🌟 O que sao Agentes Autonomos
Agentes autonomos sao sistemas AI que executam tarefas complexas de forma iterativa, decompondo objetivos em sub-tarefas e executando acoes sem intervencao humana constante.
Caracteristicas Principais
- •Goal-directed: Trabalha em direcao a um objetivo definido
- •Iterativo: Executa em loops ate completar ou falhar
- •Tool use: Usa ferramentas externas (web, APIs, arquivos)
- •Self-reflection: Avalia seu proprio progresso
🚀 AutoGPT e Derivados
AutoGPT foi o projeto pioneiro que popularizou agentes autonomos. Lancado em 2023, mostrou o potencial e as limitacoes de LLMs executando tarefas sem supervisao.
AutoGPT
Loop autonomo com memoria de longo prazo. Decompoem tarefas, executa acoes, armazena resultados. Problemas: loops infinitos, alto custo de tokens.
BabyAGI
Versao simplificada focada em task management. Cria, prioriza e executa tarefas em loop. Mais leve que AutoGPT.
AgentGPT
Interface web para AutoGPT. Mais acessivel para usuarios nao-tecnicos. Deploy facil via browser.
👥 CrewAI e Multi-Agent
CrewAI implementa o conceito de "times" de agentes especializados que colaboram para resolver problemas complexos.
Exemplo CrewAI
from crewai import Agent, Task, Crew
researcher = Agent(
role="Researcher",
goal="Pesquisar informacoes relevantes",
backstory="Expert em pesquisa online"
)
writer = Agent(
role="Writer",
goal="Escrever conteudo de qualidade",
backstory="Escritor experiente"
)
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[...])✓ Vantagens Multi-Agent
- • Especializacao por agente
- • Paralelismo natural
- • Facil de escalar
- • Separacao de concerns
✗ Desafios
- • Coordenacao complexa
- • Custo multiplicado
- • Debug dificil
- • Conflitos entre agentes
⚠️ Limitacoes e Riscos
Agentes autonomos tem limitacoes significativas que devem ser consideradas antes de implementar em producao.
⚠️ Riscos Principais
- •Token Burn: Loops podem gastar milhares de dolares em tokens
- •Hallucination Loops: Agente pode confundir-se e repetir erros
- •Acoes Irreversiveis: Deletar arquivos, enviar emails errados
- •Falta de Controle: Dificil interromper ou corrigir mid-execution
💡 Mitigacoes
Use budgets de tokens, timeouts, human-in-the-loop para acoes criticas, e sandboxing para limitar danos potenciais.
🎯 Padroes de Design
Padroes de design estabelecidos melhoram confiabilidade e previsibilidade de agentes autonomos.
ReAct Pattern
Reason + Act: agente pensa (reasoning), depois age (action), observa resultado, repete. Padrao mais comum e testado.
Plan-and-Execute
Primeiro cria plano completo, depois executa passo a passo. Melhor para tarefas bem definidas.
Reflection
Agente avalia sua propria performance e corrige erros. Melhora qualidade mas aumenta custo.
Self-Consistency
Gera multiplas respostas e escolhe a mais consistente. Reduz erros mas multiplica custo.
🔧 Skills para Agentes
Skills podem especializar agentes genericos, fornecendo expertise em dominios especificos.
Skill como Expertise Injection
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name: legal-review-expert
description: Expertise em revisao de contratos legais.
Use quando agente precisar analisar documentos juridicos.
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# Legal Review Expert
Quando revisar contratos:
1. Identifique clausulas de risco
2. Verifique conformidade com LGPD
3. Liste obrigacoes de cada parte
4. Destaque prazos e penalidades
## Red Flags
- Clausulas de exclusividade abusivas
- Multas desproporcionais
- Foro desfavoravel🎯 Proximo Passo
No proximo modulo, exploramos n8n e Automacao - criando workflows visuais que integram AI com centenas de aplicacoes.
📚 Resumo do Modulo
Proximo Modulo:
4.4 - n8n e Automacao