Agentes de IA: Como o GPT 4o Pensa

Uma Avaliação de Modelos LLM

Introdução

Agentes de IA representam o que há de mais avançado em inteligência artificial, funcionando como sistemas autônomos capazes de raciocinar, aprender e agir com base em entradas do usuário e dados contextuais. Ao simular processos de tomada de decisão semelhantes aos humanos, eles trazem eficiência e adaptabilidade sem precedentes para uma variedade de tarefas.

Este blog foca na avaliação do desempenho do GPT-4o em diversas tarefas utilizando prompts detalhados e métricas. Nosso objetivo é entender como este Agente de IA “pensa” e avaliar seu desempenho com base em medidas quantitativas e qualitativas.

Critérios de Avaliação

A comparação é estruturada em torno das seguintes dimensões:

1. Interpretação de Entrada: Quão bem o modelo interpreta e se adapta a diferentes prompts.
2. Geração de Conteúdo: Clareza, relevância e criatividade dos resultados gerados.
3. Raciocínio e Resolução de Problemas: Capacidade do modelo de realizar deduções lógicas e resolver problemas em múltiplas etapas.
4. Métricas Quantitativas: Índices de legibilidade como ARI e Flesch-Kincaid, além do tempo de resposta.
5. Eficiência: Tempo de resposta e utilização geral de recursos computacionais.

Cada critério reflete um aspecto essencial de como este modelo funciona, permitindo obter insights sobre seus “processos de pensamento”.

Análise e Comparação

Tarefa 1: Geração de Conteúdo sobre Impactos Ambientais dos EVs

Prompt

“-Geração de Conteúdo: Escreva um artigo abrangente e informativo sobre fundamentos de gerenciamento de projetos, com foco específico na definição de objetivos, escopo e delegação.”

Saída (Trecho)

Para gerenciar e delegar tarefas de forma eficaz em nosso novo projeto, é crucial entender os seguintes aspectos-chave:

Escopo do projeto

Objetivos: O objetivo do gerenciamento de projetos é entregar um projeto completo que atenda aos objetivos do cliente. Esses objetivos devem ser específicos, mensuráveis, alcançáveis, relevantes e com prazo definido (SMART). Objetivos claramente definidos guiarão todas as decisões tomadas ao longo do projeto e ajudarão a garantir que o projeto esteja alinhado com a missão geral da organização….

Métricas

• Tempo Gasto: 53 segundos
• Legibilidade:
  • Nível Flesch Kincaid: 12
  • Pontuação Flesch Kincaid: 12,08

Processo de Pensamento do Agente de IA

• (0:09) Pesquisa Google: “Pesquisando diretrizes de gerenciamento de projetos objetivos escopo delegação no Google…”

  • Pensamento: Coletar informações sobre a tarefa específica para fornecer uma resposta abrangente sobre objetivos, escopo e detalhes relevantes. Começar pesquisando diretrizes gerais de gerenciamento de projetos.
  • Ferramenta: google_serper

• (0:17) Sistema: “Analisando 1 url… Analisando URL”

• (0:25) Agente:

  • Pensamento: Links úteis sobre gerenciamento de projetos, delegação e objetivos encontrados. Vai rastrear o artigo mais relevante para detalhes.
  • Ferramenta: url_crawl_tool

• (0:27) Pesquisa Google: “Pesquisando como definir objetivos e escopo em gerenciamento de projetos no Google…”

• (0:29) Agente:

  • Pensamento: Erro encontrado com a ferramenta de rastreamento de URL; tentará nova busca no Google focada em definição de objetivos e delegação de tarefas.
  • Ferramenta: google_serper

• (0:31) Sistema: “Analisando 1 url… Analisando URL”

• (0:38) Agente:

  • Pensamento: Artigos relevantes encontrados; vai rastrear o link mais relevante.
  • Ferramenta: url_crawl_tool

• (0:44) Agente:

  • Pensamento: Não foi possível recuperar conteúdo dos links anteriores devido a erros. Vai buscar informações diretamente na Wikipedia sobre gerenciamento de projetos.
  • Ferramenta: wikipedia

• (0:53) Agente:

  • Pensamento: Como a recuperação de conteúdo falhou, tentará a Wikipedia para informações sobre gerenciamento de projetos.
  • Ferramenta: wikipedia

Análise

• Comportamento Orientado a Objetivo: Manteve o objetivo de explicar princípios de gerenciamento de projetos apesar dos erros, sugerindo uma representação interna da tarefa.
• Resolução Adaptativa de Problemas: Mudou de estratégia (para Wikipedia) quando tentativas iniciais falharam.
• Integração de Ferramentas: Utilizou Google Search, rastreamento de URL e Wikipedia como ferramentas.
• Metacognição: Forneceu declarações de “pensamento”, oferecendo introspecção e reconhecimento de erros.

