Modelos de IA como Agentes vs Workflows: Como Desenvolver Sistemas Inteligentes Eficazes em 2024

Você já se perguntou qual é a diferença entre um “agente de IA” e um simples encadeamento de prompts? Com toda a empolgação em torno da inteligência artificial generativa, termos como “agentes” têm gerado tanto entusiasmo quanto confusão. Afinal, o que realmente define um agente de IA e como desenvolvê-lo de forma eficaz?

Neste artigo, baseado em insights valiosos da equipe da Anthropic (criadora do Claude), vamos desvendar o que realmente são agentes de IA, como eles diferem de simples workflows, e quais aplicações estão superestimadas ou subestimadas no cenário atual. Prepare-se para entender claramente esse conceito que está revolucionando o desenvolvimento de aplicações de IA.

O Que Define um Agente de IA: Autonomia é a Chave

Segundo os especialistas da Anthropic, existe uma distinção fundamental que muitos desenvolvedores não compreendem inicialmente. Vamos esclarecer:

Workflows vs Agentes: Entendendo a Diferença

Um workflow de IA é essencialmente uma sequência predefinida de chamadas a modelos de linguagem, onde você:

• Tem um número fixo de etapas
• Sabe exatamente qual será o fluxo de execução
• Controla precisamente como os outputs de uma etapa alimentam a próxima

Em contraste, um agente de IA possui autonomia para tomar decisões sobre seu próprio funcionamento:

• Decide quantas vezes iterar ou repetir um processo
• Escolhe quais ferramentas ou ações utilizar
• Continua operando até atingir uma resolução satisfatória
• Opera com um nível maior de autonomia

Como Erik da Anthropic explica: “O que realmente consideramos um agente é quando você permite que o LLM decida quantas vezes executar, fazendo-o continuar em loop até encontrar uma resolução.”

Como Implementar Agentes vs Workflows na Prática

A implementação de workflows e agentes tem diferenças significativas no código e nas abordagens de prompting:

Implementação de Workflows

Um workflow típico segue um caminho linear:

1. O Prompt A processa a entrada e gera uma saída
2. A saída do Prompt A alimenta o Prompt B
3. A saída do Prompt B alimenta o Prompt C
4. E assim por diante, até o resultado final

Cada prompt é específico e orientado para uma transformação particular, como categorizar uma pergunta do usuário em uma das cinco categorias possíveis para direcionamento subsequente.

Implementação de Agentes

Já um agente opera com prompts muito mais abertos:

• O prompt oferece múltiplas ferramentas ou ações possíveis
• O modelo decide qual ferramenta usar e quando
• O processo continua em loop até que o agente determine que encontrou a resposta
• Há potencial para verificação e iteração contínuas

Por exemplo, você pode criar um prompt que diga: “Aqui está a questão, e você pode fazer buscas na web, editar arquivos de código ou executar código, continuando até ter a resposta.”

Lições dos Bastidores: Desenvolvendo Agentes Eficazes

Os especialistas da Anthropic compartilharam insights valiosos de suas experiências desenvolvendo agentes reais. Essas lições podem economizar semanas de frustração para desenvolvedores:

Entenda o Modelo de Mundo do seu LLM

Barry da Anthropic compartilhou uma história reveladora: enquanto testava agentes para benchmark OSWorld, ele e outro engenheiro não compreendiam por que o modelo tomava certas decisões. A solução? “Nos colocamos no lugar do Claude, fechando os olhos por um minuto, olhando rapidamente para a tela e depois fechando os olhos novamente para pensar: ‘Preciso escrever código Python para operar neste ambiente, o que eu faria?'”

Esta empatia com o modelo é crucial. Os desenvolvedores precisam reconhecer que os LLMs têm uma visão limitada do mundo e ajustar suas instruções e ferramentas para essa realidade.

Documente Bem suas Ferramentas

Erik observa um erro comum: “As pessoas colocam muito esforço em criar prompts detalhados e bonitos, mas as ferramentas que criam para o modelo são extremamente rudimentares, sem documentação, com parâmetros chamados A e B.”

Se nem mesmo um engenheiro humano conseguiria trabalhar com uma função tão mal documentada, como esperar que um LLM o faça? Lembre-se: as descrições das ferramentas são parte integrante do prompt e influenciam diretamente o desempenho do agente.

O Que Está Superestimado vs Subestimado nos Agentes de IA

Nem todos os usos de agentes são igualmente promissores. Aqui está o que os especialistas consideram superestimado e subestimado:

Superestimado: Agentes para Consumidores

Erik faz uma afirmação provocativa: “Agentes para consumidores estão bastante superestimados no momento”. Por exemplo, ter um agente que planeje completamente suas férias pode parecer atraente, mas na realidade:

• Especificar completamente suas preferências é quase tão trabalhoso quanto fazer a reserva você mesmo
• O risco é alto (você não quer que um agente reserve um voo sem sua aprovação)
• A verificação é cara e complexa

Esses agentes consumidores provavelmente precisarão primeiro construir um entendimento das preferências dos usuários ao longo do tempo antes de se tornarem verdadeiramente úteis.

