O que é um agente de IA em termos simples?

Os últimos anos testemunharam um afastamento dos métodos tradicionais de execução de tarefas para a introdução de novas formas de IA capazes de completar tarefas autonomamente.

Quando analiso muitas transações no meu próprio tempo ou trabalho em projetos de cripto, pondero continuamente se as atuais IAs autónomas serão necessárias para as empresas que operam em 2060.

As características de um agente de IA podem ser resumidas como tendo disponibilidade 24/7, baixo custo de operação com supervisão humana mínima e a capacidade de realizar tarefas sem qualquer assistência manual antes de ser solicitado ou de lhe ser concedida permissão.

Vamos examinar algumas das características, funcionalidades e benefícios associados à implementação da IA como parte da sua estratégia de negócios.

"É claro que automatizei muitas funções repetitivas nos últimos 8 anos (desde bots básicos a sistemas de IA muito complexos) e que uma solução de IA eficaz não eliminará toda a força de trabalho, mas substituirá 60% a 70% do trabalho realizado pela força de trabalho que pode ser tipicamente executado por máquinas ou realizado sem intervenção humana. Como exemplo disso, o nosso projeto ASCN.AI geriu centenas de milhares de dólares em transações e criou relatórios a partir de muitas fontes de dados em menos de 10 segundos, em comparação com as horas que uma pessoa gastaria para fazer as mesmas coisas com base nos seus registos históricos."

Introdução aos Agentes de IA

Nesta secção, forneceremos uma visão geral dos agentes de IA, e como estes agentes funcionam e porque as empresas devem considerar usar a IA. Um agente pode mudar o seu plano quando recebe novas informações sobre o seu ambiente e usar a tecnologia para decidir quais ações seriam apropriadas. Isto é muito diferente de um bot tradicional que executará as suas tarefas apenas de acordo com um conjunto de regras fornecidas pelo utilizador.

Pense desta forma: o seu assistente virtual responderá aos seus pedidos de informação e também recolherá todos os dados relevantes de que necessita para criar a solução que deseja (e omitirá tudo o que não for relevante). Um agente de IA ajuda muitas empresas a realizar tarefas que exigem a recolha de informações de mercado em tempo real, a sua análise e a tomada de decisões em nome dos seus clientes.

Aqui estão algumas das principais diferenças entre programas de software tradicionais e agentes de IA:

• Autonomia: A capacidade de escolher uma sequência de ações autonomamente (por conta própria).
• Reatividade: A capacidade de reagir a mudanças nos fluxos de dados de entrada e no ambiente circundante.
• Proatividade: A capacidade de iniciar processos sem esperar por um comando externo (por exemplo, enviar alertas quando o preço dos tokens cai).
• Capacidade social: A capacidade de comunicar com outros agentes, sistemas e utilizadores usando chamadas de API, chatbots ou bases de dados.

As empresas que utilizam sistemas autónomos baseados em IA geralmente reduzem os seus custos operacionais em 30% a 40% e podem processar pedidos de clientes 5 a 10 vezes mais rápido do que por meios manuais. O setor de cripto é uma área particular onde, devido à urgência de tomar decisões oportunas para gerar receita, o uso de IA é mais do que útil; é um imperativo.

Como um Agente de IA é Construído: Sistema, Modelo e Fluxo de Trabalho

Um Agente consiste em três componentes principais: Perceção, Análise e Ação. Todos os três componentes são necessários para o desempenho das funções de um Agente.

Agentes de Sensores Ambientais e as Suas Fontes de Dados

O agente recolhe continuamente fontes de dados externas através de: APIs de câmbio, nós de blockchain, bots de Telegram, web scraping e bases de conhecimento. Dentro da ASCN, nós de agentes de IA especializados realizam a indexação de dados para Ethereum e Solana. Os nós de agentes também analisam canais de Telegram e agregadores de notícias, recolhendo vários tipos de eventos, como eventos de "baleias", novas listagens de tokens e eventos macroeconómicos, etc...

