AGENTES AI

O que são agentes de IA?

Simplificando, os agentes da IA ​​são inteligência artificial que usam ferramentas para atingir metas. Os agentes da IA ​​têm a capacidade de lembrar entre tarefas e estados em mudança; Eles podem usar um ou mais modelos de IA para concluir tarefas; E eles podem decidir quando acessar sistemas internos ou externos em nome de um usuário. Isso permite que os agentes da IA ​​tomem decisões e executem ações autonomamente com o mínimo de supervisão humana.

Por exemplo, uma empresa de bens de consumo queria otimizar suas campanhas de marketing global usando um agente de IA para transformar processos. Um projeto que exigia seis analistas por semana agora exigia um único funcionário que trabalhava com um agente, fornecendo resultados em menos de uma hora. Veja como funciona:

• AI agente reúne dados: Semanalmente, o agente reúne autonomamente e une dados de marketing por meio de dados de dados conectados. um operador quando necessário. Um operador testa e refina as recomendações do agente de IA conforme necessário. Trabalho? Eles podem reter memória nas conversas, que fornecem contexto contínuo em planos e operações em várias etapas. com sistemas, ferramentas e fontes de dados corporativas para executar tarefas. As tarefas são governadas pelo plano entregue por um modelo de idioma grande ou modelo de idioma pequeno. Para executar tarefas, o agente da IA ​​pode acessar serviços corporativos (como sistemas de RH, sistemas de gerenciamento de pedidos ou CRMs), delegar ações a outros agentes da IA ​​ou pedir esclarecimentos ao usuário. Esses agentes inteligentes de software têm a capacidade de detectar erros, corrigi-los e aprender através de planos de várias etapas e verificações internas. Tempo. Bancos de dados, sensores e outros sistemas, permitindo que agentes de software inteligentes observem seu ambiente. 
• AI agent analyzes performance: The agent performs contextual analysis on the data to understand campaign performance metrics and compare against expectations, receiving business context from an operator when necessary.
• AI agent offers recommendations: The agent writes a standardized report that proposes optimizations. An operator stress tests and refines the AI agent’s recommendations as needed.
• AI agent updates platforms: When given human approval, the agent updates media buying platforms with the recommendations.

How Do AI Agents Work?

AI agents observe their environment, leverage large language models for planning, and access connected systems to take action and accomplish goals.

• Observe: AI agents constantly collect and process information from their environment including user interactions, key performance metrics, or sensor data. They can retain memory across conversations, which provides ongoing context across multi-step plans and operations.
• Plan: Using language models, AI agents autonomously evaluate and prioritize actions based on their understanding of the problem to be addressed, goals to be accomplished, context, and memory.
• Act: AI agents leverage interfaces with enterprise systems, tools, and data sources to perform tasks. Tasks are governed by the plan delivered by a large language model or small language model. To execute tasks, the AI agent may access enterprise services (such as HR systems, order management systems, or CRMs), delegate actions to other AI agents, or ask the user for clarification. These intelligent software agents have the ability to detect errors, fix them, and learn through multi-step plans and internal checks.

This observe-plan-act cycle is self-reinforcing because AI agent tools continuously analyze how the world has changed based on past interactions and learn how to be more efficient and effective over time.

What Are the Components of an AI Agent?

AI agents vary in implementation but tend to have five components:

• Agent-centric interfaces, including the protocols and APIs used to connect agents to users, databases, sensors, and other systems, allowing intelligent software agents to observe their environment. 
• A Módulo de memória Inclui memória de curto prazo para eventos recentes e contexto imediato, bem como uma memória de longo prazo para conhecimentos factuais, conceitos, detalhes de conversas passadas e conhecimento de como as tarefas passadas foram executadas. 
• A Módulo de perfil Define os atributos do agente, como seu papel, objetivos e padrões comportamentais. 
• A Módulo de planejamento, que normalmente usa um LLM ou SLM, recebe observações do ambiente, incluindo memória e o perfil do agente, para montar planos apropriados para um agente tomar. 
• an Módulo de ação comprises the APIs and system integrations that define the universe of actions available to the AI agent.
  

