O assistente de IA responde a perguntas simples. O CEO desta empresa mudou? Responda com confiança, citando informações precisas há vários meses. O problema é que houve uma mudança de liderança na semana passada.
Esta é uma limitação estrutural de muitos sistemas de IA atuais. Grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados com base em instantâneos históricos, proporcionando-lhes amplos recursos, mas não os atualizando automaticamente.
À medida que os agentes de IA passam da geração de texto para o apoio a decisões do mundo real sobre preços, políticas, disponibilidade ou funções públicas, a lacuna entre “geralmente verdadeiro” e “fatos atuais” entra em jogo.
Essa tensão tem sido repetidamente observada em pesquisas sobre geração de aumento de busca. Atualizar o conhecimento e fornecer uma proveniência clara continua a ser um desafio constante para modelos puramente paramétricos.
Na prática, isto significa que os agentes podem parecer seguros, baseando-se em pressupostos antigos.
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A navegação na web em tempo real é uma das maneiras mais práticas de expor seus modelos a dados em tempo real. Os resultados da pesquisa refletem as classificações e o contexto atuais e os recursos estruturados com os quais os usuários realmente interagem – desde resultados orgânicos e pacotes locais até módulos de compras e painéis de conhecimento.
Nas estruturas modernas de agentes, a chamada de pesquisa não é uma etapa manual, mas parte do loop de inferência. O desafio não é simplesmente aceder à pesquisa, mas integrá-la de forma responsável. Isso significa apoiar as reivindicações à fonte, lidar com a volatilidade por meio de cache e revalidação, respeitar os limites de taxas e respeitar as regras da plataforma e os sinais dos editores.
Problemas estruturais com dados de treinamento estáticos
Modelos de linguagem grande (LLMs) compactam dados de treinamento em parâmetros. Isso cria conclusões plausíveis rapidamente, mas as torna vulneráveis ao longo do tempo. Se o modelo não tiver sido atualizado desde o treinamento, você não poderá distinguir com segurança entre “ainda verdadeiro” e “anteriormente verdadeiro”.
texto Papel RAG Consideramos que isso era mais do que uma lacuna de usabilidade e abordamos explicitamente a proveniência e as atualizações do conhecimento mundial como questões em aberto para sistemas apenas de parâmetros.
A abordagem moderna do “agente” considera estas limitações como restrições de design. Em vez de esperar que o modelo se lembre de tudo, você fornece ferramentas, incluindo recuperação, e treina ou solicita que ele decida quando recuperá-lo.
A verdadeira conclusão para os desenvolvedores é que o “bloqueio de conhecimento” não é apenas uma limitação do produto. Este é um modo de falha previsível para treinamento estático, especialmente quando o agente é solicitado a tomar decisões que dependem da web atual.
Pesquise por sinal em tempo real
Os resultados da pesquisa são mais do que apenas uma lista de links. É uma interface continuamente atualizada que combina sinais de relevância, novos conteúdos e módulos de apresentação que moldam o comportamento do usuário.
Mesmo dentro de uma única consulta, uma página pode conter resultados orgânicos e recursos como resultados locais, blocos de compras, painéis de conhecimento e perguntas relacionadas, cada um com diferentes intenções e implicações de validação.
A pesquisa depende da situação. A localização, o idioma e as configurações regionais podem alterar substancialmente o que você vê, o que é importante para qualquer agente que conduz pesquisas competitivas, aquisições, monitoramento de conformidade ou pesquisas locais.
por exemplo, Documentação da SerpApi Torne isso explícito para consultas do Google com os seguintes parâmetros: escrita (país) e ele (junto com idioma), domínio e outros controles de localização.
É por isso que a “pesquisa em tempo real” é valiosa, mesmo quando os agentes precisam de uma fonte primária. SERPs são um índice de alto sinal para itens que estão atualmente visíveis e pesquisáveis. Isso pode ajudar os agentes a encontrar a página oficial correta, detectar alterações (como novas páginas de políticas ou produtos renomeados) e priorizar o que verificar em seguida.
Como os agentes integram a pesquisa em tempo real
No nível de implementação, a descoberta normalmente se torna uma ou mais ferramentas no circuito do agente. Ou seja, planejar, consultar, interpretar resultados, recuperar páginas confiáveis, responder ou agir quando necessário. O enquadramento do ReAct é útil porque trata operações externas (como chamadas de API de pesquisa) como parte do rastreamento heurístico, reduzindo alucinações e melhorando a auditabilidade em comparação com prompts “pense apenas”.
Os desenvolvedores normalmente integram a pesquisa em três camadas:
O primeiro é Formulação de consulta. Os agentes muitas vezes criam “planos de pesquisa” (múltiplas consultas direcionadas em vez de uma consulta ampla), às vezes específicos do local ou restritos por tipo de fonte (site oficial, regulador, varejista).
Este é essencialmente o estágio do “navegador”, mas visa a web aberta e não um repositório controlado de documentos.
O segundo é Extração Estruturada. Em vez de extrair HTML e analisar novamente estruturas DOM vulneráveis, os agentes se beneficiam ao receber objetos JSON estruturados para componentes SERP exclusivos, como resultados orgânicos, resultados locais, resultados de compras, dados de gráfico de conhecimento e extensões de perguntas no estilo “pessoas estão perguntando”.
