A estrutura aborda um problema crescente na comunidade de IA: a rápida proliferação de ferramentas agentivas tem dificultado que os desenvolvedores determinem as melhores soluções para suas necessidades específicas. Essa complexidade pode levar à paralisia da análise, dificultando a inovação e retardando o desenvolvimento de novos aplicativos com tecnologia de IA.

Os pesquisadores identificaram duas dimensões principais para categorizar estruturas agentivas: adaptação do agente e adaptação da ferramenta. A adaptação do agente envolve a modificação do modelo fundamental que sustenta o sistema agentivo. Isso pode ser alcançado atualizando os parâmetros ou políticas internas do agente por meio de métodos como ajuste fino ou aprendizado por reforço. A adaptação da ferramenta, por outro lado, concentra-se na modificação das ferramentas que o agente usa para interagir com o ambiente. Isso pode envolver a criação de novas ferramentas, a modificação de ferramentas existentes ou o desenvolvimento de estratégias para que o agente utilize efetivamente as ferramentas disponíveis.

De acordo com os pesquisadores, essa reformulação muda o foco das equipes empresariais de simplesmente selecionar um modelo para tomar decisões arquitetônicas. Essas decisões envolvem determinar como alocar orçamentos de treinamento, quanta modularidade manter e quais compensações aceitar entre custo, flexibilidade e risco.

A ascensão da IA agentiva reflete uma tendência mais ampla em direção a sistemas mais autônomos e inteligentes. Os sistemas de IA agentiva são projetados para perceber seu ambiente, raciocinar sobre seus objetivos e tomar medidas para atingir esses objetivos. Esses sistemas têm o potencial de revolucionar vários setores, incluindo saúde, finanças e transporte. No entanto, a complexidade de desenvolver e implantar sistemas de IA agentiva apresenta um desafio significativo.

A nova estrutura busca enfrentar esse desafio, fornecendo uma abordagem estruturada para entender e navegar no cenário da IA agentiva. Ao categorizar as estruturas com base em suas estratégias de adaptação, os pesquisadores esperam capacitar os desenvolvedores a tomar decisões mais informadas e acelerar o desenvolvimento de aplicativos de IA inovadores. O estudo também destaca a importância de considerar as compensações entre diferentes abordagens, como o custo de treinar um modelo versus a flexibilidade de usar um sistema modular. Os pesquisadores planejam continuar refinando a estrutura e explorando novas dimensões para categorizar os sistemas de IA agentiva. Eles também esperam colaborar com parceiros da indústria para validar a estrutura em aplicações do mundo real.