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A startup israelense xpander.ai apresentou o Sistema de Grafo de Agentes (AGS), que, segundo a empresa, representa uma nova abordagem para a construção de agentes de IA multi-etapas mais confiáveis e eficientes, com base em modelos de IA subjacentes, como a série GPT-4o da OpenAI.

O objetivo é redefinir como os agentes de IA interagem com APIs e outras ferramentas, tornando tarefas avançadas de automação mais acessíveis para organizações de diversos setores.

Da esquerda: Ran Sheinberg, co-fundador e diretor de produtos da xpander.ai e David (Dudu) Twizer, co-fundador e CEO da xpander.ai. Crédito: xpander.ai

Resolvendo os desafios dos agentes de IA multi-etapas

A chamada de função, a espinha dorsal da maioria dos fluxos de trabalho de agentes de IA, permite que os modelos interajam com sistemas externos para realizar tarefas, como buscar dados em tempo real ou executar ações.

No entanto, essas interações frequentemente falham quando lidam com esquemas de API complexos ou respostas imprevisíveis, resultando em ineficiências e erros.

O Sistema de Grafo de Agentes da xpander.ai introduz uma solução estruturada para esses desafios, utilizando um fluxo de trabalho baseado em grafos que orienta os agentes através das chamadas de API apropriadas passo a passo.

Em vez de apresentar todas as ferramentas disponíveis em cada etapa, o AGS restringe inteligentemente as opções apenas às que estão alinhadas com o contexto atual da tarefa, reduzindo significativamente chamadas de função fora de sequência ou conflitantes.

Ran Sheinberg, co-fundador e diretor de produtos da xpander.ai, explicou em uma entrevista ao VentureBeat: “Com o AGS, garantimos que o agente use apenas as ferramentas relevantes em cada etapa e siga o esquema correto, garantindo precisão e eficiência.”

Sheinberg trabalhou anteriormente em várias outras startups e como líder de arquitetura de soluções na Amazon Web Services (AWS), liderando projetos de computação em larga escala com clientes corporativos.

Democratizando o desenvolvimento de agentes de IA

A xpander.ai visa tornar o desenvolvimento de agentes de IA acessível a um público mais amplo. “Nós pretendíamos criar uma plataforma acessível que permitisse que qualquer pessoa construísse agentes de IA, experimentasse com a tecnologia e começasse a automatizar tarefas repetitivas para se concentrar no que realmente importa,” disse David Twizer, co-fundador e CEO da xpander.ai, na mesma entrevista.

A empresa também oferece conectores prontos para IA que se integram facilmente ao NVIDIA NIM (Nvidia Inference Microservices) e outros sistemas. Esses conectores enriquecem as ferramentas de API com documentação detalhada, IDs operacionais e esquemas, reduzindo o ônus técnico sobre os desenvolvedores ao mesmo tempo em que melhora a precisão em tempo de execução.

Twizer também trabalhou anteriormente na AWS como arquiteto de soluções principal e líder da arquitetura de vendas generativas de IA para o mercado.

Principais benefícios e impacto no mundo real

Em testes de benchmark, a xpander.ai demonstrou que o AGS, emparelhado com suas Interfaces Agênticas, permitiu que agentes de IA alcançassem uma taxa de sucesso de 98% em tarefas multi-etapas, em comparação com apenas 24% para agentes utilizando métodos tradicionais.

Esses agentes completaram fluxos de trabalho 38% mais rápido e com 31,5% menos tokens, sublinhando a capacidade do AGS de reduzir custos e melhorar o desempenho.

Um exemplo do mundo real do AGS em ação envolveu uma tarefa de benchmark onde um agente de IA teve que pesquisar empresas em plataformas como LinkedIn e Crunchbase, e depois organizar os resultados no Notion. O AGS streamline o processo, garantindo que as ferramentas fossem usadas na sequência correta e que os esquemas fossem consistentemente seguidos.

“Fornecemos um agente de IA completo que pode criar uma interface para qualquer sistema,” adicionou Twizer. “A interface de dados, pela primeira vez, é nativa da IA, abordando um grande ponto problemático que o mundo está enfrentando.”

O papel do AGS na IA agêntica

A xpander.ai posiciona o AGS como um passo vital na evolução da IA agêntica, permitindo que ferramentas como os microserviços Nvidia NIM se integrem mais facilmente aos sistemas empresariais.

“Os agentes de IA precisarão usar APIs para casos de uso síncronos envolvendo estruturas de dados complexas, onde interfaces de usuário tradicionais não são suficientes,” observou Sheinberg.

Através do AGS, a xpander.ai transforma a maneira como os agentes de IA lidam com gerenciamento de erros e continuidade de contexto. Ao incorporar opções de fallback diretamente dentro de suas estruturas de grafo, o AGS permite que os agentes tentem novamente operações falhadas ou mudem para fluxos de trabalho alternativos sem intervenção humana, preservando a estabilidade da tarefa.

Esse nível de confiabilidade garante que os agentes equipados com AGS não sejam apenas reativos, mas adaptativos, capazes de lidar com até os fluxos de trabalho mais imprevisíveis.

Construindo o futuro dos fluxos de trabalho de IA

A introdução do AGS pela xpander.ai, juntamente com suas Interfaces Agênticas, representa um avanço significativo para agentes de IA multi-etapas.

Ao permitir fluxos de trabalho estruturados e adaptativos e simplificar interações complexas de API, o AGS estabelece um novo padrão de confiabilidade e eficiência em automação.

Conforme a empresa continua a crescer, suas ferramentas prometem capacitar empresas a aproveitar todo o potencial dos fluxos de trabalho impulsionados por IA.




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