Curso
Sistemas Multiagentes com LangGraph
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Introdução aos agentes de IA
Aprenda os fundamentos dos agentes de IA, seus componentes e o uso no mundo real - não é necessário programar.
Como os agentes de IA se relacionam com o ChatGPT?
Para explicar agentes de IA, é preciso conhecer um pouco do jargão. Confira as definições abaixo:
- Um grande modelo de linguagem (LLM) é um tipo de modelo de machine learning usado para gerar texto.
- O GPT da OpenAI é atualmente o LLM mais popular. A versão mais recente é o GPT-4, embora a anterior, GPT-3.5-turbo, ainda seja usada.
- Chat é um fluxo de trabalho em que você envia um prompt em texto para a IA, que devolve uma resposta em texto.
- Embedding é um fluxo em que você envia um prompt em texto para a IA, que devolve uma representação numérica do texto. Representar texto como números é útil para busca, recomendação e classificação.
- O ChatGPT da OpenAI é um aplicativo web que oferece uma interface prática para conversar com o GPT.
Assim como o ChatGPT é um aplicativo web alimentado pelo LLM GPT, os três agentes de IA abordados neste tutorial também são aplicações impulsionadas pelo GPT.
O principal problema que esses agentes tentam resolver é reduzir a quantidade de interação humana necessária para que a IA conclua uma tarefa.
AgentGPT e BabyAGI são essencialmente “GPT em loop”, em que o GPT é chamado repetidamente para quebrar o pedido do usuário em problemas solucionáveis, e a saída de cada etapa é refinada até que cada subtarefa seja concluída com sucesso.
O Auto-GPT vai além ao dar ao agente de IA acesso à internet e a capacidade de executar código, permitindo resolver uma variedade maior de problemas.
Vale destacar as inovações a seguir.
Memória de longo prazo
LLMs geram palavras com base nas palavras anteriores da conversa (tanto os prompts do usuário quanto as respostas da IA). Porém, LLMs têm memória relativamente curta: muitos modelos lembram apenas algumas centenas de palavras, e o GPT-4, que é estado da arte, lembra cerca de 6 mil palavras por padrão. Quando a conversa ultrapassa essa janela de memória, as respostas podem ficar inconsistentes entre si.
Na maioria dos casos, isso não é um problema. Mas, em outros, é essencial lembrar toda a conversa — e talvez até conversas anteriores. Chatbots e, de forma mais avançada, agentes de IA, são um exemplo.
Dar memória a um agente de IA é feito usando um fluxo de embedding para armazenar o texto da conversa como números. Cada prompt do usuário ou resposta da IA é armazenado como um vetor que representa o significado do texto.
Esses vetores numéricos são guardados em um banco de dados vetorial. Atualmente, Auto-GPT e BabyAGI usam o Pinecone (o líder nesse segmento), e a equipe do AgentGPT está desenvolvendo suporte para esse recurso.
Navegação na web
Se você perguntar ao ChatGPT algo sobre eventos recentes, ele dirá que não pode responder porque foi treinado apenas com dados até setembro de 2021. De novo, essa limitação não atrapalha muitas aplicações, mas causa problemas se sua tarefa envolve informações atuais.
Uma solução é dar ao agente capacidade de navegar na web para acessar a internet e encontrar respostas por conta própria.
O Auto-GPT consegue fazer pesquisas por conta própria via Google Search API.
Esse recurso gera alguma controvérsia: os desenvolvedores do AgentGPT e do BabyAGI ainda não o adicionaram, preferindo restringir o conhecimento do agente ao que o GPT já sabe.
Execução de código
Embora LLMs como o GPT possam gerar código do zero e depurar ou melhorar código existente, eles não conseguem executá-lo.
O Auto-GPT pode executar comandos de shell e código Python. Ou seja, ele pode escrever e rodar o próprio código.
Uma capacidade particularmente poderosa disso é escrever o código para interagir com outros softwares e executá-lo. Assim, ele pode concluir tarefas aproveitando outras aplicações.
Quais são os casos de uso de agentes de IA?
Ainda é cedo para definir todos os usos de agentes de IA. Muitos exemplos são variações de um assistente pessoal automatizado, como uma nova geração do IBM Watson Assistant.
Udit Goenka, CEO da FirstSales.io, postou no Twitter que usou o Auto-GPT para construir um motor de prospecção. A captura de tela no tweet mostra o agente criando um plano para buscar empresas que levantaram rodada seed no último ano (ou seja, potenciais clientes com caixa) e descrevendo os detalhes para montar a lista (extraindo nomes e URLs das empresas).
Yew Jin Lim, engenheiro de software no Google, publicou que usou o Auto-GPT para criar um assistente de e-mail (repositório no GitHub). O vídeo no tweet mostra Yew Jin enviando um e-mail ao agente com detalhes de uma tarefa e o agente executando ações como adicionar um evento ao calendário.
