A Corrida dos Agentes de IA Esquenta: Quem Está na Liderança em 2025?

Agentes de IA autônomos – antes 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 atingir os 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.

Da Evolução dos 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 chatbots 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 juntarão à força de trabalho.

OpenAI: O Kit de Ferramentas do Construtor

A OpenAI iniciou 2025 lançando novas ferramentas de construção de agentes. Seu SDK de Agentes e a API de Respostas permitem aos desenvolvedores criar agentes com energia GPT que usam ferramentas, executam funções e lidam com tarefas multi-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 os fluxos de trabalho do navegador com precisão de nível humano.

Google: Agentes em Escala Empresarial

O Agentspace do Google é um centro para construir e implantar agentes de IA em ambientes corporativos. Impulsionado por Gemini LLMs, 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 intuitiva e conversacional. Isso torna a automação de fluxos de trabalho acessível até mesmo para funcionários não técnicos.

A Microsoft está incorporando agentes diretamente em sua suíte Microsoft 365 Copilot. Embora o Copilot seja 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 enfrentar desafios comerciais particulares.

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

O Pesquisador ajuda os usuários a lidar com tarefas complexas de pesquisa em etapas múltiplas no trabalho, combinando o modelo de pesquisa avançado da OpenAI com as poderosas capacidades de orquestração e busca profunda do Copilot da Microsoft 365. Ele também pode integrar dados de terceiros por meio de conectores, aprimorando sua funcionalidade com insights mais abrangentes – retirando informações diretamente de fontes externas como Salesforce, ServiceNow, Confluence e muito mais para o ambiente Microsoft 365.

O Analista pensa como um cientista de dados experiente, transformando dados brutos em insights acionáveis em minutos. Impulsionado pelo modelo de raciocínio o3-mini da OpenAI e otimizado para análises avançadas de dados no local de trabalho, o Analista aplica o raciocínio em cadeia para decompor problemas passo a passo, refinando sua abordagem conforme necessário para fornecer respostas analíticas de alta qualidade, semelhantes às de humanos.

Anthropic: Agentes Confiáveis e Alinhados

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

Uma das capacidades marcantes de Claude é sua funcionalidade de uso de ferramentas. A Anthropic suporta a chamada de função estruturada, 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 a 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 mesmo escrever e executar trechos de código.

Outra implementação das capacidades agentes de Claude é o Claude Code, um agente focado em codificação projetado para auxiliar 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 por meio de terminal e editor de código para realizar tarefas como escrever funções, corrigir bugs ou refatorar a lógica. Utilizando uma combinação de uso de ferramentas, retenção de contexto e execução de código, ele funciona como um par programador de IA altamente capaz.

A Claude continua a alimentar agentes em diversos parceiros empresariais, incluindo integrações com Slack e Databricks, consolidando 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 realizar tarefas dentro de um navegador da web. Esses agentes podem executar fluxos de trabalho complexos em 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 flexibilidade dos agentes. Esse foco em ações confiáveis e componíveis visa reduzir a necessidade de supervisão humana constante, pavimentando o caminho para agentes de IA mais autônomos e eficientes em várias aplicações.

A Nova Act provavelmente é uma continuação do trabalho da Adept em ACT-1, já que vários membros dessa equipe (incluindo David Luan, CEO da Adept) lideram agora o projeto.

Manus: Rumo à Autonomia Total

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 website ou comparar opções de seguros – do início ao fim sem intervenção do usuário.

Ao contrário de ferramentas de automação mais simples, o Manus planeja e executa tarefas em várias etapas de forma dinâmica, 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 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 de Agentes

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

Frameworks de código aberto como o AutoGPT e o SuperAGI continuam a diminuir a barreira para desenvolvedores que desejam construir agentes. Esses e outros frameworks similares permitem que modelos de linguagem de IA funcionem como agentes autônomos, fornecendo a capacidade de quebrar 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 laços estruturados de planejamento, execução e reflexão que permitem que a IA lide com 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 escalonáveis e modulares. Ambas as plataformas têm como objetivo trazer sistemas multiagentes estruturados para o desenvolvimento de aplicativos mainstream.

O Que Vem Aí?

Três tendências definem a próxima fase do desenvolvimento de agentes:

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

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

3. Autonomia com Supervisão: Enquanto os agentes agem com mais independência, sistemas de transparência, registro e permissão estão sendo implementados 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 podem remodelar o trabalho de conhecimento, o uso de software e a interação humano-computador em larga escala.

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