Frameworks para criar Agentes de LLM ou IA
- AntonioBG
- 2 de jan.
- 10 min de leitura
Atualizado: 23 de mar.
A automação está em um novo patamar: sistemas que pensam, refletem e corrigem seus próprios erros estão permitindo que empresas otimizem processos críticos e liberem suas equipes para focar em inovação e resultados.
Com agentes de IA e LLM, é possível alcançar níveis inéditos de eficiência, produtividade e adaptabilidade. Aqui estão algumas das ferramentas que tornam isso realidade.
A diferença entre um agente de IA e um agente de LLM
Agentes de IA são sistemas autônomos que percebem o ambiente, tomam decisões e executam ações para atingir objetivos, utilizando diferentes técnicas de inteligência artificial, como machine learning, lógica simbólica ou algoritmos tradicionais. Eles podem processar diversos tipos de entrada (imagens, sensores, dados) e atuar em áreas como robótica, carros autônomos ou sistemas de recomendação.
Já agentes de LLM são uma categoria específica de agentes de IA que utilizam exclusivamente LLMs para processar e gerar linguagem natural. Seu foco principal é interpretar, planejar e executar tarefas baseadas em texto, como escrever, pesquisar ou interagir via APIs, sendo comumente usados em assistentes inteligentes, chatbots e automações que dependem de linguagem.
No entanto, os frameworks para a criação de Agentes de LLM também podem ser usados para desenvolver Agentes de IA. A lista abaixo destaca os principais até agora. Entretanto, novos frameworks estão constantemente surgindo.
Frameworks e Ferramentas Essenciais 🧠
LangChain
O que é? LangChain é um framework pioneiro que facilita o desenvolvimento de agentes de LLM capazes de trabalhar com modelos de linguagem de grande escala (LLMs) como Mistral, Llama, GPT, e Gemini. Ele foi projetado para construir fluxos de trabalho complexos que integram APIs, bancos de dados e outras fontes de dados com raciocínios lógicos e sequenciais.
Por que é pioneiro?
● Cadeia de Encadeamentos (Chain of Thought): Introduziu uma abordagem lógica que permite que os agentes analisem dados em etapas sequenciais, simulando processos humanos de tomada de decisão.
● Integração Versátil: Facilita a conexão de LLMs com ferramentas externas e sistemas corporativos, democratizando o uso de IA em aplicações práticas.
Como usar? LangChain oferece módulos como:
● Chains (Cadeias): Configuração de fluxos onde os resultados de uma etapa alimentam a próxima.
● Prompt Templates: Criação de fluxos personalizados para interações avançadas com modelos como GPT, Llama e outros.
● Integração com APIs: Permite que os agentes acessem sistemas externos e executem ações automáticas.
Por que é importante?
LangChain é fundamental porque organiza fluxos de trabalho complexos de maneira sequencial, o que permite que decisões sejam tomadas com maior precisão e as informações sejam processadas de forma lógica. Isso é crucial para empresas que precisam integrar sistemas diversos e lidar com grandes volumes de dados.
Exemplo de uso:
● Healthcare: Um exemplo de uso que fizemos (SeedTS) em um cliente de healthcare foi o Assistente de Prontuários Médicos: Utilizamos RAG para acessar dados atualizados de prontuário. Desta forma é possível que médicos façam perguntas sobre os sintomas atuais de seus pacientes, combinando informações extraídas dos prontuários com uma base de conhecimento alimentada por modelos de linguagem (LLMs). Por exemplo, o médico pode perguntar: "Quantas pessoas tiveram febre nos últimos cinco dias? Também detalhe os sintomas comuns de tais pessoas e me escreva quais possíveis origens de doenças que geram tal tipo de febre." e receber uma resposta rápida e precisa, auxiliando na tomada de decisões clínicas e no diagnóstico.
○ Impacto: Maior facilidade em análises e economia de tempo.
Fontes Oficiais:
CrewAI:
O que é? CrewAI é um framework voltado para criar equipes de agentes colaborativos, capazes de dividir tarefas, compartilhar informações em tempo real e ajustar suas ações conforme necessário. Ele é especialmente eficaz para lidar com operações complexas que envolvem múltiplas etapas ou dependências.