What Do AI Agents Do?

AI agents represent a new era in artificial intelligence, superando em muito o software tradicional. Ao contrário das ferramentas estáticas, esses agentes de software inteligentes atuam como entidades autônomas e de tomada de decisão. Eles analisam dados, planejam tarefas, agem e se adaptam continuamente - geralmente em tempo real. Aqui está o que os torna tão poderosos:

• Agentes AI não respondem apenas às instruções - eles têm iniciativa. Eles se envolvem com seu ambiente, aprendizado e adaptação à medida que avançam.  Os agentes da IA ​​coletam continuamente informações de uma variedade de fontes. Eles usam memória e ferramentas especializadas para entender o que está acontecendo em seu ambiente e para acompanhar detalhes importantes. 
• Agentes AI decidem o melhor curso de ação, considerando metas, funções e restrições. Eles podem atualizar seus planos em tempo real à medida que as coisas mudam, tornando -as mais adaptáveis ​​às mudanças de processo e casos de borda do que técnicas como a automação de processos robóticos. 
• Agentes da AI fazem as coisas usando sistemas conectados e colaborando com outros agentes inteligentes. 
• Agentes AI são projetados para serem participantes ativos em fluxos de trabalho. Eles não são apenas ferramentas-são companheiros de equipe capazes e de alto desempenho que agregam valor real às equipes que apoiam.   
  

Quais são os tipos de agentes de IA? Usando a codificação como exemplo, podemos ver os diferentes níveis de sofisticação que podem ser alcançados com vários tipos de agentes inteligentes:

AI agents vary in complexity, from simple coding assistants to complex networks that can automate processes that require teams of people today. Using coding as an example, we can see the different levels of sophistication that can be achieved with various types of intelligent agents:

• no nível mais simples, um copiloto de codificação pode gerar código quando solicitado por um desenvolvedor.  
• Um agente inteligente mais avançado pode ingerir automaticamente a base de código existente e personalizar sua saída adequadamente. Esse agente pode até produzir saída sem ser solicitado pela produção automaticamente de código que passa um teste de unidade quando um desenvolvedor gravar esse teste. 
• agentes de IA ainda mais avançados poderiam não apenas desenvolver código, mas também compilar e executar o aplicativo em um ambiente de teste.    
• Agentes futuros de IA podem levar isso um passo adiante e implantar aplicativos testados em ambientes de produção por meio de pipelines automatizados após a aprovação humana. Isso permitiria efetivamente qualquer um, usando linguagem simples, criar e implantar aplicativos inteiros. 
  

Como você usa agentes de IA?

O desempenho forte do agente de IA vem de imitar de perto os processos que os humanos seguem. Isso ocorre porque o LLMS, o componente de planejamento principal dos agentes modernos, é capaz de "herdar" a cognição humana - eles são treinados em um grande corpo de produção humana e, portanto, podem resolver problemas semelhantes ao que as pessoas podem resolver. Eles precisam de tarefas pequenas e bem definidas. Eles precisam de contexto relevante. E eles têm desempenho ainda melhor quando os loops de feedback apertados estão no local para que os erros possam ser corrigidos com a iteração. 

Like LLMs, virtual agents in AI perform well on problems that can be broken down into component parts. They need small, well-defined tasks. They need relevant context. And they perform even better when tight feedback loops are in place so errors can be corrected upon iteration.

AI agents deliver business value in three main areas:

• Automation of standardized business processes: AI agents can handle repetitive tasks with accuracy and speed, reducing human error and enabling employees to focus on higher-value work. 
• Colaboração com humanos: Atuando como colaboradores inteligentes, agentes virtuais na IA aprimoram as equipes humanas, fornecendo insights acionáveis, apoiando a tomada de decisões e executando tarefas que aumentam a experiência humana. 
• Descobrindo insights de dados: Em ambientes ricos em dados, os agentes da IA ​​analisam e sintetizam informações em uma escala que nenhuma equipe humana poderia corresponder, identificando padrões e fornecendo insights que conduzem decisões estratégicas. 

