IA agêntica é um sistema que permite utilizar agentes de IA treinados para realizar tarefas especificas de forma autônoma. Seu funcionamento é baseado no entendimento do contexto, planejamento das ações, execução de tarefas e análise de resultados, antes de concluir o objetivo solicitado pelo usuário.

Essa categoria de uso da inteligência artificial moderna é comum em eletrônicos que precisam entender todo o cenário em tempo real, antes de realizar ações, como veículos autônomos e dispositivos domésticos.

A seguir, conheça tudo sobre IA agêntica, seu funcionamento e os principais tipos de uso da tecnologia.

O que é inteligência artificial agêntica?

A inteligência artificial agêntica é um sistema autônomo que usa modelos de linguagem (LLMs) para executar proativamente tarefas solicitadas pelos usuários, sem a constante supervisão humana.

A IA agêntica analisa quais são os principais meios para a execução de uma tarefa complexa, realizando todo o processo automaticamente até sua conclusão.

Para que serve a IA agêntica?

A IA agêntica serve para automatizar processos que tenham muitas etapas intermediárias. Esse tipo de inteligência artificial recebe as primeiras instruções de usuários e realiza todas as etapas automaticamente, sem precisar da supervisão humana em cada ação.

Por exemplo: é possível solicitar para um agente de IA que ele faça a gestão e organização de compromissos de profissionais de uma empresa, ajustando horários de reuniões, resolvendo conflitos entre agendas e ajustando escalas automaticamente.

Como funciona a IA agêntica

O funcionamento da IA agêntica se dá pelo uso de modelos de linguagem (LLMs) e técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP), responsáveis por interpretar comandos, compreender contexto e gerar ações.

Ao utilizar conceitos de Machine Learning, a IA garante o aprendizado a partir de grandes volumes de dados. Dentro desse contexto, o Deep Learning usa redes neurais artificiais para identificar padrões complexos e processar as informações, auxiliando na tomada de decisão da IA.

Esse sistema permite receber objetivos e metas gerais, atuando no planejamento e execução de tarefas de forma autônoma e proativa, sem a necessidade de intervenção direta do usuário.

Um agente de IA opera no seguinte ciclo: percepção de contexto, planejamento, execução, análise de resultados, ajustes e conclusão do objetivo.

Dessa forma, você pode usar a IA agêntica como organizadora de viagens ou como secretária, que organiza reuniões com base na agenda dos funcionários, por exemplo.

Na execução de tarefas, a tecnologia usa recursos como APIs, bancos de dados integrados, sistemas operacionais e softwares corporativos para entender todo o contexto, realizar consultas e análises, além de planejar as ações que serão necessárias.

Apesar do desenvolvimento dos agentes de IA, é comum que essa tecnologia apresente algumas falhas de execução, necessitando da validação direta dos processos por um humano.

Quais são as características da IA agêntica?

Uma IA agêntica é caracterizada pelos seguintes comportamentos:

• Adaptabilidade: um agente de IA é capaz de se adaptar a diferentes situações, de acordo com o grau de dificuldade da tarefa que precisa concluir, ou com a base de dados que tem à disposição. Assim, a IA agêntica analisa diferentes cenários possíveis, buscando os caminhos mais eficientes para a conclusão da tarefa;
• Colaboração: tem a característica de atuar em colaboração com outros agentes de IA, dividindo tarefas e atividades complexas em subtarefas e delegando funções. Os agentes podem atuar como uma equipe coordenada para resolver problemas;
• Proatividade: a IA agêntica é capaz de atuar proativamente após a definição de um objetivo pelo usuário. Ou seja, não é necessário ficar solicitando a realização de cada etapa de uma tarefa, como acontece na IA generativa;
• Especialização: é possível configurar cada agente de IA para uma especialização, adquirindo conhecimentos técnicos específicos e utilizando ferramentas próprias para cumprir um objetivo. Dessa forma, a IA agêntica é capaz de se aprofundar no assunto, resolvendo solicitações de maneira precisa;
• Interoperabilidade: uma IA agêntica pode se comunicar com diferentes ferramentas, sistemas operacionais, plataformas e softwares disponíveis para a realização de uma tarefa.

Quais são os tipos de IA agêntica?

Os sistemas de IA agêntica podem ser divididos entre agêntica única, multiagente horizontal e multiagente vertical. O sistema único é o tipo mais simples de IA agêntica, onde um único agente planeja e executa as ações de forma centralizada.

Já o multiagente horizontal atua com vários agentes de IA no mesmo nível hierárquico, trabalhando em cooperação e de maneira paralela.

No sistema multiagente vertical, há uma hierarquia entre os agentes: supervisores, subordinados e agentes específicos para cada tarefa.

