Os agentes de inteligência artificial (IA) se tornaram um dos tópicos mais quentes do mundo da tecnologia. A cada dia que passa, novos artigos, podcasts e lançamentos de produtos afirmam que os agentes da IA transformarão a maneira como trabalhamos e vivemos.
Mas o que é real e o que é apenas hype? Nesta postagem do blog no estilo de perguntas e respostas, vamos dividir tudo o que você precisa saber, com exemplos simples da vida real e da cibersegurança.
Q1: Qual é o hype atual em torno dos agentes da IA? É justificado?
Os agentes de IA estão sendo discutidos como o próximo grande salto na automação – sistemas que podem não apenas seguir os comandos, mas também pensar, decidir e agir de forma independente para alcançar objetivos. O hype é baseado em avanços rápidos em grandes modelos de idiomas (LLMs) como GPT-4 e Claude, que podem processar grandes quantidades de informação e tomar decisões semelhantes a humanos.
Exemplo da vida real: UM Artigo recente Mostrou um agente da IA, pesquisando de forma autônoma em busca de passagens de voo, comparando preços e ajudando os usuários a encontrar voos.
Q2: O que exatamente é um agente de IA?
Um agente de IA é uma entidade de software capaz de tomar decisões e tomar ações para atingir uma meta, geralmente sem orientação humana contínua. Ele observa seu ambiente, interpreta dados e adapta suas ações.
Exemplo: Um agente de IA de segurança cibernética que monitora endereços IP suspeitos, os bloqueia automaticamente e notifica a equipe de segurança. Portanto, os profissionais de segurança cibernética já estão familiarizados com o trabalho com agentes.
Confira nosso guia final: Usando inteligência artificial na segurança cibernética
Q3: Onde estão os agentes de IA comumente usados?
- Suporte ao cliente: Automatando respostas e lidar com perguntas simples são um dos principais usos dos agentes de IA atualmente.
- Exemplo: bots baseados em chatgpt ajudando os clientes a solucionar problemas comuns, comumente usados em Companhias de companhias aéreas.
- Segurança cibernética: Monitoramento em tempo real, alerta e remediação automática.
Agentes de IA em segurança cibernética (Aimultiple)
- Comércio eletrônico: Comparações de preços e recomendações personalizadas. Exemplo: um agente de IA na Amazon sugerindo acordos com base no comportamento de navegação.
Q4: Como os agentes da IA diferem das APIs?
Uma API é uma ferramenta de comunicação entre dois sistemas de software. Um agente de IA, por outro lado, toma decisões e inicia ações por conta própria, geralmente usando APIs como parte de seu kit de ferramentas.
Exemplo: Uma API pode dizer o clima atual, mas um agente de IA pode verificar o clima e reagendar proativamente suas reuniões ao ar livre.
Q5: Como os agentes da IA diferem de ferramentas como produtos Zapier ou Soar?
É principalmente sobre lógica e capacidade de decisão.
- Zapier automatiza fluxos de trabalho repetitivos, mas executa apenas tarefas que você definiu.
- DISPARAR (Orquestração de segurança, automação e resposta) automatiza processos de segurança cibernética com base nas regras predefinidas.
- Agentes da IA Vá um passo adiante – eles podem aprender, se adaptar e tomar decisões quando as condições mudarem.
Exemplo: Zapier pode mover novos anexos do Gmail para o Dropbox, mas um agente de IA pode decidir quais arquivos são críticos, rotulá -los e notificar os membros relevantes da equipe.
Q6: Por que todos estão falando de repente sobre agentes de IA?
Porque grandes modelos de linguagem, APIs avançados e mecanismos de orquestração agora permitem que agentes autônomos lidem com tarefas complexas. Organizações como OpenAI, AutoGPT e Cognosys demonstraram protótipos que atingem objetivos de várias etapas.
Exemplo: AutoGPT concluindo uma tarefa de planejamento do projeto, encontrando recursos, criando horários e resumindo os resultados em um relatório.
Q7: O que é um fluxo de trabalho neste contexto?
Um processo de negócios pode ser dividido em um fluxo de trabalho, que é uma série de etapas automatizadas que levam a um resultado desejado.
Exemplo: Colocação do pedido → Cheque de inventário → Processamento de pagamento → Confirmação de envio.
Q8: Qual é a diferença entre a automação do fluxo de trabalho e os agentes da IA?
A automação do fluxo de trabalho segue regras e etapas predefinidas. Os agentes da IA tomam dinamicamente as decisões ao longo do caminho. Reduzindo essencialmente a necessidade de envolvimento humano.
