A CORRIDA DE AGENTES DE IA SE ACIRRA: QUEM ESTÁ LIDERANDO EM 2025

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

Da Evolução dos Chatbots para os Agentes

A ascensão dos 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 onda atual de inovação não se trata de chats mais inteligentes – trata-se de ação. Os agentes de IA podem navegar em sites, 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. Os líderes de tecnologia agora veem os agentes como fundamentais para a inteligência artificial geral (AGI), com Sam Altman, da OpenAI, prevendo um futuro próximo em que os agentes de IA se juntem 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 que os desenvolvedores criem agentes alimentados por GPT que usem ferramentas, executem funções e lidem com tarefas de múltiplas etapas autonomamente. O novo modo Deep Research do ChatGPT transforma o assistente em um analista autodirigido 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 sites ao vivo em nome do usuário. Ele preenche formulários, clica em interfaces e completa transações – automatizando efetivamente fluxos de trabalho do navegador com precisão no nível humano.

Google: Agentes em Escala Empresarial

O Agentspace do Google é um hub para construir e implantar agentes de IA em ambientes empresariais. Alimentado pelos Gemini LLMs, ele suporta agentes desenvolvidos 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 intuitiva e conversacional. Isso torna a automação de fluxos de trabalho acessível mesmo para funcionários não técnicos.

O Google também está promovendo a interoperabilidade de agentes com seu protocolo Agent2Agent (A2A), permitindo que agentes em diferentes plataformas comuniquem e colaborem de maneira segura. Mais de 50 parceiros aderiram a este padrão, incluindo parceiros de tecnologia como Atlassian, Cohere, Intuit, Langchain, MongoDB, PayPal, Salesforce e SAP; bem como principais provedores de serviços, incluindo Accenture, BCG, Capgemini, Deloitte, Infosys, KPMG, McKinsey e PwC. A A2A permite que os desenvolvedores criem agentes que possam interagir perfeitamente com qualquer outro agente construído no protocolo, enquanto dá aos usuários a flexibilidade de misturar e combinar agentes de diferentes provedores.

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 auxiliar em tarefas, fornecer insights e melhorar a produtividade, os agentes são ferramentas de IA desenvolvidas sob medida para gerenciar processos específicos ou abordar desafios comerciais 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 autonomamente com acesso seguro e compatível aos seus dados de trabalho (por exemplo, e-mails, reuniões, arquivos, chats, etc.) e à web.

Researcher ajuda os usuários a lidar com tarefas complexas de pesquisa no trabalho combinando o modelo avançado de pesquisa da OpenAI com as capacidades poderosas de orquestração e pesquisa profunda do Microsoft 365 Copilot. 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 muito mais para o ambiente Microsoft 365.

Analyst pensa como um cientista de dados habilidoso, transformando dados crus 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 raciocínio encadeado para decompor problemas passo a passo, refinando sua abordagem conforme necessário para fornecer respostas analíticas de alta qualidade e com capacidade humana.

Anthropic: Agentes Confiáveis e Alinhados

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

Uma das capacidades de destaque 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 por meio de chamadas a 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 ao vivo, acionar fluxos de trabalho em aplicativos de terceiros ou até mesmo escrever e executar snippets de código.

Outra implementação das capacidades agentes de Claude é o Claude Code, um agente focado em codificação projetado para auxiliar os desenvolvedores em tempo real. Claude Code pode gerar, depurar e modificar código autonomamente 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 lógica. Ele utiliza uma combinação de uso de ferramentas, retenção de contexto e execução de código para funcionar como um programador de par de IA altamente capaz.

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

Amazon: Nova Act e o Legado de Adept

A Amazon entrou na corrida dos agentes com a iniciativa Nova Act, permitindo que os desenvolvedores construam agentes capazes de executar tarefas dentro de um navegador da web. Esses agentes podem executar fluxos de trabalho complexos de várias etapas, 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 por meio do Playwright, aprimorando a confiabilidade e a flexibilidade dos agentes. Este foco em ações confiáveis e componíveis visa reduzir a necessidade de supervisão humana constante, abrindo caminho para agentes de IA mais autônomos e eficientes em diversas aplicações.

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

Manus: Rumo à Autonomia Completa

Entre as startups, a empresa chinesa Monica fez manchetes 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 – do início ao fim sem intervenção do usuário.

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

Usuários relatam que, embora o Manus mostre promessa, ele não é perfeito – às vezes ele entende mal instruções, faz suposições incorretas ou adota atalhos para completar 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 Estruturas Impulsionando a Inovação dos Agentes

A Salesforce, com sua plataforma Agentforce, é outra concorrente notável no espaço. O Agentforce ajuda a automatizar fluxos de trabalho de CRM incorporando agentes de IA dentro do ecossistema Salesforce.

Frameworks de código aberto como AutoGPT e SuperAGI continuam a reduzir a barreira para 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 operações. Esses sistemas permitem que a IA trabalhe em metas com supervisão humana mínima, criando loops estruturados de planejamento, execução e reflexão que permitem que a IA aborde problemas de várias etapas de forma independente.

Frameworks mais recentes, como crewAI e Autogen, também estão ganhando destaque. O crewAI permite que os desenvolvedores coordenem vários 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 trazer sistemas de vários agentes estruturados para o desenvolvimento de aplicativos mainstream.

O Que Vem a Seguir?

Três tendências definem a próxima fase do desenvolvimento de agentes:

– Integração Empresarial: Os agentes estão sendo incorporados em ferramentas de produtividade, software de segurança e ambientes de nuvem.
– Colaboração e Comunicação: Sistemas de vários agentes estão começando a trabalhar em equipes, com protocolos como A2A possibilitando diálogos entre agentes.
– Autonomia com Supervisão: Enquanto os agentes agem de forma mais independente, são construídos sistemas de transparência, registro e permissões para garantir controle e alinhamento.

Olhando para o futuro, 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 de conhecimento, o uso de software e a interação humano-computador em geral.

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