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

A tecnologia de agentes de IA autônomos – antes um conceito de ficção científica – está se tornando rapidamente uma realidade comum. Esses agentes não apenas conversam; eles planejam, raciocinam e agem em ambientes digitais para alcançar objetivos do usuário de forma independente. Conforme avançamos para 2025, a corrida para construir esses agentes está em pleno andamento, com gigantes da tecnologia e startups ágeis revelando plataformas que prometem um novo paradigma de interação com o software.

Do Chatbots aos Agentes

O surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT-4 e Claude preparou o terreno para uma mudança na forma como sistemas de IA interagem com os usuários. Mas a atual onda de inovação não se trata de chats mais inteligentes – trata-se de 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 da 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 Kit de Ferramentas dos Construtores

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 executem tarefas de vários passos de forma autônoma. O novo modo de 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, navega por interfaces e conclui 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 a criação e implantação de agentes de IA em ambientes empresariais. Alimentado pelos LLMs Gemini, ele suporta agentes desenvolvidos 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 automatização de fluxos de trabalho acessível mesmo para funcionários não técnicos.

O Google também está avançando na interoperabilidade de agentes com seu protocolo Agent2Agent (A2A), permitindo que agentes em diferentes plataformas 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 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 para 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 auxiliar nas tarefas, fornecer insights e aumentar a produtividade, os agentes são ferramentas de IA, específicas para gerenciar processos ou enfrentar desafios comerciais particulares.

Seus novos agentes Copilot – Pesquisador e Analista – operam dentro de aplicativos do Office e podem gerar relatórios de forma autônoma, analisar conjuntos de dados e resumir insights com acesso seguro e em conformidade aos seus dados de trabalho (por exemplo, e-mails, reuniões, arquivos, chats etc.) e à web.

O Pesquisador ajuda os usuários a enfrentarem tarefas complexas de pesquisa em vários passos 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 – extraindo 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 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 Analista aplica um raciocínio em cadeia para decompor 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 forte raciocínio, transparência e alinhamento, tornando-o uma escolha principal para desenvolvedores que constroem agentes de IA seguros e eficazes.

Uma das capacidades de destaque de Claude é sua funcionalidade de uso de ferramentas. A Anthropic suporta chamadas de funções 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 agentes 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 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 a lógica. Ele usa uma combinação de uso de ferramentas, retenção de contexto e execução de código para funcionar como um programador de pares de IA altamente capaz.

Claude continua a alimentar agentes em múltiplos parceiros empresariais, incluindo integrações com Slack e Databricks, consolidando ainda mais seu papel como um núcleo confiável para aplicações autônomas.

Amazon: Nova Act e o Legado do Adept

A Amazon entrou na corrida de agentes com a iniciativa Nova Act, permitindo que os desenvolvedores construam agentes capazes de realizar tarefas dentro de um navegador 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 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 é provavelmente uma continuação do trabalho do Adept no ACT-1, já que vários membros desse time (incluindo David Luan, CEO do Adept) lideram agora o projeto.

Manus: Indo para 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 tarefas de vários passos 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 nas tarefas.

Os usuários relatam que, embora o Manus tenha potencial, não está isento de falhas – às vezes ele entende instruções incorretamente, faz suposições erradas ou toma atalhos para completar tarefas mais rapidamente. No entanto, ele se destaca por suas explicações claras, adaptabilidade impressionante 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 outra entrada importante no espaço. O Agentforce ajuda a automatizar os 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 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 de vários estágios de forma independente.

Novos frameworks como crewAI e Autogen também estão ganhando destaque. O crewAI permite que os desenvolvedores coordenem múltiplos agentes de IA atribuídos a diferentes funções dentro de uma equipe compartilhada, facilitando a solução 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 de uso generalizado.

O Que Esperar em Seguida?

Três tendências definem a próxima fase do desenvolvimento de agentes:

– Integração Empresarial: 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 diálogo entre agentes.

– Autonomia com Supervisão: Enquanto os agentes agem de forma mais independente, sistemas de transparência, registro e permissão estão sendo implementados 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, uso de software e interação humano-computador em larga escala.

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