Você pede e a inteligência artificial faz; como ela aprende a agir?

No artigo “Qual é o papel da Inteligência Artificial no setor elétrico?”, discutimos como os agentes de inteligência artificial (IA) deixaram de apenas gerar texto e passaram a executar ações. Agora abrimos essa caixa-preta para entender, de forma simples, como um agente decide o que fazer — e, para exemplificar, como a PSR aplica isso em seus modelos computacionais.

É essa capacidade que está por trás dos agentes de IA: sistemas que conseguem interpretar uma solicitação, planejar o que fazer e executar ações. Mas, afinal, como isso funciona? E o que permite que uma IA interaja com dados, modelos e programas computacionais?

Um agente de IA eficaz é formado por três elementos que atuam de forma coordenada. O primeiro é o orquestrador: o modelo de linguagem responsável por interpretar a solicitação do usuário, planejar as etapas necessárias e decidir quais ações executar. Pense nele como um maestro que rege uma orquestra.

Só que um maestro não faz uma orquestra sozinho: precisa de partitura e de instrumentos. A partitura é o papel das Habilidades (Skills). As skills são conjuntos de instruções que funcionam como uma “receita de bolo” e ensinam o agente a realizar tarefas específicas, como por exemplo editar um caso de estudo ou analisar resultados. Os instrumentos são o papel das Ferramentas (Tools), funções que executam essas tarefas na prática: consultar dados, alterar parâmetros, iniciar uma simulação.

Para executar algumas dessas tarefas, o agente muitas vezes precisa acessar sistemas externos ao modelo de IA, como bancos de dados ou aplicações que trazem informações em tempo real sobre o setor elétrico. Para padronizar essa comunicação, surgiu o Model Context Protocol (MCP). O MCP é um protocolo aberto que conecta agentes de IA a diferentes sistemas externos. Ele funciona como um conector universal, que permite ao agente conectar-se a diferentes aplicações com um protocolo único e padronizado.

A critério de exemplificação, na PSR são usados orquestradores como Claude e GPT, conectados via MCP a um conjunto próprio de Habilidades e Ferramentas para o ecossistema do SDDP, modelo de planejamento energético estocástico da PSR. Essas ferramentas acessam os dados e modelos do SDDP por meio do PSR Factory, uma Interface de Programação de Aplicações (API, na sigla em inglês) em linguagem Python, que lê e escreve casos de estudo, executa simulações e recupera resultados, como mostra o fluxo de trabalho (workflow) a seguir.

A próxima figura ilustra as categorias de ferramentas MCP, agrupadas conforme a funcionalidade que desempenham.

O verdadeiro avanço não está apenas em conversar com a IA, mas em permitir que ela execute tarefas de forma confiável sobre sistemas já utilizados pelas empresas. Habilidades (Skills), Ferramentas (Tools) e MCP são os componentes que tornam essa integração possível e abrem caminho para uma nova forma de interação com programas computacionais.