Frameworks para criar Agentes de LLM ou IA
- 2 de jan. de 2025
- 10 min de leitura
Atualizado: 8 de mai.
A automação está em um novo patamar: sistemas que pensam, refletem e corrigem seus próprios erros estão permitindo que empresas otimizem processos críticos e liberem suas equipes para focar em inovação e resultados.
Com agentes de IA e LLM, é possível alcançar níveis inéditos de eficiência, produtividade e adaptabilidade. Aqui estão algumas das ferramentas que tornam isso realidade.
A diferença entre um agente de IA e um agente de LLM
Agentes de IA são sistemas autônomos capazes de perceber um contexto, tomar decisões e executar ações para atingir objetivos definidos. Eles podem utilizar diferentes técnicas de inteligência artificial, como machine learning, lógica simbólica, algoritmos tradicionais, visão computacional ou modelos generativos. Por isso, podem operar com diversos tipos de entrada, como textos, imagens, sensores, eventos, dados transacionais e também são aplicados em áreas como robótica, carros autônomos, sistemas de recomendação, antifraude, AIOps e automação de processos corporativos.
Agentes de LLM são uma categoria específica de agentes de IA. Eles usam modelos de linguagem como componente central para interpretar instruções, planejar etapas, gerar respostas e acionar ferramentas externas. Seu foco está em tarefas baseadas em linguagem e conhecimento, como escrever, pesquisar, resumir, consultar bases corporativas, interagir com APIs, orquestrar workflows e apoiar decisões em ambientes digitais.
Na prática, todo agente de LLM é um agente de IA, mas nem todo agente de IA depende de um LLM. Um agente de IA pode ser baseado em modelos preditivos, regras, sensores ou algoritmos especializados. Já um agente de LLM usa a linguagem como interface principal para raciocinar, coordenar ações e se conectar a sistemas.
É importante destacar que muitos frameworks criados para agentes de LLM também podem ser usados no desenvolvimento de agentes de IA mais amplos. Eles oferecem recursos úteis para orquestração, memória, uso de ferramentas, integração com APIs, monitoramento e governança. A lista abaixo reúne os principais frameworks conhecidos até agora, considerando que novas opções surgem constantemente nesse ecossistema.
Frameworks e Ferramentas Essenciais 🧠
O que é? LangChain é um framework pioneiro que facilita o desenvolvimento de agentes de LLM capazes de trabalhar com modelos de linguagem de grande escala (LLMs) como Mistral, Llama, GPT, e Gemini. Ele foi projetado para construir fluxos de trabalho complexos que integram APIs, bancos de dados e outras fontes de dados com raciocínios lógicos e sequenciais.
Por que é pioneiro?
● Cadeia de Encadeamentos (Chain of Thought): Introduziu uma abordagem lógica que permite que os agentes analisem dados em etapas sequenciais, simulando processos humanos de tomada de decisão.
● Integração Versátil: Facilita a conexão de LLMs com ferramentas externas e sistemas corporativos, democratizando o uso de IA em aplicações práticas.
Como usar? LangChain oferece módulos como:
● Chains (Cadeias): Configuração de fluxos onde os resultados de uma etapa alimentam a próxima.
● Prompt Templates: Criação de fluxos personalizados para interações avançadas com modelos como GPT, Llama e outros.
● Integração com APIs: Permite que os agentes acessem sistemas externos e executem ações automáticas.
Por que é importante?
LangChain é fundamental porque organiza fluxos de trabalho complexos de maneira sequencial, o que permite que decisões sejam tomadas com maior precisão e as informações sejam processadas de forma lógica. Isso é crucial para empresas que precisam integrar sistemas diversos e lidar com grandes volumes de dados.
Exemplo de uso:
● Healthcare: um exemplo de uso que desenvolvemos na SeedTS para um cliente da área da saúde foi o Assistente de Prontuários Médicos. Utilizamos MCP/tools para acessar dados atualizados dos prontuários, permitindo que médicos façam perguntas sobre os sintomas atuais de seus pacientes ao combinar informações extraídas dos registros clínicos com uma base de conhecimento alimentada por modelos de linguagem, como LLMs.
Por exemplo, o médico pode perguntar: “Quantos pacientes apresentaram febre nos últimos cinco dias? Detalhe também os sintomas mais comuns observados nesses pacientes e indique possíveis causas ou condições associadas a esse tipo de febre.”
