Módulo 2 · aula 5 de 29 · 6 min
Como chegamos até aqui?
Entender três mudanças sem decorar uma cronologia.
Entenda
Sistemas com regras explícitas já automatizavam decisões antes dos LLMs. A ideia de sistemas que percebem e agem não nasceu com o chat moderno.
O Transformer, apresentado em 2017, tornou-se uma base importante para modelos de linguagem. Em 2022, o ChatGPT tornou a conversa com modelos acessível a um público amplo.
Também em 2022, o trabalho ReAct estudou a combinação de ações e observações com modelos. Produtos atuais juntam modelos, ferramentas e controles em interfaces utilizáveis.
Não foi uma lâmpada acesa de uma vez. Foram peças que passaram a funcionar juntas.
Veja um exemplo
Antes: “se o campo estiver vazio, mostre aviso”. Agora: “leia a descrição, identifique o que falta e peça esclarecimento”.
Resultado esperado: A segunda tarefa exige interpretação de linguagem; ainda precisa de limites.
Pratique
- Compare os dois pedidos.
- Diga qual parte era regra explícita.
- Identifique o que o modelo passou a interpretar.
Tarefa: Explique uma mudança em uma frase. Não precisa memorizar datas.
Confira
- Mencionou linguagem e ferramentas
- Não afirmou que agentes surgiram num único lançamento
Esta linha do tempo é um recorte, não uma árvore genealógica. Regras, aprendizado e agentes continuaram evoluindo em paralelo.
Quer praticar no laboratório original?
Simulações, missões e revisão continuam disponíveis na edição interativa.
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