Em uma transmissão ao vivo recentemente coberta, com a participação de Shivay Lamba, evangelista de desenvolvedores da Couchbase, e Dylan Bristot, gerente de marketing de novos produtos do Nebius AI Studio. Eles abordaram quais são os blocos de construção para criar agentes de IA na produção.
A criação e a implantação de agentes de IA na produção exigem uma compreensão clara do que são agentes de IA, como escolher as ferramentas e os LLMs corretos para o aplicativo agêntico e como trazer segurança e observabilidade para o monitoramento adequado das respostas do agente.
Assista: Criação de agentes de IA prontos para produção com o Couchbase e o Nebius AI
O que é um agente de IA?
Um agente de IA é um sistema alimentado por grandes modelos de linguagem (LLMs) que pode realizar ações e agir de forma autônoma. Diferentemente de um LLM tradicional que fornece apenas uma resposta em texto, os agentes de IA entendem o contexto, usam ferramentas, conectam-se a fontes de dados externas e lembram-se de interações passadas por meio da memória. Eles podem realizar ações em nome do usuário. Eles podem marcar reuniões, pesquisar perspectivas ou até mesmo redigir propostas.
Os agentes de IA podem ser executados de forma totalmente autônoma com um conjunto de ferramentas disponíveis para realizar tarefas de longa duração. Os agentes de IA têm duas funções: eles precisam interagir com as pessoas e, em seguida, executar tarefas. Ao conversar com humanos, os agentes de IA podem lidar com informações não estruturadas, derivar o contexto e explicar conceitos em linguagem humana. Recebendo as informações dos humanos, os agentes de IA executam tarefas para os humanos chamando APIs, aprendendo com os erros e, às vezes, trabalhando sem supervisão humana. Eles orquestram várias etapas para concluir tarefas em loops.
Essa combinação de LLM com as ferramentas, a memória e os objetivos é o que dá aos agentes a capacidade de fazer mais do que apenas gerar texto.
Principais blocos de construção dos agentes de IA
Modelos de linguagem grandes (LLMs)
Os LLMs podem ser considerados como o cérebro de um agente de IA. Os LLMs processam entradas, geram respostas e tomam decisões sobre o que fazer em seguida.
Ferramentas e APIs
Os LLMs, por si só, só podem gerar texto. Para interagir com bancos de dados, APIs ou qualquer processo externo, eles precisam ter a capacidade de interagir com ferramentas. Por exemplo, um agente que planeja uma viagem pode usar uma API de reserva de voos ou um serviço meteorológico.
Memória
Os agentes dividem o trabalho em etapas (planejar → pesquisar → chamar a API → analisar → escrever). Sem memória, eles perdem o controle de várias etapas. Eles costumam repetir chamadas de ferramentas ou buscar os mesmos dados novamente.
Eles se esquecem de preferências ou regras (“sempre escreva testes”). Se algo falha, eles não conseguem se recuperar. Eles simplesmente começam de novo. Isso significa que os agentes desperdiçam tokens de modelo, demoram mais e levam a resultados inconsistentes.
Para resolver esses problemas, os agentes usam a memória. Usando a memória de curto e longo prazo, os agentes se lembram automaticamente do contexto (como as ferramentas que você usa, os projetos em que está envolvido, as pessoas com quem trabalha), reduzem o uso de tokens e os custos ignorando histórias repetidas
E eles dão respostas consistentes e personalizadas.
Orquestração e raciocínio
Os agentes precisam gerenciar os fluxos de trabalho. Isso significa decidir quais ferramentas chamar, como usar informações anteriores e como se adaptar com base em resultados ou novas entradas. Alguns agentes usam arquiteturas reativas para pensar passo a passo ou loops de reflexão avançados para avaliar e melhorar suas respostas.
Observabilidade e registro em log
Como os agentes podem agir de forma autônoma, é extremamente importante monitorar as decisões que eles tomam em cada etapa de sua execução e a precisão delas devido à sua natureza não determinística. As ferramentas de telemetria ajudam a monitorar a integridade do agente, depurar falhas e reunir análises para melhorar o desempenho.
Projetando agentes de IA de produção: práticas recomendadas
Escolhendo o LLM certo
A escolha do LLM é extremamente importante porque afeta a velocidade, a qualidade do raciocínio e a capacidade de usar ferramentas ou lidar com entradas multimodais.