Com isso, o profissional recebe uma resposta rápida, contextualizada e baseada nos dados disponíveis, apoiando a análise clínica, a tomada de decisão e o processo diagnóstico.
○ Impacto: Maior facilidade em análises e economia de tempo.
Fontes Oficiais:
CrewAI:
O que é? CrewAI é um framework voltado para criar equipes de agentes colaborativos, capazes de dividir tarefas, compartilhar informações em tempo real e ajustar suas ações conforme necessário. Ele é especialmente eficaz para lidar com operações complexas que envolvem múltiplas etapas ou dependências.
Principais Diferenciais e Benefícios:
Templates Pré-Configurados: Simplifica a implementação de casos de uso comuns, como atendimento ao cliente e logística.
Coordenação Dinâmica: Permite que os agentes interajam entre si para otimizar resultados.
Escalabilidade: Ideal para gerenciar operações em grande escala, sem sobrecarregar equipes humanas.
Como usar?
● Suporte ao Cliente: Configuração de agentes para coletar informações, consultar sistemas e resolver problemas básicos.
● Gestão de Projetos: Agentes monitoram prazos, atualizam cronogramas e redistribuem tarefas automaticamente.
● Operações Logísticas: Planejamento de rotas e monitoramento de entregas em tempo real.
Por que é importante?
O CrewAI facilita a coordenação entre agentes, promovendo divisão eficiente de tarefas e colaboração em tempo real, o que é essencial em operações que envolvem múltiplas etapas e dependências. Isso permite que empresas lidem com grandes volumes de dados sem sobrecarregar equipes humanas.
Exemplo de uso: Um e-commerce utiliza o CrewAI para otimizar o atendimento ao cliente, oferecendo uma experiência integrada e eficiente:
● Coleta de dados iniciais: O CrewAI identifica o cliente por meio de seu histórico de compras, coletando informações básicas, como número do pedido ou detalhes sobre o problema relatado.
● Consulta automatizada: O sistema acessa automaticamente o status do pedido em tempo real, identificando se ele está em processamento, a caminho ou entregue, reduzindo o tempo de espera do cliente.
● Soluções inteligentes: Com base nas informações coletadas, o CrewAI propõe soluções, como reenvio de produto, emissão de reembolso ou esclarecimento de dúvidas. Caso a situação exija intervenção humana, ele encaminha o caso com todas as informações já consolidadas, agilizando o suporte humano.
○ Impacto: Redução de custos, aumento da eficiência, melhora na satisfação do cliente e escalabilidade do atendimento
Fontes Oficiais:
Swarm:
O que é? Swarm é um framework de código aberto desenvolvido pela OpenAI para orquestrar múltiplos agentes de IA de forma ergonômica e escalável. Ele facilita a coordenação de agentes especializados, permitindo que trabalhem juntos para resolver tarefas complexas.
Como Usar?
● Definição de Agentes: No Swarm, os agentes são entidades autônomas que executam tarefas específicas. Você pode definir agentes com comportamentos distintos e configurá-los para interagir entre si conforme necessário.
● Coordenação entre Agentes: O Swarm permite a criação de sistemas complexos onde agentes interagem de maneira eficiente para resolver tarefas colaborativamente. Isso é alcançado por meio de primitivas que facilitam a comunicação e a transferência de informações entre os agentes.
● Execução e Testes: O framework oferece um ambiente controlado para executar e testar interações entre agentes, permitindo ajustes e otimizações antes de qualquer implementação prática.
Por que é importante?
Swarm aborda desafios comuns na construção de sistemas multiagentes, como a complexidade na coordenação e controle. Ao fornecer uma estrutura leve e controlável, ele facilita o desenvolvimento de soluções que requerem a colaboração de múltiplos agentes, tornando o processo mais acessível e eficiente para desenvolvedores e pesquisadores.
Exemplos de uso
● Automação de Processos de Vendas: Swarm facilita a orquestração de agentes especializados, promovendo automação e eficiência em vendas.
○ Impacto: Redução do tempo necessário para o fechamento de vendas, aumento da taxa de conversão e maior personalização no atendimento ao cliente, promovendo melhor experiência e fidelização.
● Desenvolvimento de Agências de IA: O Swarm pode ser empregado na criação de agências de IA, onde múltiplos agentes colaboram, cada um com funções e capacidades distintas, para oferecer soluções integradas e automatizadas.
○ Impacto: Criação de soluções integradas e escaláveis, com redução de custos operacionais e aumento da eficiência em tarefas que requerem múltiplas habilidades, além de promover maior inovação em estratégias de negócios.
