🌊 Modelos “agênticos” são nova onda na IA
Embalados por OpenAI o1, relatórios projetam agentes de IA como bola da vez. Mais: CEO da Anthropic sobre IA do futuro, lições de engenharia em escala e bases da Ciências da Computação em JS.
Imagine um assistente virtual que resolve problemas complexos, toma decisões informadas e executa tarefas como um profissional experiente. Este é o conceito por trás dos modelos “agênticos” de IA, abordagem na inteligência artificial que já vinha sendo aventada e até tentada por amadores, mas que ganhou força após o lançamento do GPT o1-preview (capaz de tarefas que exigem raciocínio em etapas, como desafios de Física e Química).
Relatórios como o “Generative AI’s Act 01”, da Sequoia Capital (empresa de investimentos), lançado agora em outubro, ajudaram a catapultar a pauta para as conversas.
Diferentemente dos modelos de IA tradicionais com os quais estamos acostumados por meio do ChatGPT, que dá respostas rápidas a perguntas, os modelos agênticos têm a capacidade de "parar para pensar" e construir cadeias de raciocínio (Chain-of-Thoughts). Com isso, conseguem, ao menos em teoria, analisar múltiplas possibilidades, avaliar cenários e chegar a conclusões de forma mais próxima ao raciocínio humano.
A abordagem, segundo a Sequoia, marca uma transição do "pensamento rápido" para o "pensamento lento" na IA — em uma alusão ao “System Thinking 1” e “System Thinking 2”, nossos sistemas “rápido” e “devagar” de pensar, conceituado pelo psicólogo e cientista cognitivo Daniel Kahneman.
O interessante é que já há aplicações “agênticas” em produção. Harvey, por exemplo, é uma espécie de “advogado virtual” que usa a abordagem; Factory desenvolve agentes de IA para tarefas de engenharia de software; e XBOW é um agente que realiza testes de segurança em sistemas.
As arquiteturas cognitivas são um componente importante dos modelos agênticos. Elas definem como o agente de IA pensa e resolve problemas em contextos específicos. Geralmente, incorporam múltiplos modelos de base, mecanismos de roteamento, bancos de dados vetoriais para RAG (Retrieval-Augmented Generation) e lógicas de aplicação que se aproximam do raciocínio humano — ou seja, não são só um único LLM, mas um conjunto de tecnologias. Tanto a criação e muito mais a implementação de tais arquiteturas é um potencial “filão” de trabalho para desenvolvedores e engenheiros.
O surgimento desses agentes também está influenciando modelos de negócio. Algumas empresas de IA estão migrando da venda de software para a venda de serviços, por exemplo, sendo remuneradas pelos resultados entregues. Isso pode tornar certos trabalhos mais acessíveis e escaláveis. O setor é medido em trilhões de dólares.
A tendência dos modelos agênticos não fica de fora das análises macro da IA, como do State of Ai report 2024, da Air Street Capital, outra empresa de investimentos — como o dinheiro é o que comanda o rumo das ações, é bom seguir sua trilha.
É claro que, como novidade e “promessa”, modelos “agênticos” levantam muitas questões sem respostas e cenários difíceis de imaginar. Implicações da tecnologia para o futuro do trabalho e para diversas indústrias rendem boa imaginação, mas são desconhecidas na prática. Muito mais do que LLMs, modelos agênticos, desde que funcionem “bem o suficiente”, têm um potencial sem precedentes de transformar processos e possivelmente redefinir certas funções profissionais.
Para profissionais de tecnologia, é mais um tema para acompanhamento e aprendizado. Até porque, vale lembrar, o próximo avanço pode vir de pesquisadores, desenvolvedores ou empreendedores que se lançarão a explorar possibilidades de modelos agênticos e se proporem a resolver problemas com eles.
⁉️ Inscreveu-se na vaga mobile da BeTalent? Não perca o prazo do Teste Técnico!
