A automação tem tomado outros contornos com o desenvolvimento do conceito de IA Agente ou agentes de IA. Se antes o foco da tecnologia de automatização era desburocratizar tarefas repetitivas pontuais nas empresas, agora a tendência é que os sistemas autônomos de computador sejam capazes de executar atividades complexas e tomar decisões de forma muito aproximada da aptidão humana.
Nesse contexto, os agentes de Inteligência Artificial (AI Agents) são definidos como entidades autônomas que conseguem perceber o ambiente físico ou digital no qual estão inseridos para se adaptar, aprender, realizar ações focadas em objetivos específicos e tomar decisões. Ou seja, na prática, trata-se de sistemas de softwares projetados para realizar tarefas de forma autônoma – isso significa dizer com a mínima ou nenhuma intervenção humana.
Por meio da coleta de dados e da interação com o ambiente, esses sistemas buscam atingir metas predeterminadas, utilizando ferramentas externas e interagindo com funcionalidades que estão além de seu padrão nativo, de modo ordenado e fluido, incluindo comunicação com outros agentes em diferentes plataformas.
Cada um do IA Agente ou agentes de IA é enquadrado em um nível de acordo com a complexidade do sistema usado e do objetivo final desse uso. Quanto mais complexa uma tarefa, mais inteligente o agente deve ser.
De acordo com o MIT Technology Review, a IA agentiva é um dos principais focos do Vale do Silício, e empresas grandes, como Google DeepMind, OpenAI e Anthropic, têm traçado uma corrida para aprimorar seus modelos de linguagem ampla.
Saiba mais sobre esse universo no conteúdo a seguir. Boa leitura!
Características do IA Agente ou agentes de IA
Se o foco do mundo digital em 2025 estava voltado para os grandes modelos de linguagem (LLMs), agora, encontra-se no crescimento dos agentes de Inteligência Artificial (IA), que podem revolucionar os mercados e as engrenagens do trabalho.
Diferentemente dos sistemas passivos, os agentes de IA possuem autonomia para escolher qual caminho seguir sem a intervenção humana. Assim, eles se distanciam de assistentes de IA tradicionais, uma vez que, ao atribuir uma tarefa de alto nível a um agente, ele descobre como concluí-la sozinho. No primeiro caso, dos assistentes tradicionais, é necessário sempre um prompt para a geração de uma resposta.
Por meio dessas tecnologias, você não apenas conversa com as ferramentas ou as direciona para executar uma atividade isolada. É possível solicitar que elas realizem uma tarefa completa do início ao fim, desde o planejamento até a execução, com tomada de decisão no processo.
Nesse cenário, as projeções indicam que, nos próximos meses, os IA Agentes devem evoluir em diferentes frentes:
- Compreensão mais apurada de contextos complexos;
- Capacidade de assumir tarefas de múltiplas etapas sem a necessidade de intervenção constante;
- Avanços significativos no desenvolvimento de assistentes de programação, ampliando produtividade e precisão;
- Crescimento de discussões sobre segurança, ética e regulamentação desses sistemas.
No Brasil, a preocupação do último tópico já começa a se transformar em ação concreta. O Projeto de Lei nº 2338/2023, em tramitação no Senado, propõe um marco legal para a inteligência artificial no país.
A proposta visa estabelecer diretrizes para o desenvolvimento e o uso responsável da IA, incluindo os sistemas autônomos, como os IA Agentes, garantindo transparência, segurança e proteção aos usuários.
Como os IA Agente são desenvolvidos na prática?
Por trás da ascensão dos IA Agentes, existe uma camada técnica que explica como esses sistemas são construídos e como vêm se tornando cada vez mais acessíveis, mesmo para quem não é programador avançado.
Inicialmente, a criação de um agente de inteligência artificial exigia conhecimentos sólidos de programação, especialmente de Python. Isso porque, para se comunicar diretamente com modelos de linguagem, como o Llama 3, um padrão de código aberto, era necessário desenvolver códigos específicos, sem nenhuma camada de abstração. Essa etapa, naturalmente, ficava restrita a desenvolvedores experientes. Para reduzir essa complexidade, surgiu o LangChain, um framework que se tornou rapidamente popular. Ele permite que desenvolvedores construam aplicações de IA de forma mais simples, fornecendo estruturas prontas para criar cadeias de tarefas, chamadas externas, integração de ferramentas e definição de funções. Foi por meio dessa evolução que se tornou viável programar agentes capazes de executar sequências inteiras de atividades.
Nesse cenário, um dos projetos que ganharam destaque foi o BabyAGI, justamente por demonstrar, de forma prática, que um agente pode receber uma tarefa, buscar as informações necessárias e, se for preciso, delegar subtarefas a outros agentes, tudo de forma autônoma, até apresentar a resposta final ao usuário. Com a popularização desse conceito, começaram a surgir frameworks ainda mais especializados e voltados para a construção de agentes, o que reduziu gradualmente a barreira técnica.
