A Corrida dos Agentes de IA se Intensifica: Quem Está à Frente em 2025

Agentes autônomos de IA – 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 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.

Do 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 é sobre bate-papos mais inteligentes – é sobre ação. 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 em tecnologia agora veem os agentes como fundamentais para a inteligência artificial geral (AGI), com a previsão de Sam Altman, da OpenAI, de um futuro próximo onde os agentes de IA se juntarão 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 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 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.

O 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 de tecnologia como Atlassian, Cohere, Intuit, Langchain, MongoDB, PayPal, Salesforce e SAP; bem como principais fornecedores 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, dando aos usuários flexibilidade para misturar e combinar agentes de diferentes provedores.

Microsoft: Agentes Dentro do Office

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 aprimorar a produtividade, os agentes são ferramentas de IA projetadas para gerenciar processos específicos ou abordar desafios comerciais específicos.

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 dados de trabalho (por exemplo, emails, reuniões, arquivos, chats etc.) e à web.

Researcher ajuda os usuários a lidar com tarefas complexas de pesquisa em várias etapas no trabalho, combinando o modelo de pesquisa avançada da OpenAI com as poderosas capacidades de orquestração e pesquisa profunda do Microsoft 365 Copilot. 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 análise avançada de dados no local de trabalho, Analyst aplica raciocínio passo a passo para resolver problemas, refinando sua abordagem conforme necessário para fornecer respostas analíticas de alta qualidade, 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 popular para desenvolvedores que constroem agentes de IA seguros e eficazes.

Uma das principais capacidades 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 possibilita a criação de 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 auxiliar os desenvolvedores em tempo real. O Claude Code pode gerar, depurar e modificar código de forma autônoma em 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 par programador de 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 aplicações agentes.

Amazon: Nova Act e o Legado de Adept

A Amazon entrou na corrida de agentes com a iniciativa Nova Act, permitindo que os desenvolvedores construam agentes capazes de realizar tarefas em 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, aumentando a confiabilidade e a flexibilidade dos agentes. Esse foco em ações confiáveis e compostas 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 do Adept sobre o ACT-1, já que vários membros da equipe (incluindo David Luan, CEO da Adept) agora lideram o projeto.

Manus: Rumo à Plena Autonomia

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, criar um site 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 de vários passos de forma dinâmica, 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 nas tarefas.

Os usuários relatam que, embora o Manus mostre promessa, ele não está isento de falhas – às vezes, ele entende mal 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 de Agentes

A Salesforce, com sua plataforma Agentforce, é outra participante significativa no espaço. O 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 diminuir 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 capacitam a IA a trabalhar em metas com supervisão mínima humana, criando loops estruturados de planejamento, execução e reflexão que permitem que a IA aborde problemas de várias etapas de forma independente.

Novos frameworks como crewAI e Autogen também estão ganhando destaque. crewAI permite que os desenvolvedores coordenem múltiplos 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 visam trazer sistemas estruturados de vários agentes para o desenvolvimento de aplicativos mainstream.

O Que Vem a Seguir?

Três tendências definem a próxima fase de 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 de vários agentes estão começando a trabalhar em equipes, com protocolos como A2A permitindo o diálogo entre agentes.
3. Autonomia com Supervisão: Enquanto os agentes agem mais independentemente, 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). 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 geral.

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