Subestimado: Automação de Pequenas Tarefas Repetitivas

O que realmente empolga os especialistas são agentes que economizam pequenas quantidades de tempo em tarefas repetitivas:

• Automatização de documentação de código em cada pull request
• Verificação e formatação de dados
• Pequenas tarefas que, quando automatizadas, podem ser escaladas 10x ou 100x

Como Erik observa: “Mesmo que seja algo que leve apenas um minuto, se for completamente automatizado, isso muda a dinâmica, permitindo fazer aquela coisa cem vezes mais do que você faria anteriormente.”

Casos de Uso Promissores para Agentes de IA

Dois casos de uso se destacam como particularmente promissores para agentes de IA:

Agentes de Codificação

Os agentes de código são especialmente promissores porque os resultados são verificáveis. Como Erik explica: “O código tem essa ótima propriedade de você poder escrever testes para ele e então editar o código, e os testes passam ou não passam.”

Essa capacidade de feedback imediato permite que o agente itere e melhore, convergindo para a solução correta. Os resultados em benchmarks como SWE-bench já mostraram uma melhoria impressionante, de desempenho muito baixo para mais de 50% em apenas um ano.

Agentes de Busca

A busca agentica é valiosa porque:

• É uma tarefa complexa e valiosa
• Permite compensar precisão por abrangência (obter mais documentos do que o necessário e depois filtrar)
• O custo do erro é relativamente baixo

Barry observa que o “ponto ideal” para agentes são “tarefas valiosas e complexas, mas onde o custo do erro ou de monitoramento é relativamente baixo.”

O Futuro dos Agentes de IA em 2025

O que podemos esperar dos agentes de IA no próximo ano? Os especialistas da Anthropic compartilham suas previsões:

Adoção Empresarial Generalizada

Erik prevê: “Em 2025, veremos muita adoção de agentes por empresas, começando a automatizar muitas tarefas repetitivas e realmente escalando muitas coisas que as pessoas queriam fazer mais antes, mas eram muito caras.”

Quando os agentes se tornam “quase gratuitos”, empresas poderão adicionar esses recursos em toda parte, transformando processos que antes seriam proibitivamente caros.

Exploração de Sistemas Multi-Agentes

Barry está intrigado com ambientes multi-agentes, onde múltiplas instâncias de IA interagem entre si: “Acho que até o final do ano poderíamos potencialmente nos ver passando de agente para multi-agente.”

Embora possa não ser imediatamente prático para todas as aplicações, estudar como os agentes interagem entre si pode revelar comportamentos emergentes interessantes e novos casos de uso.

Conselhos para Desenvolvedores que Exploram Agentes de IA

Se você está começando sua jornada no desenvolvimento de agentes, os especialistas da Anthropic oferecem estas dicas valiosas:

1. Estabeleça métricas claras

“Meu melhor conselho é garantir que você tenha uma maneira de medir seus resultados”, diz Erik. Muitos desenvolvedores constroem sistemas no vácuo, sem feedback sobre se estão funcionando adequadamente ou se uma solução mais simples seria igualmente eficaz.

2. Comece com o mais simples possível

Barry recomenda começar com o básico e adicionar complexidade gradualmente, medindo os resultados a cada passo. Startups eficientes frequentemente conseguem realizar tarefas impressionantes com uma única chamada de LLM e orquestração inteligente ao redor.

3. Construa para melhorar com o avanço dos modelos

Como Erik salienta: “Se você olha para sua startup ou produto e pensa ‘se os modelos ficarem mais inteligentes, toda nossa vantagem vai desaparecer’, isso significa que você está construindo a coisa errada.”

O conselho deles? Construa produtos que melhorem à medida que os modelos de IA evoluem, não que sejam ameaçados por essa evolução.

Domine o Desenvolvimento de Agentes de IA

Os agentes de IA representam um novo paradigma no desenvolvimento de aplicações inteligentes, mas requerem uma compreensão clara de suas capacidades e limitações. Ao distinguir entre simples workflows e verdadeiros agentes, e ao focar em casos de uso onde o feedback imediato é possível, você pode criar sistemas que realmente oferecem valor.

Comece com abordagens simples, meça seus resultados e construa sistemas que melhorem à medida que os modelos de base evoluem. O futuro pertence a quem entende não apenas como usar a IA, mas como permitir que ela opere com a autonomia adequada para cada tarefa.

Está pronto para começar seu projeto com agentes de IA? Aplique estes princípios, comece pequeno, e veja seus sistemas se tornarem cada vez mais capazes com o tempo!

Perguntas Frequentes