Quais são os riscos e limitações dos agentes de IA?
O consenso ao trabalhar com IA é manter um humano no circuito para verificar se o que a IA faz faz sentido. Lembre que a IA deve ser uma assistente, não a especialista (e é uma assistente que às vezes alucina). Alguns alertas merecem atenção.
Rodar a IA continuamente pode sair caro
Embora uma única chamada ao GPT via API da OpenAI seja bem barata (geralmente menos de 1 centavo de dólar no GPT-3.5, dependendo do volume; o GPT-4 é mais caro), usar qualquer um dos três agentes aqui para uma tarefa complexa pode envolver centenas ou milhares de chamadas à API.
É uma boa prática incluir checkpoints em que seja necessário um aval humano para a IA continuar rodando.
Dar acesso do Auto-GPT a software pode ser perigoso
Embora o Auto-GPT possa ter acesso a qualquer API, se você der permissão para comprar ações automaticamente em seu nome, esteja preparado para perder todo o dinheiro da conta. Da mesma forma, é uma péssima ideia dar permissão de escrita ao seu banco de dados corporativo.
Para além de perdas pessoais ou corporativas, alguns pesquisadores argumentam que IAs avançadas oferecem riscos maiores, até existenciais. Embora tentativas iniciais de usar o Auto-GPT para destruir a humanidade tenham fracassado, vale considerar o alerta de Eliezer Yudkowsky, pesquisador sênior no Machine Intelligence Research Institute.
Para imaginar uma IA super-humana hostil, não pense em um pensador erudito e inerte, preso à internet e enviando e-mails mal-intencionados. Pense em uma civilização alienígena inteira, raciocinando milhões de vezes mais rápido que humanos, inicialmente confinada a computadores — em um mundo de criaturas que são, do seu ponto de vista, muito burras e muito lentas. Uma IA suficientemente inteligente não ficará presa a computadores por muito tempo. No mundo atual, é possível enviar sequências de DNA por e-mail a laboratórios que produzem proteínas sob demanda, permitindo que uma IA inicialmente confinada à internet crie formas de vida artificiais ou parta direto para manufatura molecular pós-biológica.
Se alguém construir uma IA poderosa demais nas condições atuais, eu espero que todo ser humano e toda a vida biológica na Terra morra pouco depois.
Embora seja claramente um cenário extremo, vale ponderar os perigos que uma IA sem restrições poderia trazer.
Como posso acessar um agente de IA?
Para testar esses agentes por conta própria, há vários sites que permitem experimentar a tecnologia. Se quiser usar de forma mais séria, será preciso instalá-los na sua plataforma de desenvolvimento preferida.
Independentemente do agente e do uso, você precisará obter uma chave da API da OpenAI. As instruções estão no tutorial Using GPT-3.5 and GPT-4 via the OpenAI API in Python.
Se quiser instalar qualquer um desses agentes, observe que são aplicações de linha de comando e, no estado atual, todos exigem um pouco de esforço para configurar.
Interfaces web
A plataforma de IA Hugging Face oferece uma versão hospedada do Auto-GPT. Você só precisa informar sua chave da API da OpenAI e, em seguida, dar um papel e alguns objetivos para a IA.
God Mode (batizado em referência a um modo de trapaça de videogame) também permite inserir sua chave da API da OpenAI e simplesmente dar ao Auto-GPT uma tarefa a cumprir.
Para quem usa Replit, você também pode fazer fork deste repl e informar sua chave da API da OpenAI.
A equipe do AgentGPT fornece uma versão de demonstração do agente, mas por ser grátis, ele roda por cerca de dois minutos antes de encerrar.
No momento, não encontrei uma versão hospedada do BabyAGI.
Instalar o Auto-GPT
O Auto-GPT é uma aplicação de linha de comando e, no estado atual, exige um pouco de trabalho para configurar. Você encontra documentação detalhada de instalação para começar.
Este guia pressupõe que você tem acesso a um shell (como bash ou zsh) e que o git e o Python estão instalados.
Clonar o repositório do Auto-GPT
No terminal, clone o repositório do Auto-GPT.
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.gitNavegue até o diretório Auto-GPT recém-criado e faça checkout da branch estável
cd Auto-GPT
git checkout stableObter chaves de API
O Auto-GPT exige que você tenha uma chave da API da OpenAI (para contatar o GPT). A conta gratuita permite apenas 3 chamadas à API por minuto, o que é insuficiente para uso com o Auto-GPT, então você precisará de uma conta paga. As instruções estão no nosso tutorial Using GPT-3.5 and GPT-4 via the OpenAI API in Python.
Opcionalmente, você pode usar a API do Pinecone (para armazenamento), a API do ElevenLabs (para interface de voz), a API do Google (para busca) e a API do Twitter (para divulgar o que você construiu).
