Agentes inteligentes no dia a dia da criação de conteúdo
01. Introdução
A Inteligência Artificial (IA) tem impulsionado avanços significativos no desenvolvimento de agentes inteligentes, sistemas computacionais autônomos capazes de interagir com o ambiente e tomar decisões para atingir seus objetivos. Agentes inteligentes, como chatbots e assistentes virtuais, já permeiam diversos setores, desde o atendimento ao cliente até a educação, revolucionando a interação humano-computador. Este artigo investiga o conceito de agentes inteligentes, explorando seus elementos essenciais, suas diferentes classes e suas aplicações.
O artigo também explora os Sistemas de Multi Agentes (SMA), que consistem em múltiplos agentes inteligentes interagindo em um ambiente compartilhado. Os SMA apresentam desafios e oportunidades únicos, demandando algoritmos de aprendizado e adaptação sofisticados para otimizar o comportamento individual e coletivo dos agentes. Abordaremos como técnicas como aprendizado por reforço, minimização de arrependimento e teoria dos jogos evolutiva permitem que agentes em SMA aprendam e se adaptem dinamicamente.
Para ilustrar a aplicação prática de SMA, o artigo apresenta um estudo de caso utilizando o framework Crew AI para construir um sistema multi-agente para marketing digital. Este exemplo demonstrará como agentes especializados com diferentes habilidades podem colaborar para executar tarefas complexas, como pesquisa de mercado, segmentação de público e desenvolvimento de personas.
02. Agentes Inteligentes
O conceito de "agentes inteligentes" na Inteligência Artificial (IA) denota sistemas computacionais autônomos com a capacidade de perceber seu ambiente e tomar ações estratégicas para otimizar o alcance de seus objetivos (Russell & Norvig, 2021). Esses agentes são projetados para operar de forma independente, utilizando análise própria e mecanismos de aprendizado para tomada de decisões, sem a necessidade de intervenção humana constante (Wooldridge & Jennings, 1995). A nomenclatura "agente inteligente" emergiu na década de 1970, quando pesquisadores da área iniciaram a exploração de sistemas computacionais autônomos capazes de interagir com o mundo real (Nilsson, 1998). Desde então, o campo da IA tem testemunhado um avanço notável, com o desenvolvimento de agentes cada vez mais sofisticados e aptos a lidar com tarefas complexas.
Uma das aplicações mais proeminentes de agentes de IA reside nos chatbots e assistentes virtuais, que frequentemente empregam GPTs (Generative Pre-trained Transformer). Esses sistemas se baseiam em técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para interagir com humanos de forma natural e inteligente, demonstrando a capacidade de entender e responder a perguntas, fornecer informações, gerar conteúdo original e até mesmo manter conversas fluidas. A adoção desses agentes tem se expandido em diversos setores, desde o atendimento ao cliente até a educação. No entanto, a utilização de agentes GPT também suscita questões éticas e de segurança, como a possibilidade de geração de conteúdo enganoso ou prejudicial (Bender et al., 2021). É crucial que o desenvolvimento e a implementação desses agentes sejam conduzidos de forma responsável e atenta aos potenciais impactos sociais e éticos.
Imagem 01. Agente Simples
Fonte: Russell & Norvig, 2021
Tecnicamente um Agente Inteligente é composto por diversos elementos essenciais que o capacitam a desempenhar suas funções de forma inteligente. Estes elementos incluem:
- Percepção do Ambiente: Um agente inteligente precisa ser capaz de perceber e interpretar informações do ambiente em que está inserido. Isso envolve a utilização de sensores e dispositivos para coletar dados relevantes.
- Raciocínio e Tomada de Decisão: Com base nas informações percebidas, o agente inteligente utiliza algoritmos e modelos de raciocínio para processar esses dados e tomar decisões que o levem mais perto de seus objetivos.
- Planejamento e Execução de Ações: Após a tomada de decisão, o agente inteligente precisa planejar e executar ações que o permitam interagir com o ambiente e alcançar seus objetivos de forma eficaz.
- Aprendizado e Adaptação: Um aspecto fundamental dos agentes inteligentes é a capacidade de aprender com a experiência e se adaptar a novas situações. Isso envolve a utilização de técnicas de aprendizado de máquina e algoritmos de otimização.
- Comunicação e Interatividade: Muitos agentes inteligentes, como chatbots e assistentes virtuais, precisam ser capazes de se comunicar de forma eficaz com os usuários. Isso envolve o processamento de linguagem natural e a geração de respostas adequadas.
