Em um cenário em que a IA que realiza diversas tarefas de forma ampla e generalista, os microagentes são modelos de IA que surgiram para serem treinados unicamente para desempenhar uma ou um conjuntos de tarefas específicas de forma especializada e com erros minimizados, revolucionando a forma com que a IA trata demandas.  Assim como pessoas bem treinadas em uma tarefa única atingirão um nível de excelência altíssima, ao se concentrar em tarefas bem definidas, os microagentes trazem eficiência, flexibilidade e confiabilidade aos sistemas alimentados por IA. 

Atualmente, dentro do universo de Customer Experience, o uso de IA está se tornando cada vez mais frequente. Ainda assim, a utilização dos microagentes não é massiva e uma só IA está realizando diversas tarefas, o que pode abrir margens para o cometimento de erros, carregando a necessidade de revisão humana em alguns casos. Dentre esses erros, é possível observar interpretações erradas de contexto, erros de detecção ou reconhecimento de padrões para tomar decisões, desempenho reduzido devido a mudanças no ambiente ou no comportamento dos usuários.

Com os microagentes, tais riscos podem ser reduzidos de forma surpreendente. Afinal, eles podem atuar individualmente em tarefas específicas de forma altamente especializada e ainda colaborar com outros microagentes para realizar uma tarefa maior e mais complexa em conjunto. Um exemplo dessa atuação seria possuir um agente especializado em transcrição da fala em texto, outro especialista na análise de sentimentos e um outro gera insights relevantes acerca dos dados recebidos. Assim, os microagentes se fundem em um sistema alinhado com a capacidade de lidar com tarefas de forma mais eficiente do que um sistema de IA generalista  jamais conseguiria.

Dentro do universo da IA Generativa, os mircroagentes também estão presentes para garantir que as interações sejam ainda mais autênticas e estejam segundo os objetivos das marcas. Além de cada marca ser capaz de possuir um próprio chat generativo em soluções como o EasyGPT, por exemplo, o sistema de IA conta com microagentes que focam em partes pequenas do processo de interação com os clientes, sempre garantindo que haja uma colaboração entre os sistemas. 

Na prática, um microagente pode ser responsável unicamente por entender o contexto da interação e interpretar o tom da conversa, e o outro pode adaptar a conversa para as preferências do usuário. Enquanto o primeiro analisa os sentimentos, o segundo, com base nas informações recebidas, busca a melhor recomendação com base no histórico do cliente. Ao final, o cliente garante uma experiência ultra especializada.

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