Diferente de outras edições, esta não é uma pergunta, mas uma chamada às inscritas e inscritos no processo seletivo para a vaga mobile na BeTalent. Vocês têm até quinta-feira, 24/10/2024, às 23h55, para mostrarem suas habilidades em React Native e/ou Flutter. O Teste Técnico proposto foi encaminhado por e-mail. Lembrando que ele é uma das fases do processo. Quem passar, avança para entrevistas e outras etapas. Se você está na seleção, boa sorte! Torcemos para que esteja conosco, na BeTalent, em breve! Se perdeu a inscrição, saiba que lançaremos mais processos seletivos, não só mobile, ainda em 2024. Acompanhe a newsletter!
🔮 CEO da Anthropic diz que IA pode comprimir cem anos de progresso em uma década
Dario Amodei, CEO da Anthropic, prevê que a IA avançada poderia comprimir cem anos de progresso em apenas 5-10 anos após seu desenvolvimento. Em artigo recente, longo e bem embasado — não é só mais uma peça de marketing sobre IA —, ele projeta avanços radicais em saúde, economia, governança e significado do trabalho. Amodei sugere que poderíamos ver curas para a maioria das doenças, duplicação da expectativa de vida e erradicação da pobreza nesse curto período. Otimismo excessivo ou não, talvez Amodei, como especialista em IA, tenha mais informações e percepções do que nós para opinar. Bom para guardar e acompanhar daqui a alguns anos.
🗂️ Mais uma proposta para um desafio em React
Existem muitas sugestões — algumas que se pretendem até “definitivas” — quando o assunto é organizar projetos React. Robin Wieruch propõe mais uma, em cinco etapas. Começando com um único arquivo, evolui para múltiplos arquivos, depois para pastas por componente, seguido por pastas técnicas (como hooks e serviços) e, finalmente, pastas por feature. A estrutura, segundo ele, adapta-se ao crescimento do projeto, promove reusabilidade e separação de responsabilidades. Para projetos maiores, ele sugere dividir componentes entre UI reutilizáveis e específicos de features. Mais no blog do autor, que conta com outras dicas interessantes.
🧗Lições de engenharia em escala de grandes players
Hacking Scale é uma newsletter recente, da BetterStack (empresa de observabilidade e monitoramento) que destrincha desafios de engenharia em larga escala. Dois artigos recentes discutem, por exemplo, como o Uber comprimiu logs em 99% e como o Discord processa mais de 4 bilhões de mensagens diariamente e lida com 30+ petabytes de dados. São desafios e soluções criativas para inspirar desenvolvedores e profissionais de DevOps. Os textos costumam ser resumos com considerações sobre artigos mais técnicos e extensos publicados por cada plataforma, bom para quem quer acompanhar feitos de engenharia de grandes empresas.
🤖 Modelo “agêntico” em JS? Sim, existe!
Falando em “modelos agênticos”, KaibanJS é uma solução que se vende como abordagem para sistema multiagentes em JavaScript. Inspirado no método Kanban, o framework traz uma interface visual para gerenciar agentes de IA e suas tarefas. Suporta múltiplos modelos de linguagem e integra-se facilmente a frameworks populares como React e Vue. Permite criar, visualizar e coordenar fluxos de trabalho de IA e promete simplificar o processo sem ter que sair do JS para Python, linguagem que domina quando o assunto é IA. Mais no GitHub e no site da ferramenta (que, aliás, tem um “clássico” vídeo promocional feito com IA).
🪆 Bases da Ciência da Computação, em JavaScript
Quer estudar bases da Ciência da Computação sem sair do JavaScript? O GitHub javascript-algorithms oferece uma coleção abrangente de implementações de algoritmos e estruturas de dados clássicos em JS. O projeto, mantido por Oleksii Trekhleb, é um bom recurso educacional para quem quer aprofundar conhecimentos. O repositório abrange desde estruturas básicas, como listas ligadas e pilhas, até algoritmos avançados de grafos e criptografia. Cada implementação vem acompanhada de explicações detalhadas e links para leitura adicional, facilitando o aprendizado autodidata.
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