Além dos dados brutos serem enviados de forma aleatória, o sistema também aplicará métodos de filtragem cuidadosos, como examinar a fonte quanto à fiabilidade, eliminar entradas duplicadas e classificar os registos de acordo com a importância. Isso pode ser pensado como um escritório editorial em funcionamento onde apenas notícias importantes são selecionadas para serem usadas entre centenas de mensagens.

O Sistema de Memória Interna e Armazenamento de Dados do Agente

O agente manterá dados contextuais que contêm todo o histórico de ações tomadas, pedidos anteriores, bem como resultados de análises, armazenando todos esses pontos de dados na memória do agente, permitindo assim que o agente aceda às suas memórias para recordar diálogos anteriores com um utilizador ou transações passadas, a fim de fornecer recomendações precisas e relevantes sobre a ação de hoje.

Existem dois tipos de memória disponíveis para o agente:

• Memória de curto prazo: que se refere a dados da sessão atual, ou variáveis de sessão ativas, ou seja, tudo o que diz respeito ao tempo presente.
• Memória de longo prazo: que consiste em todas as bases de conhecimento, modelos treinados, regras e/ou cenários previamente acumulados que o agente retém ao longo das suas sessões, mantendo-os disponíveis para uso contínuo.

Com esta informação, quando um cliente pergunta sobre o Token X e uma hora depois faz uma consulta sobre uma empresa semelhante, o Token Y, então o agente pode ligar os dois eventos e realizar uma análise do Token X vs. Token Y, em vez de simplesmente fornecer uma resposta para cada Token que não está conectado.

Mecanismo de Modelação de Decisão do Agente

O que os agentes estão realmente a usar são as suas metodologias de modelagem, ou seja, Grandes Modelos de Linguagem (LLM), Árvores de Decisão, Redes Neuronais e/ou qualquer combinação dos três. Uma vez que o modelo tenha analisado os dados de entrada, ele associa-os à tarefa apropriada (por exemplo, responder a uma pergunta, criar um relatório, enviar uma notificação) e executa a ação necessária.

O LLM criado pela ASCN.AI é construído especificamente para trabalhar com dados na Web3, o que significa que o agente usa as suas métricas proprietárias on-chain, gráficos históricos, indicadores fundamentais e análises de nicho em vez de simplesmente rastrear artigos públicos para obter informações, como modelos de propósito geral como ChatGPT ou Grok; portanto, o LLM da ASCN.AI é mais preciso do que os concorrentes em 40% a 50%, pois eles não têm acesso aos dados de blockchain em tempo real necessários para uma tomada de decisão precisa.

Depois que o agente determina qual ação tomar, ele pode retornar uma resposta como uma mensagem formatada em JSON, emitir uma solicitação HTTP, executar um script automatizado usando uma plataforma sem código, publicar num chat do Telegram ou atualizar um CRM.

Um exemplo disso seria na sexta-feira, 11 de outubro de 2024, quando ocorreu um flash crash, pois o Bitcoin caiu 8% em 15 minutos. Os agentes da ASCN.AI monitorizaram a situação, identificaram o volume de negociação anormal e enviaram alertas oportunos aos clientes. Aqueles que reagiram obtiveram lucros com a alta volatilidade (leia mais no estudo de caso no link).

O Que um Agente de IA Pode Fazer e Que Tarefas Resolve Com Sucesso

Um agente de IA pode completar muitos tipos de tarefas relacionadas com a recolha de dados, análise de dados e tomada de decisões. Aqui estão as suas principais capacidades:

NLU (Compreensão da Linguagem Natural)

O agente pode processar a entrada do utilizador em russo, inglês e outras línguas, derivar a intenção do utilizador a partir da entrada e gerar uma resposta estruturada. Por exemplo, se introduzir o pedido "Mostrar a diferença de preço para SOL entre Binance vs. Kucoin", o agente acederá às APIs das bolsas relevantes para comparar os preços dessas bolsas e fornecer-lhe uma tabela de spread de arbitragem.

