𝐄𝐯𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐨𝐟 𝐀𝐈 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐬
Os agentes de IA evoluíram rapidamente de modelos de texto simples para poderosos sistemas de raciocínio.
Cada estágio em sua evolução adicionou contexto, memória, ferramentas e capacidades de tomada de decisão que os aproximam de uma inteligência semelhante à humana. Vamos detalhar isso 👇
𝟏. 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭𝐨 𝐏𝐞𝐪𝐮𝐞𝐧𝐨 𝐃𝐨𝐰𝐧𝐭𝐨𝐰𝐧 𝐋𝐋𝐌𝐬
Os primeiros LLMs trabalhavam com entradas limitadas, gerando saídas úteis, mas lutando com conversas longas ou contextos detalhados.
𝟐. 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭𝐨 𝐋𝐨𝐫𝐠𝐨 𝐃𝐨𝐰𝐧𝐭𝐨𝐰𝐧 𝐋𝐋𝐌𝐬
Janelas de contexto ampliadas melhoraram a continuidade, permitindo que os modelos lidassem com entradas de texto mais longas e mantivessem saídas mais ricas e coerentes.
𝟑. 𝐋𝐋𝐌 + 𝐔𝐭𝐢𝐥𝐢𝐳𝐚𝐜𝐨 𝐝𝐞 𝐓𝐨𝐨𝐥𝐬
Ao integrar ferramentas, os LLMs podiam recuperar dados, realizar cálculos e gerar saídas além do processamento puro de texto.
𝟒. 𝐌𝐮𝐥𝐭𝐢𝐦𝐨𝐝𝐚𝐥 𝐋𝐋𝐌 + 𝐔𝐭𝐢𝐥𝐢𝐳𝐚𝐜𝐨 𝐝𝐞 𝐓𝐨𝐨𝐥𝐬 𝐌𝐞𝐦𝐨𝐫𝐲
Adicionar capacidades multimodais (texto, imagem, áudio) mais memória permitiu que os LLMs recordassem o contexto e se adaptassem a diferentes tarefas.
𝟓. 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐜𝐨𝐦 𝐌𝐞𝐦𝐨𝐫𝐢𝐚 𝐝𝐞 𝐑𝐚𝐜𝐢𝐨𝐜𝐢𝐧𝐨
O estágio mais avançado - os agentes agora combinam entradas multimodais, ferramentas, e memórias de curto e longo prazo. Eles tomam decisões, planejam ações e executam tarefas de forma autônoma.
De pequenos modelos de contexto a agentes de raciocínio, a IA está avançando continuamente em direção a uma inteligência adaptativa e autônoma.
𝐐𝐮𝐚𝐥 𝐞𝐬𝐭𝐚𝐝𝐨 𝐞𝐱𝐢𝐭𝐚 𝐯𝐨𝐜𝐞 𝐦𝐨𝐢𝐭𝐨 𝐚𝐛𝐨𝐮𝐭 𝐨 𝐟𝐮𝐭𝐮𝐫𝐨 𝐝𝐨𝐬 𝐚𝐠𝐞𝐧𝐭𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐀𝐈?
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