Agentes e IA trabalham juntos para o bem

Agentes são softwares que executam tarefas específicas. Alguns agentes se especializam em um trabalho, como realizar uma pesquisa na web sobre um determinado tópico ou consultar um LLM enriquecido com informações específicas de um domínio não disponíveis em nenhum outro lugar. Outros se especializam em transformar uma solicitação do usuário em um conjunto de tarefas e orquestrar agentes de trabalho para concluí-las. Seja orquestrando ou executando, os agentes são altamente diretivos e determinísticos. Não há IA aqui. Cada agente é predefinido com todas as informações necessárias para ser executado e quando ser executado. Software é mágico, mas não é mágico como IA.

Um exemplo de agentes em ação é o encadeamento de várias etapas para concluir uma tarefa maior, como enviar um e-mail de prospecção personalizado e oportuno para um cliente recorrente. O processo pode ser dividido em várias ações menores e discretas, cada uma das quais é facilmente executada por um único agente especializado pré-codificado para essa finalidade, como consultar um banco de dados de leads de marketing para quaisquer interações com clientes nos últimos sete dias, extrair os três principais endereços de e-mail do sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), classificados por número de interações nos últimos 90 dias, e enviar um e-mail de formulário para cada um deles com base na campanha de vendas mais recente. Essas ações não requerem necessariamente IA.

O GenAI, fornecido por LLMs, pode encontrar padrões em fontes de dados com maior contexto e respostas mais ricas do que a pesquisa clássica. Ele também pode resumir, analisar ou gerar texto para criar ou refatorar informações de maneiras mais concisas e úteis. Aproveitar os LLMs é como adicionar mágica a um processo porque seus resultados não são determinísticos. Esses modelos encontram os padrões procurados com uma velocidade inigualável por qualquer outro método de computação já inventado. O resultado parece para nós, humanos, ser uma forma de raciocínio. Nos últimos dois anos, a qualidade da produção do LLM melhorou de “mais ou menos” para “notável”. Então, como sabemos quando empregar o GenAI em uma solução de agente?

Continuando com o exemplo de e-mail de prospecção, um modelo de e-mail pode ser usado com personalização mínima, mas um e-mail gerado por IA — com acesso não apenas a um ótimo LLM projetado para geração de texto, mas também a informações privadas específicas do cliente vinculadas às suas compras e necessidades anteriores — é notavelmente melhor. A solução Conversica implementada na Epson conta a história: dois dos recursos mais eficazes desta solução de IA de agência que ilustram ações autônomas e repetidas são: 1) a capacidade de se envolver em conversas bidirecionais por e-mail ao longo do tempo e, 2) o envio de e-mails com base na hora do dia preferida pelo destinatário.