Fontes Oficiais:
Autogen:
O que é? Autogen é um framework de código aberto desenvolvido pela Microsoft, projetado para criar agentes de IA que colaboram em tarefas complexas, integrando modelos de linguagem de grande escala (LLMs), ferramentas externas e até intervenção humana quando necessário. Ele permite o desenvolvimento de fluxos de trabalho inteligentes e conversações multiagentes, promovendo eficiência e flexibilidade em diferentes cenários.
Como Usar?
● Colaboração Multiagente: Os agentes podem interagir e colaborar entre si para resolver tarefas mais rapidamente, simulando interações humanas em cenários complexos.
● Integração com Ferramentas e Modelos Externos: Combina a capacidade de LLMs com ferramentas específicas, como APIs ou sistemas empresariais.
● Flexibilidade Operacional: Suporta fluxos de trabalho autônomos ou com supervisão humana, ajustando-se às necessidades específicas de cada caso.
● Automação de Processos Complexos: Divide grandes problemas em subtarefas menores e gerenciáveis, promovendo maior organização e eficiência.
Por que é importante?
Autogen oferece flexibilidade e eficiência em fluxos de trabalho, possibilitando que agentes se adaptem rapidamente a novas informações ou mudanças no ambiente. Essa capacidade é essencial para empresas que operam em cenários dinâmicos, como logística, suporte técnico e desenvolvimento de software, onde a adaptabilidade e a agilidade são diferenciais competitivos.
Exemplos de uso
● Geração e Depuração de Código: Agentes trabalham juntos para criar, executar e depurar scripts automaticamente, agilizando o desenvolvimento de software.
○ Impacto: Acelera o desenvolvimento e entrega códigos mais confiáveis.
● Visualização de Dados: Equipes de agentes colaboram para criar gráficos e relatórios avançados, auxiliando na análise e tomada de decisões em ambientes empresariais.
○ Impacto: Melhora a agilidade e a precisão na análise de informações.
● Suporte Técnico: Diagnóstico de problemas em tempo real, com agentes ajustando soluções com base em informações dinâmicas.
○ Impacto: Eleva a eficiência no diagnóstico e resolução de problemas.
● Logística: Planejamento e ajuste de rotas de entrega em tempo real com base em condições climáticas ou de tráfego, otimizando custos e eficiência.
○ Impacto: Reduz custos e aumenta a eficiência nas operações de entrega.
Fontes Oficiais:
LLM com Function Calling
O que é? Function Calling é uma funcionalidade que permite que modelos de linguagem, como GPT, Mistral, Llama e Gemini, acionem funções, APIs externas e scripts personalizados por meio de uma aplicação intermediária. Na prática, o modelo interpreta a solicitação do usuário, identifica qual função deve ser chamada, estrutura os parâmetros necessários e usa o resultado retornado para compor uma resposta mais precisa.
Como usar?
● Chamadas de funções: configurar agentes para consultar APIs, buscar dados em sistemas corporativos e executar ações específicas com base em regras definidas.
● Processamento de dados: usar modelos de linguagem para interpretar entradas, estruturar informações e gerar respostas contextualizadas a partir dos dados retornados.
Por que é importante?
LLMs com Function Calling permitem que agentes de IA interajam com sistemas externos de forma controlada, executando ações específicas e incorporando os resultados em suas respostas. Isso é essencial para empresas que precisam de integrações dinâmicas e personalizadas, como gerenciamento de estoques, análises financeiras, suporte técnico ou consulta a bases especializadas.
Ao reduzir o intervalo entre solicitação, análise e ação, Function Calling melhora a eficiência operacional e amplia as possibilidades de automação em diferentes setores.
Exemplos de uso:
● Setor financeiro: um agente usa Function Calling para acessar APIs bancárias, verificar transações e apoiar análises financeiras.
○ Impacto: maior agilidade nas análises e redução de esforço manual.
● E-commerce: integração com sistemas de inventário para monitorar estoques e acionar processos de reabastecimento automaticamente.
○ Impacto: operações mais ágeis e menor risco de erro operacional.
● Healthcare: a seguir, um exemplo de uso de Function Calling que desenvolvemos na SeedTS para um cliente de healthcare: PubMed Search.
