5 níveis de evolução dos agentes de IA. Nos últimos anos, passamos de simples LLMs → para sistemas Agentic completos com raciocínio, memória e uso de ferramentas. Aqui está um detalhamento passo a passo. 1) LLMs de janela de contexto pequena - Entrada: Texto → LLM → Saída: Texto - Os primeiros chatbots baseados em transformadores. - Só foi possível processar pequenos pedaços de entrada (conversas curtas). - Quando o ChatGPT foi lançado, ele tinha uma janela de contexto de apenas 4k tokens. 2) LLMs de janela de contexto grande - Entrada: Texto / Documentos Grandes → LLM → Saída: Texto -Modelos como Claude/ChatGPT atualizados para lidar com milhares de tokens. -Permitido analisar documentos maiores e conversas mais longas. 3) LLM + uso da ferramenta (era RAG) -Entrada: Texto → LLM + Recuperação/Ferramenta → Saída: Texto -Geração aumentada por recuperação deu acesso a dados novos + externos. -Ferramentas como APIs de pesquisa, calculadoras e bancos de dados aumentaram os resultados do LLM. 4) LLM multimodal + uso da ferramenta + memória - Entrada: Texto + Imagens + outras modalidades → LLM + Ferramenta + Memória → Saída: Multimodal - Os agentes podem processar vários tipos de dados (texto, imagens, áudio). - A memória introduziu persistência nas interações. 5) Agentes com raciocínio e memória - Entrada: Multimodal → LLM → Decisão → Saída: Multimodal - Equipado com: → Memória de curto prazo, longo prazo e episódica Chamada de ferramenta → (pesquisa, APIs, ações) → Tomada de decisão baseada em raciocínio e reação - Essencialmente, esta é a era do Agente de IA em que vivemos hoje. 👉 Para você: Como você acha que será o próximo nível a partir daqui?