5 níveis de evolução dos Agentes de IA. Nos últimos anos, passámos de LLMs simples → para sistemas Agentes totalmente desenvolvidos com raciocínio, memória e uso de ferramentas. Aqui está uma análise passo a passo. 1) LLMs com pequena janela de contexto - Entrada: Texto → LLM → Saída: Texto - Primeiros chatbots baseados em transformadores. - Podiam processar apenas pequenos pedaços de entrada (conversas curtas). - Quando o ChatGPT foi lançado, tinha uma janela de contexto de apenas 4k tokens. 2) LLMs com grande janela de contexto - Entrada: Texto/Documentos grandes → LLM → Saída: Texto - Modelos como Claude/ChatGPT atualizados para lidar com milhares de tokens. - Permitiram a análise de documentos maiores e conversas mais longas. 3) LLM + uso de ferramentas (era RAG) - Entrada: Texto → LLM + Recuperação/Ferramenta → Saída: Texto - A Geração Aumentada por Recuperação deu acesso a dados frescos + externos. - Ferramentas como APIs de busca, calculadoras e bases de dados aumentaram as saídas dos LLMs. 4) LLM multimodal + uso de ferramentas + memória - Entrada: Texto + Imagens + outras modalidades → LLM + Ferramenta + Memória → Saída: Multimodal - Agentes podiam processar múltiplos tipos de dados (texto, imagens, áudio). - A memória introduziu persistência nas interações....