Principais Diferenciais e Benefícios:
Templates Pré-Configurados: Simplifica a implementação de casos de uso comuns, como atendimento ao cliente e logística.
Coordenação Dinâmica: Permite que os agentes interajam entre si para otimizar resultados.
Escalabilidade: Ideal para gerenciar operações em grande escala, sem sobrecarregar equipes humanas.
Como usar?
● Suporte ao Cliente: Configuração de agentes para coletar informações, consultar sistemas e resolver problemas básicos.
● Gestão de Projetos: Agentes monitoram prazos, atualizam cronogramas e redistribuem tarefas automaticamente.
● Operações Logísticas: Planejamento de rotas e monitoramento de entregas em tempo real.
Por que é importante?
O CrewAI facilita a coordenação entre agentes, promovendo divisão eficiente de tarefas e colaboração em tempo real, o que é essencial em operações que envolvem múltiplas etapas e dependências. Isso permite que empresas lidem com grandes volumes de dados sem sobrecarregar equipes humanas.
Exemplo de uso: Um e-commerce utiliza o CrewAI para otimizar o atendimento ao cliente, oferecendo uma experiência integrada e eficiente:
● Coleta de dados iniciais: O CrewAI identifica o cliente por meio de seu histórico de compras, coletando informações básicas, como número do pedido ou detalhes sobre o problema relatado.
● Consulta automatizada: O sistema acessa automaticamente o status do pedido em tempo real, identificando se ele está em processamento, a caminho ou entregue, reduzindo o tempo de espera do cliente.
● Soluções inteligentes: Com base nas informações coletadas, o CrewAI propõe soluções, como reenvio de produto, emissão de reembolso ou esclarecimento de dúvidas. Caso a situação exija intervenção humana, ele encaminha o caso com todas as informações já consolidadas, agilizando o suporte humano.
○ Impacto: Redução de custos, aumento da eficiência, melhora na satisfação do cliente e escalabilidade do atendimento
Fontes Oficiais:
Swarm:
O que é? Swarm é um framework de código aberto desenvolvido pela OpenAI para orquestrar múltiplos agentes de IA de forma ergonômica e escalável. Ele facilita a coordenação de agentes especializados, permitindo que trabalhem juntos para resolver tarefas complexas.
Como Usar?
● Definição de Agentes: No Swarm, os agentes são entidades autônomas que executam tarefas específicas. Você pode definir agentes com comportamentos distintos e configurá-los para interagir entre si conforme necessário.
● Coordenação entre Agentes: O Swarm permite a criação de sistemas complexos onde agentes interagem de maneira eficiente para resolver tarefas colaborativamente. Isso é alcançado por meio de primitivas que facilitam a comunicação e a transferência de informações entre os agentes.
● Execução e Testes: O framework oferece um ambiente controlado para executar e testar interações entre agentes, permitindo ajustes e otimizações antes de qualquer implementação prática.
Por que é importante?
Swarm aborda desafios comuns na construção de sistemas multiagentes, como a complexidade na coordenação e controle. Ao fornecer uma estrutura leve e controlável, ele facilita o desenvolvimento de soluções que requerem a colaboração de múltiplos agentes, tornando o processo mais acessível e eficiente para desenvolvedores e pesquisadores.
Exemplos de uso
● Automação de Processos de Vendas: Swarm facilita a orquestração de agentes especializados, promovendo automação e eficiência em vendas.
○ Impacto: Redução do tempo necessário para o fechamento de vendas, aumento da taxa de conversão e maior personalização no atendimento ao cliente, promovendo melhor experiência e fidelização.
● Desenvolvimento de Agências de IA: O Swarm pode ser empregado na criação de agências de IA, onde múltiplos agentes colaboram, cada um com funções e capacidades distintas, para oferecer soluções integradas e automatizadas.
○ Impacto: Criação de soluções integradas e escaláveis, com redução de custos operacionais e aumento da eficiência em tarefas que requerem múltiplas habilidades, além de promover maior inovação em estratégias de negócios.
