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AI Agent Concepts: Multiple Choice Questions

Authored by Evelyn Cid

Information Technology (IT)

University

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AI Agent Concepts: Multiple Choice Questions
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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

Leia os cenários abaixo e classifique qual tipo de agente de IA está sendo descrito em cada caso:
Educação: Um tutor virtual que identifica lacunas de aprendizagem dos alunos e sugere exercícios personalizados com base nas dificuldades de cada estudante.

Negócios: Um sistema de triagem de currículos que compara automaticamente os dados recebidos com os requisitos da vaga e aprova apenas os candidatos que atendem às regras definidas.

Saúde: Um assistente médico digital que consulta artigos científicos atualizados em bases como PubMed e sugere opções de tratamento baseadas em evidências recentes.

Jurídico: Um agente jurídico automatizado que verifica contratos apenas em função de regras explícitas, como “se a cláusula de multa não estiver presente → rejeitar contrato”. Alternativas:

Agente de aprendizado, Agente baseados em regras, Agente RAG, Agente baseados em regras.

Agente de aprendizado, Agente de aprendizado, Agente RAG, Agente baseados em regras.

Agente de aprendizado, Agente baseados em regras, Agente Aprendizado, Agente RAG.

Agente baseado em regras, Agente baseados em regras, Agente RAG, Agente baseados em regras.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

No LangFlow, ao configurar um agente conversacional, a conexão correta dos blocos deve ser:

Agent → Chat Input → Calculator → Chat Output

Chat Input → Agent → Chat Output

Calculator → Agent → Chat Output

Chat Input → Calculator → Agent

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual é a principal limitação de agentes baseados em regras?

Podem aprender com novos dados

Só funcionam em ambientes totalmente imprevisíveis

Não possuem capacidade de aprendizado ou adaptação

Sempre precisam de redes neurais profundas para operar

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Um agente inteligente segue um ciclo de funcionamento composto por três etapas principais: percepção, decisão e ação. Qual alternativa descreve corretamente essas etapas?

Percebe: captura dados do ambiente; Decide: processa os dados e escolhe uma ação; Age: executa a ação no ambiente

Percebe: executa ações físicas; Decide: cria novas regras; Age: registra dados históricos

Percebe: gera objetivos; Decide: interage com humanos; Age: coleta dados

Percebe: executa algoritmos de aprendizado; Decide: sempre escolhe a mesma ação; Age: retorna ao estado inicial

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual das opções apresenta um benefício típico de agentes de IA em negócios?

Substituir integralmente toda a equipe humana.

Automatizar tarefas repetitivas e liberar tempo para análises complexas.

Eliminar a necessidade de bases de conhecimento.

Tomar decisões sem qualquer supervisão humana.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

1 min • 1 pt

Leia os cenários abaixo e classifique qual tipo de agente de IA está sendo descrito em cada caso:

Saúde: Um sistema que aprende a identificar tumores em exames de imagem a partir de milhares de exemplos já classificados por médicos.

Educação: Um chatbot que responde dúvidas de alunos buscando trechos em apostilas digitais e materiais de aula.

Finanças: Um assistente que aprova ou rejeita pedidos de crédito seguindo apenas regras fixas, como “se renda < X → recusar”. Logística: Um sistema que verifica o trajeto planejado e aplica apenas regras fixas, como “se houver mais de 3 entregas na mesma região → priorizar essa rota” ou “se o horário ultrapassar 18h → adiar entrega para o dia seguinte”. Alternativas:

Agente de aprendizado, Agente RAG, Agente baseado em regras, Agente baseado em regras.

Agente RAG, Agente de aprendizado, Agente baseado em regras, Agente RAG.

Agente de aprendizado, Agente de aprendizado, Agente baseado em regras, Agente RAG.

Agente baseado em regras, Agente RAG, Agente de aprendizado, Agente RAG.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

No LangFlow, qual a função do bloco Agent em um fluxo de IA?

É o bloco responsável por receber a entrada do usuário e exibir a resposta.

Atua como o “cérebro” do agente, processando a entrada e gerando a resposta com base no modelo de linguagem.

Apenas executa operações matemáticas ou lógicas básicas.

Armazena informações de contexto de longo prazo.

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