O estudo reformula a IA agentiva para equipes empresariais, mudando o foco da seleção de modelos para decisões arquitetônicas. Isso envolve considerar fatores como alocação de orçamento de treinamento, preservação da modularidade e as compensações entre custo, flexibilidade e risco. Os pesquisadores identificaram duas dimensões principais no cenário da IA agentiva: adaptação do agente e adaptação da ferramenta. A adaptação do agente envolve modificar o modelo de base que sustenta o sistema agentivo, atualizando seus parâmetros ou políticas internas.

O rápido crescimento da IA agentiva levou a uma proliferação de ferramentas e frameworks, tornando difícil para os desenvolvedores determinarem as melhores opções para suas necessidades específicas. IA agentiva refere-se a sistemas de IA capazes de ação autônoma para atingir objetivos específicos. Esses sistemas geralmente combinam grandes modelos de linguagem com capacidades de planejamento, memória e uso de ferramentas.

Espera-se que o framework forneça clareza e direção para os desenvolvedores, permitindo que tomem decisões mais informadas sobre o design e a implementação de sistemas de IA agentiva. Ao categorizar os frameworks com base em seus pontos fortes e fracos, os pesquisadores esperam otimizar o processo de desenvolvimento e acelerar a adoção da IA agentiva em vários setores. Os pesquisadores sugerem que a compreensão das compensações entre a adaptação do agente e da ferramenta é crucial para otimizar o desempenho e a eficiência dos sistemas de IA agentiva.