Os agentes de IA baseiam suas ações nas informações que percebem. No entanto, muitas vezes, não possuem o conhecimento completo necessário para lidar com todas as subtarefas de um objetivo complexo. Para preencher essa lacuna, eles recorrem a ferramentas disponíveis, como conjuntos de dados externos, pesquisas na web, APIs e até mesmo outros agentes.

Uma vez coletadas as informações ausentes, o agente atualiza sua base de conhecimento e se envolve no  raciocínio químico . Esse processo envolve a reavaliação contínua de seu plano de ação e a realização de autocorreções, o que permite uma tomada de decisão mais informada e adaptável.

como criar e treinar um agente de ia​

Para ilustrar esse processo, imagine um usuário planejando suas férias. O usuário incumbe um agente de IA de prever qual semana do próximo ano provavelmente terá o melhor clima para sua viagem de surfe na Grécia. 

Como o modelo LLM, no cerne do agente, não se especializa em padrões climáticos, ele não pode se basear apenas em seu conhecimento interno. Portanto, o agente coleta informações de um banco de dados externo contendo relatórios meteorológicos diários para a Grécia nos últimos anos.

Apesar de obter essas novas informações, o agente ainda não consegue determinar as condições climáticas ideais para o surfe e, portanto, a próxima subtarefa é criada. Para essa subtarefa, o agente se comunica com um agente externo especializado em surfe. Digamos que, ao fazer isso, o agente descobre que marés altas e tempo ensolarado com pouca ou nenhuma chuva proporcionam as melhores condições para o surfe.