Agentes de inteligência artificial 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 alcançar objetivos dos usuários de forma independente. À medida que avançamos para 2025, a corrida para construir esses agentes está a pleno vapor, com gigantes da tecnologia e startups ágeis revelando plataformas que prometem um novo paradigma para a forma como interagimos com o software.
Da Evolução dos Chatbots para os Agentes
O surgimento dos grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4 e o 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 está relacionada a 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 SDK de Agentes e a API de Respostas permitem que desenvolvedores criem agentes com alimentação de GPT que usem ferramentas, executem funções e lidem 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 sites ao vivo em nome do usuário. Ele preenche formulários, clicando nas interfaces e completando transações – automatizando efetivamente fluxos de trabalho do navegador com precisão de nível humano.
Google: Agentes em Escala Empresarial
O Agentspace da Google é um centro para construir e implantar agentes de IA em ambientes empresariais. Alimentado por Gemini LLMs, suporta agentes construídos pela 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.
A Google também está promovendo a interoperabilidade de agentes com seu protocolo Agent2Agent (A2A), permitindo que agentes em várias plataformas se comuniquem e colaborem de forma segura. Mais de 50 parceiros aderiram a esse padrão, incluindo parceiros tecnológicos como Atlassian, Cohere, Intuit, Langchain, MongoDB, PayPal, Salesforce e SAP; bem como os principais provedores de serviços, incluindo Accenture, BCG, Capgemini, Deloitte, Infosys, KPMG, McKinsey e PwC. O A2A permite que os desenvolvedores criem agentes que possam interagir perfeitamente com qualquer outro agente construído no protocolo, dando 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 apoiar tarefas, fornecer insights e melhorar a produtividade, os agentes são ferramentas de IA projetadas sob medida para gerenciar processos específicos ou resolver desafios comerciais particulares.
Seus novos agentes Copilot – Researcher e Analyst – operam dentro dos aplicativos Office e podem gerar relatórios, analisar conjuntos de dados e resumir insights de forma autônoma, com acesso seguro e em conformidade 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 em vários passos no trabalho, combinando o modelo avançado de pesquisa da OpenAI com as poderosas capacidades de orquestração e pesquisa 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 muito mais para o ambiente Microsoft 365.
Analyst pensa como um cientista de dados habilidoso, transformando dados brutos em insights acionáveis em questão de minutos. Alimentado pelo modelo de raciocínio o3-mini da OpenAI e otimizado para análises avançadas de dados no local de trabalho, o Analyst aplica o raciocínio de encadeamento de pensamento para decompor problemas passo a passo, refinando sua abordagem conforme necessário para fornecer respostas analíticas de alta qualidade, semelhantes aos humanos.
¿Empresas de desempenho confiável e alinhadas
O modelo Claude de Antropic é elogiado por seu forte raciocínio, transparência e alinhamento, tornando-o uma opção principal para desenvolvedores de agentes de IA seguros e eficazes.
Uma das capacidades destacadas de Claude é sua funcionalidade de uso de ferramentas. A Antropic oferece 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 em tempo real, acionar fluxos de trabalho em aplicativos de terceiros ou até mesmo escrever e executar trechos de código.
Outra implementação das capacidades de agenciamento de Claude é o Claude Code, um agente focado em codificação projetado para ajudar os 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 programador de par IA altamente capaz.
Claude continua a alimentar agentes em vários parceiros empresariais, incluindo integrações com Slack e Databricks, solidificando ainda mais seu papel como um núcleo confiável para aplicativos com agenciamento.
Amazon: Nova Act e o Legado do Adept
A Amazon ingressou na corrida de 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 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 por meio do Playwright, aprimorando a confiabilidade e a 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 de Adept em ACT-1, já que vários membros dessa equipe (incluindo David Luan, CEO do Adept) agora lideram o projeto.
Manus: Rumo à Autonomia Completa
Entre as startups, a empresa chinesa Monica ganhou destaque com seu agente Manus. Lançado em março de 2025, o Manus afirma concluir tarefas completas – como planejar uma viagem, construir um site ou comparar opções de seguros – de ponta a ponta, sem intervenção do usuário.
Ao contrário de ferramentas de automação mais simples, o Manus planeja e executa tarefas de vários passos dinamicamente, integrando navegação na web, uso de ferramentas e raciocínio em tempo real. Ele impressionou os primeiros usuários em métricas como GAIA, alcançando mais de 86% de sucesso nas tarefas.
Os usuários relatam que, embora o Manus mostre promessa, ele não é perfeito – às vezes, ele entende mal as instruções, faz suposições incorretas ou toma atalhos para completar tarefas mais rapidamente. No entanto, ele se destaca por suas explicações claras, impressionante adaptabilidade e melhoria significativa quando recebe orientações detalhadas ou feedback. No geral, é uma ferramenta promissora, embora ainda não seja perfeita.
Outras Startups e Estruturas Impulsionando a Inovação em Agentes
A Salesforce, com sua plataforma Agentforce, é outro participante importante no espaço. O Agentforce ajuda a automatizar fluxos de trabalho de CRM incorporando agentes de IA no ecossistema Salesforce.
As estruturas de código aberto, como o AutoGPT e o SuperAGI, continuam a diminuir a barreira para desenvolvedores que buscam construir agentes. Essas e outras estruturas 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 objetivos com supervisão humana mínima criando laços estruturados de planejamento, execução e reflexão que permitem que a IA resolva problemas de várias etapas de forma independente.
Novas estruturas, como a crewAI e a Autogen, também estão ganhando destaque. A crewAI permite que os desenvolvedores coordenem vários agentes de IA designados para funções diferentes dentro de uma “tripulação” compartilhada, facilitando a resolução colaborativa de problemas complexos. A Autogen, desenvolvida pela Microsoft Research, permite a orquestração de conversas entre agentes com funções especializadas, possibilitando fluxos de trabalho mais escaláveis e modulares. Ambas as plataformas têm como objetivo trazer sistemas multi-agentes estruturados para o desenvolvimento de aplicativos convencionais.
O Que Vem a Seguir?
Três tendências definem a próxima fase da evolução dos 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 diálogo interagente entre agentes.
– Autonomia com Supervisão: Enquanto os agentes agem de forma mais independente, transparência, registro e sistemas de permissão estão sendo construídos para garantir controle e alinhamento.
Olhando para o futuro, veremos agentes com memória, raciocínio aprimorado e até mesmo a capacidade de interagir com sistemas físicos (como robôs). À medida que os agentes autônomos evoluem de assistentes para colaboradores, eles podem transformar o trabalho do conhecimento, o uso de software e a interação humano-computador em geral.
A era dos chatbots passivos acabou. Os agentes autônomos estão aqui – e estão prontos para trabalhar.