De acordo com Russell e Norvig (2003), os agentes inteligentes podem ser agrupados em cinco classes com base em seu grau de inteligência percebida e capacidade. Essas classes incluem:
- Agentes Simples: Esses agentes reagem ao ambiente sem considerar as consequências futuras de suas ações. Eles são programados para responder a estímulos específicos e não possuem capacidade de raciocínio ou planejamento.
- Agentes com Modelo: Esses agentes possuem um modelo do ambiente e podem prever as consequências de suas ações. Eles utilizam esse modelo para tomar decisões mais informadas, mas ainda não possuem capacidade de raciocínio complexo.
- Agentes com Objetivos: Além de possuir um modelo do ambiente, esses agentes têm objetivos específicos que buscam alcançar. Eles podem planejar suas ações para atingir esses objetivos e adaptar-se a mudanças no ambiente.
- Agentes Utilitaristas: Esses agentes possuem uma função de utilidade que os permite avaliar as consequências de suas ações em termos de benefícios e custos. Eles buscam maximizar sua utilidade ao tomar decisões.
- Agentes de Nível Humano: Esses agentes possuem capacidades cognitivas semelhantes às humanas, incluindo raciocínio, aprendizado e comunicação. Eles são capazes de entender e responder a linguagem natural, aprender com a experiência e adaptar-se a situações complexas.
03. Multi Agentes (MAs)
Os Sistemas Multiagentes (SMA) representam uma área de pesquisa em constante desenvolvimento na interseção da inteligência artificial e da computação distribuída. Caracterizados pela presença de múltiplos agentes autônomos, os SMA se destacam pela capacidade de lidar com problemas complexos e dinâmicos, através da interação entre os agentes e com o ambiente. Cada agente, dotado de inteligência própria, possui a capacidade de perceber o ambiente, tomar decisões e executar ações, buscando atingir objetivos individuais ou coletivos.
A descentralização do controle e a flexibilidade inerente à adaptação dos agentes conferem aos SMA robustez e capacidade de lidar com cenários em constante mudança. Essa característica os torna particularmente relevantes para a resolução de problemas complexos, onde soluções centralizadas podem se mostrar ineficazes.
O aprendizado e a adaptação dos agentes se dão por meio de mecanismos como algoritmos adaptativos, aprendizado por reforço e dinâmicas coevolutivas. O aprendizado por reforço multiagente (MARL), conforme destacado por Gupta e Gori (2023), permite que os agentes se engajem em adaptação recíproca, ajustando seus comportamentos de forma conjunta para maximizar a utilidade do sistema. A utilização de estruturas de autoaprendizagem, conforme proposto por Scrimieri et al. (2021), possibilita que os agentes adaptem sistemas de produção modular, aprendendo continuamente e evoluindo suas estratégias em resposta às mudanças ambientais.
A matemática por trás dos sistemas de aprendizado multiagente, na interseção da teoria dos jogos e da inteligência artificial, evidencia a importância da aprendizagem, adaptação, cooperação, competição e dinâmica populacional dos agentes individuais para a resolução eficaz de problemas reais (Wang e Chen, 2024). A Teoria Coevolutiva Estendida (EC), que integra aprendizado adaptativo e Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), contribui para a cooperação emergente e a adaptação de estratégias em sistemas multiagentes, modelando e analisando interações entre agentes heterogêneos em ambientes dinâmicos (de Zarzà et al., 2023).
Algoritmos de aprendizado comuns usados em sistemas multiagentes incluem:
- Aprendizado por Reforço (RL): Algoritmos de aprendizado por reforço, como o Aprendizado por Reforço Profundo (DRL), são amplamente empregados em sistemas multiagentes para permitir que os agentes aprendam estratégias ótimas por meio de tentativa e erro, com base em recompensas recebidas do ambiente.
- Algoritmos de Minimização de Arrependimento: Algoritmos de minimização de arrependimento são utilizados em sistemas de Aprendizado Cooperativo Multiagente (MACL) para otimizar processos de tomada de decisão, minimizando a diferença entre a recompensa mais alta alcançável e a recompensa real obtida pelo algoritmo.
- Teoria dos Jogos Evolutiva (EGT): A Teoria dos Jogos Evolutiva é outra abordagem fundamental usada em sistemas multiagentes, focando na evolução de comportamentos em uma população onde os agentes interagem e atualizam suas estratégias com base em imitação e aprendizado social.
- Aprendizado Profundo: Técnicas de aprendizado profundo, particularmente na forma de redes neurais, são aplicadas em sistemas multiagentes para permitir que os agentes processem dados complexos e tomem decisões informadas com base em padrões e características extraídas do ambiente.
