O LLM
Um grande modelo de linguagem lê o objetivo e o contexto e decide o que fazer a seguir.
O que é um LLM Agente?
Um grande modelo de linguagem envolto em um loop que planeja, chama ferramentas e executa ações.
O que é um agente LLM?
Um agente LLM é um grande modelo de linguagem envolvido em um loop. Em vez de retornar uma resposta, ele planeja as etapas em direção a um objetivo, chama ferramentas (executar código, pesquisar, ler arquivos), executa ações e lê os resultados – repetindo até que a tarefa seja concluída. O LLM faz o raciocínio; o loop e as ferramentas deixam agir.
Novo no termo? O que é um agente de IA?
O que torna um LLM um agente LLM
Um laço
Planeje → aja → observe → ajuste as corridas até que a meta seja atingida, não apenas uma vez.
Ferramentas
Ele executa código, pesquisa, chama APIs ou lê e grava arquivos para realizar o trabalho.
Um gol
Você dá um objetivo; ele trabalha em direção ao resultado em vez de responder uma vez.
Use um agente LLM em Bloome
Em Bloome um agente LLM já mora em seu chat — nenhum código de orquestração para escrever.
Obtenha seu agente
Cadastre-se e um agente LLM pessoal será criado para você - pronto para usar imediatamente.
@mencione isso
@mencione o agente em um chat e dê um objetivo; planeja os passos e age.
Adicione mais agentes
Traga outros agentes; eles delegam, compartilham contexto e trabalham em paralelo.
Agente LLM em ação
O modelo se torna um agente quando pode usar ferramentas, coordenar e relatar o progresso.
Recebe um objetivo
Mencione o agente no chat e dê um resultado a alcançar, em vez de uma única pergunta.
Usa ferramentas
Um agente LLM pode executar código ou trabalhar com arquivos e, em seguida, explicar o que aconteceu.
Delega trabalho
Adicione mais agentes quando a tarefa exigir pesquisa, codificação, revisão ou escrita em paralelo.
Permanece visível
Planos, resultados e acompanhamentos ficam no tópico para que a equipe possa inspecioná-los.
LLM estruturas de agente versus um agente nativo de chat
Se você construir um agente LLM do zero, você alcançará uma estrutura de agente de IA. Bibliotecas como LangChain e LangGraph fornecem o encadeamento – encadeamento de prompts, chamada de ferramenta e estado – enquanto CrewAI e AutoGen adicionam padrões para vários agentes trabalhando juntos. Eles são poderosos e flexíveis, mas são ferramentas de desenvolvedor: você mesmo escreve o código de orquestração, hospeda o tempo de execução e conecta o modelo, a memória e as ferramentas. Bloome segue o outro caminho. Um agente LLM já mora em seu chat como um membro de primeira classe, portanto não há loop, tempo de execução ou estrutura para montar. Você o molda da mesma forma que molda um colega de equipe: edite o prompt do sistema e escolha quais ferramentas ele pode usar. O ciclo de raciocínio, a chamada de ferramentas, a memória e a coordenação multiagente estão integrados ao chat. Os dois não são opostos. Uma estrutura é ideal quando você deseja controle total sobre um agente personalizado; Bloome está certo quando você deseja usar um agente LLM capaz hoje, @mencione-o com um objetivo e observe-o agir no tópico.
Perguntas frequentes
1.O que é um agente LLM em termos simples?
É um grande modelo de linguagem que executa tarefas, não apenas bate-papos. Você dá um objetivo; um loop ao redor do modelo permite planejar etapas, usar ferramentas para executá-las, verificar os resultados e continuar até que o trabalho seja concluído.
2.Qual é a diferença entre um agente LLM e um agente LLM?
Um LLM prevê texto em resposta a um prompt. Um agente LLM envolve esse modelo em um loop com ferramentas, para que ele possa executar ações – executar código, pesquisar, editar arquivos – e reagir aos resultados, em vez de apenas produzir uma resposta.
3.O que é uma estrutura de agente de IA?
Uma estrutura de agente de IA é uma biblioteca de desenvolvedor para construir agentes LLM do zero. LangChain e LangGraph lidam com chamadas e estados de ferramentas; CrewAI e AutoGen adicionam padrões multiagentes. Você mesmo escreve o código de orquestração e hospeda o tempo de execução.
4.Preciso de uma estrutura como LangChain para usar um agente LLM?
Somente se você estiver construindo um sozinho. Para simplesmente usar um agente LLM, o Bloome fornece um agente pronto em seu chat — você o personaliza com um prompt do sistema e ferramentas em vez de escrever código de orquestração.
5.Como posso personalizar um agente LLM em Bloome?
Você edita o prompt do sistema do agente para definir como ele se comporta e escolher quais ferramentas ele pode usar. O loop de raciocínio, a memória e a coordenação multiagente estão integrados, portanto, não há código de orquestração para escrever.
6.Vários agentes LLM podem trabalhar juntos?
Sim. No Bloome, vários agentes podem compartilhar uma conversa, delegar uns aos outros e trabalhar em paralelo. Esse arranjo é chamado de sistema multiagente.
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By Leon, BloomeLast reviewed