Utilizando Function Calling, desenvolvemos um serviço que converte perguntas médicas em consultas estruturadas para a API do PubMed. O processo permite transformar questões como “Qual é o tratamento mais recente para diabetes tipo 2?” em buscas mais precisas por artigos científicos relevantes.
O sistema retorna resumos dos artigos encontrados, otimizando o acesso à literatura médica e apoiando profissionais de saúde na consulta a evidências científicas.
○ Impacto: essa abordagem combina eficiência e precisão, reduzindo o tempo necessário para encontrar literatura médica relevante.
○ Alternativa: atualmente, existem servidores MCP para integração com PubMed via Model Context Protocol (MCP), o que pode simplificar esse tipo de desenvolvimento ao padronizar a conexão entre agentes, ferramentas e bases externas.
Fontes Oficiais:
Phidata:
O que é? Phidata é um framework que permite a construção de assistentes de IA autônomos com memória de longo prazo, conhecimento contextual e capacidade de executar ações por meio de chamadas de função. Ele facilita a criação de agentes inteligentes que podem interagir com diversas fontes de dados e ferramentas externas.
Como usar?
● Criação de Agentes Inteligentes: O Phidata fornece ferramentas simples para a criação de agentes, permitindo que desenvolvedores personalizem suas funcionalidades para atender a tarefas específicas.
● Integração com Ferramentas Externas: Permite conectar APIs, fontes de dados e sistemas empresariais, expandindo as capacidades dos agentes.
● Memória e Contexto: Os agentes podem armazenar e utilizar informações de interações anteriores para oferecer respostas mais personalizadas e relevantes.
Por que é importante?
Phidata expande as possibilidades de assistentes de IA, oferecendo respostas mais precisas e contextualizadas às necessidades dos usuários..
Exemplos de uso:
● Agente de Pesquisa na Web: Desenvolvedores podem criar agentes com o Phidata que realizam buscas na web para fornecer informações atualizadas aos usuários. Por exemplo, um agente pode ser programado para buscar notícias recentes sobre um tópico específico e apresentar um resumo consolidado.
○ Impacto: Agiliza o acesso a informações relevantes e atualizadas, economizando tempo e aumentando a eficiência em pesquisas.
● Análise Financeira: Empresas do setor financeiro podem utilizar o Phidata para construir agentes que analisam dados financeiros em tempo real. Esses agentes podem auxiliar na tomada de decisões de investimento, fornecendo insights baseados em análises de mercado atualizadas.
○ Impacto: Facilita decisões estratégicas com insights precisos e automação de análises complexas.
Fonte Oficial:
Casos de Uso e Benefícios💡
Gestão de Projetos com LangChain
● Aplicação: Integração com CRMs e ferramentas de gerenciamento de projetos para atualizar cronogramas e gerar relatórios automaticamente.
○ Impacto: Melhor controle de prazos e maior eficiência nas entregas.
Atendimento ao Cliente com CrewAI
● Aplicação: Agentes colaborativos oferecem suporte a clientes, resolvendo problemas simples e encaminhando casos mais complexos.
○ Impacto: Aumento da satisfação do cliente e redução de custos com suporte humano.
Automação de Processos de Vendas com Swarm
● Aplicação: Agentes trabalham juntos para qualificar leads, agendar reuniões e enviar propostas personalizadas.
○ Impacto: Redução do tempo de resposta, maior conversão e personalização do atendimento.
Logística com Autogen
● Aplicação: Ajuste dinâmico de rotas e monitoramento em tempo real.
○ Impacto: Economia de combustível e maior eficiência operacional.
Análise Financeira com Phidata
● Aplicação: Construção de agentes que analisam dados financeiros em tempo real, auxiliando em decisões de investimento.
○ Impacto: Decisões estratégicas mais precisas, automação de análises complexas e agilidade na resposta a flutuações do mercado.
Por que investir em agentes de LLM?🌟
Ferramentas como LangChain, CrewAI, Swarm, AutoGen e Phidata estão revolucionando a forma como as empresas implementam soluções de IA, permitindo a automação de tarefas complexas, integração com sistemas externos e tomada de decisões baseada em dados.
● Automação Avançada: Tarefas complexas gerenciadas com maior precisão
● Redução de custos: Automatizando tarefas repetitivas e complexas..
● Escalabilidade: Crescimento sem aumento proporcional de recursos.
● Decisões Baseadas em Dados: Resultados mais rápidos e confiáveis.
● Precisão: Diagnósticos e tomadas de decisão baseadas em dados, minimizando erros humanos.
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