agentes de a são um assunto do momento nos principais polos de inovação aí pelo mundo no Vale do silice por exemplo não se fala de outra coisa senão sobre esses Tais agentes de ar né de acompanhando aí empresas no Vale do Silício aceleradores como o y combinator todas falando o tempo todo sobre esses stais a gente odiar de fato eles vão ser responsáveis provavelmente da maior disrupção de tecnologia que a gente vai vivenciar enquantos vivos aí na nossa vida e algo que provavelmente vai acontecer muito antes aí do que a Gente Tá imaginando mas eu
sei que esse termo aí a agentes de a para muitos aqui de nós ainda é um termo desconhecido E é exatamente sobre isso que a gente vai est falando aqui nesse vídeo O que são esses Tais ag gente já então bora aí pro conteúdo e aqui o nosso objetivo é de fato mostrar que qualquer pessoa independente do conhecimento técnico prévio que tenha pode estar empreendendo com tecnologia com inteligência artificial seja criando seu próprio software ou aplicativo ou prestando serviços aí como desenvolvedor se esse assunto te interessa já te convido aí para se inscrever no canal
ativar o Sininho para não perder nenhum conteúdo desse tipo aqui com a gente então sem mais enrolação já partindo aqui pro conteúdo eu sei que para muitos de vocês as principais categorias de I né quando a gente tem ia para textos para imagens para áudio e para vídeo já são né bastante conhecidas por vocês e dentro dessas categorias a gente tem ferramentas aí que para muitos de vocês também já são mais conhecidas né a gente tem aí alguns modelos né para texto a gente tem os modelos G TTS da Open modelo do Gemini aí da
Google a gente tem o cloud da antropic com investimento grande da Amazon por trás a gente tem o lama do Facebook modelo open source e o grock aqui do Twitter e do ex quando a gente vem pra imagem a gente tem aqui novamente Open com dali a gente tem o stable fus mid Journey em áudio temos a Open aqui com com o TTS com o modelo do Whisper e 11 Labs também despontando inovação aqui paraa áudio e PR vídeo a gente tem novamente Open com Sora Runaway pic laabs stable de Fusion ou seja talvez essas
essas ferramentas e esses modelos não sejam novidades para vocês essas categorias mas onde que os tais agentes de a eles entram aqui né eles são estão em alguma dessas categorias eles transcendem essas categorias Então bora explorar um pouquinho sobre isso Qual que é a definição de Agentes de a né e aqui a gente tem uma definição da própria Amazon né no qual a gente vê que é que um agente de a né uma inteligên inteligência artificial é um programa de software que pode interagir com seu ambiente coletar dados e usar dados para executar tarefas para
atingir objetivos pré-determinados ou seja né os humanos eles estabelecem uma meta a partir de um promto de uma informação mas um agente de a ele escolhe de forma independente as melhores ações que ele precisa realizar para atingir essa meta Ou seja a partir de algum input que o usuário fornece aqui pro agente ele o agente com todas as suas seu conhecimento com todas as suas bases extras de informação com todas as suas ferramentas a sua disposição ele vai identificar esse essa Gama de ferramentas que ele tem a disposição a partir também do Objetivo que ele
tem que chegar ele vai identificar os melhores caminhos Quais são as ferramentas que ele precisa eh consultar os conhecimentos que ele precisa consultar para chegar no melhor resultado para atingir a meta na qual ele foi eh requisitado e estipulado para executar aqui a gente pode fazer uma tal analogia com o próprio agente de viagens né o agente de viagem ele precisa criar um plano de viagens pro seu cliente para isso ele possui diversas informações de voos diversas informações de roteiros conhecimentos aí sobre os locais de destino e um agente de a não foge muito disso
né se ele tem a o objetivo e meta final ele construir um plano de viagem ele também né pode ter todas essas ferramentas à disposição dele coletar essas informações para gerar um melhor plano de viagem pro cliente final Essa é a base e ideia de um agente de a né E aí comentando um pouquinho sobre algo que é extremamente importante a gente entender que é a arquitetura de um G gente dear pra gente aprofundar mais esse conhecimento e de fato eh entender melhor como que ele é construído e o que que ele tem à disposição
