Este weblog foi escrito por nossos amigos na plataforma de ciência e análise de dados Knime. Se você quiser saber mais sobre como integrar a IA generativa ao seu fluxo de trabalho de dados usando a programação visible, junte -se a nós na quarta -feira, 18 de junho, às 14h, para um evento da comunidade gratuita do Codecademy com Knime. RSVP para o evento digital aqui.
Estamos no ponto de inflexão de poder usar todos os nossos dados exatamente quando, onde e como queremos. A IA Agentic pode nos levar para oferecer valor duradouro.
Compreendendo todos os nossos dados até agora tem sido surpreendentemente difícil de fazer. Escondidos nos bolsos da organização, as idéias eram limitadas e a ação foi baseada na disponibilidade de recursos humanos.
Os profissionais de advertising and marketing verificam os dados de geração de leads e campanhas, gerentes de vendas rastreiam acordos e ciclos de vendas, as equipes financeiras examinam lucro e perdas. Mas no momento em que você tem perguntas que tocam nos dados fora do seu campo, geralmente não sabe onde encontrá -los, quem perguntar e como acessá -los.
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A IA Agentic está tornando todos os nossos dados muito mais acessíveis para que possamos obter mais valor. Think about que você tinha um agente de IA “pergunte-me qualquer coisa” para todos os dados de advertising and marketing, vendas e clientes: sempre que você tivesse uma pergunta sobre leads e clientes, o agente lhe daria as respostas. Isso porque eles têm a “agência” para tomar decisões autonomamente e agir.
Este artigo cobre o que é a IA Agentic, por que importa e como os iniciantes podem começar a trabalhar com ele.
O que é Agentic AI?
A IA Agentic refere -se a sistemas que podem agir de forma autônoma para atingir uma meta.
Diferente grandes modelos de linguagem (LLMS), que simplesmente retornam uma resposta a um rápido, os agentes da IA podem aceitar essa resposta e fazer algo com ela, como buscar dados, tomar uma decisão, gerar um relatório, and so forth. Sistemas Agentic podem escolher quais ações ou ferramentas usarem com base na situação atual.
Existem duas variedades principais de agentes:
Aplicações agênticas que interagem diretamente com as pessoas: O agente “Pergunte qualquer coisa” é um exemplo de um agente que interage diretamente com você. Você pode fazer perguntas como “Temos clientes em Praga? Qual é a nossa história com a ABC Company? Quais clientes participaram de mais de três de nossos eventos?” E o agente da IA seleciona as ferramentas e fontes de dados certas nos bastidores para responder às suas perguntas.
Serviços agênticos que são executados em segundo plano, disponíveis como ferramentas para outros aplicativos ou agentes: Este pode ser um agente que desencadeia autonomamente uma série de e -mails a novos leads com base em suas atividades, como visitar seu web site, participar de um evento ou comprar uma assinatura.
Quais são os principais componentes dos agentes da IA?
Os agentes geralmente são compostos de alguns componentes -chave:
- Ferramentas: As ferramentas lidam com tarefas específicas, como agregar dados ou prever eventos, and so forth.
- Ferramentas inteligentes: Uma ferramenta inteligente estende a funcionalidade de uma ferramenta incorporando um modelo de idioma grande (LLM). Isso permite entender o contexto e executar tarefas que envolvem compreensão ou geração de idiomas. Por exemplo, uma ferramenta inteligente pode resumir um documento ou pode resumir o documento e depois usar o resumo para compor e enviar um e mail.
- Fluxos de trabalho da IA: Os fluxos de trabalho da IA são etapas orquestradas manualmente que conectam várias ferramentas para realizar tarefas mais complexas. Os fluxos de trabalho da AI orquestram vários componentes-incluindo modelos LLM, APIs e lógica-para resolver tarefas complexas e de várias etapas que vão além do que um único modelo ou ferramenta pode lidar sozinho. Esses fluxos de trabalho da IA podem ser montados dinamicamente por um agente. Os fluxos de trabalho da IA geralmente podem se tornar ferramentas usadas por outros fluxos de trabalho da IA em sistemas maiores.
- Agentes: Os agentes são sistemas que selecionam e usam ferramentas dinamicamente para cada solicitação específica. Eles decidem autonomamente quais ferramentas usarem, delegar tarefas a subagentes mais especializados, para atingir objetivos cada vez mais complexos.
- Memória: Um agente tem acesso a todas as ações anteriores que concluiu e o suggestions sobre essas ações, para que possa adaptar o comportamento ou seguir padrões com base na experiência anterior. Isso ajuda a refinar a qualidade da tomada de decisões e ações de agentes.
Por que a IA Agentic é importante
Os modelos de idiomas mostraram sua capacidade de gerar texto, mas as empresas precisam de soluções que conduzam decisões e ações. Sistemas Agentic, com sua capacidade de raciocinar de forma independente e agir, preencher essa lacuna.
Aqui estão alguns exemplos de desafios comerciais que podem ser resolvidos com sistemas agênticos.
- Dados subutilizados: As organizações lutam para obter valor de todos os seus dados. Os sistemas agênticos podem atuar como trabalhadores de dados que analisam continuamente esses dados e insights de superfície.
- Gargalos de tomada de decisão: Em mercados em ritmo acelerado, os processos de aprovação guide e atrasos na análise de dados podem criar gargalos que reduzem a agilidade dos negócios. Os sistemas agênticos podem automatizar a tomada de decisões complexas e eliminar gargalos.
- Crescente expectativas do cliente: Os clientes querem serviços mais rápidos e personalizados. Os sistemas agênticos podem fornecer respostas imediatas com base em análises abrangentes de dados do cliente.
O que você precisa saber para começar com o Agentic AI
Para começar com a IA Agentic, você precisa entender como ferramentas, dados e lógica fluem juntos.
Você se beneficiará do entendimento:
Escolha o seu caminho de aprendizado
Você pode criar sistemas agênticos em diferentes ambientes:
Código primeiro rota: Estruturas de agentes como Langchain, Autogen (Microsoft) ou Haystack permitem que você construa agentes de IA. Como iniciante, você terá que aprender a codificar primeiro.
Rota visible: Os fluxos de trabalho visuais oferecem um ambiente de programação acessível e intuitivo para construir agentes de IA de maneira gerenciável. Você projeta seus processos de IA e dados visualmente, conectando uma sequência lógica de operações para formar um fluxo de trabalho visible. Isso facilita o rastreamento do fluxo de dados, identifica problemas e explica a lógica claramente.
Como experimentar você mesmo
Comece com fluxos de trabalho simples: um analisador de sentimentos, um gerador de relatório, uma ferramenta de pesquisa do cliente. Então vincule -os. Deixe o agente decidir de que ligar e quando. Implantá -lo como um aplicativo de dados, serviço ou API. À medida que você constrói mais agentes, eles podem se chamar, compartilhar memória e evoluir para poderosos sistemas multi-agentes.
A IA Agentic não é uma ambição distante-mas um próximo passo alcançável.