Agregação/Compilação de Dados

Os agentes agregadores combinarão dados de inúmeras fontes (blockchain, bolsas, redes sociais, feeds RSS) numa visão concisa, eliminando a necessidade de verificação manual de 15 sites diferentes por um trader (o que leva ao agente apenas 10 segundos) e fornecendo a esse trader um resumo de preços, volume de negociação, atividade de grandes detentores, o número de menções no Telegram e métricas on-chain (como número de detentores, número total de transações e tokens queimados) para que possam tomar decisões mais rápidas (taxa de erro de 60% vs. 35%).

Automação

O agente pode automatizar as seguintes tarefas: se um token subir mais de 15% em preço em 1 hora, enviará uma mensagem para o canal do Telegram do grupo de negociação; se um cliente enviar uma mensagem indicando que deseja comprar, enviará o pedido para o gerente apropriado e salvará os detalhes de contacto; e processará transações em nome dos clientes quando o saldo da sua carteira estiver abaixo de um determinado limite. A automação desses tipos de processos de rotina resultará numa eficiência significativa. Por exemplo, uma visão geral do token pode ser gerada em 30 segundos, cobrindo o histórico da equipa, informações de negócios, tokenomics, riscos, atividade da rede e com que frequência foi mencionado na mídia, tudo num documento conciso.

Previsão e Recomendações

O agente examina o desempenho passado e identifica tendências para lhe dar informações sobre o que pode acontecer; no entanto, não fornece aconselhamento de investimento nem garante retornos. Oferece uma visão mais abrangente sobre o que pode acontecer com base no que foi observado em padrões anteriores. Por exemplo, se o token X registou um aumento na taxa de financiamento e uma diminuição no volume de negociação, isso pode indicar que uma correção está a caminho, mas só você pode decidir como agir com base nesta informação. As empresas que utilizam agentes de IA para analisar os seus dados relatam um aumento de 25% na precisão das previsões e uma diminuição de 40% no número de erros relatados.

Exemplos de Aplicações Práticas de Agentes de IA:

• Serviço de Apoio ao Cliente: A IA responderá a 80% dos pedidos dos clientes, deixando apenas os pedidos complicados para um operador de serviço de apoio ao cliente em direto.
• Marketing: A IA ajuda-o a analisar a eficácia dos seus anúncios, a criar potenciais leads e a personalizar comunicações contínuas.
• Finanças: A IA cria relatórios de despesas, mantém registos de limites e lembra-o quando os pagamentos estão em atraso.
• Recursos Humanos: A IA rastreia padrões de comunicação, recolhe feedback dos funcionários e identifica potenciais problemas com a comunicação dos funcionários (por exemplo, conflitos via chat).

Agentes de IA Oferecidos às Empresas: Ferramentas, Assistentes e Bots

A necessidade de uma tomada de decisão mais rápida, precisa e escalável impulsionou o crescimento do uso de agentes de IA nas organizações. Os usos mais comuns de agentes de IA são:

Automatizar Processos

Até 40% das suas horas de trabalho serão gastas em trabalho repetitivo, como entrada de dados, criação de relatórios, movimentação de dados de um sistema para outro, etc. Todas essas funções podem ser realizadas por um Agente de IA. Automatize os seus processos com a Plataforma No Code da ASCN.AI! Por exemplo, se um cliente enviar uma consulta no Telegram a pedir uma consulta; pode usar a ASCN para todo o processo de automação. O processo: Guardar o contacto no Google Sheets, enviar a mensagem de confirmação e informar o gerente. Quando os clientes usam este método, o tempo para completar todo o processo de automação leva apenas 5 segundos, em comparação com 3 a 5 minutos quando processado manualmente.

