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

Agentes AI 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 metas 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.

Daia 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 onda atual de inovação não se trata apenas de chat mais inteligente – trata-se de ação. 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 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 Toolkit 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 usem ferramentas, executem funções e lidem 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 Operador, um agente de pesquisa que pode interagir com websites ao vivo em nome do usuário. Preenche formulários, navega por interfaces e conclui transações – automatizando efetivamente fluxos de trabalho do navegador com precisão de nível humano.

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 para gerenciar processos específicos ou lidar com desafios comerciais particulares.

Seus novos agentes do Copilot – Researcher e Analyst – operam dentro dos aplicativos Office e podem gerar relatórios de forma autônoma, analisar conjuntos de dados e resumir insights com acesso seguro e compatível 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 de vários passos no trabalho, combinando o modelo avançado de pesquisa da OpenAI com a poderosa orquestração e capacidades de busca profunda do Microsoft 365 Copilot. Ele também pode integrar dados de terceiros por meio de conectores, aprimorando sua funcionalidade com insights mais abrangentes – obtendo informações diretamente de fontes externas como Salesforce, ServiceNow, Confluence e muito mais no ambiente Microsoft 365.

Analyst pensa como um data scientist qualificado, 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 Analyst aplica um raciocínio em cadeia para resolver problemas passo a passo, 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 raciocínio forte, transparência e alinhamento, tornando-o a principal escolha 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 chamadas de função estruturadas, permitindo que Claude interaja com APIs, recupere dados externos e manipule conteúdo através 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 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 via terminal e editor de código para realizar tarefas como escrever funções, corrigir bugs ou refatorar lógica. Ele usa uma combinação de uso de ferramentas, retenção de contexto e execução de código para funcionar como um parceiro de programação 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 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 ausência, agendar eventos de calendário e gerenciar e-mails.

O SDK permite a integração de instruções detalhadas, chamadas de API e manipulação direta do navegador através do Playwright, aprimorando a confiabilidade e a flexibilidade dos agentes. Esse foco em ações confiáveis e componíveis tem como objetivo reduzir a necessidade de supervisão humana constante, pavimentando o caminho para agentes de IA mais autônomos e eficientes em diversas aplicações.

Nova Act é provavelmente uma continuação do trabalho do Adept no ACT-1, já que vários membros daquela equipe (incluindo David Luan, CEO do Adept) agora lideram o projeto.

Manus: Indo para a Autonomia Completa

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 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 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 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 Frameworks Impulsionando a Inovação em 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 AutoGPT e SuperAGI continuam a reduzir a barreira para os desenvolvedores que buscam construir agentes. Esses e outros frameworks semelhantes permitem que os modelos de linguagem de IA funcionem como agentes autônomos, fornecendo a eles a capacidade de quebrar tarefas complexas, usar ferramentas externas e manter a memória entre 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 lide com problemas multietapa de forma independente.

Frameworks mais recentes, como crewAI e Autogen, também estão ganhando destaque. O 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 têm como objetivo trazer sistemas estruturados de vários 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 vários 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, estão sendo desenvolvidos sistemas de transparência, registro e permissão 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 remodelar o trabalho do conhecimento, o uso de software e a interação humano-computador em grande escala.

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