dele então o agente de a como base ele precisa de n inicialmente da base dele ele precisa dos modelos né de um modelo Inicial então a gente pode aqui fazer o uso daqueles modelos que a gente já viu né do próprio GPT do um lama do Cloud do Gemini Isso aqui vai ser a grande inteligência base do modelo para que ele consiga ter acesso a uma gama gigantesca de informações e tratar essa informações e gerar uma resposta pro usuário esse modelo ele também pode ser um modelo chamado de fine tuned né que é um modelo
pré treinado então a gente pode utilizar aqui um modelo GPT pré treinar ele com uma base de informações nossas alguns dados nossos e criar aí o modelo fine tuned né modelo pré treinado para e essa ação específica que esse agente vai precisar executar Além disso os agentes eles também possuem né como Core do do conhecimento dele como principal fonte de inteligência e instruções dele ele possui um prompt base né um prompt de sistema que nada mais é do que as principais instruções dele as principais regras desse agente o que ele pode o que ele não
pode fazer como que ele deve agir Então esse prompt é que dá basicamente a personalidade instruções e parte grande parte também da Inteligência desse agente além do prompt agentes eles também requisitam é importante que eles tenham memória né Memórias de long o prazo para que os agentes eles entendam o contexto de uma conversa de uma necessidade e consigam eh retomar em certo momento do tempo da conversação para de fato lembrar o que foi conversado anteriormente assim a gente se torna mais inteligentes né tando dendo tendo aí um contexto e uma memória de longo prazo de
uma conversação com alguma pessoa Outro ponto crucial né de dos agentes da arquitetura de Agentes de Aia são as bases de conhecimento extras os os modelos né o GPT lamo Cloud eles são alimentados com uma base gigantesca de informações que a gente tem à disposição aí na internet então são informações diversas E é isso que dá grande parte da Inteligência pros nossos agentes porém tem muita conhecimento que esses esses modelos eles não têm a disposição deles Eles não têm informações pessoais sobre a gente ele não Eles não têm informações sobre a nossa empresa Eles não
têm e muitas vezes informações e conhecimentos específicos sobre livro que a gente quer utilizar como base Então essas bases de conhecimento são conhecimentos extras né seja arquivos PDF planilhas de Excel que a gente consegue subir e deixar à disposição Desse nosso agente para que ele consiga consumir essas informações e ter e te dar respostas mais assertivas e também mais direcionadas da forma como você quer que essas respostas cheguem e PR para a execução dessa parte de base de conhecimento por debaixo dos panos para que isso seja executado acontece todo um processo de edgings né que
é o processo de edgings que que a gente chama no qual a gente faz a inserção de um dado seja que um arquivo um livro em PDF seja uma planilha em Excel a gente sobe esses dados esses dados passam por um processo de edgings esses edgings viram Vector edgings e esses esses vectors embeds esses vetores são armazenados aí nas Tais dados e Tais bases de dados vetoriais essas bases de dados vetoriais são que possibilitam aqui os nossos agentes de a a partir de promes e conversas com linguagem natural pesquisar nessas bases de dados vetoriais a
partir de similaridade né é dessa forma que a gente consegue subir por exemplo uma imagem de cachorro ou pedir uma imagem de cachorro e aí o a O Agente né O Agente conseguir buscar em uma base de dados vetorial uma imagem de cachorro e não uma imagem de gato né buscando aí principalmente é com base em similaridade de informações e para fechar outro componente essencial aqui dos agentes de a muito importante também são as Tais ferramentas ou Tools né ou funções que estão à disposição desses agentes essas Tools essas ferramentas são que dão grande parte
