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

Agentes autônomos de IA – 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 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 de Chatbots para Agentes

A ascensão dos grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT-4 e Claude lançou as bases para uma mudança na forma como os sistemas de IA interagem com os usuários. Mas a onda atual de inovação não se trata apenas de chat mais inteligente – trata-se de ação. Os 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. Os líderes de tecnologia agora veem agentes como fundamentais para a inteligência artificial geral (AGI), com Sam Altman, da OpenAI, prevendo um futuro próximo no qual 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 alimentados por GPT que usam ferramentas, executam funções e lidam com tarefas multietapas 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 Operador, um agente de pesquisa que pode interagir com websites ao vivo em nome do usuário. Ele preenche formulários, navega por interfaces e completa 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 para construir e implantar agentes de IA em ambientes empresariais. Alimentado 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: 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 projetadas para gerenciar processos específicos ou abordar desafios comerciais particulares.

Seus novos agentes do Copilot – Pesquisador e Analista – operam dentro dos aplicativos do Office e podem gerar relatórios, analisar conjuntos de dados e resumir insights autonomamente com acesso seguro e em conformidade 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 no trabalho combinando o modelo de pesquisa avançada da OpenAI com a orquestração poderosa e a capacidade de 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.

O Analista pensa como um cientista de dados habilidoso, 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 Analista aplica um raciocínio de encadeamento de pensamento para decompor problemas passo a passo, refinando sua abordagem conforme necessário para fornecer respostas analíticas de alta qualidade e semelhantes às 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 que se destacam do Claude é sua funcionalidade de uso de ferramentas. A Anthropic suporta a chamada de funções 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 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 trechos de código.

Outra implementação das capacidades agentes do 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 por 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 altamente capaz.

O Claude continua a alimentar agentes em vários parceiros empresariais, incluindo integrações com o Slack e o Databricks, solidificando ainda mais seu papel como um núcleo confiável para aplicativos agentes.

Amazon: Nova Act e o Legado de Adept

A Amazon ingressou na corrida de 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 e multietapas, como enviar pedidos de fora do escritório, programar eventos de 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. Essa ênfase 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 é provavelmente uma continuação do trabalho do Adept no ACT-1, pois vários membros daquele time (incluindo David Luan, CEO da Adept) agora lideram o projeto.

Manus: Rumo à Plena Autonomia

Entre as startups, a empresa chinesa Monica chamou a atenção 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 multietapas dinamicamente, 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 na tarefa.

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 completar tarefas mais rapidamente. No entanto, ele se destaca por suas explicações claras, adaptabilidade impressionante e melhoria significativa quando recebe orientação detalhada 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 outra participante destacada no espaço. A Agentforce ajuda a automatizar fluxos de trabalho de CRM incorporando agentes de IA no 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 mínima humana, criando loops estruturados de planejamento, execução e reflexão que permitem que a IA aborde problemas em várias etapas de forma independente.

Novos frameworks como crewAI e Autogen também estão ganhando tração. crewAI permite que os desenvolvedores coordenem múltiplos agentes de IA atribuídos a diferentes funções dentro de uma “tripulação” compartilhada, facilitando a resolução de problemas colaborativos para tarefas complexas. O Autogen, desenvolvido pela Microsoft Research, permite a orquestração de conversas entre agentes com funções especializadas, permitindo fluxos de trabalho mais escaláveis e modulares. Ambas as plataformas visam trazer sistemas de vários agentes estruturados para o desenvolvimento de aplicativos convencionais.

O Que Vem a Seguir?

Três tendências definem a próxima fase de 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 múltiplos agentes estão começando a trabalhar em equipes, com protocolos como A2A possibilitando diálogo 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 a capacidade de interagir com sistemas físicos (como robôs). Conforme 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 larga escala.

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