Implementar o padrão do agente Avaliador-Otimizador usando a IA do Spring
Nesta unidade, você aprenderá sobre agentes de IA, que são entidades autônomas capazes de tomar decisões e executar tarefas com base em seu ambiente e objetivos. Além disso, você explora vários padrões agênticos - incluindo o padrão Evaluator-Optimizer - para melhorar os recursos de desempenho e tomada de decisão de sistemas de IA, avaliando e refinando saídas.
O que é um agente de IA?
Um agente de IA é uma entidade de software projetada para executar tarefas de forma autônoma ou semi-autônoma, recebendo entrada, processando informações e tomando medidas para atingir metas específicas.
Os agentes podem enviar e receber mensagens, gerando respostas usando uma combinação de modelos, ferramentas, entradas humanas e outros componentes personalizáveis.
Quais problemas os agentes de IA resolvem?
Os agentes de IA oferecem várias vantagens para o desenvolvimento de aplicativos, permitindo a criação de componentes modulares que colaboram para reduzir a intervenção manual em tarefas complexas. Essas vantagens incluem os seguintes principais benefícios:
Componentes modulares: você pode definir agentes especializados para tarefas como extração de dados, interação com API e processamento de linguagem natural. Essa modularidade facilita a adaptação do aplicativo à medida que os requisitos evoluem.
Colaboração: vários agentes podem trabalhar juntos. Um pode lidar com a coleta de dados, outro pode executar a análise, enquanto outro pode tomar decisões, criando inteligência distribuída.
Colaboração de agentes humanos: os agentes podem trabalhar ao lado de humanos para aumentar a tomada de decisões - por exemplo, preparando análises que os humanos revisam e refinam.
Orquestração de processos: os agentes podem coordenar tarefas entre sistemas, ferramentas e APIs, automatizando processos de ponta a ponta, como orquestração de nuvem, implantações e fluxos de trabalho criativos.
Fluxos de trabalho e padrões do agente
Você pode criar aplicativos de IA modernos usando vários padrões agente. A postagem no blog de IA do Spring sobre padrões agente descreve os seguintes fluxos de trabalho principais:
Fluxo de trabalho em cadeia: divide tarefas complexas em uma série de etapas sequenciais. Cada etapa processa a saída da anterior, permitindo a transformação gradual e o refinamento de dados.
Fluxo de trabalho de paralelização: executa várias chamadas LLM (modelos de linguagem de grande porte) simultaneamente usando técnicas como pools de threads e futuros. Esse padrão é ideal para processar grandes volumes de itens independentes ou obter perspectivas diversas por meio da votação majoritária.
Fluxo de trabalho de roteamento: direciona entradas para manipuladores especializados com base no conteúdo. Ao classificar a entrada e roteá-la para um prompt correspondente, o sistema garante que cada tipo de tarefa seja tratado de forma ideal.
Orchestrator-Workers fluxo de trabalho: usa um orquestrador central para decompor uma tarefa complexa em subtarefas que os agentes de trabalho especializados manipulam. Esse padrão dá suporte à solução de problemas distribuídos, mantendo o controle geral do processo.
Evaluator-Optimizer fluxo de trabalho: focado no refinamento iterativo, essa abordagem de modelo duplo usa um gerador (escritor) para produzir uma saída inicial e um avaliador (editor) para examinar e sugerir melhorias. O processo é repetido até que a saída atenda aos padrões de qualidade definidos.
Geração avançada de conteúdo com o padrão do agente Evaluator-Optimizer
Com base na funcionalidade principal do RAG, os aplicativos avançados de IA se beneficiam do refinamento iterativo para gerar conteúdo de alta qualidade. O padrão do agente Evaluator-Optimizer emprega um processo de modelo duplo descrito pela seguinte lista:
- Um Gerador (Escritor) produz um rascunho inicial, como uma postagem no blog.
- Um Avaliador (Editor) analisa o rascunho, fornecendo comentários detalhados e identificando áreas de melhoria.
Como funciona
As etapas a seguir descrevem como esse padrão funciona:
Geração inicial: o escritor cria um rascunho com base no tópico fornecido.
Avaliação: o avaliador revisa o rascunho em relação a critérios como clareza, engajamento e estrutura.
Refinamento iterativo: se forem necessárias melhorias, os comentários são incorporados e o escritor gera um rascunho revisado.
Loop até ser aprovado: o processo se repete até que o conteúdo atenda aos padrões de qualidade desejados ou um número máximo de iterações seja atingido.
Aplicativo de exemplo: geração de postagem no blog
No exercício, você estende o aplicativo RAG ao implementar um agente Redator de Blog que usa o padrão Evaluator-Optimizer. O serviço Escritor de Blog demonstra como realizar a seguinte tarefa:
- Gere um rascunho de postagem inicial no blog.
- Avalie o rascunho e extraia comentários acionáveis.
- Refinar o rascunho iterativamente até que o conteúdo seja aprovado.
Resumo da unidade
Nesta unidade, você aprendeu sobre agentes de IA e vários padrões agente, incluindo Cadeia, Paralelização, Roteamento e fluxos de trabalho Orchestrator-Workers. No entanto, este módulo se concentra exclusivamente no padrão do agente Evaluator-Optimizer - uma abordagem de LLM dupla que refina iterativamente o conteúdo gerado, conforme demonstrado no caso de uso do agente Escritor de Blog. No próximo exercício, você implementará esse padrão no aplicativo RAG para fornecer recursos aprimorados de geração de conteúdo.