- Aprendizado Cooperativo e Competitivo: Algoritmos que facilitam a cooperação e competição entre agentes são essenciais em sistemas multiagentes para otimizar o comportamento coletivo e alcançar objetivos comuns, considerando objetivos individuais.
04. Criando um multi agente para criação de conteudo
Nesse projeto buscamos um exemplo do Crew AI que é um framework que simplifica o desenvolvimento e a implantação de agentes de IA. Do qual é definida uma classe chamada `MarketingAnalysisAgents` que cria diferentes agentes para uma equipe de marketing digital. Cada agente possui um papel específico e um objetivo a ser alcançado.
O trecho incial do código demonstra a integração de múltiplas tecnologias de IA e processamento de linguagem natural para construir um sistema conversacional complexo. Utiliza a biblioteca "langchain_google_genai" para acessar o modelo de linguagem ChatGoogleGenerativeAI, que fornece funcionalidades de geração de texto. A biblioteca "crewai" é utilizada para definir Agentes, Tarefas e Processos, indicando a intenção de construir um sistema multi agente, onde diferentes agentes colaboram para completar tarefas. Além disso, integra a ferramenta DuckDuckGoSearchRun da biblioteca "langchain.tools", possibilitando ao sistema realizar pesquisas na web e incorporar informações externas às suas respostas. Essa combinação de tecnologias sugere a construção de um sistema capaz de realizar tarefas complexas, integrar informações de diversas fontes e interagir com o usuário de forma natural e eficiente.
import os
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun
Este trecho de código demonstra a instanciação de um modelo de linguagem de grande escala (LLM) chamado "Gemini" para uso em aplicações de IA. O código utiliza a biblioteca "langchain_google_genai" para acessar o modelo através da API do Google, utilizando uma chave secreta ("SECRET_KEY") para autenticação. Os parâmetros "verbose=True" e "temperature=1" indicam a intenção de registrar o processo de interação com o modelo e configurar uma alta temperatura, o que resulta em respostas mais criativas e imprevisíveis. A escolha do Gemini Pro sugere a necessidade de um modelo poderoso para tarefas complexas de processamento de linguagem natural, como geração de texto, tradução ou resposta a perguntas.
llm = ChatGoogleGenerativeAI(
model="gemini-pro",
verbose = True,
temperature = 1,
google_api_key=SECRET_KEY)
Para nosso experimento vamos usar a ferramenta DuckDuckGoSearchRun da biblioteca "langchain.tools". Esta ferramenta permite a realização de pesquisas na web utilizando o motor de busca DuckDuckGo, e a sua integração em um sistema de IA possibilita a incorporação de informações externas e atualizadas às respostas do sistema. A simplicidade da linha de código sugere a facilidade de uso da ferramenta, enquanto a escolha do DuckDuckGo como motor de busca pode indicar uma preocupação com a privacidade do usuário, já que este motor de busca não rastreia as atividades dos seus utilizadores.
tool_search = DuckDuckGoSearchRun()
Neste momento podemos montar a nossa equipe multi-agente para abordar tarefas de marketing. Cada agente é instanciado com um papel específico, objetivo, histórico e conjunto de ferramentas. O agente "marketing_strategist" irá atuar como líder e possuindo permissão para delegar tarefas. Outros agentes, como o "market_Segmentation_Specialist", "market_Research_Analyst", "ux_Designer", "content_Writer", e "data_Analyst", possuem habilidades e ferramentas específicas, incluindo acesso à ferramenta de busca DuckDuckGoSearchRun. Essa estrutura sugere uma abordagem colaborativa para problemas de marketing, onde cada agente contribui com suas capacidades para alcançar o objetivo comum. A riqueza dos históricos e a atribuição específica de ferramentas a certos agentes evidenciam a intenção de simular um ambiente de trabalho realista e especializado.