Configurar o Auto-GPT
O Auto-GPT armazena todas as chaves de API em um arquivo de configuração chamado .env.
Observe que guardar chaves de API em arquivo texto simples é uma prática de segurança fraca; portanto, rode o Auto-GPT apenas em um ambiente seguro, como sua máquina local, ou invalide as chaves após o uso.
Faça uma cópia do arquivo .env.template e nomeie como .env.
Em um editor de texto, encontre a linha que começa com OPENAI_API_KEY= e adicione sua chave da OpenAI sem espaços ou aspas.
Inclua quaisquer outras chaves no mesmo formato chave=valor.
Executar o Auto-GPT
O Auto-GPT é executado via script de shell run.sh (run.bat no Windows).
Para ver a ajuda de uso do script, use o argumento --help.
sh run.sh --help
Observe que o script faz várias checagens de versões de pacotes Python antes de exibir os detalhes de uso.
Para iniciar um assistente do Auto-GPT, rode o mesmo comando sem o argumento de ajuda.
sh run.sh
Após passar pelas checagens de pacotes, o Auto-GPT vai pedir três coisas
- Forneça um nome para seu assistente de IA.
- Descreva o papel da sua IA.
- Informe até cinco objetivos para o assistente tentar cumprir.
Instalar o AgentGPT
O AgentGPT traz um guia rápido para começar no README do repositório no GitHub.
Clonar o repositório do AgentGPT
No terminal, clone o repositório do AgentGPT.
git clone https://github.com/reworkd/AgentGPT.git
Navegue até o diretório AgentGPT recém-criado.
cd AgentGPT
Executar o script de setup
Há um script bash para configurar o agente.
bash setup.sh --local
A primeira solicitação será inserir sua chave da API da OpenAI e pressionar ENTER.
Você pode ser solicitado a dar acesso aos arquivos da sua Área de Trabalho e a aceitar conexões de rede de entrada. Aceite.
Após alguns segundos, você deverá ver uma mensagem como:
ready - started server on 0.0.0.0:3000, url: http://localhost:3000
Copie a URL e cole na barra de endereços do navegador. O AgentGPT abrirá com uma mensagem de boas-vindas.
Fazer o deploy do seu agente
Dê um nome e um objetivo ao seu agente e clique em "Deploy Agent".
Instalar o BabyAGI
O BabyAGI tem alguma documentação (bem mínima) no README do repositório no GitHub.
Clonar o repositório do BabyAGI
No terminal, clone o repositório do BabyAGI.
git clone https://github.com/yoheinakajima/babyagi.git
Navegue até o diretório BabyAGI recém-criado.
cd BabyAGI
Instalar os pacotes Python necessários
Use o pip para instalar os pacotes exigidos pelo BabyAGI.
pip install -r requirements.txt
Configurar o BabyAGI
Crie um arquivo de configuração chamado .env.
cp .env.example .env
Edite o arquivo de configuração. Você pode usar qualquer editor de texto no terminal; aqui, vamos usar o vim.
vim .env
Pressione i para inserir texto.
- Na linha que começa com
OPENAI_API_KEY=, inclua sua chave da OpenAI. - Na linha que começa com
INSTANCE_NAME=, opcionalmente dê um nome ao seu agente. - Na linha que começa com
OBJECTIVE=, defina um objetivo para o agente atingir.
Executar o BabyAGI
Rode o script do BabyAGI.
python3 babyagi.pyExemplo com Auto-GPT
Como teste, dei ao meu assistente de IA o nome "Jeff", descrevi como "um especialista em ciência de dados que escreve tutoriais sobre IA" e defini o objetivo de "escrever um tutorial sobre Auto-GPT".
O Auto-GPT vai pedir regularmente sua permissão para executar a próxima tarefa, seja pesquisar mais informações na internet ou escrever um arquivo. Digite 'y' para prosseguir ou envie um feedback em texto.
Após alguns minutos tentando escrever um tutorial, o Auto-GPT gerou este arquivo de tutorial.
Não é um bom tutorial, nem mesmo 100% correto. Como sempre ao usar IA, você precisa ser bem preciso nos requisitos dos seus prompts e acompanhar de perto o que a IA está fazendo.
Leve isso para o próximo nível
Agentes de IA como Auto-GPT, AgentGPT e BabyAGI representam um grande salto no campo da IA, aproximando-nos da visão de sistemas realmente autônomos. Ao trabalharem com mínima intervenção humana, eles abrem um mundo de aplicações, de assistentes pessoais a solucionadores de problemas.
Para se manter à frente nesse cenário em rápida evolução, vale ampliar seus conhecimentos e habilidades em ciência de dados, machine learning e IA. Confira estes recursos para aprender mais:
Curso de Introdução ao ChatGPT
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