Também podemos classificar os tipos de agentes de IA a partir do seu grau de inteligência:

• Agentes de reflexo simples: tipo básico de agente de IA que responde diretamente ao usuário com base em regras pré-estabelecidas. Essa categoria de agentes usa a lógica “if-else“, não sendo capaz de processar dados em linguagem natural. São úteis em conjunto com agentes mais avançados;
• Agentes de reflexo baseados em modelos: versão avançada em comparação com o agente de reflexo simples. É capaz de armazenar informações específicas na memória para entender contextos e traçar planos de execução;
• Agentes baseados em objetivos: agentes de IA que realizam ações com base no objetivo final determinado pelo usuário. São capazes de perceber o ambiente, atualizar informações, realizar comparações e executar o que for mais preciso para a realização de uma tarefa;
• Agentes baseados em utilidade: IA agêntica que busca a máxima satisfação do usuário e orienta suas ações pela utilidade. São superiores aos agentes baseados em metas, pois são capazes de analisar qual o melhor caminho possível para execução da tarefa — e não apenas cumprir o objetivo;
• Agentes de aprendizado: agentes de inteligência artificial que aprendem com suas próprias experiências anteriores, se desenvolvendo diariamente e melhorando o desempenho com o passar do tempo. É o nível mais inteligente de um agente de IA.

Quais são exemplos de aplicação da IA agêntica?

Os sistemas de IA agêntica podem ser usados nos seguintes nichos:

• Assistentes virtuais: uso de assistentes virtuais como Google Assistant, Siri e Alexa para realizar automação de tarefas em smartphones, por exemplo. É possível agendar reuniões, integrar serviços e aplicativos e executar comandos de forma autônoma;
• Mobilidade: uso da IA agêntica em serviços e empresas de mobilidade como Uber, Waymo e Tesla. Essa tecnologia permite o desenvolvimento de veículos autônomos capazes de entender o trânsito, planejar rotas e evitar colisões em tempo real;
• Robótica: desenvolvimento de robôs industriais e domésticos, como robôs aspiradores, capazes de entender o ambiente, aprender com o contexto e executar tarefas autônomas;
• Algoritmos de recomendação: serviços como Instagram, Spotify e Netflix podem usar agentes de IA para aprender com os dados de usuários, recomendando filmes, séries e músicas a partir dos interesses de cada um;
• Jogos: uso de IA agêntica no desenvolvimento de personagens, criando jogos que se adaptam ao estilo de jogo do usuário;
• Autonomia corporativa: é possível utilizar agentes de IA em tarefas consideradas repetitivas no mundo corporativo, como agendamento de reuniões, processos de RH e no atendimento ao cliente;
• Cibersegurança: detecção, monitoramento e análises de ataques, otimizando servidores de forma personalizada e aprendendo com os padrões identificados, aumentando a segurança de uma rede;
• Logística: uso de IA agêntica para otimizar fluxos logísticos, organizar estoques e planejar rotas inteligentes, em busca de economia e aumento de produtividade.

Quais são as limitações da IA agêntica?

Os sistemas de IA agêntica podem apresentar algumas limitações e deficiências:

• Risco de alucinação: os agentes de IA ainda podem alucinar, inventando informações que podem ser prejudiciais de acordo com o uso, além de usar ferramentas de maneira inadequada apenas para realizar a tarefa solicitada, sem uma análise crítica;
• Segurança: os agentes de IA podem ser alocados para realizar tarefas como excluir arquivos e enviar e-mails, o que pode criar problemas de segurança em organizações. Os sistemas de IA ainda não são considerados totalmente confiáveis para operar sem supervisão em tarefas críticas;
• Dependência de estabilidade: os agentes de IA dependem de sistemas estáveis para que não haja falha de execução, principalmente ao usar APIs, bancos de dados e outras ferramentas que podem oscilar diariamente;
• Consistência: os sistemas de IA agêntica ainda apresentam falta de consistência em projetos a longo prazo, principalmente em objetivos mais complexos. Essa tecnologia atua de forma melhor em projetos curtos e com tarefas bem definidas.

Qual é a diferença entre IA agêntica e IA generativa?

A IA agêntica usa alguns recursos de IA generativa para realizar etapas automaticamente após a definição de um projeto e da solicitação do usuário.

É possível automatizar fluxos de trabalho, além de cumprir tarefas consideradas repetitivas no ambiente corporativo em menos tempo que os humanos. A IA agêntica planeja e executa cada ação sem a intervenção do usuário.

Já a IA generativa é a tecnologia focada na criação de conteúdos a partir de uma base de dados e do aprendizado de máquina. Ferramentas como ChatGPT e Google Gemini são capazes de criar textos, gerar imagens e criar vídeos seguindo os comandos de prompt dos usuários.

