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Agentes de IA são sistemas autônomos que executam tarefas complexas por conta própria, usando simulação e feedback de especialistas para tomar decisões baseadas em objetivos predefinidos. Diferente de prompts simples, agentes operam em ciclos: recebem uma tarefa, simulam possíveis caminhos, ajustam suas ações com base em feedback e continuam até alcançar o objetivo.
A alternativa C está correta porque descreve com precisão o mecanismo fundamental dos agentes de IA: eles funcionam através de um processo iterativo de simulação (testando diferentes caminhos) e feedback especialista (recebendo correções de quem entende o domínio). Isso permite que o agente execute tarefas autônomas complexas sem intervenção manual constante.
Essa alternativa descreve metaprompting, que é uma técnica onde a IA melhora seus próprios prompts. Embora seja avançada, não é o mecanismo principal dos agentes de IA.
Isso descreve prompts multimodais, que combinam diferentes tipos de mídia (texto, imagem, áudio, vídeo) em uma instrução. Multimodal e agentes de IA são conceitos diferentes, embora possam trabalhar juntos.
Essa é a resposta correta. Agentes de IA funcionam através de simulação (testando diferentes estratégias) e feedback especialista (recebendo orientações de quem conhece o domínio), permitindo execução autônoma de tarefas complexas.
Isso descreve prompt chaining, que é o encadeamento de múltiplos prompts em sequência. Embora agentes possam usar chaining, eles vão além disso com autonomia e feedback contínuo.