𝐄𝐯𝐨𝐥𝐮𝐜̧𝐚̃𝐨 𝐝𝐞 𝐀𝐆𝐞𝐧𝐭𝐞𝐬 𝐂𝐎𝐌 𝐀𝐈

Os agentes de IA evoluíram rapidamente de modelos de texto simples para sistemas de raciocínio poderosos.
Cada etapa na sua evolução acrescentou contexto, memória, ferramentas e capacidades de tomada de decisão que os aproximam de uma inteligência semelhante à humana. Vamos explicar 👇

𝟏. 𝐌𝐚𝐧𝐭𝐞𝐧𝐡𝐚 𝐜𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭𝐨 𝐝𝐞 𝐕𝐞𝐫𝐫𝐚 𝐋𝐋𝐌
Os primeiros LLMs trabalhavam com entradas limitadas, gerando outputs úteis, mas com dificuldades em conversas longas ou contextos detalhados.

𝟐. 𝐕𝐞𝐫𝐫𝐚 𝐌𝐚𝐢𝐨𝐫 𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭𝐨 𝐕𝐞𝐫𝐫𝐚 𝐋𝐋𝐌
Janelas de contexto estendidas melhoraram a continuidade, permitindo que os modelos lidassem com textos mais longos e produzissem outputs mais ricos e coerentes.

𝟑. 𝐋𝐋𝐌 + 𝐄𝐟𝐞𝐭𝐨𝐬 𝐝𝐚 𝐅𝐚𝐭𝐨
Ao integrar ferramentas, os LLMs podiam recuperar dados, realizar cálculos e gerar outputs além do processamento de texto puro.

𝟒. 𝐋𝐋𝐌 𝐌𝐮𝐥𝐭𝐢𝐦𝐨𝐝𝐚𝐥 + 𝐄𝐟𝐞𝐭𝐨𝐬 𝐝𝐚 𝐅𝐚𝐭𝐨 𝐞 𝐌𝐞𝐦𝐨𝐫𝐢𝐚
Adicionar capacidades multimodais (texto, imagem, áudio) mais memória permitiu que os LLMs recordassem o contexto e se adaptassem a várias tarefas.

𝟓. 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐜𝐨𝐦 𝐌𝐞𝐦𝐨𝐫𝐢𝐚 𝐝𝐞 𝐑𝐚𝐜𝐢𝐨𝐧𝐚𝐦𝐞𝐧𝐭𝐨
O estágio mais avançado - agentes agora combinam entradas multimodais, ferramentas e memórias de curto e longo prazo. Tomam decisões, planeiam ações e executam tarefas de forma autónoma.

De modelos com pequeno contexto a agentes de raciocínio, a IA avança constantemente em direção a uma inteligência adaptativa e autónoma.
𝐐𝐮𝐚𝐥 𝐬𝐭𝐚𝐠𝐞 𝐞𝐱𝐜𝐢𝐭𝐚 𝐦𝐚𝐢𝐬 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐭𝐨𝐝𝐨 𝐨 𝐟𝐮𝐭𝐮𝐫𝐨 𝐝𝐚 𝐈𝐀 𝐚𝐠𝐞𝐧𝐭𝐬?


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