Qual é a diferença entre IA agêntica e IA preditiva?

A IA agêntica é um tipo de inteligência artificial focada na execução automática de tarefas após a definição do projeto pelo usuário.

Essa tecnologia divide uma solicitação em subtarefas, avalia as possibilidades, seleciona as melhores ferramentas e analisa se o resultado foi o esperado para aquela demanda.

Já a IA preditiva analisa informações e dados históricos para prever eventos futuros, auxiliando na tomada de decisão dos humanos. É possível usá-la para identificar padrões em diversos setores da sociedade, como meteorologia e e-commerce, por exemplo, antecipando comportamentos.

Qual é a diferença entre IA agêntica e agente de IA?

IA agêntica é toda a arquitetura técnica e conjunto de sistemas que permitem a atuação autônoma da inteligência artificial em seus produtos e no dia a dia.

Já os agentes de IA são as ferramentas usadas nesses sistemas agênticos, como um robô ou um assistente digital, que executam as ações propriamente ditas.

O que é IA agêntica? Veja como funciona a IA focada em tomada de decisões

No Tecnocast de hoje, a gente disseca o lançamento da linha Galaxy S26 e a nova tela de privacidade da Samsung, uma inovação genuína em um mercado de smartphones que anda meio estagnado.

Mas será que uma solução ‘anti-bisbilhoteiro’ é o suficiente para levar as pessoas às lojas e convencer o usuário a pagar mais de 11 mil reais em um aparelho? E entre as promessas da IA Agêntica e a volta do Exynos, o que realmente muda na prática para o consumidor brasileiro?

Dá o play e vem com a gente!

Participantes

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• ⁠⁠Thássius Veloso⁠⁠
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Créditos

• Edição e sonorização: Caroline Rocha
• Arte da capa: ⁠⁠Vitor Pádua

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O fim da espiadinha

Uma nova geração de agentes de IA está surgindo, capaz de fazer muito mais do que responder perguntas ou gerar conteúdo. Esses sistemas podem planejar com antecedência, interagir com aplicativos e serviços e agir em nosso nome. Isso abre caminho para algo muito mais disruptivo: IA que ajuda ativamente a gerenciar o dia a dia. Desde a gestão de compras de supermercado e inventário doméstico até a coordenação de agendas e o planejamento de viagens, os agentes de IA têm o potencial de assumir muitas das tarefas rotineiras que silenciosamente consomem nosso tempo e atenção. Neste artigo, exploro três tarefas cotidianas nas quais os agentes de IA podem auxiliar e explico por que elas são importantes para organizações que buscam se preparar para um futuro orientado por agentes.

Primeiros passos com agentes de IA

Os agentes de IA representam o próximo passo além das ferramentas tradicionais de IA generativa. Ao contrário dos chatbots que respondem a comandos, os agentes podem executar fluxos de trabalho de várias etapas com pouca ou nenhuma intervenção humana. Eles podem monitorar entradas, tomar decisões com base em regras ou objetivos, interagir com ferramentas de terceiros e atualizar sistemas conforme as condições mudam.

1. Compras e gestão do estoque doméstico por IA

Fazer compras semanais no supermercado, controlar o estoque de itens essenciais e gerenciar entregas envolvem rotinas que muitas vezes podem ser automatizadas. Ter assistentes de IA verificando preços constantemente, aproveitando ofertas do supermercado e reabastecendo a despensa pode economizar tempo e dinheiro que seriam melhor investidos em outras atividades. Ferramentas e plataformas

• Plataformas de automação residencial: Apple Home , Samsung SmartThings ou, para uma solução de código aberto com foco na privacidade, considere o Home Assistant.
• Listas de compras inteligentes: Bring!, Lembretes da Apple , Lista de Compras da Alexa.
• Agentes de navegador: Zapier Agents , ChatGPT Atlas , Opera Neon.

Fluxo de trabalho As informações inseridas incluirão suas necessidades e preferências de compras domésticas, como uma lista de compras semanal, restrições alimentares, horários de entrega preferenciais e orçamentos, juntamente com dados de estoque em tempo real de suas plataformas de automação residencial. O uso de listas de compras inteligentes garante que seus agentes estejam sempre atualizados sobre o que está acabando e o que está disponível em abundância. As tarefas envolvem o monitoramento dessas listas e sinais de estoque para identificar itens que precisam ser reabastecidos e, em seguida, interagir com sites de supermercados para comparar preços, aplicar recompensas de fidelidade e concluir o processo de finalização da compra. Com agentes que utilizam computador, como o Atlas ou o Neon, os agentes podem selecionar horários de entrega de acordo com suas regras, gerenciar substituições quando necessário e, em seguida, atualizar automaticamente os sistemas de estoque e as listas de compras. O resultado será um ciclo completo de compras e gestão de estoque doméstico, otimizado para encontrar os melhores preços e atualizar automaticamente listas e registros de estoque para acompanhar a disponibilidade dos produtos.

