Desenhando IA Responsável: Por trás das cenas do Vina, um Agente de IA para Saúde Mental
Vivemos em um mundo onde milhões se sentem não ouvidos. Nem todos precisam de terapia. Às vezes, eles só precisam de alguém que os ouça.
Imagine poder contar sempre com alguém para ajudá-lo com o que você está pensando, incluindo estresse emocional. Em uma situação real, isso pode ser difícil de encontrar, e mesmo que você o fizesse, essa pessoa pode não estar na disposição certa para realmente ouvir. Todos experimentam a vida de maneira diferente. Essa é uma das razões pelas quais as pessoas decidem ter animais de estimação—para apoio emocional e companhia, enquanto algumas recorrem a chatbots como ChatGPT e Meta AI.
O surgimento dos Agentes de IA
2025—o auge dos agentes de IA, e eles não surgiram sem alarde. Desde a entrega de processos de engenharia de software para agentes, até CEOs automatizando suas equipes humanas de suas empresas, com alguns se arrependendo de suas decisões mais tarde.
A tecnologia de IA, especificamente a IA estreita, sempre despertou meu interesse, e isso inicialmente me atraiu para os domínios de ciência de dados e aprendizado de máquina. Um novo tipo de IA chamado Gen AI emergiu nos últimos anos, inicialmente envolvendo usuários interagindo via texto com plataformas como ChatGPT, Claude e semelhantes. Em 2025, surgiu o conceito de agentes de IA—um novo formato para a IA generativa.
Construindo Vina
Como um engenheiro de software interessado em construir para qualquer setor, a indústria de saúde sempre se destacou para mim. A integração de tecnologias computacionais nessa indústria criou termos como “saúde digital”, “tecnologia em saúde”, etc. Inspirado, decidi criar um companheiro de IA para saúde mental.
Após várias buscas sobre “como construir IA conversacional”, encontrar conjuntos de dados conversacionais foi uma tarefa difícil. A limpeza deles para atender aos meus requisitos foi outro desafio. A implementação de um fluxo de trabalho de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é um componente chave de qualquer sistema de IA agentiva.
Utilizando LangChain, comecei a escrever pequenos blocos de código a partir de tutoriais para ver como esse conceito funcionava. Após carregar meus conjuntos de dados limpos como documentos, eu precisava dividir esses documentos em partes menores enquanto mantinha o significado contextual.
Armazenamento de Vetores e Embeddings
Um embedding é uma representação numérica de dados que captura o significado semântico. Isso facilita o trabalho com uma variedade de dados não estruturados. Para o sistema de armazenamento de vetores, optei pelo Pinecone devido à sua documentação fácil de seguir e ao plano gratuito que oferecia.
Após configurar o sistema RAG do Vina, escrevi um código para testá-lo. O fluxo de trabalho consistia em como o modelo de linguagem deveria responder a uma consulta, utilizando documentos recuperados que eram mais semelhantes à entrada do usuário.
Orquestração Multi-Agente: LangGraph
Inicialmente, pensei em construir o Vina utilizando o padrão de agente único, mas enfrentei um problema contextual sobre manter o histórico de chats. Foi então que percebi que o LangGraph ajudava com isso, permitindo desmembrar uma tarefa em subtarefas distribuídas entre agentes.
Com o LangGraph, um grafo de estados foi definido, coletando nós ou agentes que colaboram com um modelo de linguagem para trabalhar em uma variedade de tarefas. Essa configuração permite que dados externos sejam modificados para se adequar aos requisitos de cada agente, facilitando a engenharia de contexto.
Implementando o “Humano no Loop”
Os agentes de IA são autônomos por natureza. No entanto, há momentos em que a decisão humana é crucial. A capacidade do Vina de escalar para um terapeuta humano em tempo real, ao detectar linguagem de crise, é uma implementação importante. Isso possibilita que o usuário aceite ou rejeite a conexão com um terapeuta humano.
Com o Vina, aprendi que o futuro da IA na saúde depende não de quão autônomos nossos agentes se tornam, mas de quão responsáveis nós os construímos.
Peace…