Foi assim que nasceu, por exemplo, o CrewAI, que se baseia no LangChain, mas é focado especificamente na criação de agentes colaborativos. Apesar de simplificar parte do processo, o CrewAI ainda exige conhecimentos de Python.
A tendência, no entanto, é diminuir cada vez mais essa dependência da programação. Por isso, começaram a surgir plataformas de low-code (baixo código), que demandam apenas noções básicas de desenvolvimento, e soluções no-code, por meio das quais é possível criar e gerenciar agentes de IA sem escrever nenhuma linha de código.
Essas ferramentas ampliam o acesso à tecnologia e aceleram a adoção dos IA Agentes nos mais diversos setores.
Exemplos de IA Agente
À medida que a tecnologia avança, surgem soluções cada vez mais sofisticadas que exemplificam, na prática, como o IA Agente opera no mundo real. Veja alguns dos principais exemplos disponíveis em 2025:
- Operator do ChatGPT – agente autônomo que permite que o ChatGPT realize tarefas contínuas e complexas, navegando em ferramentas externas, acessando bancos de dados e operando sistemas de forma independente;
- Deep Research (ChatGPT) – ferramenta que transforma o ChatGPT em um agente de pesquisa aprofundada, capaz de investigar temas complexos, cruzar fontes e sintetizar informações de maneira autônoma;
- Deepsearch e DeeperSearch (Grok) – sistemas desenvolvidos pela xAI, de Elon Musk, que permitem que o Grok realize buscas altamente especializadas, cruzando dados da web e de bases internas para gerar respostas mais precisas e elaboradas;
- Manus (Monica.im) – agente que automatiza interações e fluxos de trabalho, sendo capaz de redigir textos, criar relatórios e executar tarefas de suporte operacional de forma independente;
- Computer Use (Claude – Anthropic) – extensão que permite que o modelo de linguagem Claude interaja diretamente com a interface de um computador, realizando ações como mover o cursor, clicar, abrir programas e digitar textos, exatamente como faria um usuário humano.
Diferença entre chatbots ou assistentes passivos de IA e IA Agente
Embora muitas vezes sejam confundidos, o IA Agente é uma tecnologia bem mais avançada do que os chatbots tradicionais ou assistentes passivos de IA.
Um chatbot, ou assistente passivo, como os modelos anteriores do ChatGPT, da Alexa ou do Google Assistente, funciona de forma reativa. Ele depende diretamente de comandos ou perguntas do usuário para gerar uma resposta. Cada ação é isolada e não possui memória processual, ou seja, não entende o contexto além da conversa atual, nem executa tarefas de múltiplos passos de forma autônoma. Além disso, assistentes passivos não têm a capacidade de tomar decisões ou criar planos de ação. Eles operam dentro de uma estrutura limitada, em que respondem com base em comandos simples, sem buscar informações adicionais, interagir com sistemas externos e executar tarefas de maneira contínua.
Já um IA Agente é projetado para trabalhar de forma ativa e autônoma. Isso significa que, ao receber um objetivo, ele consegue definir um plano de ação, quebrar esse plano em etapas, executar cada uma delas, buscar dados externos, acessar diferentes ferramentas e até colaborar com outros agentes, se necessário. Tudo isso sem que o usuário precise intervir a cada passo. Em vez de simplesmente responder, o agente executa. Ele entende o contexto, toma decisões, faz ajustes conforme os resultados e entrega soluções mais completas e precisas.
Chatbots/Assistentes passivos:
- Funcionam por meio de comandos diretos;
- Não tomam decisões autônomas;
- Não executam tarefas de múltiplos passos;
- Limitam-se ao ambiente interno da própria plataforma.
IA Agentes:
- Funcionam de forma ativa e autônoma;
- Planejam, tomam decisões e executam processos completos;
- Interagem com ferramentas externas e outros agentes;
- São capazes de adaptar estratégias para alcançar o objetivo final.
Conclusão
Os IA Agente representam um avanço significativo na evolução da inteligência artificial. Eles saem da lógica reativa dos assistentes tradicionais e entram em uma nova era de sistemas capazes de operar como verdadeiros colaboradores digitais. Essa transformação tem impacto direto no mercado de tecnologia, na produtividade das empresas e até na forma como as pessoas interagem com máquinas no dia a dia. Ao combinar autonomia, capacidade de tomada de decisão e integração com diferentes ferramentas, os AI Agents deixam de ser uma tendência para se tornarem realidade operacional em 2025.
Dominar esse conceito, entender seu funcionamento e acompanhar suas aplicações no mundo real é um diferencial competitivo para qualquer profissional que deseja se destacar no ecossistema de tecnologia e inovação.
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