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WorksheetsCheckpoint 02 – Agentes de IA
Total questions: 9
Worksheet time: 5mins
Analise as afirmações a seguir sobre agentes de Inteligência Artificial e marque com (V) as verdadeiras e com (F) as falsas. (1,5) Quais afirmações são verdadeiras?
Agentes RAG combinam modelos de linguagem (LLMs) com mecanismos de recuperação em bases externas.
A memória de um agente só pode ser do tipo curto prazo.
Todo agente precisa ter um objetivo definido que guie suas ações.
Agentes baseados em aprendizado conseguem melhorar seu desempenho com novos dados.
O ciclo de funcionamento de um agente envolve três etapas principais: percepção, decisão e ação.
Qual das opções apresenta um benefício típico de agentes de IA em negócios? (1,0)
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.
Leia os cenários abaixo e classifique qual tipo de agente de IA está sendo descrito em cada caso. (1,5) 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”. Qual alternativa apresenta a sequência correta dos tipos?
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.
No LangFlow, qual a função do bloco Agent em um fluxo de IA? (1,0)
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.
O ciclo de Percepção–Ação de um agente mostra como ele interage com o ambiente. Qual alternativa apresenta corretamente a sequência desse processo? (1,0)
Age -> Decide -> Percebe
Decide -> Percebe -> Age
Percebe -> Decide -> Age
Decide -> Age -> Percebe
Uma escola técnica enfrenta: professores gastam muito tempo corrigindo exercícios objetivos; alunos recebem feedback com atraso, prejudicando o aprendizado; a coordenação precisa de relatórios sobre quais conteúdos têm maior índice de erro. Proponha um agente de IA educacional para esse cenário. Qual será o objetivo principal do agente?
Automatizar a correção de exercícios, fornecer feedback imediato aos alunos e gerar relatórios por conteúdo com índices de erro
Aumentar a carga de trabalho dos professores sem alterar o processo de correção
Ocultar as métricas de erro da coordenação para reduzir relatórios
Apenas gamificar as aulas, sem lidar com correção ou feedback
Considerando o mesmo cenário da escola técnica, quais entradas ou percepções o agente educacional deve receber para operar adequadamente?
Respostas dos alunos e gabaritos/linhas de correção das atividades objetivas
Dados meteorológicos da cidade onde fica a escola
Imagens dos corredores durante o intervalo
Inventário do almoxarifado da instituição
No cenário descrito, quais ferramentas ou bases de conhecimento o agente deve usar para cumprir sua função?
Banco de gabaritos, modelos de processamento de linguagem natural para correção automática e dashboards analíticos para relatórios
Editor de vídeo para criação de filmes institucionais
Sistema de ponto eletrônico dos funcionários
Firewall corporativo para bloquear sites externos
Ainda considerando o cenário da escola técnica, que tipo de raciocínio ou política o agente deve adotar?
Regras e inferência para correção objetiva, política de feedback imediato e geração periódica de relatórios por conteúdo
Processo aleatório que ignora as respostas dos alunos
Postergar o feedback até o final do semestre para reduzir notificações
Priorizar a estética das telas em vez da precisão da correção
