O que é um agente de IA e porque ele é diferente de um chatbot

Nos últimos anos, grande parte do público passou a associar inteligência artificial à experiência de fazer uma pergunta em uma caixa de texto e receber uma resposta produzida por sistemas como ChatGPT, Gemini ou Claude. Esse modelo de interação popularizou a IA generativa, mas agora outro conceito começa a ocupar cada vez mais espaço: os agentes de IA.

À primeira vista, um agente pode parecer apenas um chatbot mais avançado. A diferença, porém, não está necessariamente no modelo de inteligência artificial utilizado, mas na forma como o sistema funciona. O chatbot foi desenvolvido principalmente para conversar e responder. Um agente é construído para receber um objetivo, decidir quais ações precisa realizar e executá-las com algum grau de autonomia.

Essa mudança altera o papel da IA. Em vez de apenas dizer ao usuário o que fazer, o sistema pode participar da própria execução da tarefa.

O que é um agente de IA?

O conceito de agente é anterior aos atuais modelos de linguagem. Na inteligência artificial clássica, um agente é entendido como um sistema capaz de perceber informações de um ambiente e agir sobre ele.

Em um robô, isso significa que ele utiliza seus sensores para detectar obstáculos e motores para se movimentar. Em um software, ele manipula arquivos, páginas da internet, bancos de dados, sistemas empresariais ou serviços conectados por APIs.

Assim, os agentes atuais baseados em grandes modelos de linguagem aplicam esse princípio de maneira muito mais flexível. O modelo interpreta um objetivo, analisa a situação, decide qual ação executar, verifica o resultado e então decide novamente.

Portanto, um agente de IA é um sistema orientado a objetivos que possui algum grau de autonomia para escolher e executar ações, utilizar ferramentas e adaptar seus próximos passos conforme os resultados obtidos.

Tendo uma empresa fictícia “Torres de Ferro” como exemplo, ela pode pedir a um sistema para “identificar quais produtos correm risco de faltar nas próximas semanas”. Em vez de simplesmente responder com base em uma única informação, um agente pode consultar estoque, analisar o histórico de vendas, verificar pedidos pendentes, estimar a demanda e identificar quais produtos precisam de reposição. Dependendo de suas ferramentas, ele pode ainda consultar fornecedores e comparar preços e prazos.

O que é um chatbot?

Como o próprio nome sugere, o chatbot é um sistema de conversação. O usuário envia uma pergunta ou instrução, o sistema interpreta a mensagem e produz uma resposta.

Porém, os chatbots modernos são muito mais sofisticados do que os antigos sistemas baseados em respostas prontas. Eles podem resumir documentos, escrever textos, gerar código, interpretar imagens e responder perguntas complexas. Ainda assim, em seu funcionamento mais básico, a tarefa normalmente termina quando a resposta é entregue.

Dessa forma, em nossa empresa “Torres de Ferro”, ao pedir “identifique quais produtos correm risco de faltar nas próximas semanas”, um chatbot irá responder com base nos dados que foram entregues a ele, ou às fontes fornecidas, com o objetivo terminando na resposta dada.

Um agente pode ter aparência de chatbot

O agente pode utilizar a mesma janela de conversa de um chatbot, mas seu funcionamento é diferente, no qual o sistema pode estar pesquisando na internet, analisando arquivos, consultando calendários ou executando outras ferramentas.

No entanto, isso ainda não define o agente. No caso da “Torres de Ferro”, ela pode utilizar um agente que verifica diariamente vendas e estoque, identifica possíveis problemas de abastecimento e gera um alerta apenas quando encontra alguma anormalidade. Não houve conversa, mas ainda existe um sistema que observa informações, toma decisões e executa ações.

Ou seja, a diferença não está necessariamente na forma de interação. Um agente pode conversar com o usuário da mesma maneira que um chatbot, mas possui maior autonomia para decidir e executar etapas em direção a um objetivo. Da mesma forma, ele também pode funcionar sem qualquer conversa, sendo acionado por um horário, evento ou outro sistema.

As ferramentas são fundamentais

Para o modelo de linguagem agir sobre sistemas, ele precisa de ferramentas. As ferramentas podem ser uma calculadora, um navegador, um banco de dados, um sistema de e-mail, um calendário, um software empresarial ou qualquer serviço acessível por uma interface compatível.

Elas permitem, por exemplo, o comando de um funcionário da “Torres de Ferro” para avisar o fornecedor que o pedido chegou incompleto. O chatbot irá escrever a mensagem. Já um agente autorizado poderia localizar o pedido, descobrir quem é o fornecedor, preparar o texto, solicitar aprovação e enviar o e-mail.

Um chatbot também pode possuir ferramentas, como uma API que consulta a previsão do tempo sempre que recebe uma pergunta sobre clima. O modo de funcionamento continua o mesmo: o usuário pergunta e ele responde utilizando essa ferramenta. No comportamento do agente, o próprio sistema decide qual ferramenta utilizar, em que momento e o que fazer com o resultado.