Fontes Oficiais:
Autogen:
O que é? Autogen é um framework de código aberto desenvolvido pela Microsoft, projetado para criar agentes de IA que colaboram em tarefas complexas, integrando modelos de linguagem de grande escala (LLMs), ferramentas externas e até intervenção humana quando necessário. Ele permite o desenvolvimento de fluxos de trabalho inteligentes e conversações multiagentes, promovendo eficiência e flexibilidade em diferentes cenários.
Como Usar?
● Colaboração Multiagente: Os agentes podem interagir e colaborar entre si para resolver tarefas mais rapidamente, simulando interações humanas em cenários complexos.
● Integração com Ferramentas e Modelos Externos: Combina a capacidade de LLMs com ferramentas específicas, como APIs ou sistemas empresariais.
● Flexibilidade Operacional: Suporta fluxos de trabalho autônomos ou com supervisão humana, ajustando-se às necessidades específicas de cada caso.
● Automação de Processos Complexos: Divide grandes problemas em subtarefas menores e gerenciáveis, promovendo maior organização e eficiência.
Por que é importante?
Autogen oferece flexibilidade e eficiência em fluxos de trabalho, possibilitando que agentes se adaptem rapidamente a novas informações ou mudanças no ambiente. Essa capacidade é essencial para empresas que operam em cenários dinâmicos, como logística, suporte técnico e desenvolvimento de software, onde a adaptabilidade e a agilidade são diferenciais competitivos.
Exemplos de uso
● Geração e Depuração de Código: Agentes trabalham juntos para criar, executar e depurar scripts automaticamente, agilizando o desenvolvimento de software.
○ Impacto: Acelera o desenvolvimento e entrega códigos mais confiáveis.
● Visualização de Dados: Equipes de agentes colaboram para criar gráficos e relatórios avançados, auxiliando na análise e tomada de decisões em ambientes empresariais.
○ Impacto: Melhora a agilidade e a precisão na análise de informações.
● Suporte Técnico: Diagnóstico de problemas em tempo real, com agentes ajustando soluções com base em informações dinâmicas.
○ Impacto: Eleva a eficiência no diagnóstico e resolução de problemas.
● Logística: Planejamento e ajuste de rotas de entrega em tempo real com base em condições climáticas ou de tráfego, otimizando custos e eficiência.
○ Impacto: Reduz custos e aumenta a eficiência nas operações de entrega.
Fontes Oficiais:
LLM com Function Calling:
O que é? Function Calling é uma funcionalidade avançada que permite que modelos de linguagem como GPT, Mistral, Llama e Gemini executem APIs externas e scripts personalizados, possibilitando integração direta com sistemas corporativos.
Como usar?
● Chamadas de Funções: Configurar agentes para realizar consultas em APIs e executar ações específicas.
● Processamento de Dados: Usar modelos de linguagem para interpretar entradas e gerar respostas precisas.
Por que é importante?
LLMs com Function Calling permitem que agentes de IA interajam diretamente com sistemas externos, executando ações específicas e incorporando os resultados em suas respostas. Isso é essencial para empresas que precisam de integrações dinâmicas e personalizadas, como no gerenciamento de estoques, análises financeiras ou suporte técnico. Ao reduzir o tempo entre a solicitação e a ação, Function Calling melhora a eficiência operacional e amplia as possibilidades de automação em diferentes setores.
Exemplos de uso:
● Setor Financeiro: Um agente usa Function Calling para acessar APIs bancárias, verificar transações e sugerir estratégias financeiras.
○ Impacto: Maior facilidade em análises e economia de tempo.
● E-commerce: Integração com sistemas de inventário para monitorar estoques e acionar reabastecimento automaticamente.
○ Impacto: Operações mais ágeis e menos erros.
● Healthcare: A seguir um exemplo de uso de function calling que fizemos(SeedTS) para um cliente de healthcare, chama-se PubMed Search: Utilizando a funcionalidade de Function Calling, desenvolvemos um serviço que converte perguntas médicas em consultas estruturadas para a API do PubMed. O processo permite transformar questões como "Qual é o tratamento mais recente para diabetes tipo 2?" em uma busca precisa por artigos científicos relevantes. O sistema retorna resumos dos artigos encontrados, otimizando o acesso à literatura médica e auxiliando os profissionais de saúde na tomada de decisões informadas com base em evidências científicas.