marketing_strategist = Agent(
role = 'Estrategista de Marketing',
goal = 'Responsável por liderar a estratégia de marketing global, incluindo a definição do público-alvo, posicionamento da marca e estratégias de comunicação.',
backstory = """
Maria sempre teve uma paixão por entender o comportamento do consumidor e como as marcas podem se conectar com seu público-alvo de maneira significativa. Com vários anos de experiência em marketing, ela liderou equipes em diversas campanhas bem-sucedidas, desde startups até grandes corporações. Sua abordagem estratégica e sua habilidade em identificar oportunidades de mercado a tornam uma peça fundamental na equipe.""",
verbose = True,
allow_delegation = True,
llm = llm
)
market_Segmentation_Specialist = Agent(
role = 'Especialista em Conteúdo',
goal = 'Especialista em Segmentação de Mercado',
backstory = """
Ana é uma especialista em segmentação de mercado com um olhar afiado para identificar nichos de mercado promissores. Vinda de uma formação em psicologia do consumidor, ela tem uma compreensão profunda dos diferentes perfis de consumidores e como suas motivações de compra influenciam o comportamento. Sua capacidade de traduzir insights complexos em estratégias acionáveis ajuda a equipe a definir o público-alvo de forma precisa.""",
verbose = True,
allow_delegation = False,
llm = llm,
tools = [
tool_search
]
)
market_Research_Analyst = Agent(
role = 'Analista de Pesquisa de Mercado',
goal = 'Encarregado de conduzir pesquisas de mercado para coletar e analisar dados sobre os consumidores, concorrentes e tendências do mercado.',
backstory = """
João sempre foi fascinado pela análise de dados e pela compreensão das tendências do mercado. Com um background em estatística e pesquisa de mercado, ele se destaca na coleta e interpretação de informações-chave que orientam as decisões estratégicas da equipe de marketing. Sua curiosidade incessante e sua habilidade em transformar dados em insights valiosos são seus maiores trunfos.
""",
verbose = True,
allow_delegation = False,
llm = llm,
tools = [
tool_search
]
)
ux_Designer = Agent(
role = 'Designer de Experiência do Usuário ',
goal = 'Responsável por desenvolver personas detalhadas e garantir que a experiência do usuário seja considerada em todas as etapas da estratégia de marketing.',
backstory = """
Steve Jobs é uma lenda no mundo da tecnologia, reconhecido por sua visão revolucionária e seu compromisso com a excelência no design. Após anos de liderança na Apple, onde desempenhou papéis-chave no desenvolvimento de produtos icônicos, como o iPhone e o iPad, ele agora traz sua experiência singular para a equipe de marketing.
Com uma paixão ardente pela criação de experiências de usuário excepcionais, Steve é um mestre em unir forma e função para produzir produtos e interfaces que cativam e encantam os usuários. Sua abordagem centrada no usuário e seu instinto para identificar as necessidades e desejos das pessoas o tornam um ativo inestimável para a equipe.
Além de sua experiência em design, Steve traz consigo uma mentalidade empreendedora e uma capacidade de pensar fora da caixa, inspirando a equipe a alcançar novos patamares de inovação e excelência. Seu compromisso com a qualidade e sua busca implacável pela perfeição elevam o padrão de excelência em toda a organização.
""",
verbose = True,
allow_delegation = False,
llm = llm,
tools = [
tool_search
]
)
content_Writer = Agent(
role = 'Redator de Conteúdo ',
goal = 'Responsável por desenvolver personas detalhadas e garantir que a experiência do usuário seja considerada em todas as etapas da estratégia de marketing.',
backstory = """
Laura é uma escritora talentosa com um dom para contar histórias que ressoam com o público. Com experiência em redação publicitária e marketing de conteúdo, ela sabe como criar mensagens persuasivas que se conectam emocionalmente com os consumidores. Sua habilidade em adaptar o tom e o estilo de comunicação para diferentes segmentos de público a torna uma peça-chave na equipe de criação de conteúdo.
""",
verbose = True,
allow_delegation = False,
llm = llm,
tools = [
tool_search
]
)
data_Analyst = Agent(
role = 'Analista de Dados ',
goal = 'Responsável por desenvolver personas detalhadas e garantir que a experiência do usuário seja considerada em todas as etapas da estratégia de marketing.',
backstory = """
Pedro é um analista de dados habilidoso com uma mente analítica e orientada para resultados. Com formação em ciência da computação, ele tem experiência em coletar, limpar e analisar grandes conjuntos de dados para extrair insights valiosos. Sua capacidade de transformar dados brutos em visualizações claras e relatórios acionáveis ajuda a equipe a tomar decisões informadas e a otimizar o desempenho das campanhas de marketing. """,
verbose = True,
allow_delegation = False,
llm = llm,
tools = [
tool_search
]
)
A continuação será a criação e definição da tarefa com a atribuíção ao agente "marketing_strategist". A tarefa envolve múltiplas etapas, desde a pesquisa de mercado inicial até a criação de personas detalhadas para o público-alvo. A descrição detalhada da tarefa, com 10 etapas específicas, demonstra a intenção de simular um processo de trabalho real. A ênfase na segmentação do público AAA e na análise da concorrência sugere a importância de uma estratégia de marketing direcionada para o sucesso do projeto. A expectativa de que o output seja "Ação feita" indica que o objetivo da tarefa é gerar resultados tangíveis, e não apenas informações. A atribuição da tarefa ao "marketing_strategist" reforça o papel deste agente como líder e coordenador da equipe.
task1 = Task(
description =
'''
1. Pesquisa inicial, com a realização uma pesquisa de mercado para entender o cenário atual e identificar segmentos de público AAA.
