Uma nova estrutura visa simplificar o mundo cada vez mais complexo da inteligência artificial agentiva, oferecendo aos desenvolvedores um guia para navegar pelas inúmeras ferramentas e modelos disponíveis. Pesquisadores de várias instituições colaboraram no estudo, que categoriza as estruturas agentivas com base em suas áreas de foco e compensações. O objetivo é ajudar os desenvolvedores a escolher as ferramentas e estratégias mais adequadas para suas aplicações específicas.

O estudo aborda um problema crescente: a rápida expansão das ferramentas e estruturas de IA agentiva dificultou a seleção dos recursos certos pelos desenvolvedores. Essa confusão pode levar a atrasos e ineficiências na construção de sistemas de IA. A estrutura reformula o desafio para as equipes empresariais, mudando o foco da simples seleção de um modelo para a tomada de decisões arquitetônicas. Essas decisões envolvem determinar como alocar orçamentos de treinamento, manter a modularidade e equilibrar custo, flexibilidade e risco.

Os pesquisadores identificaram duas dimensões principais para categorizar as estruturas agentivas: adaptação do agente e adaptação da ferramenta. A adaptação do agente envolve a modificação do modelo de base 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 em como o agente interage e utiliza ferramentas ou APIs externas.

De acordo com os pesquisadores, entender essas dimensões é crucial para os desenvolvedores. Ao considerar as compensações entre a adaptação do agente e da ferramenta, os desenvolvedores podem tomar decisões mais informadas sobre quais estruturas usar. Por exemplo, um desenvolvedor pode priorizar a adaptação do agente se precisar de um sistema de IA que possa aprender e se adaptar a novos ambientes. Alternativamente, eles podem se concentrar na adaptação da ferramenta se precisarem de um sistema de IA que possa utilizar efetivamente uma ampla gama de recursos externos.

As implicações desta estrutura vão além do domínio técnico. À medida que a IA agentiva se torna mais prevalente, será cada vez mais importante compreender suas capacidades e limitações. Esta estrutura fornece uma ferramenta valiosa para que os formuladores de políticas e o público se envolvam em discussões informadas sobre as implicações éticas e sociais da IA agentiva. O estudo foi publicado em dezembro de 2025.