Análise e Assistente Virtual

O agente (VA) é um analista pessoal para o negócio. O VA responde a perguntas com base na base de conhecimento da empresa, compila informações para relatórios ou apresentações e fornece informações de tendências atuais. No mundo das criptomoedas, o VA trabalha 24 horas por dia para descobrir que tipo de capital está a movimentar-se, quais são as regulamentações atuais, que criptomoedas serão listadas e que fundos estão a ser movimentados. Por exemplo: Se eu perguntar ao VA: "Em que tipos de projetos o Fundo A16Z investiu?"; o VA terá acesso à base de dados de tais fundos com datas e montantes de investimento disponíveis. Esta é a informação que o VA fornece aos utilizadores para auxiliar no seu processo de tomada de decisão.

Estudos de Caso

Estudo de Caso #1 - Ganhar Dinheiro Durante a Queda da Falcon Finance

Em março de 2024, o token Falcon Finance (FF) caiu 90% devido a problemas com a auditoria do contrato inteligente. Os agentes da ASCN.AI notaram que várias negociações anormais ocorreram, muito maiores do que o normal, e que no Telegram (onde toda a discussão sobre FF ocorreu) o sentimento negativo estava a ser expresso. Os utilizadores que receberam os alertas e fecharam as suas posições antes da queda do preço conseguiram poupar dinheiro. Os agentes também proporcionaram uma oportunidade para os utilizadores fazerem arbitragem. O token FF foi negociado pela última vez numa das bolsas por $0.12 e na outra por $0.04, então os clientes tiveram a oportunidade de aproveitar uma diferença de preço e ganhar $1.000, fazendo perguntas aos agentes (VA) e completando um pedido para transferir dinheiro da sua conta (para mais informações sobre isso, consulte o estudo de caso "ASCN.AI e a Queda da Falcon Finance").

Estudo de Caso #2 - Automação de Relatórios de Fundos de Cripto

Mais de 50 tokens são rastreados diariamente pelo fundo de cripto; antes da automação, os analistas passavam quatro horas por dia a recolher esses dados, incluindo preços históricos, volume e distribuição de cada token mantido na carteira. Ao usar um agente para automatizar esse relatório, as métricas de todos os tokens são recuperadas das respetivas bolsas pelo sistema e um relatório em PDF é criado às 9:00 da manhã e enviado à equipa via chat do Telegram. Isso poupou ao analista aproximadamente 80 horas por mês. O analista pode agora dedicar o seu tempo à estratégia em vez da recolha manual de dados.

Estudo de Caso #3 - Scalping com Análise de IA

O trader usará rotineiramente o agente para avaliar indicadores horários (média móvel, índice de força relativa, KDJ e volume) para criar um cenário de compra/venda em 15 segundos. O agente analisará múltiplos cenários de compra e venda com pontos de entrada, stop losses e alvos; isso não constitui um apelo à ação, mas sim uma análise estruturada que auxiliará na tomada de decisão humana, especialmente quando as condições de mercado são altamente voláteis (por exemplo, após anúncios regulatórios).

Agente de IA versus Bot Tradicional

Os bots tradicionais executarão um conceito específico conforme programado (ou seja, se um utilizador introduzir uma saudação, então responder com saudação. Se o utilizador introduzir o preço do btc, fará uma chamada de API para obter o preço). Um agente de IA avaliará o contexto em torno do pedido ou comando. Por exemplo, se alguém perguntar: "Por que o Bitcoin caiu?", o agente de IA avaliará o macro, a quantidade de liquidações e a atividade de um grande detentor e gerará uma resposta completa.

Um exemplo de Siri é um assistente que responderá a comandos, mas não tem conhecimento extenso relacionado a esse comando específico. Um agente de IA não é como um robô físico, mas sim existe apenas como uma interface, que pode assumir a forma de uma janela de chat, um endpoint de API, um fluxo de trabalho sem código ou um painel.