Pontos Fortes:

• Estrutura clara, informações relevantes, equilíbrio entre prós/contras, precisão factual.

Pontos Fracos:

• Alguma repetição, reduzindo a concisão.

Pontuação: 9/10

Tarefa 2: Resolução de Problemas em Cálculos de Receita

Prompt

“Uma empresa vende o Produto A por R$50 (custo R$30) e o Produto B por R$70 (custo R$40). Foram vendidos 120 unidades de A e 80 de B. Calcule receita, lucro e vendas necessárias para 10% de crescimento na receita.”

Saída (Trecho)

“Para resolver o problema: A receita total das vendas de ambos os produtos no último mês foi de R$11.600…”

Métricas

• Tempo Gasto: 31 segundos
• Legibilidade: Nível Flesch-Kincaid: 16 (Pós-graduação)
• Detalhamento da Resposta:
  • Receita do Produto A: 120 * R$50 = R$6.000
  • Receita do Produto B: 80 * R$70 = R$5.600
  • Lucro Total: R$4.800 (após custos de R$6.800)
  • Estratégias para Crescimento de Receita: Aumentar vendendo 18 unidades de A e 4 de B, ou 9 unidades de A e 10 de B.

Processo de Pensamento do Agente de IA

• (0:01) Agente:
  • Pensamento: Extrair dados numéricos relevantes do prompt e conjuntos de dados para cálculos.
• (0:03) Extração de Dados:
  • Pensamento: Extraídos quantidades e preços de ambos os produtos.
• (0:05 - 0:19) Cálculos:
  • Cálculo passo a passo de receita e lucro de cada produto e no total.
• (0:20 - 0:24) Cálculo de Crescimento:
  • Calculou aumento de 10% na receita, determinando unidades adicionais necessárias.
• (0:26) Formulação da Resposta:
  • Apresentou resposta final clara e concisa.

Análise

• Demonstra divisão de problemas em etapas gerenciáveis.
• Extrai e processa dados, aplica regras apropriadas e formula respostas.
• Vai além do simples perguntas e respostas, realizando resolução de problemas em múltiplas etapas.

Tarefa 3: Sumarização dos Principais Resultados

Prompt

“Resuma os principais resultados do artigo anterior em 100 palavras, focando nas seções mais significativas.”

Saída (Trecho)

“O artigo aborda o raciocínio em IA, destacando seu papel em permitir que máquinas tomem decisões e resolvam problemas. Cobre vários tipos, enfatizando raciocínio formal e em linguagem natural…”

Quebra do Processo de Pensamento do Agente de IA

• Leitura & Compreensão: Identifica o tema principal do artigo e tópicos-chave (tipos de raciocínio em IA, evolução histórica, aplicações).
• Foco: Destaca o modelo o1 da OpenAI e seus recursos notáveis.
• Estratégia de Sumarização: Planeja um resumo conciso de 100 palavras.
• Rascunho: Estrutura o resumo com introdução, tipos, marcos, recursos do modelo, aplicações.
• Finalização: Revisa para contagem de palavras e legibilidade.

Análise

• Compreensão: Entende textos e argumentos complexos.
• Informação Chave: Identifica aspectos críticos (tipos de raciocínio, modelos, aplicações).
• Estrutura Lógica: Ordena informações de forma coerente.
• Priorização: Dá destaque aos resultados mais relevantes.
• Restrições: Observa limites de palavras e verifica legibilidade.

Métricas

• Tempo Gasto: 12 segundos
• Legibilidade: Nível Flesch-Kincaid: 16, Pontuação: 16,39
• Tamanho do Resumo: 100 palavras
• Pontuação: 8/10

Tarefa 4: Escrita Criativa – História Futurista

Prompt

“Escreva uma história futurista (500 palavras) ambientada em um mundo onde veículos elétricos substituíram totalmente os veículos a combustão tradicionais. Descreva as mudanças ambientais e o impacto na sociedade.”

Processo de Pensamento do Agente de IA

• Brainstorming: Impacto ambiental (ar mais limpo, biodiversidade), infraestrutura (estações de recarga, renováveis), economia (novas indústrias, menor dependência do petróleo), sociedade (propriedade orientada ao serviço, transporte público), narrativa (cidades pacíficas, harmonia tecnologia-natureza).
• Estruturação: Ordena a história por mudanças ambientais, infraestruturais, econômicas e sociais; conclui com transformação.
• Redação: Começa com uma cena em 2050, detalha benefícios e mudanças, encerra com esperança.
• Revisão: Verifica fluidez, engajamento, gramática e legibilidade.

