LUCIANO PEREIRA SOARESBôa, Caio OrtegaOliveira, Gustavo Eliziario Stevenson deSantos, João Pedro Rodrigues dosCastellucci, Matheus Raffaelle Nery2025-11-282025https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/8123Projeto realizado para a empresa NTT Data Brasil / Mentores: Pedro Oliveira Silva; Rafael Perin FerreiraAgentes de IA Generativa autônomos capazes de tomar decisões concretas têm potencial para transformar diversas áreas, como: interação digital em ambientes imersivos, automação de processos e negociação de bens e serviços. Esses agentes são sistemas computacionais com capacidade de percepção, inferência e ação, desenvolvidos para operar com autonomia em tarefas complexas. Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema composto por agentes de IA generativa, capazes de reter informações, realizar inferências e tomar decisões de forma independente. Dessa forma, os agentes aplicarão esses conceitos na realização de tarefas orientadas pelo usuário dentro de um ambiente virtual. No sistema desenvolvido, os agentes de IA generativa, representados por avatares no ambiente virtual, navegam, coletam informações, interagem com outros agentes para obter dados complementares e realizam negociações para concluir a tarefa atribuída. Para possibilitar esse comportamento, foi implementado um método baseado em grandes modelos de linguagem (Large Language Models – LLMs), permitindo que os agentes resumam e armazenem os conhecimentos adquiridos ao longo da tarefa, simulando uma memória ativa. Como caso de estudo, o sistema foi testado em um ambiente virtual 3D, simulando um centro comercial, onde serão divididos em dois grupos: vendedores e compradores, e serão livres para interagir. Durante os testes, esses agentes demonstraram comportamentos coerentes com os objetivos definidos. Por exemplo, um agente comprador foi capaz de localizar uma loja correspondente ao produto desejado por meio da interação com um agente intermediário. Ao chegar à loja, ele iniciou uma conversa com o agente vendedor e concluiu a compra seguindo os parâmetros definidos pelo usuário. Este trabalho apresenta uma arquitetura funcional que combina IA generativa e memória computacional para permitir interações autônomas realistas, validando que sistemas de agentes com IA generativa são capazes de operar em ambientes virtuais de forma independente.Autonomous Generative AI Agents capable of making concrete decisions have the potential to transform various fields, such as digital interaction in immersive environments, process automation, and the negotiation of goods and services. These agents are computational systems with perception, inference, and action capabilities, designed to operate autonomously in complex tasks. This project proposes the development of a system composed of generative AI agents capable of retaining information, performing inferences, and making decisions independently. In this way, the agents will apply these concepts to perform user-guided tasks within a virtual environment. In the developed system, the generative AI agents, represented by avatars in the virtual environment, navigate, collect information, interact with other agents to obtain complementary data, and engage in negotiations to complete the assigned task. To enable this behavior, a method based on Large Language Models (LLMs) was implemented, allowing the agents to summarize and store the knowledge acquired throughout the task, simulating an active memory. As a case study, the system was tested in a 3D virtual environment simulating a shopping mall, where agents were divided into two groups: sellers and buyers, and were free to interact. During testing, these agents demonstrated behaviors aligned with their defined objectives. For example, a buyer agent was able to locate a store corresponding to the desired product through interaction with an intermediary agent. Upon reaching the store, it initiated a conversation with the seller agent and completed the purchase according to the parameters defined by the user. This work presents a functional architecture that combines generative AI and computational memory to enable realistic autonomous interactions, validating that generative AI agent systems are capable of operating independently in virtual environments.Digital58 p.PortuguêsAgentes de IAAmbiente VirtualIA GenerativaRetenção de MemóriaAI AgentsVirtual EnvironmentGenerative AIMemory Retentionbachelor thesis