A H2O.ai melhora a precisão de agentes de IA com modelos preditivos

A provedora de plataformas de IA de código aberto H2O.ai acredita que uma combinação de modelos de IA generativa e preditiva resulta em respostas mais consistentes, algo que as empresas desejam de um agente de IA.

A H2O.ai lançou sua nova plataforma multi-agente que mistura IA generativa e preditiva e já está disponível para o público.

A plataforma, h2oGPTe, usa os modelos de IA Mississippi e Danube da empresa, mas também pode acessar outros modelos de linguagem grandes e pequenos disponíveis. A empresa afirmou que o h2oGPTe funciona em sistemas isolados, locais e na nuvem.

Sri Ambati, fundador e CEO da H2O, disse ao VentureBeat que ter tanto IA generativa quanto preditiva dá às empresas mais confiança de que os agentes irão operar exatamente como precisam, sem comprometer a segurança.

“O maior problema com agentes é a consistência. Posso obter uma resposta consistente de um [modelo de linguagem grande] LLM para o mesmo prompt? Acho que você recebe duas, como múltiplas respostas agora,” disse Ambati. “Mas você pode trazer múltiplos modelos que negociam, planejam e entregam um resultado. Pense nisso como humanos que podem ter alguma variabilidade entre si, mas você ainda espera uma resposta consistente, e esse é o domínio da IA preditiva combinada com a IA generativa.”

Ambati explicou que modelos de IA generativa são “razoáveis em geração de conteúdo e muito bons em geração de código”, mas os modelos preditivos trazem mais simulação de cenários à mesa. Ele disse que os modelos preditivos proporcionam consistência nas respostas dos agentes, pois esses não apenas geram respostas, mas aprendem com padrões nos dados.

A plataforma é construída para empresas dos setores financeiro, telecomunicações, saúde e governo que precisam gerenciar tarefas multi-etapas. O agente da H2O.ai funciona melhor para organizações que desejam obter insights sobre seus negócios e não apenas um guia que atravesse seus fluxos de trabalho. Isso porque os agentes dentro da plataforma h2oGPTe podem ler dados multimodais como gráficos e formular respostas para perguntas como “Minha empresa deve vender mais bonecas este ano?” que consideram os dados financeiros históricos da empresa ou informações de tendências de mercado que elas armazenam.

Agentes multimodais

Assim como outros agentes de IA, o h2oGPTe automatiza tarefas de fluxo de trabalho, para que os funcionários humanos não precisem realizar essas atividades por conta própria. Ambati disse que as capacidades multimodais dos agentes da H2O.ai abrem mais informações que eles podem aprender para oferecer as melhores e mais consistentes respostas aos usuários.

A empresa afirmou que os agentes também podem criar documentos PDF com gráficos e tabelas baseados nos dados da empresa para visualizar informações para o usuário humano. A H2O.ai garantiu que os agentes citem suas fontes para rastreabilidade de dados e ofereçam guardrails personalizáveis.

A plataforma de agentes da H2O.ai inclui testes de modelo, incluindo geração automatizada de perguntas, onde um modelo de IA cria variações de um prompt e bombardeia o agente com perguntas para ver se ele responde consistentemente. Ela também possui um painel onde as pessoas podem identificar qual tipo de banco de dados, modelo ou parte do fluxo de trabalho os agentes utilizaram.

Consistência e precisão nos agentes

Com o hype em torno dos agentes de IA previsto para continuar no próximo ano, há uma necessidade de garantir que os agentes forneçam valor às empresas, incluindo a realização de tarefas de forma consistente, confiável e precisa.

Confiabilidade é crítica porque os agentes de IA devem automatizar uma grande parte do fluxo de trabalho de uma empresa sem intervenção humana.

A abordagem da H2O.ai de mesclar modelos generativos e preditivos é uma maneira, mas outras empresas também estão buscando maneiras de garantir que os agentes de IA não causem problemas às empresas. A startup xpander.ai apresentou seu Sistema de Grafos de Agentes para agentes de múltiplas etapas. A Salesforce também lançou uma prévia limitada do seu Centro de Testes Agentforce para testar a consistência das respostas dos agentes.