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 a interação com o software.
De Chatbots para Agentes
O surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT-4 e Claude preparou o cenário para uma mudança na forma como os sistemas de IA interagem com os usuários. Mas a atual onda de inovação não se trata apenas de chats mais inteligentes – ela é sobre 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 Conjunto de Ferramentas do Construtor
A OpenAI inaugurou 2025 lançando novas ferramentas de construção de agentes. Seu Agents SDK e Responses API permitem que os desenvolvedores criem agentes alimentados por GPT que usam ferramentas, executam funções e lidam com tarefas de vários passos de forma autônoma. 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 equivalente à humana.
Google: Agentes em Escala Empresarial
O Agentspace do Google é um hub para desenvolver e implantar agentes de IA em ambientes empresariais. Alimentado por Gemini LLMs, ele suporta agentes criados 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 código por meio de uma interface intuitiva e conversacional. Isso torna a automatização de fluxos de trabalho acessível até mesmo para funcionários não técnicos.
A Google também está promovendo a interoperabilidade de agentes com seu protocolo Agent2Agent (A2A), permitindo que agentes em diferentes plataformas se comuniquem e colaborem com segurança. Mais de 50 parceiros aderiram a esse 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. 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 mesclar 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 específicas projetadas para gerenciar processos específicos ou lidar com desafios empresariais particulares.
Seus novos agentes 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 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 no trabalho combinando o modelo avançado de pesquisa da OpenAI com as poderosas capacidades 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 – retirando informações diretamente de fontes externas como Salesforce, ServiceNow, Confluence e muito mais para o ambiente Microsoft 365.
Analyst pensa como um cientista de dados qualificado, transformando dados brutos em insights acionáveis em questão de 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 de encadeamento de pensamentos para resolver problemas passo a passo, refinando sua abordagem conforme necessário para fornecer respostas analíticas de alta qualidade, humanas e semelhantes.
Anthropic: Agentes Confiáveis e Alinhados
O modelo Claude da Anthropic é elogiado por seu forte raciocínio, transparência e alinhamento, tornando-o uma das principais escolhas para desenvolvedores que constroem agentes de IA seguros e eficazes.
Uma das capacidades distintivas do Claude é sua funcionalidade de uso de ferramentas. A Anthropic suporta chamadas de função estruturadas, permitindo que o 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 escolhe quando e como chamá-las com base na intenção do usuário. Isso torna possível construir agentes alimentados pelo Claude que podem, por exemplo, buscar dados ao vivo, acionar fluxos de trabalho em aplicativos de terceiros ou até mesmo escrever e executar trechos de código.
Outra implementação das capacidades do 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 por meio de terminal e editor de código para realizar tarefas como escrever funções, resolver bugs ou refatorar lógica. Ele usa uma combinação de uso de ferramentas, retenção de contexto e execução de código para funcionar como um programador de par AI altamente capacitado.
O 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 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 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, melhorando 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 diversas aplicações.
A Nova Act provavelmente é uma continuação do trabalho da Adept no ACT-1, já que vários membros daquela equipe (incluindo David Luan, CEO da Adept) agora lideram o projeto.
Manus: Indo para a Autonomia Total
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 – do início ao fim, 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 entende mal as instruções, faz suposições incorretas ou toma atalhos para concluir as tarefas mais rapidamente. No entanto, ele se destaca por suas explicações claras, impressionante adaptabilidade e melhoria significativa quando recebe orientações ou feedback detalhados. No geral, é uma ferramenta promissora, embora ainda não seja perfeita.
Outras Startups e Estruturas Impulsionando a Inovação de Agentes
A Salesforce, com sua plataforma Agentforce, é outra concorrente notável no espaço. A Agentforce ajuda a automatizar fluxos de trabalho de CRM incorporando agentes de IA no ecossistema Salesforce.
Estruturas de código aberto como AutoGPT e SuperAGI continuam a reduzir a barreira para os 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 as 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.
Estruturas mais recentes como crewAI e Autogen também estão ganhando destaque. crewAI permite que os desenvolvedores coordenem vários agentes de IA atribuídos a funções diferentes 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 têm o objetivo de trazer sistemas estruturados de múltiplos agentes 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, softwares de segurança e ambientes de nuvem.
– Colaboração e Comunicação: Sistemas de múltiplos agentes estão começando a trabalhar em equipes, com protocolos como A2A permitindo um diálogo interagente entre agentes.
– Autonomia com Supervisão: Enquanto os agentes agem de forma mais independente, a transparência, o registro e os sistemas de permissão estão sendo construídos para garantir controle e alinhamento.
Olhando para o futuro, veremos agentes com memória, raciocínio melhorado 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 entre humanos e computadores em geral.
A era dos chatbots passivos acabou. Os agentes autônomos estão aqui – e estão prontos para trabalhar.