Workflow e agente não são a mesma coisa

Um workflow (ou fluxo de trabalho, em português) é uma sequência previamente definida de etapas. Por exemplo: receber um documento, resumir seu conteúdo, traduzir o resumo e enviar o resultado por e-mail. A inteligência artificial pode participar de todas essas etapas, mas a ordem foi estabelecida previamente.

No agente, o sistema recebe um objetivo mais aberto. Se a instrução for “produza um relatório sobre este mercado”, ele pode decidir que precisa pesquisar concorrentes, consultar preços, buscar dados de crescimento e comparar diferentes fontes. Caso encontre informações conflitantes, pode realizar novas pesquisas antes de concluir.

Então, a principal diferença está em quem determina o caminho. Em um workflow tradicional, as etapas são previamente estabelecidas. Em um agente, o modelo possui autonomia para decidir parte dos próximos passos durante a execução, adaptando o processo conforme os resultados encontrados.

Isso não significa que agentes sejam sempre melhores. Processos previsíveis costumam funcionar melhor com workflows tradicionais, que são mais fáceis de controlar e testar. Agentes fazem mais sentido quando a tarefa possui muitas possíveis ramificações e não é simples definir antecipadamente todos os passos.

Autonomia não significa agir sem limites

Um agente também não precisa ter liberdade total. Ele pode pesquisar informações de maneira autônoma, mas pedir autorização antes de enviar um e-mail. Pode analisar compras, mas não possuir permissão para efetuar pagamentos. Pode preparar alterações em um sistema, mas exigir aprovação humana antes de aplicá-las.

Imagine que, na “Torres de Ferro”, o gerente esteja analisando a concorrência e dê o comando “Analise os valores de nossas concorrentes e faça um levantamento de preços para novos fornecedores”. Durante o funcionamento do agente, ele não consegue identificar o valor cobrado pelo fornecedor, então cria um e-mail e envia: “Fornecedor X, queremos saber o quanto você cobra da empresa concorrente e que faça um preço mais barato que o Fornecedor Y”. Isso poderia causar uma má impressão, mostrando por que é necessário impor limites à autonomia do agente, também vista como um espectro.

Quanto maior o impacto de uma ação, mais importante costuma ser a existência de limites, permissões e pontos de confirmação humana. Essa preocupação é especialmente relevante porque existe uma diferença importante entre uma IA que responde errado e uma IA que age errado. Por isso, segurança em agentes envolve não apenas controlar o que o modelo diz, mas também controlar aquilo que ele pode fazer.

Quais agentes existem e como usá-los?

Agora que você sabe como um agente de IA funciona, quais existem e como podemos utilizá-los?

1 – ChatGPT Work

O ChatGPT Work é um agente voltado a trabalhos mais longos, com várias etapas e entregáveis finalizados. Ele pode pesquisar, analisar informações e trabalhar na criação de documentos, planilhas, apresentações, relatórios e outros resultados.

O uso é parecido com uma conversa normal. Na versão web ou no aplicativo, quando disponível para a conta, você seleciona Work em vez de Chat e descreve o resultado que deseja. Também pode fornecer arquivos, critérios e restrições.

Imagem 01 – ChatGPT Work

i

2 – Claude Code

Esse agente desenvolvido pela Anthropic é voltado ao desenvolvimento de software. Ele pode ser utilizado pelo terminal, em IDEs, no aplicativo desktop e pela web. No terminal, por exemplo, após instalá-lo, você pode abrir a pasta de um projeto e entregar uma tarefa diretamente ao agente. A partir daí, em vez de apenas perguntar como modificar determinado código, pode entregar a própria tarefa para o agente.

Imagem 02 – Claude Code

i

3 – Devin

O Devin, da Cognition, leva o conceito para engenharia de software. Ele possui dois modos, o Ask e Agent.

No modo Ask, você conversa com o Devin sobre o código e pode planejar uma mudança sem que ele altere o projeto. Depois, no modo Agent, ele pode escrever código, executar comandos, navegar na internet, testar, depurar e completar tarefas de várias etapas.

Para utilizá-lo, você cria uma conta, conecta ou configura o repositório em que ele deverá trabalhar e inicia uma sessão. O Devin também pode ser utilizado diretamente pelo terminal.

Imagem 03 – Devin AI

i

4 – Microsoft Copilot Studio

O Microsoft Copilot Studio pertence a outra categoria. Ele não é apenas um agente específico: é uma plataforma para construir agentes.

Uma empresa pode entrar no Copilot Studio e descrever em linguagem natural o que deseja que o agente faça. A plataforma permite adicionar conhecimento, ferramentas, ações, outros agentes e fluxos de trabalho. Depois, o agente pode ser testado e publicado.

Copilot Studio