A evolução dos agentes de software

A jornada de sistemas automatizados simples para agentes de software inteligentes, autônomos e direcionados a objetivos reflete décadas de evolução em ciência da computação, inteligência artificial e sistemas distribuídos.

Essa evolução foi seguida pelo surgimento do aprendizado de máquina, que mudou o paradigma das regras artesanais para o reconhecimento estatístico de padrões. Esses sistemas poderiam aprender com os dados e possibilitar avanços na percepção, classificação e tomada de decisão.

Modelos de linguagem grandes (LLMs) representam uma convergência de escala, arquitetura e aprendizado não supervisionado. LLMs pode raciocinar, gerar e adaptar tarefas com pouco ou nenhum treinamento específico para cada tarefa. Ao combinar LLMs uma infraestrutura nativa em nuvem escalável e arquiteturas combináveis, agora estamos alcançando a visão completa da IA agêntica: agentes de software inteligentes que podem operar com autonomia, consciência do contexto e adaptabilidade em escala corporativa.

Esta seção explora a história dos agentes de software, da teoria fundamental à prática moderna, conforme ilustrado no diagrama a seguir. Ele destaca a convergência da inteligência artificial distribuída (DAI) e da IA generativa baseada em transformadores e identifica os principais marcos que moldaram o surgimento da IA agente.