Aqui estão algumas das considerações ao escolher o LLM:
Raciocínio rápido versus raciocínio profundo: Os modelos menores são excelentes para recuperação rápida; os maiores potencializam a lógica complexa de raciocínio em várias etapas.
Formatos de saída estruturados: O estilo JSON ou de chamada de função permite integrações e validações de ferramentas mais fáceis.
Necessidades multimodais: Prepare-se para PDFs, imagens, modelos de seleção por voz que podem ter vários tipos de formatos de entrada.
Dylan apresentou uma demonstração do Nebius AI Studio que oferece uma API unificada para acessar vários LLMs de código aberto. Os usuários podem ajustar os modelos sem se preocupar com o gerenciamento de servidores e também controlar a privacidade dos dados optando pela não retenção de dados.
Monitore e proteja seus agentes
Os agentes de IA tomam decisões que afetam os usuários e os resultados comerciais. As ferramentas de observabilidade rastreiam o que está acontecendo nos bastidores. Isso inclui métricas de desempenho, registros de decisões e relatórios de erros.
A segurança também é extremamente importante. É extremamente crucial implantar agentes de IA em conformidade com padrões universais como GDPR e SOC 2. É igualmente importante manter políticas de retenção de dados que respeitem a privacidade dos dados do cliente. Hospedar modelos próximos aos dados (por exemplo, armazenar o modelo na mesma VPC que os dados) reduz a latência e melhora a segurança do sistema agêntico.
O controle de acesso refinado garante que somente usuários e processos autorizados possam usar recursos ou ferramentas específicos do agente.
Padrões de design agêntico
Existem diferentes padrões arquitetônicos ao projetar agentes de IA. Esses padrões permitem que os desenvolvedores criem sistemas agênticos para se tornarem capazes de raciocínio dinâmico, orquestração de ferramentas, utilização de memória e coordenação de vários agentes.
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- Agentes reativos: Pense nas ações metodicamente e adapte-se à medida que novas informações forem chegando.
- Agentes de uso de ferramentas: Aprimorar a capacidade do LLM, permitindo que ele interaja com ferramentas e recursos externos para melhorar suas habilidades de resolução de problemas
- Agentes de reflexão: Avaliar seus próprios resultados, melhorando-os por meio de ciclos de autofeedback.
- Colaboração com vários agentes: Vários agentes especializados se comunicam, dividindo problemas complexos em partes.
Práticas recomendadas operacionais
Deve-se usar formatos de saída estruturados (por exemplo, JSON) para melhorar a interoperabilidade da ferramenta. Os agentes de IA podem ter centenas de prompts e ferramentas, que evoluirão com o tempo e terão controle de versão.
Gerenciá-los será um grande desafio. Couchbase Catálogo de agentes foi projetado para ajudar os desenvolvedores a acompanhar as ferramentas, as funções e os prompts do sistema que eles criam para interagir com várias fontes de dados, tipos de dados e modelos diferentes.
Outra grande mudança no trabalho com LLMs em relação aos aplicativos tradicionais é que as respostas do LLM podem mudar com o tempo. Isso costuma ser chamado de "drifting". O catálogo de agentes também armazena transcrições detalhadas de cada solicitação e conversa entre os LLMs e os agentes, com informações sobre as solicitações e as ferramentas usadas. Isso facilita a análise forense por meio de registros de auditoria.
Casos de uso de demonstração destacados
Criação de agentes de baixo código com plataformas como a n8n, que fornece uma plataforma intuitiva de baixo código com fluxos de trabalho de arrastar e soltar para automatizar tarefas e executar agentes de IA.
Orquestração personalizada (execução paralela e sequencial) de ferramentas e agentes para coleta e síntese de dados.
Conclusão
Os palestrantes enfatizaram que, embora os agentes de IA desbloqueiem recursos avançados de raciocínio, a chave para a produção exige uma seleção cuidadosa do LLM, um padrão de design de agente de IA adequado, manuseio seguro de dados e observabilidade robusta. Plataformas como o Nebius AI Studio oferecem a capacidade de escolher o LLM de código aberto apropriado de sua preferência, e o Couchbase prova ser a plataforma de banco de dados essencial para aplicativos críticos de IA agêntica.
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