O Que É um Agente de IA e Como É Caracterizado

Na ASCN.AI, tem três formas de interagir com um agente de IA:

1. Assistente de Chat: Pode conversar com o agente de IA através de uma aplicação web ou via um bot do Telegram, enviando-lhe perguntas e depois aguardando a resposta do agente de IA, tipicamente em 10 segundos. Embora pareça que dois colegas estão a conversar, por trás desta interação estão inúmeros nós, integrações e modelos.
2. Fluxo de Trabalho Sem Código: Um exemplo seria usar o construtor visual para criar um cenário que automatiza a comunicação entre várias aplicações, por exemplo, se um token aumentar em 10%, enviar uma mensagem para o quadro do Telegram e armazenar a informação numa tabela de dados; tudo é automático.
3. Integração de API: Se é um programador, o agente de IA fornece um conjunto de endpoints de API para que possa invocá-lo programaticamente. Faça um pedido POST com uma pergunta e obtenha uma resposta JSON; agora pode integrar este agente em qualquer CRM, bot de negociação ou solução analítica.

Os agentes de IA são sistemas inteligentes que determinam o seu próprio curso de ação (selecionam o melhor caminho através de opções potenciais para completar um objetivo identificado). Não é simplesmente uma série de instruções "se então"; em vez disso, os agentes de IA usam pontos de integração transformadores para analisar, ajustar e interagir com serviços externos de forma autodirigida.

Aqui está um exemplo de como uma IA funciona na prática:

1. Um pedido arbitrário é feito por um utilizador: "Comparar o preço de SOL entre Binance e Kucoin".
2. Um agente irá descodificar este pedido através de técnicas de processamento de linguagem natural para que possa entender que tipo de informação está a ser solicitada e descobrir o preço do token SOL em ambas as bolsas.
3. Subsequentemente, são feitos pedidos HTTP através da API da Binance e da API da Kucoin para obter essa informação especificada.
4. Os dois resultados recebidos foram: $105.3 para SOL na Binance e $104.8 para SOL na Kucoin.
5. O agente calculará os resultados finais de ambos. "Preço para SOL na Binance ($105.3) e Kucoin ($104.8). Diferencial/Spread: 0.50% (Aprox. $0.50). Oportunidade de arbitragem; volume mínimo de transação = $1.000."
6. Devolvido ao utilizador.

Todo este processo deve levar aproximadamente 5 a 10 segundos. O utilizador humano vê apenas o resultado final; no entanto, o agente completou 6 passos para criar esses resultados, consultando diferentes fontes de dados.

Perguntas Frequentes

O que é um Agente de IA?

Um agente de IA é um sistema de software capaz de processar dados de várias fontes (APIs, base de dados ou nós) e de forma independente alcançar e executar decisões com base nas entradas do modelo para alcançar um objetivo definido. Ao contrário dos bots, os agentes de IA adaptam-se com base na sua experiência e nos eventos iniciadores através da mudança de estado.

Como é diferente de um programa padrão?

Os programas de computador padrão executam um algoritmo (se isto, então aquilo) e executam essas tarefas em termos da entrada que recebem. Um agente de IA analisará uma instância em contexto com dados históricos associados ao evento. Por exemplo, um agente seria capaz de analisar o tipo de token, a relevância do preço atual e as notícias em torno desse evento; portanto, a resposta da IA teria sido gerada com base no contexto dos interesses individuais de cada utilizador.

Que tipos de tarefas devem ser realizadas por agentes de IA?

Existem três tarefas distintas mais adequadas para agentes de IA:

1. Análise de dados em grande quantidade, agregação de artigos de notícias e recolha e agregação de métricas.
2. Automatização de processos repetitivos, por exemplo, criação de relatórios, notificação por email, atualizações de folhas de cálculo.
3. Tomada de decisões em condições de incerteza, por exemplo, filtragem de sinais, classificação ou etiquetagem de texto, deteção de anomalias.

Não devem ser usados em casos que exijam inteligência emocional, pensamento criativo em situações não padronizadas ou em tomadas de decisão estratégicas altamente complexas devido à falta de critérios explícitos.

Aviso Legal

O conteúdo deste artigo destina-se apenas a fins informativos e não se destina a ser aconselhamento de investimento, aconselhamento jurídico ou serviços de consultoria de segurança. Deve exercer a sua própria diligência devida e utilizar Assistentes de IA com uma compreensão completa das várias funções da plataforma em questão.