2. Analise dados demográficos, comportamentais e psicográficos para entender quem são seus clientes ideais.
3. Identificação do público-alvo utilizando dados da pesquisa para identificar grupos específicos de consumidores que têm maior probabilidade de se interessar pelos seus produtos ou serviços.
4. Definição de critérios de segmentação, como idade de 35-50, localização na cidade de Lavras Minas Gerais, interesses em Agronegócio e Tecnologia, comportamentos de compra de publico consumidor AAA.
5. Analise como os concorrentes estão segmentando seu público-alvo e adaptando sua mensagem.
6. Identifique lacunas no mercado onde você pode se destacar com uma abordagem direcionada ao seu público AAA.
7. Utilize as informações coletadas para adaptar sua mensagem de marketing e comunicação às necessidades e interesses específicos do seu público-alvo.
8. Desenvolva conteúdo relevante e personalizado que ressoe com cada segmento de público.
9. Desenvolva 3 personas detalhadas que representem os diferentes segmentos do seu público-alvo.
10. Inclua informações como nome, idade, ocupação, objetivos, desafios, preferências e motivações de compra.
''',
expected_output = "Ação feita",
agent = marketing_strategist
)
Para iniciar o processo iremos reunir o grupo de agentes para executar uma tarefa específica. A equipe selecionada foi composta por seis agentes: "marketing_strategist", "market_Segmentation_Specialist", "market_Research_Analyst", "ux_Designer", "content_Writer" e "data_Analyst". A única tarefa atribuída à equipe ("task1") sugere que o objetivo principal é a segmentação de mercado e desenvolvimento de personas. O parâmetro "verbose=True" indica que o processo de execução da tarefa será registrado detalhadamente, enquanto "process=Process.sequential" define que as etapas da tarefa serão realizadas em sequência, um agente de cada vez. A composição da equipe demonstra a intenção de abordar a tarefa de forma multidisciplinar, combinando as diferentes habilidades dos agentes para alcançar um resultado mais completo e eficaz.
task_crew = Crew(
agents = [
marketing_strategist,
market_Segmentation_Specialist,
market_Research_Analyst,
ux_Designer,
content_Writer
data_Analyst
],
tasks = [task1],
verbose = True,
process = Process.sequential
)
print("Crew: Working on Task")
task_output = task_crew.kickoff()
Este experimento demonstra a construção de um sistema multi-agente sofisticado para tarefas de marketing usando o framework "crewai". Combinando um modelo de linguagem de grande escala (Gemini), ferramentas de pesquisa na web e uma equipe de agentes especializados com diferentes habilidades, o sistema simula um ambiente de trabalho colaborativo para realizar pesquisa de mercado, segmentação de público e desenvolvimento de personas. A estrutura modular e a capacidade de integrar LLMs e ferramentas externas destacam o potencial do "crewai" para construir sistemas de IA complexos e personalizados para uma ampla gama de aplicações.
Referencias Bibliograficas
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Wooldridge, M., & Jennings, N. R. (1995). Intelligent Agents: Theory and Practice. The Knowledge Engineering Review, 10(2), 115–152. [https://doi.org/10.1017/S0269888900008122](https://doi.org/10.1017/S0269888900008122)
Nilsson, N. J. (1998). Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann.
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623. [https://doi.org/10.1145/3442188.3445922](https://doi.org/10.1145/3442188.3445922)
Gupta, Tanay and Julien Gori. “Modeling reciprocal adaptation in HCI: a Multi-Agent Reinforcement Learning Approach.” _Extended Abstracts of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems_ (2023)
Scrimieri, Daniele, Shukri M. Afazov and Svetan M. Ratchev. “Design of a self-learning multi-agent framework for the adaptation of modular production systems.” _The International Journal of Advanced Manufacturing Technology_ 115 (2021): 1745 - 1761.
Wang, L., Fu, F., & Chen, X. (2024). Matemática de sistemas de aprendizado multiagente na interface da teoria dos jogos e inteligência artificial. ArXiv Preprint, arXiv:2403.07017.
de Zarzà, I., J. de Curtò, Gemma Roig, Pietro Manzoni and Carlos Miguel Tavares Calafate. “Emergent Cooperation and Strategy Adaptation in Multi-Agent Systems: An Extended Coevolutionary Theory with LLMs.” _Electronics_ (2023): n. pag.
