O mais recente white paper do Google, publicado em novembro, intitulado "Introdução a Agentes", serve como capítulo introdutório do "Curso Intensivo de 5 Dias sobre Agentes de IA do Google e do Kaggle", fornecendo uma estrutura orientadora desde a prova de conceito até sistemas de agentes prontos para produção. O mais recente white paper do Google se concentra na arquitetura central, classificação, práticas de construção, implantação em produção, governança de segurança e aprendizado evolutivo de agentes de IA. Ele analisa objetivamente a transformação da IA generativa, da previsão passiva à resolução autônoma de problemas, e enfatiza que os agentes são uma extensão natural dos modelos de linguagem em software, capazes de atingir objetivos por meio de raciocínio iterativo, ação e observação. O argumento central do documento técnico é que construir um agente inteligente não se resume a integrar modelos de linguagem, mas sim a projetar um sistema de aplicação completo que exige um equilíbrio entre flexibilidade e confiabilidade. 1. Da IA preditiva aos agentes inteligentes autônomos A IA está passando de tarefas passivas (como tradução ou geração de imagens) para agentes autônomos — sistemas capazes de planejar e executar tarefas complexas de forma independente, sem depender da orientação humana em cada etapa. Esses agentes combinam as capacidades de raciocínio dos modelos de linguagem com ferramentas práticas de ação, tornando-os "uma evolução natural dos modelos de linguagem, que se tornam práticos em software". O white paper enfatiza que o desafio da prototipagem à produção reside em garantir segurança, qualidade e confiabilidade. 2. Introdução a Agentes Inteligentes Um agente inteligente é definido como uma combinação de modelos, ferramentas, camadas de orquestração e serviços de tempo de execução, que atinge seu objetivo por meio de processos iterativos utilizando um modelo de linguagem. Os componentes principais incluem: • Modelo (Cérebro): O mecanismo central de raciocínio, como um modelo geral, um modelo ajustado ou um modelo multimodal, é responsável por processar informações, avaliar opções e tomar decisões. • Ferramentas (mãos): Mecanismos para conexão com o mundo exterior, incluindo APIs, funções de código e armazenamento de dados, usados para obter informações em tempo real ou executar ações. • A camada de orquestração (sistema nervoso): gerencia os ciclos operacionais e os processos de planejamento, memória e estratégias de raciocínio (como o pensamento em cadeia ou ReAct). • Implantação (corpo e pernas): Desde a prototipagem local até a hospedagem segura e escalável em servidores, garantindo o acesso via interface do usuário ou API. Desenvolver um agente inteligente é semelhante ao papel de um diretor: definir orientações e instruções, selecionar ferramentas e fornecer contexto. O documento técnico destaca que a flexibilidade dos modelos de linguagem é uma faca de dois gumes, exigindo "engenharia de contexto" para garantir uma saída confiável. Um agente inteligente é essencialmente um curador de janelas contextuais, capaz de se adaptar a novas situações para resolver problemas. 3. Processo de resolução de problemas de agentes inteligentes: Os agentes inteligentes atingem seus objetivos por meio de ciclos contínuos, compostos por cinco etapas: 1. Obter Tarefa: Receber objetivos de alto nível de usuários ou gatilhos. 2. Analisar a cena: Perceber o ambiente e coletar contexto (como solicitações do usuário, memórias, ferramentas). 3. Reflexão: Analise a tarefa utilizando o modelo e desenvolva um plano. 4. Ação: O primeiro passo na execução do plano, como, por exemplo, acionar as ferramentas necessárias. 5. Observação e Iteração: Avalie os resultados, atualize o contexto e repita o processo. Exemplo: Quando um agente de suporte ao cliente se depara com a pergunta "Onde está meu pedido nº 12345?", ele primeiro planeja várias etapas (localizar o pedido, consultar as informações de rastreamento e sintetizar uma resposta) e, em seguida, as executa uma a uma. Esse ciclo "pensar-agir-observar" permite que o agente lide com tarefas complexas. 4. O documento técnico sobre a classificação de sistemas de agentes inteligentes divide os agentes inteligentes em cinco níveis, sendo cada nível uma extensão do nível anterior: • Nível 0: Sistema de raciocínio central: modelo de linguagem isolado, que depende apenas de conhecimento pré-treinado e é incapaz de interagir em tempo real. • Nível 1: Conectando solucionadores de problemas: Adicionar ferramentas que permitam o acesso a dados externos (como APIs de pesquisa). Nível 2: Solucionador Estratégico de Problemas: Apoia o planejamento complexo e a engenharia de contexto, e pode gerenciar informações de forma proativa. Nível 3: Sistema multiagente colaborativo: como uma equipe humana, onde os agentes tratam outros agentes como ferramentas para alcançar a divisão do trabalho. Nível 4: Sistema autoevolutivo: Identifica lacunas de capacidade e cria dinamicamente novas ferramentas ou agentes inteligentes. 