também da Inteligência desse Agente né aqui o agente ele tem a possibilidade de fazer a leitura de um código ou de acessar a internet ou de fazer uma chamada api pros diversos sistemas que a gente tem hoje a nossa disposição aí e no num ecossistema de apis que a gente tem aí pela internet são essas Tools por exemplo que permitem que a gente faça chamadas estruturadas aí para por exemplo uma API de clima e a gente buscar o clima exato de algum ponto específico em tal horário né então a gente consegue fazer essas buscas buscas
em valores de cotações de ações acessar enfim qualquer tipo de api que a gente tenha eh necessidade ou eventualmente acessar a internet por exemplo Então esse aqui é o grande Core né Essa é arquitetura principal dos agentes é o que compõe aí os principais agentes agentes mais avançados que a gente tem a nossa disposição porém pra gente também entender um pouquinho a gente obviamente existe níveis de Agentes que a gente consegue construir né dos mais simples aos mais avançados vamos aprofundar um pouquinho Quais são esses possíveis níveis de Agentes e para deixar isso bem didático
né Eu trouxe esses níveis de Agentes aqui nessa escadinha aqui onde a gente tem seis degraus aqui de possíveis níveis de Agentes eh pra gente aprofundar um pouco nesse tema aqui no nível zero né a gente até talvez não possa nem chamar isso de um agente mas é o Liv nível que a gente chama de basicamente dos llms né é uma requisição única para llm então é basicamente a gente fazer uma disparo de um prompt pensando aqui numa conversação até com o próprio chat GPT por exemplo um prompt né que a gente envia e o
llm ali né ou seja o modelo o Cláudio o o gpts Né o j9 ele basicamente vai dar uma resposta pra gente direta a partir desse prompt e ele não tem aqui uma memória ele não lembra disso ele só tá reagindo ao prompt Inicial que a gente tem né aqui a gente trazendo termos mais Eh mais técnicos né e e e acadêmicos aqui a gente tem o tal Simple Reflex agentes né então esse seria esse Simple Reflex agentes são agentes aí de respostas rápidas e únic sem um contexto sem memória quando a gente vai pro
nosso segundo degrau aqui a gente tem o nosso nível um a gente tem aqui já a implementação de uma possível memória né então aqui a gente já consegue ter um chat simples com um llm por exemp exemplo com memória alo que a gente vê aí por exemplo num chat GPT 3.5 ali versão gratuita que a gente tem acesso né então aqui o chat GPT ele já consegue né criar uma conversação com a gente lembrar lembrar mensagens anteriores e esse nosso nível aqui a gente já entra Nesse quesito então aqui a gente tem o Model based
Reflex Agents né no qual eles conseguem basicamente de fato entender o ambiente entender um contexto e trabalhar em cima desse contexto subindo mais um degrauzinho aqui na nossa escada indo pro nosso nível dois a gente tem aqui o tal rag né que é o que a gente comentou das nossas bases de conhecimento extras o rag é um acrônimo para retrieval augmented Generation que nada mais é do que a possibilidade da gente fazer um retrieval ou seja uma busca em uma base de conhecimentos específica do agente e retornar informações com base nisso então aí seja um
arquivo PDF seja um arquivo TC uma planilha de excel n a gente buscar informação dessa desse conhecimento através desse processo de rag né de buscar informações em uma plan em uma base de dados vetorial por exemplo e aqui a gente tem né trazendo aqui nomes mais técnicos o go based Agents né que são agentes baseados em objetivos específicos no qual ele tem já uma base de conhecimentos à disposição dele para executar essa tal ação elevando mais um nível aqui indo pro nosso nível três entram os tais agentes Nos quais eles têm a disposição deles as
ta né são as ferramentas que a gente havia comç comentado aqui esses agentes Eles já TM essa possibilidade de executar ações né E aí assim entram Nossa questão das apis então a gente consegue fazer funções e chamadas estruturadas paraas para esse universo gigantesco de APS que a gente tem à nossa disposição e de Fato né conectar esse nosso agente com o mundo então aqui é a facilidade que a gente tem de integrar esse nosso agente com os sistemas que a gente já utiliza seja no CRM seja um outro AP ativo que a gente utiliza algum
