A criação de agentes de Inteligência Artificial (IA) capazes de transformar dados brutos em visualizações claras e informativas está se tornando cada vez mais acessível. Esses agentes podem automatizar tarefas complexas, desde a coleta de dados de diversas fontes até a geração de gráficos e tabelas, permitindo que os usuários foquem na análise e na tomada de decisões. Este post explora o processo de construção de um agente de IA para visualização de dados, destacando as ferramentas e os conceitos fundamentais envolvidos.
O processo: uma arquitetura de múltiplos Agentes
Para criar um agente de IA robusto, a abordagem mais eficaz é dividir o problema em partes menores e atribuir cada uma a um "agente" especializado. Essa arquitetura multi-agente garante que cada etapa do processo seja tratada por um componente otimizado para aquela tarefa específica. O fluxo de trabalho geralmente segue estas etapas:
- Coleta de dados: O primeiro agente é responsável por buscar as informações. Ele é equipado com ferramentas para se conectar a diferentes fontes de dados, como APIs de bancos centrais (SGS do Banco Central do Brasil), institutos de estatística (IBGE/SIDRA) ou outras fontes de mercado. O usuário simplesmente solicita o dado, e o agente sabe onde e como encontrá-lo.
- Análise ou modelagem: Uma vez que os dados são coletados, eles são passados para o próximo agente na linha. Dependendo da solicitação do usuário, este pode ser um Agente Analista ou um Agente Econometrista. O analista realiza cálculos estatísticos básicos, como médias, sumarizações e variações. Já o econometrista lida com tarefas mais complexas, como a criação de modelos de previsão (ARIMA) ou a execução de regressões lineares para entender a relação entre diferentes variáveis.
- Visualização: Com os dados processados e analisados, o Agente Visualizador entra em ação. Sua principal função é pegar os resultados numéricos ou as séries de dados e transformá-los em um formato visual. Utilizando ferramentas de visualização, ele pode gerar gráficos de linha para séries temporais, tabelas formatadas para dados tabulares ou outros tipos de gráficos, conforme solicitado.
Ferramentas e frameworks essenciais
A construção desse sistema é facilitada por uma série de frameworks e bibliotecas de código aberto. Estruturas como LangChain e LangGraph são fundamentais para orquestrar o fluxo de trabalho. Elas permitem definir os diferentes agentes como "nós" em um "grafo" e estabelecer as "arestas" que ditam como a informação flui de um agente para o outro, incluindo lógicas condicionais para direcionar o fluxo com base na solicitação do usuário.
Para a inteligência do agente, modelos de linguagem avançados (LLMs) como o Gemini do Google são utilizados. Esses modelos interpretam a linguagem natural do usuário e decidem qual ferramenta utilizar em cada etapa. Por exemplo, quando um usuário pede uma "previsão", o LLM sabe que deve acionar o agente econometrista e sua ferramenta de previsão.
No backend, bibliotecas de manipulação de dados como Pandas são cruciais para estruturar e processar as informações coletadas, enquanto bibliotecas como Plotly são usadas pelo agente visualizador para gerar os gráficos interativos e as tabelas em formato HTML.
Casos de uso
Um agente de IA para visualização de dados tem uma vasta gama de aplicações práticas, permitindo que usuários, mesmo sem conhecimento técnico em programação ou ciência de dados, possam obter insights valiosos:
- Análise econômica: Analistas podem solicitar rapidamente gráficos sobre a inflação (IPCA), taxas de juros (Selic) ou outros indicadores econômicos para acompanhar tendências.
- Inteligência de mercado: Empresas podem usar o agente para visualizar dados de vendas, prever futuras demandas ou criar tabelas comparativas de desempenho.
- Pesquisa acadêmica: Pesquisadores podem automatizar a coleta e visualização de dados de fontes oficiais para seus estudos.
- Tomada de decisão rápida: Gestores podem fazer perguntas diretas em linguagem natural, como "Mostre-me a regressão entre o investimento em marketing e as vendas nos últimos dois anos", e receber um resumo visual como resposta.
Em resumo, a combinação de uma arquitetura multi-agente, frameworks de orquestração e LLMs poderosos permite a criação de assistentes de IA que não apenas entendem as solicitações dos usuários, mas também executam um fluxo de trabalho completo para entregar visualizações de dados prontas para análise.
