefas que permanecerão nas mãos dos humanos incluem relacionamentos pessoais, reuniões e negociações, destacando a importância da interação humana.

• As artes criativas também são mencionadas como um campo onde a contribuição humana é insubstituível, sugerindo uma valorização crescente dessas habilidades.