Exemplo: Um fluxo de trabalho pode enviar automaticamente faturas por e -mail, mas um agente de IA pode decidir se deseja enviar lembretes, aumentar para as vendas ou oferecer descontos com base no histórico do cliente.
Q9: O que é sem código e como ele se conecta aos agentes da IA?
As ferramentas sem código permitem que os não desenvolvedores criem visualmente fluxos de trabalho e aplicativos. Os agentes de IA podem ser incorporados em plataformas sem código para tornar esses fluxos de trabalho mais inteligentes.
Nenhuma codificação é necessária, mas um algoritmo subjacente ainda está no lugar. Em vez de usar strings e valores, ele depende de blocos visuais de construção que simplificam os processos e aprimoram a acessibilidade. (Imagem: Cognosys)
Exemplo: Um gerente de marketing usando uma ferramenta sem código para automatizar campanhas de email, com um agente de IA ajustando a frequência de email com base nos dados de engajamento.
Q10: O que é AI Agentic?
A IA Agentic refere -se a sistemas de IA projetados para perseguir independentemente as metas, tomar decisões e adaptar as ações à medida que aprendem.
Exemplo: Carros autônomos tomando decisões de segundo segundo na estrada.
Q11: Quais são alguns casos de uso do agente de IA em segurança cibernética?
- Detecção e isolamento de ameaças automáticas.
- Execução de manual de resposta a incidentes.
- Recomendações de varredura e patch de vulnerabilidade.
Exemplo: A plataforma Falcon da Crowdstrike usando agentes de IA para quarentena automaticamente máquinas infectadas.
Para saber como o Socradar usa agentes de IA, confira nosso artigo relevante.
Socradar Copilot: Suporte e anotação de plataforma orientada pela IA
Q12: O que são MCP (plataformas de colaboração multi-agente)? Por que está sendo falado tanto?
O MCP significa plataformas de colaboração multi-agente. São sistemas em que vários agentes de IA interagem entre si para atingir objetivos mais complexos.
Exemplo: Imagine que um agente é responsável por coletar a inteligência de ameaças, outro agente analisa padrões e um terceiro agente cria um relatório de risco – tudo sem intervenção humana.
Por que o hype?
- Eles prometem ganhos exponenciais de produtividade.
- Tarefas complexas podem ser divididas em tarefas menores e especializadas de agentes.
Qual será a diferença real? Em vez de um assistente inteligente, as empresas terão equipes digitais inteiras de agentes trabalhando juntos.
Cenário da vida real: Em uma empresa de investimentos, vários agentes podem digitalizar notícias do mercado, analisar riscos, criar resumos e alimentar informações sobre os sistemas de negociação.
Funcionalidade de colaboração multi-agente em Amazon Bedrock
Q13: Quais são os exemplos de plataformas de fluxo de trabalho de código aberto e de código aberto e de IA?
- Plataformas de código aberto:
- n8n: Ferramenta de automação de fluxo de trabalho visual, permitindo que os usuários criem integrações complexas sem código.
- Abraçando agentes de transformadores de rosto: Agentes de IA de código aberto que interagem com modelos e APIs.
- Auto-GPT (código aberto): Agente Autônomo de GPT em estágio inicial.
Auto-GPT Reivindicações: Empresas, profissionais de marketing, educadores e até proprietários de pequenas empresas agora podem aproveitar o poder da IA sem a necessidade de extensa experiência técnica.
- Produtos comerciais:
- Zapier: Liderando a plataforma de automação sem código.
- Make (anteriormente integromat): Ferramenta de automação de fluxo de trabalho comercial com cenários avançados.
- Cognosys: Plataforma multi-agente comercial para execução de tarefas.
- Crewai: Uma ferramenta de IA agêntica comercial, permitindo que vários agentes colaborem em metas.
Exemplo: Uma empresa usando o N8N para conectar o Slack, o Google Sheets e o Jira, além de aproveitar o Auto-GPT para suporte à decisão e Crewai para gerar automaticamente a documentação do projeto.
Conclusão
O hype em torno dos agentes de IA é parcialmente real e parcialmente inflado. O potencial é enorme, mas os casos de uso prático ainda estão surgindo. É provável que os MCPs impulsionem essa evolução, permitindo que os ecossistemas de IA realizem tarefas que hoje exigem grandes equipes de especialistas humanos.
Se você é um líder de negócios ou profissional de segurança cibernética, agora é a hora de começar a experimentar agentes de IA – mas mantenha suas expectativas fundamentadas e comece pequeno. A plataforma de Socradar já mostra o papel da AI no fortalecimento da inteligência de ameaças e na automação de processos de segurança, oferecendo um vislumbre de seu crescente impacto.
