Análise de Sistemas de IA Agêntica e Paradigmas de Adaptação

Título: Adaptation of Agentic AI

Resumo: Este documento sintetiza os princípios, arquiteturas e desafios dos sistemas de IA agêntica, com foco nos paradigmas de adaptação que governam a interação entre agentes (modelos de raciocínio) e ferramentas (recursos externos). A análise revela uma arquitetura central composta por um modelo de fundação, módulos de planejamento, uso de ferramentas e memória. A evolução desses sistemas é impulsionada por quatro paradigmas de adaptação distintos: A1 (Adaptação do Agente com Supervisão da Ferramenta), onde o agente aprende com o feedback de resultados verificáveis de ferramentas; A2 (Adaptação da Ferramenta com Supervisão do Agente), onde a ferramenta se adapta com base no feedback do agente; T1 (Adaptação de Ferramenta Agnóstica ao Agente), que envolve a orquestração de ferramentas pré-existentes por um agente "congelado"; e T2 (Adaptação de Ferramenta Supervisionada pelo Agente), onde as ferramentas são otimizadas para servir a um agente congelado. A tendência emergente é a coadaptação, que combina esses paradigmas, mas introduz desafios de estabilidade. Aplicações práticas estão se expandindo rapidamente em áreas como pesquisa científica, desenvolvimento de software e biomedicina. No entanto, riscos de segurança significativos, como exploração insegura e adaptação parasitária, exigem estratégias de mitigação robustas, incluindo otimização de políticas restritas e recompensas verificáveis.

Link do paper:https://huggingface.co/papers/2512.16301