2. Gerenciando sua agenda pessoal

Os agentes são por vezes descritos como assistentes de IA e, tal como um assistente, podem gerir agendas, coordenar compromissos e manter o controlo das tarefas diárias. A IA agêntica é uma boa opção neste contexto, pois consegue conectar informações de múltiplas aplicações e fontes de mensagens, priorizar, planear e manter tudo atualizado. Ferramentas e plataformas

• Agentes de navegador: ChatGPT Atlas , Agentes Zapier.
• Aplicativos de calendário com tecnologia de IA: Reclaim AI , Toki AI Calendar.

Fluxo de trabalho As informações podem incluir sua disponibilidade, prioridades, compromissos e dados encontrados em e-mails, aplicativos de mensagens, calendários e listas de tarefas. Você também pode especificar regras e metas, como manter o tempo livre para a família nos fins de semana, reservar as noites para estudar ou agendar três sessões de academia por semana. As tarefas desempenhadas pelos agentes envolveriam a análise dos canais de comunicação para extrair datas, prazos e solicitações, a verificação da disponibilidade em calendários, a identificação e resolução de conflitos e a aplicação de regras de priorização, bem como, quando possível, a interação com serviços de terceiros e sistemas de reservas externos para agendar compromissos diretamente. O resultado deve ser um calendário ou agenda priorizada, organizada e sem conflitos, alinhada aos seus objetivos definidos e atualizada automaticamente quando novas necessidades e solicitações chegarem às suas caixas de entrada.

3. Planejamento e organização de viagens

Planejar uma viagem pode envolver navegar por uma infinidade de opções e oportunidades em busca do melhor custo-benefício e do itinerário ideal. Os agentes podem eliminar grande parte do trabalho árduo, pesquisando e comparando opções de forma autônoma, preenchendo formulários e até mesmo fazendo reservas.

Ferramentas e plataformas

Todos esses navegadores com agentes são potencialmente adequados para essa tarefa devido à sua capacidade de abrir várias abas e comparar diferentes sites de operadores e aplicativos de reservas:

• Agentes de navegador: ChatGPT Atlas , Perplexity Comet , Manus.

Fluxo de trabalho

As informações necessárias para que os agentes concluam essas tarefas incluem seus planos de viagem gerais, como quando pretende viajar, para onde deseja ir e seu orçamento. Você também pode fornecer preferências, como avaliações de hotéis, se precisa de voos diretos ou bairros ou atrações específicas que deseja visitar. Para permitir que os agentes façam reservas de forma autônoma, eles também precisarão de acesso a informações financeiras e dados pessoais, como números de passaporte. As tarefas incluem pesquisar voos, hotéis e opções de transporte local, analisar preços, tempos de viagem e conexão, e políticas de cancelamento, e identificar as melhores opções com base nos seus critérios. Os agentes irão preencher formulários para concluir reservas, selecionar assentos e quartos e agendar confirmações, idealmente com medidas de segurança para garantir que consultem você para obter permissão antes de tomar qualquer decisão final e gastar dinheiro. O resultado deve ser um itinerário de viagem completo, incluindo horários de voos e acomodações, além de detalhes das reservas, inserido automaticamente em seu calendário, com lembretes configurados para fornecer atualizações constantes sobre quaisquer fatores que possam afetar seus planos.

Qual o próximo passo?

Esses exemplos devem ajudá-lo a entender o tipo de tarefas para as quais os agentes podem ser úteis na organização e no gerenciamento de nossas vidas cotidianas. Existem centenas mais, e à medida que a IA ativa se torna mais sofisticada, podemos esperar que ferramentas e plataformas dedicadas a tarefas e atividades mais específicas se tornem disponíveis. Por ora, porém, é importante lembrar que os agentes de IA estão em um estágio inicial de desenvolvimento e não há garantia de que acertarão em tudo. Na verdade, é quase certo que não acertarão. Mas as ferramentas e os casos de uso abordados aqui oferecem pistas sobre como essa tecnologia provavelmente se encaixará em nossas vidas no futuro. Lembre-se apenas de ter extrema cautela com o que você compartilha com eles e com o quanto da sua vida você lhes dá controle. Para as empresas, a principal lição não é correr atrás da autonomia total, mas começar agora a desenvolver o conhecimento sobre agentes, estruturas de governança e controles com intervenção humana. As organizações que tratarem os agentes como colegas digitais experimentais hoje estarão em melhor posição para implantá-los de forma responsável em todas as funções essenciais do negócio amanhã.