A documentação da SerpApi reflete essa decomposição expondo o seguinte conjunto de resultados: Resultados_orgânicos API para mapas, resultados locais, compras, gráfico de conhecimento e questões relacionadas.
O terceiro é Aterramento e Verificação. Um padrão comum é tratar SERPs como uma camada de pesquisa e, em seguida, extrair e citar páginas primárias (avisos reguladores, políticas de companhias aéreas, páginas de produtos, registros) antes de agir.
Onde os dados antigos são corrompidos
Uma saída obsoleta ou não aterrada não é um perigo hipotético. Isso fica mais evidente quando os usuários tratam os assistentes de IA como ferramentas de notícias, políticas ou operacionais.
Uma categoria bem documentada são os eventos atuais. Relatórios da BBC Em Fevereiro de 2025, um importante chatbot descobriu que, quando questionado sobre notícias, levantava questões significativas, incluindo a afirmação ultrapassada de que os responsáveis políticos ainda mantinham funções que já tinham deixado.
Multieditor maior Estudo realizado em conjunto pela União Europeia de Radiodifusão Liderado pela BBC, avaliou mais de 3.000 respostas de vários assistentes de IA e descobriu que uma proporção significativa continha grandes problemas de precisão, incluindo informações alucinatórias e desatualizadas, bem como falhas generalizadas de fornecimento.
O mesmo padrão emerge no atendimento ao cliente e nas implantações no setor público, onde a “resposta certa” é o que a política atual diz e não o que o modelo lembra.
Em 2024, a Air Canada foi condenada a compensar os clientes depois que um chatbot do site forneceu informações incorretas sobre tarifas de luto, com um tribunal rejeitando a tentativa da companhia aérea de negar responsabilidade pelas declarações do chatbot.
Estes incidentes não são “problemas de descoberta” em si, mas ilustram porque é que os agentes que actuam na realidade externa precisam de verificar fontes vivas. Em muitas áreas, a resposta são limitações de tempo, limitações jurisdicionais e limitações probatórias.
Sem descoberta e fundamentação, o modo de falha de um agente é muitas vezes uma manipulação fluente que parece uma decisão.
Use a API de pesquisa com responsabilidade
Uma abordagem neutra e pragmática para os agentes é tratar a pesquisa como uma ferramenta com restrições de tarefas.
- verificar: Promova respostas que possam ser apoiadas por fontes primárias e anote os URLs, snippets e carimbos de data/hora usados para baseá-los. O trabalho da EBU/BBC mostra que mesmo que o assistente de IA cite a fonte, ele pode deturpar ou distorcer o conteúdo, portanto, verificar a relação entre a fonte e as afirmações feitas faz parte da tarefa de engenharia.
- Cache expirado: Armazene em cache os resultados SERP para uma vida útil curta e execute novamente consultas quando o status atualizado for necessário (preço, disponibilidade, alterações regulatórias). As políticas de cache devem seguir os termos e condições do fornecedor.
- Limitação de taxa e retirada: Use o jitter para implementar novas tentativas e distribuir consultas ao longo do tempo. Perguntas frequentes sobre SerpApi Para obter o melhor desempenho, recomendamos distribuir as pesquisas uniformemente a cada hora, e os limites de taxa de transferência do plano estão descritos na página de preços.
SerpAPI Pode ser usado como um exemplo concreto da abordagem “API de pesquisa”. O documento explica: /procurar Um endpoint com parâmetros de mecanismo e saída JSON estruturada para vários tipos de resultados, incluindo resultados orgânicos (Resultado_Orgânico)Resultados da pesquisa na área do mapa (região_resultados (inclui campos como endereço, telefone, horário comercial, coordenadas, etc.), resultados de compras por meio de um mecanismo dedicado, objetos de gráfico de conhecimento, etc.
Ele também documenta controles de localização. (Escrito por hl) e modelo de estado padrão (search_metadata.stateo processamento progride para sucesso ou erro), o que pode ser útil para pipelines de agentes assíncronos.
Geralmente há prós e contras nesta categoria. Os custos aumentam com o volume de consultas, o rendimento é determinado pelo plano e a cobertura depende dos mecanismos e recursos SERP suportados em um determinado momento.
À medida que os sistemas de IA vão além da elaboração de conteúdo e começam a apoiar decisões do mundo real, as limitações dos dados de treinamento estáticos tornam-se mais difíceis de ignorar. Modelos treinados em grandes conjuntos de dados históricos podem inferir com fluência.
No entanto, não pode contabilizar automaticamente as mudanças nos mercados, nas regulamentações ou na percepção do público desde que os dados foram recolhidos.
A lacuna entre a confiança verbal e a moeda factual é onde começam muitos fracassos do mundo real.
Conectar agentes de IA a dados de pesquisa em tempo real é uma maneira prática de preencher essa lacuna. Os resultados da pesquisa estruturada fornecem um reflexo constantemente atualizado do que os usuários veem e quais informações são priorizadas on-line no momento.
Ferramentas como o SerpApi mostram como os desenvolvedores podem integrar essa camada em seus aplicativos sem ter que construir um sistema de scraping vulnerável do zero. Mas a mudança mais ampla não diz respeito a um único fornecedor. É sobre arquitetura.
Quando a IA se tornar parte do fluxo de trabalho operacional, em vez de uma interface independente, o acesso aos sinais externos atuais não será mais uma opção. A próxima geração de agentes será definida não apenas pela forma como produzem texto, mas também pela forma como ancoram o seu raciocínio no presente.
