Como usar agentes baseados em conhecimento na IA

Estamos no meio do que a Internet gosta de chamar de "revolução da IA" Você já deve ter notado que as ferramentas de inteligência artificial estão presentes em quase todos os aspectos do nosso trabalho, desde a automação de tarefas rotineiras até a potencialização dos processos de tomada de decisão.

Entre as ferramentas de IA emergentes estão os agentes baseados em conhecimento que usam uma vasta base de conhecimento para fornecer respostas e percepções acionáveis.

Neste artigo, discutiremos a mecânica dos agentes baseados em conhecimento em IA, como eles estão transformando os locais de trabalho e por que estão prontos para se tornar uma parte essencial de todas as equipes com visão de futuro.

⏰ Resumo de 60 segundos

• Os agentes baseados em conhecimento são sistemas de inteligência artificial que acessam, analisam e fornecem informações relevantes de um repositório de conhecimento
• Eles são construídos sobre dois componentes principais: uma base de conhecimento para armazenar dados e um sistema de inferência para raciocínio
• Os agentes baseados em conhecimento coletam entradas, interpretam-nas, recuperam conhecimentos relevantes e fornecem saídas acionáveis
• Suas aplicações incluem assistência médica para suporte ao paciente, atendimento ao cliente para ajuda instantânea e finanças para gerenciamento de conformidade

O que é um agente baseado em conhecimento?

Um agente baseado em conhecimento é um sistema de IA que usa tecnologia avançada Técnicas de IA para acessar, interpretar e fornecer informações de um repositório de conhecimento estruturado. Além de armazenar dados, esses agentes analisam o conhecimento armazenado em bancos de dados para resolver problemas ou fornecer percepções acionáveis.

Ao representar o conhecimento em um formato legível por máquina por meio da Linguagem de Representação de Conhecimento, eles permitem que os sistemas interpretem, raciocinem e tomem decisões.

Elas incluem métodos como lógica proposicional, lógica de primeira ordem, redes semânticas, quadros e ontologias, cada um oferecendo maneiras diferentes de representar relacionamentos e entidades. As KRLs são essenciais para a IA e os sistemas de informação, permitindo que as máquinas armazenem conhecimento, tirem conclusões e se comuniquem entre plataformas.

Diferentemente de outros agentes de IA (pense em chatbots ou assistentes virtuais), os agentes baseados em conhecimento podem lidar com consultas complexas. Isso também facilita melhorias significativas no gerenciamento de tempo e na eficiência. Veja estas estatísticas de Instituto Global Mckinsey :

📌 Exemplo: Rufus, Assistente de compras com IA da Amazon funciona como um agente de gerenciamento de conhecimento de IA, aproveitando uma vasta base de conhecimento que abrange catálogos de produtos, avaliações de clientes, perguntas e respostas e informações da Web.

Usando o processamento de linguagem natural, o Rufus entende as consultas dos clientes e emprega a Retrieval Augmented Generation (RAG) para encontrar informações relevantes e gerar respostas abrangentes. Esse processo envolve a recuperação de dados pertinentes de sua base de conhecimento e o aumento desses dados com o contexto da consulta do usuário.

O aprendizado contínuo por meio do feedback do usuário e do aprendizado por reforço permite que a Rufus refine suas respostas e melhore sua capacidade de fornecer respostas úteis. Em essência, a Rufus centraliza, organiza, dissemina e personaliza o conhecimento relacionado a compras, capacitando os clientes a tomar decisões de compra informadas.

Componentes de agentes baseados em conhecimento

No centro de todo agente baseado em conhecimento em inteligência artificial estão dois componentes principais: a base de conhecimento e o mecanismo de inferência. Esses componentes trabalham em conjunto para fornecer insights inteligentes e com reconhecimento de contexto.

A base de conhecimento

Pense na base de conhecimento como o cérebro do agente. É nela que todos os fatos, regras e informações úteis essenciais são armazenados, prontos para serem usados sempre que necessário. A base de conhecimento dá ao agente sua inteligência, como uma enciclopédia que não fica apenas em uma prateleira, mas ajuda ativamente a tomar decisões. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais, a base de conhecimento cresce e evolui. Novas informações são adicionadas e detalhes desatualizados são substituídos para fornecer respostas relevantes.

