AgentKit vs GPT-4 Turbo: Qual a melhor forma de construir agentes de IA em 2025?

O desenvolvimento da IA atingiu um ponto realmente interessante. Já não se trata apenas de ter o maior e mais potente modelo. O verdadeiro desafio é fazer com que esse modelo execute tarefas complexas e de várias etapas de forma confiável. Claro, fazer uma IA fazer algo espetacular uma vez é fácil. Mas fazê-la fazer a coisa certa, sempre? Isso já é outra história.

Quando decide construir um agente de IA, vai encontrar-se numa encruzilhada com dois caminhos principais:

1. O caminho direto: Utiliza um modelo potente e bruto como o GPT-4 Turbo diretamente da sua API. Diz-lhe que ferramentas pode usar e basicamente deixa-o descobrir as coisas por si próprio.

2. O caminho da framework: Utiliza uma framework estruturada como o AgentKit para guiar deliberadamente o pensamento do modelo, dividindo grandes tarefas em passos mais pequenos e gerenciáveis.

Este guia irá acompanhá-lo por ambos os métodos, comparando-os diretamente. Analisaremos as contrapartidas em desempenho, confiabilidade e o trabalho necessário para colocar um agente funcional a funcionar.

O que são o AgentKit e o GPT-4 Turbo?

Antes de mergulharmos numa comparação completa, vamos garantir que estamos na mesma página sobre o que são estes dois. Eles não são realmente concorrentes; apenas representam duas formas muito diferentes de pensar sobre a construção com IA.

O que é o AgentKit?

O AgentKit é uma framework para construir agentes de IA que seguem um "processo de pensamento" estruturado. Pense nele menos como um cérebro e mais como o andaime que suporta o cérebro. Baseia-se numa ideia de um artigo chamado Flow Engineering with Graphs, not Coding, onde cada passo lógico que o agente dá é um "nó" num gráfico dinâmico.

O seu único propósito é forçar o agente a seguir um caminho de raciocínio claro e passo a passo. Isto torna o seu comportamento muito mais previsível e fiável, que é exatamente o que precisa quando está a automatizar tarefas complicadas que não podem dar-se ao luxo de descarrilar.

O que é o GPT-4 Turbo?

O GPT-4 Turbo é um modelo de linguagem massivo e de uso geral da OpenAI. É o motor. Para tarefas semelhantes a agentes, tem uma potência considerável: uma enorme janela de contexto de 128K para lembrar conversas longas, capacidades de raciocínio impressionantes e uma funcionalidade integrada para "uso de ferramentas" que lhe permite comunicar com APIs externas.

Com o GPT-4 Turbo, a ideia é programar o motor diretamente. Dá-lhe as chaves, aponta-lhe uma direção e confia na sua própria lógica para tratar do resto.

Comparando capacidades essenciais para o desenvolvimento de agentes

A maior diferença entre estas duas abordagens é como lidam com o raciocínio da IA. Uma torna todo o processo explícito e visível, enquanto a outra o mantém trancado dentro do modelo.

Como o AgentKit estrutura o raciocínio com gráficos

O AgentKit funciona ao dividir uma tarefa numa série de nós. Cada nó é uma pequena sub-tarefa com o seu próprio prompt. Para um agente de atendimento ao cliente, um fluxo simples pode ser assim:

1. Nó 1: "Resumir o problema do cliente a partir da sua primeira mensagem."

2. Nó 2: "Com base nesse resumo, isto é sobre uma encomenda?"

3. Nó 3 (se sim): "Usar a ferramenta getOrderStatus com o endereço de e-mail do cliente."

4. Nó 4 (se não): "Isto é demasiado complexo, enviar para um agente humano."

A parte interessante é que este gráfico pode mudar à medida que avança. Por exemplo, se a ferramenta getOrderStatus retornar "atrasado", o agente pode adicionar um novo passo ao seu plano em tempo real: "Pedir desculpa pelo atraso e escrever uma mensagem a oferecer um desconto."

Esta abordagem modular é uma salvação. Torna o comportamento do agente transparente, para que, quando algo corre mal, possa ver exatamente que passo falhou. Também lhe dá um controlo minucioso, permitindo-lhe impor regras de negócio específicas sem tentar enfiá-las todas num único prompt gigante e complicado.

Assim, um ticket de cliente chega, o agente resume-o e depois verifica se é uma questão sobre uma encomenda. Se for, usa uma ferramenta para verificar o estado. Se a encomenda estiver atrasada, redige um pedido de desculpas com um desconto. Se não, dá apenas uma atualização simples. Mas se o ticket inicial não era de todo sobre uma encomenda, escala imediatamente para um humano.

Como o GPT-4 Turbo permite o comportamento agêntico com o uso de ferramentas

O principal truque do GPT-4 Turbo para construir agentes é a sua capacidade de usar ferramentas. Basta dar ao modelo uma lista de funções que ele pode usar (como getOrderStatus ou processRefund), e ele decide quais chamar com base no que o utilizador está a pedir.

A desvantagem? Todo o processo de tomada de decisão acontece dentro do modelo. Ele decide se, quando e como usar uma ferramenta, o que muitas vezes pode parecer uma caixa preta. Quando funciona, parece magia. Quando não funciona, tentar descobrir porquê pode ser incrivelmente frustrante.

Esta abordagem tem uma desvantagem muito real. Os programadores descobriram que os modelos GPT-4 por vezes têm dificuldade em entender todos os parâmetros disponíveis para uma ferramenta. Por exemplo, pode dar-lhe uma ferramenta para pesquisar e-mails com parâmetros para 'selector' e 'sort', mas o modelo simplesmente ignora-os. Isto torna impossível fazer coisas precisas como 'encontrar todos os e-mails enviados da semana passada', o que pode ser uma enorme dor de cabeça para qualquer sistema que precise de filtrar dados com precisão.