Como as empresas estão usando agentes de IA hoje? Os primeiros adotantes já desbloquearam o valor desses agentes de software inteligentes em várias funções, incluindo marketing e vendas, atendimento ao cliente, P&D e dados e tecnologia. Mas essa é apenas a ponta do iceberg. Aqui estão alguns casos de negócios para agentes de IA que as empresas estão explorando hoje:

AI agents are fast becoming common across industries. Early adopters have already unlocked value from these intelligent software agents in multiple functions, including marketing and sales, customer service, R&D, and data and technology. But this is just the tip of the iceberg. Here are a few business cases for AI agents that companies are exploring today:

• Marketing: A leading consumer packaged goods company used intelligent agents to create blog posts, reducing costs by 95% and improving speed by 50x (publishing new blog posts in a single day as opposed to four weeks).  
• Atendimento ao cliente: Um banco global líder usou agentes virtuais de IA para interagir com os clientes, reduzindo os custos em 10x. 
• Pesquisa e desenvolvimento: Uma empresa de biopharma usou agentes de IA para geração de leads, reduzindo o tempo do ciclo em 25% e obtendo 35% na eficiência do tempo para a elaboração de relatórios de estudo clínico. 
• dados e tecnologia: Um departamento de TI usou agentes de IA para modernizar suas tecnologias herdadas, aumentando a produtividade em até 40%. 

Os agentes da IA ​​são o futuro? Will - os humanos trabalharão em estreita colaboração com eles como companheiros de equipe. Os agentes da IA ​​estarão a bordo, assim como os trabalhadores humanos, para aprender papéis e responsabilidades, acessar dados relevantes da empresa e contexto de negócios, integrar -se aos fluxos de trabalho e apoiar as responsabilidades dos seres humanos.

AI agents are gaining traction quickly across an array of business applications—and the market for AI agents is expected to grow at a 45% CAGR over the next five years.

As AI agents become commonplace—and they will—humans will work closely with them as teammates. AI agents will be onboarded, just like human workers, to learn roles and responsibilities, access relevant company data and business context, integrate into workflows, and support the humans’ responsibilities.

Disciplinas complexas, como desenvolvimento de software, atendimento ao cliente e análise de negócios, que anteriormente exigiam grandes equipes de pessoas agora se tornarão equipes muito menores de seres humanos que trabalham ao lado de muitos tipos de agentes de IA. Como resultado, as organizações escalam mais rapidamente, pois os agentes da IA ​​podem se replicar rapidamente, e as empresas não dependerão de contratar o crescimento. Os agentes da IA ​​poderão automatizar e gerenciar tarefas, libertando os trabalhadores para serem mais criativos. Da mesma forma, os agentes de IA acelerarão processos trabalhos e intensivos no trabalho, permitindo que os trabalhadores sejam mais produtivos. Quanto mais agentes de IA proliferam, maior a necessidade de gerenciá -los pelos funcionários - e isso premia o treinamento de funcionários na IA responsável em todos os níveis da organização. Parte de uma abordagem mais ampla da IA ​​e da Genai, a estratégia de DRI da BCG ajuda a gerar um valor estratégico substancial. Saiba mais sobre esses três valores interconectados reproduzem três especialistas em BCG. Vídeo

By building AI agents, companies will also unlock new business models and accelerate productivity. AI agents will be able to automate and manage tasks, freeing up workers to be more creative. Similarly, AI agents will speed up labor- and time-intensive processes, enabling workers to be more productive.

Supervising virtual AI agents will become a core teaming skill, to ensure agents achieve their objectives and uphold standards of privacy, fairness, and ethical use. The more AI agents proliferate, the greater the need to manage them by employees—and this puts a premium on training employees in responsible AI at every level of the organization.