**A base de conhecimento pode armazenar tanto dados estruturados (como planilhas) quanto dados não estruturados (como e-mails ou registros de bate-papo), o que a torna versátil para qualquer tipo de consulta.

O mecanismo de inferência

O mecanismo de inferência é como o parceiro de resolução de problemas da base de conhecimento. Ele não apenas obtém informações, mas também aplica o raciocínio lógico para analisar dados, tirar conclusões e tomar decisões informadas com base no conhecimento do agente.

O mecanismo de inferência dá a um agente baseado em conhecimento a capacidade de "raciocinar" e fornecer respostas inteligentes e com reconhecimento de contexto.

Ele usa as seguintes técnicas de inteligência artificial para fornecer percepções e soluções:

📖 Leia mais: Como criar uma base de conhecimento interna para sua equipe

Tipos de agentes baseados em conhecimento

Os agentes de IA baseados em conhecimento vêm em várias formas, cada uma projetada para atender a necessidades ou ambientes específicos. Vamos detalhar os principais tipos de agentes baseados em conhecimento e como eles se destacam em diferentes cenários:

Agentes reflexivos simples

Os agentes reflexivos simples são como os especialistas em IA do tipo "se isso acontecer ". Eles seguem um conjunto de regras predefinidas e reagem instantaneamente a entradas específicas sem se preocupar com eventos anteriores. Pense neles como companheiros confiáveis e diretos, perfeitos para tarefas previsíveis e repetitivas.

Exemplo: Um sistema de diagnóstico médico sugere uma doença com base nos sintomas inseridos por um médico, usando a regra: "Se houver febre, erupção cutânea e dor nas articulações, sugira dengue"

Mas aqui está o problema: Os agentes de reflexo simples não são exatamente flexíveis. Eles dependem apenas de regras predefinidas; se as coisas ficarem muito complexas ou começarem a mudar, esses agentes não conseguirão se adaptar. Com base no exemplo acima, se o paciente apresentar outros sintomas além de febre ou erupção cutânea, o agente de IA talvez não consiga identificar a condição.

Agentes baseados em modelos

Os agentes baseados em modelos assumem Ferramentas de IA para tomada de decisões para o próximo nível lógico, construindo um mapa mental de seu ambiente. Esse modelo interno os ajuda a descobrir o que está acontecendo, mesmo quando não têm todos os detalhes.

Exemplo: Um sistema de casa inteligente mantém uma representação interna do ambiente doméstico, incluindo fatores como temperatura, umidade e ocupação. Quando detecta que a temperatura excede a configuração preferida do usuário, ele pode ajustar o termostato.

Agentes baseados em metas

Esses agentes se concentram em alcançar resultados específicos avaliando as ações em relação às metas desejadas. Eles pesam diferentes opções e decidem qual é o melhor caminho para o sucesso. Imagine um Base de conhecimento de IA ajudando uma equipe de projeto a cumprir prazos - ela responde a perguntas de acordo com seu conhecimento prévio e sugere proativamente etapas para manter o projeto no caminho certo.

Exemplo: Um sistema de navegação GPS calcula a melhor rota para um destino considerando a meta (chegar ao local) e fatores como tráfego e distância, atualizando a rota dinamicamente para atingir a meta com eficiência.

Agentes baseados em utilidade

Os agentes baseados em utilidade são os multitarefas de IA no local de trabalho . Quando há muita coisa acontecendo e várias metas para conciliar, esses agentes entram em ação para descobrir o melhor curso de ação. Eles não se limitam ao que é possível, mas se concentram no que agrega mais valor em geral.

Exemplo: Em uma situação de alocação de recursos, um agente inteligente baseado em utilidade pode avaliar opções e priorizar decisões que economizam tempo e dinheiro. É como ter um colega de equipe de IA que sempre encontra a maneira mais inteligente de obter o máximo dos seus recursos.