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Desempenho em cenários do mundo real

Então, como é que estas diferentes abordagens se comportam na prática?

A vantagem do AgentKit em tarefas complexas e de várias etapas

O método estruturado e passo a passo é o motivo pelo qual o AgentKit se sai tão bem em benchmarks difíceis como a simulação de e-commerce WebShop e o jogo de mundo aberto Crafter.

A estrutura de gráfico ajuda a evitar que pequenos erros se transformem em falhas totais. Como cada passo é um nó separado, um problema numa parte do processo não faz com que tudo desmorone. O sistema pode identificar onde falhou e tentar um caminho diferente.

Por exemplo, na simulação do jogo Crafter, um agente construído com AgentKit conseguiu perceber quando o seu primeiro plano não funcionou (como não ter madeira suficiente para fazer uma mesa). De seguida, descobriu o que faltava (quanta madeira precisava), aprendeu a quantidade certa e atualizou automaticamente o seu plano. Tentar fazer um modelo GPT-4 Turbo bruto fazer esse tipo de autocorreção exigiria uma engenharia de prompts ridiculamente complexa e frágil.

Onde o GPT-4 Turbo brilha (e onde fica aquém)

Sejamos claros: o GPT-4 Turbo é uma potência. É ótimo para construir protótipos rapidamente e para tarefas que seguem uma linha simples e reta. Se só precisa de um agente para realizar uma ação ou uma curta cadeia de usos de ferramentas, pode funcionar incrivelmente bem.

Mas à medida que as tarefas se tornam mais complicadas, essa dependência da lógica interna oculta do modelo torna-se um problema. Sem uma framework para o guiar, é muito mais difícil impor regras de negócio específicas, garantir que se comporta de forma consistente ou fazê-lo recuperar graciosamente quando as coisas correm mal. A "caixa preta" que o torna tão fácil de começar torna-se a sua maior desvantagem quando tenta construir algo sério.

A experiência do programador: Construir e manter o seu agente

Vamos ser práticos e falar sobre o tempo, dinheiro e dores de cabeça que envolvem a construção e manutenção do seu agente de IA.

Os custos ocultos de uma abordagem DIY

Tanto o AgentKit como o GPT-4 Turbo são ferramentas para programadores, não soluções simples de plug-and-play. Construir com eles significa que é responsável por escrever código, gerir chaves de API, lidar com erros corretamente e configurar monitorização constante.

Custo do GPT-4 Turbo: O preço que vê é para o custo da API por token, mas isso é apenas o começo. O custo real são as inúmeras horas de programador que irá investir em engenharia de prompts, testes e depuração do modelo quando ele faz algo estranho. Cada vez que ele falha em usar uma ferramenta corretamente ou simplesmente inventa algo, é mais tempo de engenharia gasto a remendar as coisas.

Uma captura de ecrã da página de preços do AgentKit, ilustrando os custos envolvidos na comparação AgentKit vs GPT-4 Turbo.

Custo do AgentKit: Mesmo que a própria framework seja de código aberto, as chamadas LLM que faz em segundo plano ainda custam dinheiro. Mais importante, está a assumir o trabalho de engenharia para configurar, personalizar, hospedar e manter todo o sistema. É um grande investimento, tanto inicial como ao longo do tempo.

Um caminho mais simples e rápido para agentes de IA prontos para produção

A complexidade de ambas as abordagens DIY realmente destaca o valor de uma plataforma gerida como a eesel AI. Construímos a eesel AI para lidar exatamente com estes problemas, dando-lhe o poder de uma framework de agente estruturada sem o enorme esforço de desenvolvimento. O nosso objetivo é simples: permitir que entre em funcionamento em minutos, não em meses.

Eis como abordamos os desafios de que falámos:

• Verdadeiramente self-service: Acabaram-se as demos obrigatórias ou as longas chamadas de vendas. Pode inscrever-se, conectar a sua central de ajuda e construir o seu primeiro agente de IA por conta própria, em apenas alguns minutos.

• Integrações com um clique: Conecte-se instantaneamente a plataformas que já usa, como Zendesk, Freshdesk, Slack e mais. Não precisa de escrever uma única linha de código de API.

• Controlo total: O nosso motor de fluxo de trabalho visual e editor de prompts dão-lhe o mesmo nível de controlo de uma framework como o AgentKit, mas através de uma interface que é realmente fácil de usar. Pode definir a personalidade da IA, limitar o seu conhecimento e construir ações personalizadas sem ser um especialista em Python.

Escolher a abordagem certa para as suas necessidades

Então, AgentKit vs GPT-4 Turbo: qual deve escolher?

Se é um entusiasta ou está a trabalhar num projeto de I&D para ver do que a IA é capaz, então construir com ferramentas de programador como o AgentKit ou diretamente no GPT-4 Turbo é uma forma fantástica de aprender. Elas dão-lhe uma compreensão muito profunda de como estes sistemas funcionam por dentro.

No entanto, para empresas que precisam de implementar agentes de IA fiáveis, escaláveis e de fácil manutenção para trabalhos importantes como o suporte ao cliente, uma plataforma gerida faz muito mais sentido. O caminho DIY força-o a trocar resultados de negócio imediatos por um projeto de desenvolvimento longo, caro e arriscado.

Coloque o seu agente de IA a trabalhar hoje

A eesel AI oferece o melhor dos dois mundos: o raciocínio estruturado e o controlo de uma framework sofisticada, combinado com a facilidade de uso de uma plataforma totalmente gerida e self-service.

Em vez de passar os próximos meses a tentar construir um agente do zero, pode implementar um que aprende com os seus artigos de ajuda, tickets passados e documentos internos em minutos.

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