software Então a partir dessas chamadas apis estruturadas isso tudo obviamente a partir aí de uma linguagem natural com um agente e aqui a gente tem também eh essa categoria de utility based Agents que são esses agentes aí que podem fazer essas chamadas de ferramentas chamadas de api subindo mais um nível aqui no nosso degrau nosso nível quatro a gente tem aqui agentes que possibilitam a execução de Altos feedbacks né O que que seria isso aqui a gente já começa entrar em termos mais técnicos coisas mais avançadas mas aqui a gente já tem agentes que basicamente
autoavaliando os resultados e repetem um ciclo caso necessário caso a o objetivo fim não tenha de fato sido atingido ou o a qualidade da resultado não seja o mínimo eh necessário requisitado pelo e esperado pelo próprio agente Então ele pode dar um alto feedback da resposta dele e Executar a tarefa novamente aqui por exemplo um exemplo bobo mas basicamente se a gente tivesse um agente que ele tem uma ele tem uma necessidade de fazer uma chamada de Api para executar alguma ação dele então ele precisa saber o cotação do dólar naquele momento se por algum
motivo no momento que ele faz essa chamada de api e acontece algum problema por exemplo nessa chamada na qual ela não retorna uma informação rica né basicamente um erro alguma coisa nesse sentido invés do agente responder pro usuário não tenho sua informação no momento ele tentaria novamente executar essa nova chamada ver se essa resposta seria uma resposta melhor E aí sim processaria uma resposta pro usuário final aqui apenas um exemplo simples mas além de chamada deepi poderia ser um executar um rag num PDF buscar uma informação e aí ele verificar com essa informação não é
a melhor informação fazer essa busca novamente então aqui possibilita essa questão de a feedback e aqui a gente tem os learn Agents né que são chamados como learn ag e esses ST learning Agents né esse alo feedback que a gente suba mais um nível e vá aqui pro Tais conhecidos também muito famosos muito falados aí hoje pela internet os tais multiagentes né então basicamente seria a possibilidade da gente ter diversos agentes colaborando um com o outro e a partir de um processo de auto feedback eles possuem um objetivo final eles vão colaborar um com o
outro para que esse objetivo final seja atingido e a partir de um processo de ao feedback interno Entre esses agentes eles vão verificando né os melhores caminhos vão verificando qualidade ade da resposta que eles estão chegando até que eles cheguem numa resposta que eles identificam como a melhor resposta que eles conseguem gerar naquele momento e devolvem essa até devolverem essa resposta pro usuário então aqui a gente tem os tais multiagentes seia do seu interesse conhecer Quais são as principais ferramentas para cada um dos níveis desses tipo de Agentes já deixa nos comentários aí cara quero
ten um interesse em saber mais das Ferramentas de criação de Agentes de a quais são as melhores ferramentas de criação de Agentes de a comenta aí para baixo para eu saber que isso é de interesse para vocês também a gente criar um conteúdo específico das Ferramentas principais ferramentas aqui pra gente criar esses nossos agentes que algo que é algun que muitos aí ficam comentando que é algo difícil de ser feito mas hoje a gente tem ferramentas que facilitam demais esse processo para criar qualquer nível de agente que a gente queira isso aqui abre um mundo
gigantesco de possibilidades a gente tá no início da construção dessa questão de Agentes principalmente de multiagentes Mas se a gente Para para pensar a disrupção que isso pode gerar de fato você ter um agente especializado por exemplo em gerar copy outro agente especializado sei lá em desenvolver software outro agente responsabilizado na parte de vendas e você conseguir fazer com que esses agentes trabalhem em si para executar sei lá um processo dentro da sua empresa que antes era executado por dezenas de pessoas então aqui a gente tem de fato algo muito disruptivo que tá ind em
