๐๐ฏ๐จ๐ฅ๐ฎ๐ญ๐ข๐จ๐ง ๐จ๐ ๐๐ ๐๐ ๐๐ง๐ญ๐ฌ
Os agentes de IA evoluรญram rapidamente de modelos de texto simples para poderosos sistemas de raciocรญnio.
Cada estรกgio em sua evoluรงรฃo adicionou contexto, memรณria, ferramentas e capacidades de tomada de decisรฃo que os aproximam de uma inteligรชncia semelhante ร humana. Vamos detalhar isso ๐
๐. ๐๐จ๐ง๐ญ๐๐ฑ๐ญ๐จ ๐๐๐ช๐ฎ๐๐ง๐จ ๐๐จ๐ฐ๐ง๐ญ๐จ๐ฐ๐ง ๐๐๐๐ฌ
Os primeiros LLMs trabalhavam com entradas limitadas, gerando saรญdas รบteis, mas lutando com conversas longas ou contextos detalhados.
๐. ๐๐จ๐ง๐ญ๐๐ฑ๐ญ๐จ ๐๐จ๐ซ๐ ๐จ ๐๐จ๐ฐ๐ง๐ญ๐จ๐ฐ๐ง ๐๐๐๐ฌ
Janelas de contexto ampliadas melhoraram a continuidade, permitindo que os modelos lidassem com entradas de texto mais longas e mantivessem saรญdas mais ricas e coerentes.
๐. ๐๐๐ + ๐๐ญ๐ข๐ฅ๐ข๐ณ๐๐๐จ ๐๐ ๐๐จ๐จ๐ฅ๐ฌ
Ao integrar ferramentas, os LLMs podiam recuperar dados, realizar cรกlculos e gerar saรญdas alรฉm do processamento puro de texto.
๐. ๐๐ฎ๐ฅ๐ญ๐ข๐ฆ๐จ๐๐๐ฅ ๐๐๐ + ๐๐ญ๐ข๐ฅ๐ข๐ณ๐๐๐จ ๐๐ ๐๐จ๐จ๐ฅ๐ฌ ๐๐๐ฆ๐จ๐ซ๐ฒ
Adicionar capacidades multimodais (texto, imagem, รกudio) mais memรณria permitiu que os LLMs recordassem o contexto e se adaptassem a diferentes tarefas.
๐. ๐๐ ๐๐ง๐ญ๐ ๐๐จ๐ฆ ๐๐๐ฆ๐จ๐ซ๐ข๐ ๐๐ ๐๐๐๐ข๐จ๐๐ข๐ง๐จ
O estรกgio mais avanรงado - os agentes agora combinam entradas multimodais, ferramentas, e memรณrias de curto e longo prazo. Eles tomam decisรตes, planejam aรงรตes e executam tarefas de forma autรดnoma.
De pequenos modelos de contexto a agentes de raciocรญnio, a IA estรก avanรงando continuamente em direรงรฃo a uma inteligรชncia adaptativa e autรดnoma.
๐๐ฎ๐๐ฅ ๐๐ฌ๐ญ๐๐๐จ ๐๐ฑ๐ข๐ญ๐ ๐ฏ๐จ๐๐ ๐ฆ๐จ๐ข๐ญ๐จ ๐๐๐จ๐ฎ๐ญ ๐จ ๐๐ฎ๐ญ๐ฎ๐ซ๐จ ๐๐จ๐ฌ ๐๐ ๐๐ง๐ญ๐๐ฌ ๐๐ ๐๐?
FolIฮฟw para mais conteรบdo como este
-----------------------