📖 Leia mais: 10 melhores ferramentas de colaboração com IA

Como funcionam os agentes baseados em conhecimento

Aqui está um detalhamento passo a passo de como funcionam os agentes baseados em conhecimento:

Etapa 1: percepção do ambiente

A primeira coisa que o agente faz é coletar informações do seu ambiente, que pode ser uma consulta do usuário, uma leitura de sensor ou dados provenientes de outro sistema. Considere um cenário de suporte ao cliente: Alguém pergunta: "Como faço para redefinir a senha da minha conta?" O agente recebe essa entrada e se prepara para encontrar possíveis soluções.

Etapa 2: interpretação da entrada

É aqui que a mágica do processamento de linguagem natural (NLP) entra em ação. O agente analisa a entrada para descobrir exatamente o que o usuário precisas. Ele capta frases-chave como "redefinir" e "senha da conta" para reconhecer a consulta como uma solicitação de solução de problemas. Com IA para automatizar tarefas como essas, os usuários obtêm respostas rápidas e precisas, sem nenhuma troca de informações adicional.

Etapa 3: acessar a base de conhecimento

Em seguida, o agente mergulha em sua sistema de gerenciamento de conhecimento ou software da base de conhecimento para encontrar as informações mais relevantes. Ele examina fatos armazenados, regras e outros dados úteis para identificar exatamente o que é necessário. Nesse caso, ele pode obter um guia passo a passo sobre a redefinição de senhas. É nesse ponto que ter um sistema baseado em conhecimento bem organizado faz toda a diferença.

Etapa 4: raciocínio e tomada de decisões

Agora, o agente realmente mostra sua inteligência. Usando seu mecanismo de inferência, ele aplica regras lógicas ao conhecimento recuperado para fornecer uma resposta relevante e personalizada. Se o usuário também mencionar: "Tentei redefinir e ainda não está funcionando", o agente poderá sugerir a verificação de erros de e-mail ou de uma conta bloqueada. Não se trata apenas de dar respostas, mas de pensar no problema para oferecer a melhor solução.

Etapa 5: entrega do resultado

Por fim, o agente entrega a resposta de forma clara e acionável, que pode ser uma resposta de texto simples, um guia visual passo a passo ou uma ação automatizada, como disparar um e-mail de redefinição de senha. Com o software de base de conhecimento com tecnologia de IA adequado, essas tarefas são realizadas sem problemas, economizando tempo tanto para o usuário quanto para a equipe.

você sabia que uma das primeiras aplicações de agentes baseados em conhecimento foi na área da saúde? MYCIN o MYCIN, desenvolvido na década de 1970 em Stanford, foi projetado para diagnosticar infecções bacterianas e recomendar tratamentos. Apesar de sua precisão, ele não foi amplamente adotado devido a preocupações éticas e legais na época.

Vantagens dos agentes baseados em conhecimento

Aqui estão as vantagens dos agentes baseados em conhecimento na IA:

Decisões rápidas como um raio

Com a ajuda de iA conectada esses agentes analisam enormes repositórios de conhecimento e fornecem as informações exatas de que você precisa, instantaneamente.

🌻 Exemplo: Imagine uma equipe de TI solucionando um problema no servidor. Em vez de folhear manuais desatualizados, o agente obtém a solução exata da base de conhecimento em segundos, colocando os sistemas novamente on-line antes que alguém perceba.

Consistência garantida

Sejamos realistas: erros humanos acontecem e, às vezes, informações desatualizadas se infiltram nos fluxos de trabalho. Mas isso não acontece com um agente baseado em conhecimento. Eles obtêm informações de fontes verificadas e atualizadas, garantindo respostas confiáveis e precisas, independentemente da situação.

Exemplo: Uma organização de saúde usa um agente baseado em conhecimento para responder às perguntas dos pacientes. As orientações, desde instruções de medicação até cuidados pós-cirúrgicos, estão sempre alinhadas com os padrões médicos mais recentes.

Redução de custos

Ao assumir tarefas repetitivas, esses agentes aliviam a carga das equipes humanas. Isso significa menos recursos gastos em questões mundanas e mais foco nas prioridades estratégicas. A melhor parte? A qualidade nunca é afetada.

