Bem-vindo à transição do consumo passivo de IA para a orquestração ativa de IA. Para entender o "Funcionário Digital", devemos primeiro diferenciar entre um chatbot padrão e um Agente Autônomo. Enquanto uma interação tradicional com um modelo linguístico grande (LLM) é reativa — dependendo de um simples padrão de Entrada → Saída — um agente autônomo opera em um ciclo recursivo definido pela fórmula:

$$ \text{Objetivo} + \text{Raciocínio} + \text{Ferramentas} = \text{Resultado} $$

1. O LLM como Unidade Central de Processamento

Nesta arquitetura, o Modelo Linguístico Grande (LLM) atua como o "cérebro" ou CPU. Ele fornece a lógica central e as capacidades linguísticas, mas, para funcionar como um funcionário, precisa ser apoiado por um framework que permita persistência e execução.

2. Os Três Pilares da Arquitetura de Agentes

Para que este cérebro seja eficaz, ele depende de três pilares:

• Planejamento: Decompor objetivos complexos em tarefas menores.
• Memória: Manter o contexto das interações anteriores e dados de longo prazo.
• Ação: Executar tarefas no mundo digital por meio de ferramentas.

Já não estamos apenas fazendo solicitações; estamos projetando um sistema que percebe seu ambiente e se corrige automaticamente quando encontra erros.