A Inteligência Artificial (IA) agentica tem ganhado destaque como uma das grandes tendências na área de IA generativa. No entanto, surge a pergunta: qual será o próximo passo? Embora a inteligência geral artificial (AGI) ainda esteja em desenvolvimento, um conceito intermediário chamado agentes ambientais já desponta como uma solução promissora.
Em 14 de janeiro, a LangChain apresentou o termo “agentes ambientais”. Essa empresa, pioneira em IA agentica, desenvolve tecnologias que permitem integrar diferentes modelos de linguagem (LLMs) para alcançar resultados específicos. Entre suas soluções estão o LangSmith, voltado para operações com LLMs, e o framework LangChain, que é de código aberto.
O que são agentes ambientais?
Os agentes ambientais são sistemas de IA que operam em segundo plano, analisando fluxos contínuos de eventos e agindo automaticamente conforme instruções pré-definidas e intenções dos usuários. Enquanto a ideia de “inteligência ambiental” não é nova — a assistente pessoal Alexa, da Amazon, já utiliza esse conceito —, os agentes ambientais vão além ao ampliar as capacidades do usuário, automatizando tarefas repetitivas.
O objetivo é permitir que múltiplos agentes trabalhem simultaneamente, reduzindo a necessidade de interações manuais. Por exemplo, um agente pode monitorar e-mails e outro pode gerenciar redes sociais, ajudando o usuário a priorizar tarefas mais importantes.
Harrison Chase, cofundador e CEO da LangChain, destacou o potencial desse conceito: “Os agentes são incrivelmente poderosos. Mas os agentes ambientais, operando em segundo plano, proporcionam um nível de escalabilidade incrível.”
Como os agentes ambientais funcionam
A motivação inicial por trás dos agentes ambientais não foi criar um novo conceito tecnológico, mas sim resolver problemas práticos. No caso de Chase, o desafio era a sobrecarga de e-mails. Ele desenvolveu um agente ambiental para gerenciar automaticamente sua caixa de entrada, categorizando mensagens e lidando com elas de forma eficiente. Esse sistema não apenas organiza e-mails, mas também entende seu conteúdo, ajudando na tomada de decisões.
A arquitetura desse agente é complexa, envolvendo múltiplos componentes e modelos de linguagem. O processo começa com uma etapa de triagem, onde exemplos curtos são recuperados de um banco de dados vetorial. Se necessário, o sistema utiliza um agente de redação para gerar respostas, contando até mesmo com subagentes dedicados — como um específico para interagir com calendários.
Além disso, há uma etapa final para ajustar o tom e o formato das respostas, garantindo que elas sejam adequadas.
Controle e monitoramento: a caixa de entrada dos agentes
Para que os agentes ambientais sejam eficazes, é essencial que os usuários tenham visibilidade e controle sobre suas ações. Inicialmente, Chase usava o Slack para monitorar os agentes, mas essa abordagem revelou-se pouco prática. Assim, a LangChain criou a interface chamada “caixa de entrada dos agentes”, que organiza todas as interações entre usuários e agentes, facilitando o acompanhamento das tarefas pendentes.
Construindo agentes ambientais com LangChain
A LangChain oferece ferramentas para desenvolvedores criarem e implementarem agentes ambientais. Seu framework LangGraph, que é de código aberto, fornece a infraestrutura necessária para operar tarefas de longa duração. Além disso, a plataforma comercial LangSmith permite monitorar e avaliar o desempenho dos agentes, garantindo que eles funcionem como esperado.
Desenvolvedores interessados podem explorar mais sobre a criação de agentes no site oficial da LangChain e na documentação aberta disponibilizada.
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