Exemplo: Uma equipe de atendimento ao cliente que conta com um agente pode resolver problemas simples instantaneamente, como fornecer atualizações de pedidos, liberando os representantes humanos para lidar com solicitações mais complexas. Sem estresse adicional.

Verificação de fatos: Em média, os funcionários dedicam cerca de 28% de sua semana de trabalho ao gerenciamento de e-mails e quase 20% à busca de informações internas ou à localização de colegas que possam ajudar em tarefas específicas.

Ter um repositório de conhecimento pesquisável pode reduzir em até 35% o tempo gasto na busca de informações da empresa. Isso pode levar a um maior valor por meio de uma colaboração mais rápida, eficiente e eficaz dentro e entre as organizações.

Atualizações contínuas

A expansão dos seus negócios significa processos e gerenciamento de dados mais complexos, o que leva muito tempo para se comunicar e gerenciar com uma equipe humana. Os agentes baseados em conhecimento se adaptam perfeitamente ao seu crescimento.

Você pode atualizar seus repositórios com novos conhecimentos, processos ou detalhes específicos do mercado em segundos, garantindo que o agente de IA esteja sempre pronto para dar suporte à sua equipe ou aos clientes. À medida que sua empresa cresce ou entra em novos mercados, esses agentes evoluem junto com você, lidando com o aumento das demandas sem esforço.

Melhor experiência do usuário

Loops intermináveis de busca de informações ou de espera por respostas podem transformar até mesmo uma tarefa simples em uma provação frustrante. Esses momentos geralmente levam a experiências ruins tanto para funcionários quanto para clientes, criando atritos desnecessários. Os agentes baseados em conhecimento eliminam esses pontos problemáticos ao fornecer respostas instantâneas e personalizadas

Exemplo: Uma equipe de projeto com prazos apertados pode pedir ajuda a um agente para priorizar tarefas. Em segundos, ele sugere os itens essenciais a serem abordados primeiro, dando à equipe clareza e confiança para atingir suas metas.

leia mais: Como integrar a IA em um site

Um agente de IA baseado em conhecimento para gerenciamento de projetos

Um dos melhores casos de uso de agentes baseados em conhecimento em IA é o gerenciamento de projetos.

As equipes de projeto geralmente lutam contra a sobrecarga de informações, dados imprecisos e retenção de conhecimento. Um agente baseado em conhecimento simplifica essas complexidades ao agir como um hub central de inteligência, fornecendo às equipes os insights e o suporte de que precisam para permanecer no caminho certo e tomar decisões informadas.

É aqui que ClickUp é a solução definitiva para equipes modernas. É o aplicativo tudo para o trabalho que combina gerenciamento de projetos, gerenciamento de conhecimento e bate-papo - tudo com a tecnologia de IA que ajuda você a trabalhar de forma mais rápida e inteligente. ClickUp Brain o ClickUp Brain, o poderoso assistente de IA do ClickUp, é um agente dinâmico baseado em conhecimento que atua como o hub central de inteligência para sua equipe. O ClickUp Brain não apenas armazena conhecimento; ele pensa, raciocina e se adapta ativamente para ajudá-lo a trabalhar de forma mais inteligente, não mais difícil.

Veja como o ClickUp simplifica o gerenciamento de projetos:

Repositório de conhecimento colaborativo Gerenciamento de conhecimento ClickUp ajuda você a criar uma base de conhecimento interna sem esforço. Ele permite que você inicie o processo com modelos de Wiki pré-criados ou importe documentos ou planilhas de outras ferramentas no formato de sua preferência.

Crie uma base de conhecimento interna usando o ClickUp Knowledge Management Documentos do ClickUp o ClickUp Docs, documento incorporado do ClickUp, é seu ponto de partida. Ele permite que você crie páginas, armazene documentação e vincule documentos a projetos específicos para que o conhecimento esteja sempre conectado em seu espaço de trabalho.

Além disso, você pode converter seus ClickUp Docs em um wiki, garantindo que todas as suas informações sejam organizadas e facilmente pesquisáveis. Seu editor intuitivo suporta formatação de texto rico, permitindo adicionar cabeçalhos, banners, citações e blocos de código. Também é possível incorporar mídia, como listas de verificação, imagens, vídeos, apresentações e muito mais, tornando sua base de conhecimento dinâmica e visualmente atraente.