processo Inicial mas que a gente tá vendo uma evolução bizarra eí Provavelmente em muito antes muito menos tempo do que a gente imagina a gente vai vai ter resultados aí assustadores né com esses agentes que estão eh para serem soltados e construídos aí nos próximos anos e aí só para desmitificar um temazo que eu sei que gera muita dúvida aí entre vocês é basicamente Qual que é a diferença de um agente de a para um chatbot tradicional como por exemplo então aqui eu trouxe algumas definições rápidas né só pra gente matar essa essas grandes dúvidas
né que a gente tem então basicamente O Agente G eles eh eles usam inteligência Aral gerativa e processamento de linguagem natural né então a gente conversa através de linguagem natural ele entende isso para compreender e responder e atender as dúvidas dos clientes basicamente então a gente ele não possui um fluxo pré-definido algo já manualmente construído basicamente a gente a partir de uma conversação como eu estou conversando aqui com vocês né nesse a nível de linguagem natural mesmo ele entende aquilo e gosta de uma resposta quando a gente vai paraa chatbots tradicionais Eles já seguem um
fluxo de conversação scripts de código ou algum fluxo né bloquinhos assim que a gente vai construindo pré-definidos que precisaram de fato ser construídos manualmente então a gente precisa entender Qual que é a jornada do cliente né o cliente vai mandar Oi a gente tem que responder Oi tudo bem Qual o que que você precisa Então tudo isso já tem que ser pré pensado né e os Agentes já já não eles trabalham de forma inteligência e autônoma e alo que a gente vem vendo agora sendo construído também são alguns e ferramentas né que possibilitam a criação
de chatbots porém que já possuem uma a integrada basicamente aqui a gente tem os fluxos tradicionais de chatbot no qual a gente precisa construir manualmente parte dessa conversa mas esses chatbots né esses fluxos eles possuem aí conhecimentos com seja bases de PDF livros etc que eles podem consultar e responder algumas perguntas com base também nessa base de conhecimento Extra então a gente começa a ver uma mescla aí de chatbots com inteligência artificial então resumindo aqui né os chatbots eles regurgitam informação pré-definida e os Agentes de ales podem basicamente raciocinar entre muitas aspas aqui né raciocinar
e agora trazendo isso aqui pro nosso universo aqui de no code como é que a gente de fato consegue fazer o uso desses agentes de a para a gente de fato utilizar no nosso negócio utilizar né nas nossas aplicações E aí para isso que obviamente entram as nossas Tais e conhecidas né chamadas de api Então a partir de integrações vi api a gente consegue integrar qualquer sistema que a gente tenha seja um sistema no WhatsApp seja um sistema criado personalizado no flutterflow ou no Bubble a gente consegue integrar via api diretamente nessas ferramentas ou diretamente
nos bancos de dados ou fazendo uso de ferramentas de integradoras como make n2n integrar esses agentes de a a basicamente o que a gente quiser né a gente pode integrar o Instagram integrar integrar o WhatsApp integrar o nosso SAS ao nosso aplicativo e dar toda essa inteligência desse agente para essas nossas aplicações também e cara se isso aqui te interessa eu preciso te apresentar e te convidar a conhecer a nossa formação de Inteligência Artificial mais no code onde nosso objetivo é de fato democratizar esse acesso à criação de tecnologias de Inteligência Artificial mesmo que você
não tenha nenhum conhecimento prévio aí em programação em desenvolvimento porque aqui a gente busca utilizar de tecnologias que de fato não requisitam esse tal tipo de conhecimento então a gente tá unindo basicamente nosso universo nosso ecosistema de tecnologias no code para criação de softwares aplicativos tecnologias sem precisar ver código com todo o nosso novo ecossistema agora de Inteligência Artificial então aqui dentro dessa formação a gente foca bastante na questão de construção de SAS né de produtos né de fato que geram uma receita essa pra gente criação de micro SAS Então a gente tem toda a
