Pesquisa impressionante sobre raciocínio agentic para LLMs. (marca este) Mais de 135 páginas! Por que isso é importante? Os LLMs raciocinam bem em ambientes de mundo fechado, mas têm dificuldades em ambientes dinâmicos e abertos onde a informação evolui. A peça que falta é a ação. Isso porque o raciocínio estático sem interação não pode se adaptar, aprender ou melhorar a partir do feedback. Este novo levantamento sistematiza o paradigma do Raciocínio Agentic, onde os LLMs são reestruturados como agentes autônomos que planejam, agem e aprendem através de interação contínua com seu ambiente. Ele fornece um roteiro unificado que conecta pensamentos e ações, oferecendo orientações acionáveis para construir sistemas agentic em dinâmicas ambientais e configurações de otimização. A estrutura organiza o raciocínio agentic ao longo de três dimensões complementares: 1. Raciocínio Agentic Fundamental: Capacidades centrais de agente único, incluindo planejamento, uso de ferramentas e busca. Os agentes decompõem objetivos, invocam ferramentas externas e verificam resultados através de ações executáveis. Esta é a base. 2. Raciocínio Agentic Auto-Evolutivo: Como os agentes melhoram através de feedback, memória e adaptação. Em vez de seguir caminhos de raciocínio fixos, os agentes desenvolvem mecanismos para reflexão, crítica e aprendizado baseado em memória. Reflexão, RL-para-memória e adaptação contínua conectam raciocínio com aprendizado. 3. Raciocínio Coletivo Multi-Agente: Escalando a inteligência de solucionadores isolados para ecossistemas colaborativos. Múltiplos agentes coordenam através de atribuição de papéis, protocolos de comunicação e memória compartilhada. Debate, resolução de desacordos e consistência através de interações de múltiplas turnos. Em todas as camadas, a pesquisa distingue dois modos de otimização: raciocínio em contexto (escalando o cálculo em tempo de inferência através de orquestração e busca sem atualizações de parâmetros) e raciocínio pós-treinamento (internalizando estratégias via RL e ajuste fino). A pesquisa cobre aplicações que vão desde exploração matemática, descoberta científica, robótica incorporada, saúde e pesquisa autônoma na web. Também revisa o panorama de benchmarks para avaliar capacidades agentic. Eu tenho observado de perto esta área de pesquisa, e aqui estão alguns dos desafios abertos que permanecem: personalização, interação de longo prazo, modelagem do mundo, treinamento escalável de múltiplos agentes e estruturas de governança para implantação no mundo real. ...