Converta qualquer documento do ClickUp em um wiki para criar uma base de conhecimento interna

Depois que sua base de conhecimento é estabelecida, o ClickUp Brain, o assistente de IA integrado do ClickUp, conecta todos os seus documentos, tarefas, pessoas e o conhecimento da empresa (lembra que falamos sobre a criação de um mapa interno anteriormente?). Com sua função AI Knowledge Manager, o ClickUp Brain reúne tudo em um só lugar.

Em vez de procurar informações manualmente, você pode simplesmente perguntar ao ClickUp Brain: "Você pode me fornecer o arquivo do plano do projeto XYZ do mês passado?" ou "Onde está o último relatório de marketing?" Ele recupera instantaneamente o que você precisa em um hub central, economizando tempo e garantindo que nenhum detalhe crítico seja esquecido.

Use o ClickUp Brain para obter respostas instantâneas relacionadas a suas tarefas ou documentos

Inferência e raciocínio em ação

O ClickUp Brain vai além da recuperação - ele pensa com você.

Quando você fornece dados, ele interpreta e extrai os principais insights. Por exemplo, você pode perguntar: "Quais são as principais tendências deste relatório?" ou "Como você resumiria esse feedback do cliente?" O ClickUp Brain analisa a entrada, aplicando o raciocínio para fornecer insights orientados pelo contexto que ajudam você a tomar decisões melhores e mais rápidas.

Esse recurso transforma dados brutos em inteligência acionável, tornando o ClickUp Brain a ferramenta ideal para uma tomada de decisão mais inteligente.

Peça ao ClickUp Brain para inferir e analisar dados com base em seus arquivos

Adaptabilidade dinâmica

O superpoder do ClickUp Brain é sua capacidade de adaptar o conteúdo a necessidades específicas, com base em seu forte mecanismo de conhecimento e inferência.

Você pode fornecer a ele um texto, como um pitch ou uma apresentação, e perguntar: "Você pode otimizar isso para o setor de tecnologia?" ou "Adicionar frases mais lógicas para um e-mail de cliente" Ele adapta o conteúdo de forma dinâmica, ajudando você a refinar e redirecionar as informações com facilidade.

Esse recurso garante que suas mensagens e documentos estejam sempre no ponto certo, independentemente da situação ou do público.

Experimente o ClickUp Brain

Peça ao ClickUp Brain para personalizar o conteúdo para setores específicos

Capacitação de colaboração perfeita

Desde resumir anotações de reuniões até transcrever roteiros e compartilhá-los com colegas de equipe, o ClickUp Brain transforma a comunicação em um processo contínuo.

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ClickUp Brain

O ClickUp tem muito a oferecer em um só lugar, como gerenciamento de projetos, opções de brainstorming, gerenciamento de tarefas, planejamento de projetos, gerenciamento de documentação, etc. Ele definitivamente facilitou a vida comparativamente, pois é fácil de usar, a interface do usuário é bem projetada e a colaboração dentro da equipe e com outras equipes é mais fácil. Conseguimos gerenciar melhor o trabalho, acompanhar e relatar o trabalho com facilidade e, com base no progresso das reuniões diárias, foi fácil planejar o futuro

Ansh Prabhakar, analista de aprimoramento de processos de negócios da Airbnb

Pesquisa conectada do ClickUp Pesquisa conectada do ClickUp é outro recurso interessante que funciona como um assistente de base de conhecimento. Você pode usá-lo para localizar qualquer documento, arquivo ou tarefa.

Os recursos de inferência inteligente ajudam a ferramenta a entender o contexto para apresentar resultados relevantes, mesmo que você não tenha palavras-chave exatas. Isso economiza tempo na preparação para uma reunião com o cliente ou na busca de anotações de projetos antigos.

