A Corrida dos Agentes de IA Aquece: Quem Está Liderando em 2025?

Agentes de IA autônomos – uma vez um conceito de ficção científica – estão rapidamente se tornando uma realidade mainstream. Esses agentes não apenas conversam; eles planejam, raciocinam e agem em ambientes digitais para alcançar objetivos do usuário de forma independente. À medida que avançamos para 2025, a corrida para construir esses agentes está a todo vapor, com gigantes da tecnologia e startups ágeis revelando plataformas que prometem um novo paradigma para como interagimos com o software.

Do Chatbots para Agentes

O surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT-4 e Claude preparou o terreno para uma mudança na forma como os sistemas de IA interagem com os usuários. Mas a atual onda de inovação não se trata de chats mais inteligentes – é sobre ação. Agentes de IA podem navegar em websites, manipular documentos, enviar e-mails, escrever código ou coordenar fluxos de trabalho – tudo com supervisão mínima do usuário. Embora o conceito não seja novo, a execução está se tornando cada vez mais sofisticada. Líderes de tecnologia agora veem agentes como fundamentais para a inteligência artificial geral (AGI), com Sam Altman, da OpenAI, prevendo um futuro próximo onde agentes de IA se juntam à força de trabalho.

OpenAI: O Conjunto de Ferramentas do Construtor

A OpenAI iniciou 2025 lançando novas ferramentas de construção de agentes. Seu Agents SDK e Responses API permitem aos desenvolvedores criar agentes alimentados por GPT que usam ferramentas, executam funções e lidam com tarefas de vários passos autonomamente. O novo modo Deep Research do ChatGPT transforma o assistente em um analista autônomo capaz de sintetizar centenas de fontes e produzir relatórios de alta qualidade.

Talvez o mais impressionante seja o Operator, um agente de pesquisa que pode interagir com websites ao vivo em nome do usuário. Ele preenche formulários, clica em interfaces e realiza transações – automatizando efetivamente fluxos de trabalho do navegador com precisão de nível humano.

Google: Agentes em Escala Empresarial

O Agentspace do Google é um hub de construção e implantação de agentes de IA em ambientes empresariais. Alimentado pelos LLMs Gemini, ele suporta agentes construídos pelo Google como Deep Research, Idea Generation e NotebookLM Plus, que automatizam relatórios, estratégias e síntese de dados – tudo dentro de controles de acesso seguros. Os usuários também podem criar agentes personalizados sem codificação por meio de uma interface conversacional intuitiva. Isso torna a automação de fluxos de trabalho acessível mesmo para funcionários não técnicos.

A Microsoft: Agentes Dentro do Office

A Microsoft está incorporando agentes diretamente em sua suíte Microsoft 365 Copilot. Enquanto o Copilot é um assistente alimentado por IA projetado para apoiar tarefas, fornecer insights e aumentar a produtividade, os agentes são ferramentas de IA feitas sob medida para gerenciar processos específicos ou abordar desafios de negócios particulares.

Seus novos agentes do Copilot – Researcher e Analyst – operam dentro dos aplicativos do Office e podem gerar relatórios, analisar conjuntos de dados e resumir insights de forma autônoma com acesso seguro e compatível aos dados de trabalho (por exemplo, e-mails, reuniões, arquivos, chats etc.) e à web.

Researcher ajuda os usuários a enfrentar tarefas de pesquisa complexas e com vários passos no trabalho, combinando o modelo de pesquisa avançada da OpenAI com a poderosa orquestração e capacidades de busca profunda do Copilot do Microsoft 365. Ele também pode integrar dados de terceiros por meio de conectores, aprimorando sua funcionalidade com insights mais abrangentes – puxando informações diretamente de fontes externas como Salesforce, ServiceNow, Confluence e outros para o ambiente Microsoft 365.

Analyst pensa como um cientista de dados qualificado, transformando dados brutos em insights acionáveis em minutos. Alimentado pelo modelo de raciocínio o3-mini da OpenAI e otimizado para análise avançada de dados no local de trabalho, o Analyst aplica um raciocínio chain-of-thought para dividir problemas passo a passo, refinando sua abordagem conforme necessário para fornecer respostas analíticas de alta qualidade e semelhantes a humanas.

Anthropic: Agentes Confiáveis e Alinhados

O modelo Claude da Anthropic é elogiado por seu forte raciocínio, transparência e alinhamento, tornando-o uma escolha principal para desenvolvedores que constroem agentes de IA seguros e eficazes.

Uma das capacidades destacadas de Claude é sua funcionalidade de uso de ferramentas. A Anthropic suporta chamadas de função estruturadas, permitindo que Claude interaja com APIs, recupere dados externos e manipule conteúdo através de chamadas para ferramentas externas. Os desenvolvedores podem definir funções e expô-las ao Claude, que então escolhe quando e como chamá-las com base na intenção do usuário. Isso torna possível construir agentes alimentados por Claude que podem, por exemplo, buscar dados em tempo real, acionar fluxos de trabalho em aplicativos de terceiros ou até escrever e executar trechos de código.