parte aqui de fundamentos de fato desenvolvimento de produtos com técnicas para isso a gente tem fundamentos aqui de desenvolvimento de software e também fundamentos de Inteligência Artificial essa é a nossa Tríade base da nossa formação esses três prontos depois a gente vem paraa nossa fase dois aqui a gente tem toda a parte de fundamentos das Ferramentas de Inteligência Artificial a gente tem toda uma masterclass de a com engenharia de prompt aqui também então a gente tem um grande curso de engenheiria de prompt qual que é base aí depois a gente vem nas inteligências artificiais para
cada uma das categorias né e a pra geração de textos e h PR geração de imagens e a para geração de áudio e a para vídeos e avatares E aqui depois a gente vem também toda na parte de fundamentos e desenvolvimento de aplicativos no code então aqui são as fundamentas das Ferramentas no code Então a gente tem toda uma masterclass no code aqui a gente tem eh é fundamento de mvps no code automações no code websites no code e também de SAS no code depois a gente vem PR os nossos cas unindo essas Du esses
dois conhecimentos né então tanto de no Code com EA unindo isso aqui para criar de fato as nossas principais aplicações e cases né então aqui a gente tem turbinando qualquer produto em minutos a gente cria aqui um micras com GPT Vision para identificação de imagens a gente faz um clone completo do chat GPT para geração de texto e imagens aqui a gente expandir turbinar os nossos assistentes gpts com as nossas funções e ferramentas pra gente chamar eh funções de api conversar com bancos de dados conversar com informações extras depois a gente integra nosso assistente aqui
os assistant da op com os o WhatsApp também fazendo chamada de api conversando com o banco de dados e por fim aqui a gente cria do zero do começo o nosso SAS aqui é o nosso micr SAS então a gente faz um planejamento cria o design a gente cria inteligência backend a gente conecta esse nosso aplicativo com um agente de a depois a gente conecta esse nosso aplicativo também esse agente de porém agora no WhatsApp então tudo integrado e depois a gente aprende aí também gerir nossas assinaturas pra gente coletar assinaturas para esse micras vender
e monetizar ele tendo uma land page criada e também coletando assinaturas no stripe para fazer Essa gestão e claro né a gente vem no próximo nível avançando nossas formações são vivas tudo sempre Crescendo com algumas Master Class já à disposição então dominando assistentes da upni e filas no n8n a gente tem aqui Um aulão de Flow Eyes também com Bruno Matos e Michael Matsubara e também um aulão aí uma masterclass de e ir do zero a um com micras com Bruno do micras e claro para Quem já Conhece nosso ecossistema nossas formações são vivas a
gente sempre tá trazendo novos conteúdos já com algumas masterc interessantes aqui também para vocês conhecerem então vou deixar o link da nossa formação na descrição acessem a nossa página também da vocês têm acesso essa nossa página verifiquem conheçam um pouco mais E caso faça sentido serão muito bem-vindos aí pra gente explorar e aprofundar esse nosso Universo de Ea mais no Coach pessoal por hoje nosso conteúdo era isso espero que tenha ficado Claro esse tema sobre agentes de a é um tema muito interessante que me chama muita atenção e algo que a gente de fato precisa
tá antenado aí para quem quer est ligado nas novidades algo que vai mudar muito a forma como a gente interage com basicamente qualquer tipo de sistema aplicação como é que a gente interage com o nosso computador então isso aqui vai ser de fato algo muito disruptivo aí pros próximos anos Muito provavelmente se você curtiu esse conteúdo você vai curtir muito o nosso outro conteúdo onde a gente aborda as melhores ferramentas para criação de Agentes de Inteligência Artificial então caso esse conteúdo já esteja disponível vou deixar ele linkado aqui num Card acima para que vocês possam
assistir com o próximo vídeo onde pega todas esses nossos conceitos aqui de Agentes de a e a gente explora as melhores ferramentas aí de Agentes já então né recomendo aí esse vídeo para vocês no mais fico por aqui muito obrigado e até uma próxima [Música]