Use o ClickUp Connected Search para encontrar qualquer informação em seu espaço de trabalho

A Pesquisa Conectada do ClickUp ajuda você:

• Encontrar qualquer arquivo no ClickUp, em um aplicativo conectado ou em sua unidade local
• Obter resultados de pesquisa personalizados e relevantes
• Adicionar comandos de pesquisa personalizados, como atalhos para links ou armazenamento de texto para uso posterior

Aplicativos de agentes baseados em conhecimento em todos os setores

Veja como os agentes baseados em conhecimento podem ser usados em diferentes setores com seu nível de conhecimento:

Saúde: Capacitação para melhorar o atendimento ao paciente

No setor de saúde, a precisão e a velocidade podem fazer toda a diferença. Os agentes baseados em conhecimento dão suporte aos profissionais médicos fornecendo acesso imediato a protocolos, pesquisas e registros de pacientes, garantindo que decisões informadas sejam tomadas rapidamente.

Eles também ajudam os pacientes diretamente, respondendo a perguntas sobre sintomas, medicamentos e consultas futuras, tornando o atendimento mais acessível.

Exemplo: O Verificador de sintomas da Clínica Mayo usa um agente baseado em conhecimento para ajudar os usuários a entender suas preocupações com a saúde com base em seus sintomas. Os usuários recebem possíveis condições e recomendações baseadas em uma vasta base de conhecimento médico, orientando-os para o atendimento adequado.

Via Clínica Mayo

Suporte ao cliente: Redefinindo as experiências do usuário

As expectativas dos clientes estão mais altas do que nunca, e os agentes baseados em conhecimento, como parte dos sistemas baseados em conhecimento, garantem que nenhuma consulta fique sem resposta. Desde a resolução de problemas comuns até a orientação dos usuários sobre os recursos do produto, esses agentes tornam o suporte mais rápido, mais consistente e sem frustrações.

Exemplo: Bot de resposta da Zendesk responde automaticamente às consultas dos clientes. Ele extrai informações da base de conhecimento de uma empresa para responder instantaneamente a perguntas comuns, reduzindo os tempos de resposta.

Finanças: Garantia de conformidade e clareza

O setor financeiro exige precisão e conformidade regulamentar, o que torna os agentes baseados em conhecimento inestimáveis. Esses agentes dependem da representação do conhecimento para organizar e recuperar com eficiência regras de conformidade, diretrizes de empréstimo ou políticas de conta. Para os clientes, eles respondem a perguntas complexas sobre investimentos, hipotecas ou regras fiscais de acordo com o conhecimento disponível.

Exemplo: Wolters Kluwer's Gerenciador de registro OneSumX é um assistente de IA que ajuda as empresas de serviços financeiros com a conformidade regulatória. Ele agrega conteúdo regulatório e fornece insights acionáveis

TI e tecnologia: simplificando a solução de problemas

Os agentes baseados em conhecimento simplificam a solução de problemas em TI e tecnologia, atuando como especialistas de referência rápida. Eles ajudam as equipes a resolver imediatamente problemas de rede, erros de software ou perguntas sobre a integração de usuários.

Exemplo: Agente virtual do ServiceNow é um chatbot baseado em conhecimento que auxilia as equipes de suporte de TI, fornecendo respostas automatizadas a problemas e consultas técnicas comuns.

Use o ClickUp para criar uma base de conhecimento

Os agentes baseados em conhecimento em sistemas de IA estão transformando a produtividade e a colaboração da equipe, fornecendo insights em tempo real e permitindo que as equipes automatizem os processos de tomada de decisão.

Esses agentes demonstram um comportamento inteligente, analisando padrões anteriores e tendências atuais do mercado para que as empresas possam antecipar desafios e capitalizar oportunidades. O ClickUp traz o poder desses sistemas de suporte à decisão diretamente para seu espaço de trabalho.

Com recursos como ClickUp Brain e Connected Search, você tem acesso a uma base de conhecimento centralizada que simplifica os fluxos de trabalho e garante que sua equipe possa recuperar facilmente documentos relevantes, detalhes de projetos e dados históricos.

Essa integração perfeita mantém sua equipe informada e aumenta significativamente a produtividade. Dê o próximo passo registre-se no ClickUp hoje mesmo e torne-o seu agente definitivo baseado em conhecimento!