5. Arquitetura do Agente Central: Modelos, Ferramentas e Orquestração • Seleção de Modelos: Priorize as capacidades de inferência e uso de ferramentas específicas da tarefa em detrimento de benchmarks gerais. O roteamento multimodelos (por exemplo, planejamento de modelos grandes, execução de modelos pequenos) é recomendado para otimizar custo e velocidade. Modelos multimodais lidam com imagens/áudio ou ferramentas especializadas são usadas para transformar os dados. Ferramentas: Divididas em recuperação de informações (ex.: RAG, NL2SQL) e execução de ações (ex.: chamadas de API, ambientes de teste de código). As chamadas de função são conectadas via OpenAPI ou MCP para garantir uma interação confiável. Inclui ferramentas de interação humana (ex.: confirmação HITL). • Camada de orquestração: Gerencia o ciclo, decidindo quando pensar ou agir. As principais escolhas incluem o grau de autonomia (determinismo vs. dinâmico), o método de implementação (sem código vs. com código em primeiro lugar, como o ADK) e a estrutura (aberta, observável). 6. Principais Escolhas de Projeto, Sistemas Multiagentes e Padrões de Projeto • Instruções e Contexto: Injetar conhecimento do domínio e funções (como "agente de suporte amigável") usando prompts do sistema. O contexto aprimorado inclui memória de curto prazo (sessão atual) e memória de longo prazo (histórico de consultas RAG). • Multiagente: Emprega um modelo de "equipe de especialistas" para evitar um único superagente. Os modelos comuns incluem: coordenador (roteamento de subtarefas), sequência (pipeline), refinamento iterativo (ciclo de geração-crítica) e HITL (aprovação humana). • Implantação e serviços: desde infraestrutura local até hospedagem em nuvem (como o Vertex AI Agent Engine ou o Cloud Run). É necessário gerenciar o histórico de sessões, os registros de segurança e a conformidade. 7. Operações de Agentes: Tratamento estruturado da incerteza Agent Ops é uma evolução do DevOps e do MLOps, que aborda a aleatoriedade dos agentes. Práticas principais: • Medir métricas importantes, como taxa de conclusão da meta, satisfação do usuário, atrasos e impacto nos negócios. • Avaliação da qualidade: O resultado é pontuado usando um modelo de linguagem como avaliador, com base no Conjunto de Dados de Referência. • Desenvolvimento orientado por métricas: Testes automatizados de alterações, verificação de implantação A/B. • Depuração: O OpenTelemetry rastreia e registra o caminho de execução. • Feedback humano: Transforme o relatório em um novo caso de teste e feche o ciclo. 8. Interoperabilidade de Agentes • Agentes e Humanos: Interagindo por meio de interfaces de bate-papo, ferramentas baseadas em computador (interfaces de controle), geração dinâmica de interfaces de usuário ou interações multimodais em tempo real (como a API Gemini Live). • Agente para Agente: Padronização do protocolo A2A para descoberta e comunicação (tarefas assíncronas). • Agentes e Dinheiro: Os protocolos AP2 e x402 gerenciam as transações, garantindo autorização e micropagamentos. 9. Segurança e Expansão • Segurança de Agente Único: Equilibrando utilidade e risco com proteção híbrida (guardrails determinísticos + proteções de IA). A identidade do agente é estabelecida como um novo sujeito, usando verificação SPIFFE. Exemplo de ADK: Injeção de detecção de callback, plugin e Model Armor. • Expansão para a frota corporativa: Combater a proliferação de agentes aplicando políticas por meio do plano de controle (gateway + registro). Foco em segurança (dicas de injeção, violações de dados) e infraestrutura (confiabilidade e custo, como a taxa de transferência provisionada). 10. Como os Agentes Evoluem e Aprendem: Os agentes precisam se adaptar às mudanças e evitar o "envelhecimento". Fontes de aprendizado: experiência operacional (logs, feedback HITL) e sinais externos (atualizações de políticas). A otimização inclui engenharia de contexto e criação de ferramentas. Exemplo: diretrizes de conformidade para aprendizado de fluxo de trabalho multiagente. O Agent Gym está na vanguarda: uma plataforma de simulação offline otimizada com dados sintéticos e consultoria especializada. 11. Exemplo de um Agente Avançado: Google Co-Scientist: Um parceiro de pesquisa virtual que gera e avalia hipóteses. Gerencia uma equipe de especialistas supervisionando agentes e executando ciclos para aprimorar ideias. AlphaEvolve: um algoritmo de descoberta que combina a geração de código Gemini com a avaliação evolutiva. A orientação humana é utilizada para definir o problema, garantindo transparência e praticidade. 12. Conclusão: Agentes inteligentes transformam a IA de ferramentas em parceiros, alcançando autonomia por meio da integração de modelos, ferramentas e orquestração. Os desenvolvedores precisam deixar de ser "pedreiros" para se tornarem "diretores", enfatizando a avaliação e a governança. Essa estrutura orienta a construção de sistemas confiáveis, permitindo que agentes inteligentes se tornem membros da equipe. Curso intensivo de 5 dias sobre agentes de IA do Google e do Kaggle: https://t.co/0REUoVY2EN O mais recente white paper do Google, publicado em novembro, intitulado "Introdução aos Agentes":
