Principais avanços na inteligência artificial em janeiro de 2025

O ano de 2025 começa com uma enxurrada de desenvolvimentos entusiasmantes em IA, especialmente em agentes autónomos, assistentes de programação e modelos de linguagem de última geração. Desde o novo agente da OpenAI, que pode navegar na web, até aos avanços na colaboração multiagente, eis alguns resultados notáveis e a sua importância.

1. Operator da OpenAI: Um agente de IA que interage com um browser

O que é?

Operator é um agente de IA desenvolvido pela OpenAI, atualmente em fase de pré-visualização de pesquisa, que pode navegar e interagir com sites em nome dos utilizadores. Baseia-se num novo modelo chamado CUA (Computer Usage Agent) que emula operações de rato e teclado sem a necessidade de APIs personalizadas.

Por que razão é importante

Tarefas repetitivas: O Operator simplifica o preenchimento de formulários, encomendas de supermercado e muito mais.

Fluxos de trabalho paralelos: Pode executar várias tarefas em simultâneo - semelhante a várias abas do navegador.

Implementação: Atualmente disponível para utilizadores do ChatGPT Pro nos EUA; a OpenAI pretende integrá-lo totalmente no ChatGPT no futuro.

Segurança e privacidade: Características como o modo de aquisição e o modo de monitorização garantem o controlo do utilizador e a proteção dos dados.

2. SwiftKV: Um avanço para a inferência de LLM mais rápida e barata na Snowflake

O que é

O SwiftKV é uma tecnologia de otimização desenvolvida pela Snowflake AI Research (integrada no vLLM) para reduzir a sobrecarga computacional de grandes modelos de linguagem, especialmente a variante Llama da Snowflake.

Principais inovações

Reutilização da cache KV: Reutilizar estados ocultos para reduzir cálculos repetidos.

Ajuste fino leve: Aumente a velocidade, mantendo a precisão próxima da original.

Melhoria de desempenho: Reduza a computação de pré-população até 50%, duplique a taxa de transferência em GPUs de ponta e reduza a latência até 50%.

Impacto empresarial

O SwiftKV reduz os custos de inferência no Snowflake Cortex AI em 75%, abrindo caminho para implementações de LLM mais escaláveis e económicas – particularmente útil para chatbots, análises em tempo real e processamento de texto de grande volume.

3. AgentWorkflow no LlamaIndex: Simplificando Sistemas Multi-Agente

O que é

O AgentWorkflow é um sistema baseado na abstração de workflow do LlamaIndex, facilitando a criação e gestão de agentes de IA com estado e em várias etapas.

Por que razão é importante

Tipos de agentes flexíveis: FunctionAgent, ReActAgent ou soluções personalizadas.

Visibilidade em tempo real: Os fluxos de eventos e a gestão de estado integrada proporcionam uma visibilidade clara das tarefas de cada agente.

Interação homem-máquina: Os programadores podem introduzir pontos de revisão ou recolher feedback do utilizador antes de prosseguir.

Benefícios do desenvolvimento

Ao eliminar grande parte do código cliché para coordenação e partilha de dados, o AgentWorkflow ajuda as equipas a concentrarem-se na lógica das interações dos agentes, em vez das ligações complexas por trás delas.

4. NVIDIA DRIVE Hyperion: Segurança Certificada para Condução Autónoma

O que é

O NVIDIA DRIVE Hyperion é uma plataforma completa para veículos autónomos (AV), incluindo SoC, software e conjunto de sensores, recentemente testada e aprovada por importantes agências de segurança, como a TÜV SÜD e a TÜV Rheinland.

Atualizações Importantes

DRIVE Thor: A próxima versão apresenta um SoC de última geração baseado na arquitetura NVIDIA Blackwell.

Certificações de Segurança: As certificações ISO 21434 e ASIL-D destacam a sua maturidade em matéria de cibersegurança e segurança funcional.

Abordagem de três computadores: Combinando computação embarcada (DRIVE AGX), treino em cloud (NVIDIA DGX) e simulação (NVIDIA OVX + Omniverse).

Por que razão é importante

A certificação da NVIDIA coloca o DRIVE Hyperion na vanguarda das soluções de condução autónoma seguras e escaláveis, abrindo caminho para automóveis sofisticados movidos por IA num futuro próximo.

5. Microsoft AutoGen v0.4: Grandes melhorias para a IA com Agentes

O que é

A versão mais recente (v0.4) do AutoGen apresenta uma arquitetura assíncrona e orientada a eventos, tornando-a mais robusta e escalável para sistemas baseados em agentes.

Melhorias Principais

Mensagens assíncronas: Simplifica a comunicação entre agentes.

Modular e extensível: Os componentes conectáveis permitem aos programadores adicionar ferramentas personalizadas, módulos de memória e muito mais.

Depuração melhorada: as métricas, o rastreio e o suporte OpenTelemetry melhoram a observabilidade.

Impacto

As equipas podem agora construir e distribuir redes complexas de agentes com menos esforço e menos restrições, impulsionando os avanços na investigação e aplicações empresariais que exigem colaboração entre múltiplos agentes.

6. Colaboração entre múltiplos agentes no Amazon Bedrock

O que é

O Amazon Bedrock suporta agora a estrutura de Colaboração entre Múltiplos Agentes (MAC), que coordena agentes de IA especializados para resolver tarefas complexas em áreas como o planeamento de viagens, o financiamento imobiliário e o desenvolvimento de software.

Benefícios significativos

Resolução distribuída de problemas: Decompõe as tarefas em subtarefas geridas por agentes especialistas.

Maior precisão: Supera os sistemas de agente único, que têm frequentemente alucinações ou fazem um mau uso de ferramentas quando enfrentam uma variedade de desafios.

Por que razão é importante

Esta abordagem demonstra que múltiplos agentes coordenados, cada um com expertise específica num domínio, fornecem resultados mais fiáveis e escaláveis do que um único LLM monolítico.

7. Vertex AI RAG Engine: A potência da IA da Google

O que é

A Google Cloud lançou o Vertex AI RAG (Retrieval Augmented Generation), que permite aos programadores ancorar a saída de IA a fontes externas, aliviando ilusões e fornecendo informações atualizadas.