○ Impacto: Essa abordagem combina eficiência e precisão, economizando tempo dos médicos, possibilitando operações mais ágeis.
○ Alternativa: Hoje o Pubmed disponibiliza um MCP (Message Context Protocol) para buscas em sua base. Desta forma o desenvolvimento ficou mais fácil;
Fontes Oficiais:
Phidata:
O que é? Phidata é um framework que permite a construção de assistentes de IA autônomos com memória de longo prazo, conhecimento contextual e capacidade de executar ações por meio de chamadas de função. Ele facilita a criação de agentes inteligentes que podem interagir com diversas fontes de dados e ferramentas externas.
Como usar?
● Criação de Agentes Inteligentes: O Phidata fornece ferramentas simples para a criação de agentes, permitindo que desenvolvedores personalizem suas funcionalidades para atender a tarefas específicas.
● Integração com Ferramentas Externas: Permite conectar APIs, fontes de dados e sistemas empresariais, expandindo as capacidades dos agentes.
● Memória e Contexto: Os agentes podem armazenar e utilizar informações de interações anteriores para oferecer respostas mais personalizadas e relevantes.
Por que é importante?
Phidata expande as possibilidades de assistentes de IA, oferecendo respostas mais precisas e contextualizadas às necessidades dos usuários..
Exemplos de uso:
● Agente de Pesquisa na Web: Desenvolvedores podem criar agentes com o Phidata que realizam buscas na web para fornecer informações atualizadas aos usuários. Por exemplo, um agente pode ser programado para buscar notícias recentes sobre um tópico específico e apresentar um resumo consolidado.
○ Impacto: Agiliza o acesso a informações relevantes e atualizadas, economizando tempo e aumentando a eficiência em pesquisas.
● Análise Financeira: Empresas do setor financeiro podem utilizar o Phidata para construir agentes que analisam dados financeiros em tempo real. Esses agentes podem auxiliar na tomada de decisões de investimento, fornecendo insights baseados em análises de mercado atualizadas.
○ Impacto: Facilita decisões estratégicas com insights precisos e automação de análises complexas.
Fonte Oficial:
Casos de Uso e Benefícios💡
Gestão de Projetos com LangChain
● Aplicação: Integração com CRMs e ferramentas de gerenciamento de projetos para atualizar cronogramas e gerar relatórios automaticamente.
○ Impacto: Melhor controle de prazos e maior eficiência nas entregas.
Atendimento ao Cliente com CrewAI
● Aplicação: Agentes colaborativos oferecem suporte a clientes, resolvendo problemas simples e encaminhando casos mais complexos.
○ Impacto: Aumento da satisfação do cliente e redução de custos com suporte humano.
Automação de Processos de Vendas com Swarm
● Aplicação: Agentes trabalham juntos para qualificar leads, agendar reuniões e enviar propostas personalizadas.
○ Impacto: Redução do tempo de resposta, maior conversão e personalização do atendimento.
Logística com Autogen
● Aplicação: Ajuste dinâmico de rotas e monitoramento em tempo real.
○ Impacto: Economia de combustível e maior eficiência operacional.
Análise Financeira com Phidata
● Aplicação: Construção de agentes que analisam dados financeiros em tempo real, auxiliando em decisões de investimento.
○ Impacto: Decisões estratégicas mais precisas, automação de análises complexas e agilidade na resposta a flutuações do mercado.
Por que investir em agentes de LLM?🌟
Ferramentas como LangChain, CrewAI, Swarm, AutoGen e Phidata estão revolucionando a forma como as empresas implementam soluções de IA, permitindo a automação de tarefas complexas, integração com sistemas externos e tomada de decisões baseada em dados.
● Automação Avançada: Tarefas complexas gerenciadas com maior precisão
● Redução de custos: Automatizando tarefas repetitivas e complexas..
● Escalabilidade: Crescimento sem aumento proporcional de recursos.
● Decisões Baseadas em Dados: Resultados mais rápidos e confiáveis.
● Precisão: Diagnósticos e tomadas de decisão baseadas em dados, minimizando erros humanos.
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