Comparações de LLMs com RAG para o aprendizado de conceitos de agente BDI - Goes, Natalia Mendes; Cardoso, Rafael C.; Alves, Gleifer V.; Borges, André P. (Anais do Workshop-Escola de Informática Teórica (WEIT); 2025: Anais do VIII Workshop-Escola de Informática Teórica, 2025)
Este artigo apresenta uma análise comparativa de diferentes modelos de Large Language Models (LLMs) com Retrieval-Augmented Generation (RAG) para aprimorar a compreensão humana dos conceitos de agentes Belief–Desire–Intention (BDI). O modelo de agente BDI é um modelo de software desenvolvido para programar agentes inteligentes, projetado para simular raciocínio e processos de tomada de decisão semelhantes aos humanos. A integração do RAG visa otimizar a saída de uma LLM, diminuindo as alucinações e agregando valor à resposta ao usuário, facilitando assim a aprendizagem e a interpretação desses agentes. O estudo compara características técnicas de diferentes LLMs, incluindo uma análise de seu tamanho e tempo de resposta. Os resultados indicam que a integração com RAG melhora a precisão e a clareza das saídas , enquanto as diferenças entre os LLMs analisados influenciam diretamente o desempenho do sistema e a efetividade do aprendizado de agentes BDI.