Trecho da Resposta do Bot:

“No ano de 2050, o mundo estava à beira de uma nova era, tendo abraçado totalmente os veículos elétricos (EVs) como única forma de transporte. Essa mudança monumental não só transformou a maneira como as pessoas se locomoviam, mas também remodelou o próprio tecido da sociedade e do meio ambiente.

Os céus estavam mais claros do que tinham estado em mais de um século. Com a eliminação dos veículos a combustão, o outrora onipresente smog que sufocava grandes cidades havia desaparecido. A qualidade do ar melhorou tanto que doenças respiratórias ligadas à poluição apresentaram queda significativa. As pessoas respiravam profundamente o ar puro, um prazer simples que se tornou o novo normal. O impacto ambiental foi profundo; ecossistemas começaram a se recuperar e áreas urbanas presenciaram o ressurgimento da biodiversidade. Parques estavam cheios de vida, e os citadinos celebravam a nova conexão com a natureza.”

Tempo Gasto: 39 segundos
Legibilidade: Nível Flesch-Kincaid: 13, Pontuação: 13,2
Tamanho do Resumo: 493 palavras

Análise

• Pontos Fortes: Imagens vívidas, narrativa envolvente, equilíbrio entre foco ambiental e social.
• Pontos Fracos: Poderia trazer mais detalhes técnicos.
• Pontuação: 9,5/10

Tarefa 5: Objetivos de Comparação

Prompt

Compare o impacto ambiental de veículos elétricos com o de carros movidos a hidrogênio. Inclua fatores como produção de energia, ciclo de vida do veículo e emissões.

Processo de Pensamento do Agente de IA

• (0:01) Entendimento do Prompt: Foco na comparação da produção de energia.
• (0:03) Início da Pesquisa: Coleta dados sobre produção de eletricidade e hidrogênio.
• (0:06) Criação de Estrutura: Compara com base em fonte de energia, método de produção.
• (0:08-0:14) Análise: Emissões de carbono, eficiência, renováveis vs. combustíveis fósseis, hidrogênio por reforma de metano a vapor vs. eletrólise.
• (0:18) Análise de Ciclo de Vida: Fabricação, manutenção, descarte de ambos os tipos.
• (0:44-0:54) Emissões: Distingue emissões diretas (escapamento) e indiretas (produção) para EVs e carros a hidrogênio.

Análise

• Orientado à Pesquisa: Busca informações externas.
• Abordagem Estruturada: Divide por componente (energia, ciclo de vida, emissões).
• Adaptativo: Ajusta-se conforme achados e solicitações do usuário.
• Síntese: Combina fontes em respostas abrangentes.
• Responsivo: Refina análise conforme solicitado.

Comparação com LLMs Tradicionais

O Agente de IA GPT-4o demonstra uma habilidade única de “pensar” além dos LLMs tradicionais ao:

1. Raciocínio Adaptativo: Integra contexto de prompts e dados, gerando múltiplas estratégias em vez de respostas fixas.
2. Uso Multimodal de Recursos: Utiliza ferramentas como motores de busca para conhecimento em tempo real, enriquecendo os resultados.
3. Versatilidade de Estilo: Alterna entre tons formais e criativos mantendo a coerência.
4. Tomada de Decisão: Demonstra raciocínio em cadeia semelhante à tomada de decisão humana, incluindo considerações éticas e alternativas.

Principais Observações

• O Agente de IA GPT-4o é versátil, preciso e lida com tarefas diversas.
• As métricas de legibilidade são adequadas para usuários avançados em tarefas técnicas.
• Áreas para melhoria:
  • Reduzir redundância em respostas longas.
  • Tornar conteúdo técnico mais acessível a públicos amplos.

Conclusão

Nossa análise do Agente de IA GPT-4o revela capacidades robustas em geração de conteúdo, resolução de problemas e sumarização. O raciocínio adaptativo e as integrações multimodais do GPT-4o representam um salto significativo em relação aos LLMs tradicionais. Entender suas métricas de desempenho permite aos usuários personalizar prompts e aproveitar seus pontos fortes em diversos fluxos de trabalho. A integração do GPT-4o em pesquisa, educação e indústria continua a expandir os limites do que Agentes de IA podem alcançar.

Para mais insights sobre Agentes de IA e suas aplicações, continue acompanhando nosso blog.