Outra implementação das capacidades agentes de Claude é o Claude Code, um agente focado em codificação projetado para ajudar desenvolvedores em tempo real. O Claude Code pode gerar, depurar e modificar código de forma autônoma dentro de uma interface semelhante a um IDE, interagindo via terminal e editor de código para realizar tarefas como escrever funções, resolver bugs ou refatorar a lógica. Ele usa uma combinação de uso de ferramentas, retenção de contexto e execução de código para funcionar como um parceiro programador de IA altamente capaz.

Claude continua alimentando agentes em vários parceiros empresariais, incluindo integrações com Slack e Databricks, solidificando ainda mais seu papel como um núcleo confiável para aplicações agentes.

Amazon: Nova Act e o Legado do Adept

A Amazon se juntou à corrida de agentes com a iniciativa Nova Act, permitindo que desenvolvedores construam agentes capazes de executar tarefas em um navegador da web. Esses agentes podem executar fluxos de trabalho complexos e de vários passos, como enviar solicitações de fora do escritório, agendar eventos no calendário e gerenciar e-mails.

O SDK permite a integração de instruções detalhadas, chamadas de API e manipulação direta do navegador através do Playwright, melhorando a confiabilidade e a flexibilidade dos agentes. Esse foco em ações confiáveis e componíveis tem como objetivo reduzir a necessidade de supervisão humana constante, pavimentando o caminho para agentes de IA mais autônomos e eficientes em diversas aplicações.

A Nova Act é provavelmente uma continuação do trabalho do Adept no ACT-1, já que vários membros dessa equipe (incluindo David Luan, CEO do Adept) agora lideram o projeto.

Manus: Rumo à Plena Autonomia

Entre as startups, a empresa chinesa Monica ganhou destaque com seu agente Manus. Lançado em março de 2025, o Manus afirma completar tarefas completas – como planejar uma viagem, construir um site ou comparar opções de seguro – de ponta a ponta sem intervenção do usuário.

Ao contrário de ferramentas de automação mais simples, o Manus planeja e executa dinamicamente tarefas de vários passos integrando navegação na web, uso de ferramentas e raciocínio em tempo real. Ele impressionou os primeiros usuários em benchmarks como o GAIA, alcançando mais de 86% de sucesso nas tarefas.

Os usuários relatam que, embora o Manus mostre promessa, ele não está isento de falhas – às vezes, ele interpreta mal as instruções, faz suposições incorretas ou toma atalhos para concluir tarefas mais rapidamente. No entanto, ele se destaca por suas explicações claras, adaptabilidade impressionante e melhoria significativa quando recebe orientações detalhadas ou feedback. No geral, é uma ferramenta promissora, embora ainda não perfeita.

Outras Startups e Frameworks Impulsionando a Inovação de Agentes

A Salesforce, com sua plataforma Agentforce, é outra participante importante no espaço. O Agentforce ajuda a automatizar os fluxos de trabalho de CRM incorporando agentes de IA no ecossistema Salesforce.

Frameworks de código aberto como o AutoGPT e o SuperAGI continuam a reduzir a barreira para os desenvolvedores que buscam construir agentes. Esses e outros frameworks semelhantes permitem que modelos de linguagem de IA funcionem como agentes autônomos, fornecendo a eles a capacidade de dividir tarefas complexas em etapas, usar ferramentas externas e manter a memória entre as operações. Esses sistemas permitem que a IA trabalhe em metas com supervisão mínima humana, criando laços estruturados de planejamento, execução e reflexão que permitem que a IA enfrente problemas de várias etapas de forma independente.

Frameworks mais recentes, como o crewAI e o Autogen, também estão ganhando tração. O crewAI permite aos desenvolvedores coordenar múltiplos agentes de IA designados para diferentes funções dentro de uma “tripulação” compartilhada, facilitando a resolução colaborativa de problemas complexos. O Autogen, desenvolvido pela Microsoft Research, permite a orquestração de conversas entre agentes com funções especializadas, possibilitando fluxos de trabalho mais escaláveis e modulares. Ambas as plataformas visam incorporar sistemas multiagentes estruturados no desenvolvimento de aplicações padrão.

O Que Vem a Seguir?

Três tendências definem a próxima fase do desenvolvimento de agentes:

Integração Empresarial: Agentes estão sendo incorporados em ferramentas de produtividade, software de segurança e ambientes de nuvem.

Colaboração e Comunicação: Sistemas multiagentes estão começando a trabalhar em equipes, com protocolos como o A2A permitindo o diálogo interagente.

Autonomia com Supervisão: Enquanto os agentes agem de forma mais independente, estão sendo construídos sistemas de transparência, logging e permissão para garantir controle e alinhamento.

Olhando para frente, veremos agentes com memória, raciocínio aprimorado e até a capacidade de interagir com sistemas físicos (como robôs). À medida que os agentes autônomos evoluem de assistentes para colaboradores, eles poderiam remodelar o trabalho do conhecimento, o uso de software e a interação humano-computador em larga escala.

A era dos chatbots passivos acabou. Os agentes autônomos estão aqui – e estão prontos para trabalhar.