Atualizado em
Agentes de IA são sistemas capazes de receber um objetivo, escolher etapas, usar ferramentas e executar ações para concluir uma tarefa. A diferença está justamente aí: em vez de apenas responder, eles podem decidir o que fazer em seguida.
SÉRIE · Da instrução à ação
5 de 6
O que são agentes de IA?
Um agente de inteligência artificial é um sistema desenvolvido para realizar tarefas em busca de um objetivo, com algum grau de autonomia para decidir quais passos executar.
Se você pergunta a um chatbot:
Quais documentos preciso levar para uma viagem?
ele pode fornecer uma lista.
Um agente, dependendo das ferramentas e permissões disponíveis, poderia consultar informações atualizadas, verificar seu itinerário, identificar os documentos necessários e organizar os resultados para aquela viagem específica.
O Google Cloud define agentes de IA como sistemas de software que usam inteligência artificial para alcançar objetivos e concluir tarefas em nome dos usuários, recorrendo a capacidades como planejamento, memória e tomada de decisão.
Qual é a diferença entre um chatbot e um agente?
A fronteira nem sempre é visível na interface; ela aparece no que o sistema faz depois do pedido.
Um chatbot tradicional tende a seguir esta lógica:
pergunta → processamento → resposta
Um agente pode trabalhar assim:
objetivo → análise da situação → escolha de uma ação → uso de ferramenta → avaliação do resultado → próxima ação
Esse ciclo pode continuar até que a tarefa seja concluída ou o sistema precise devolver o controle ao usuário.
A OpenAI descreve essa passagem de interações pontuais para tarefas delegadas e de maior duração: agentes podem coordenar chamadas de ferramentas, interagir com ambientes e iterar em direção a uma solução por períodos maiores do que uma conversa isolada.
Por isso, um aplicativo que apenas chama um modelo de linguagem e exibe sua resposta não se torna automaticamente um agente.
O que um agente precisa para funcionar?
Não existe uma única arquitetura, mas alguns componentes aparecem com frequência.
Um objetivo
O agente precisa saber o que está tentando alcançar.
Pode ser:
encontre três horários livres para uma reunião;
revise estes arquivos e identifique inconsistências;
pesquise opções de viagem dentro de determinado orçamento.
Um modelo
Em agentes baseados em IA generativa, um modelo pode interpretar a tarefa, avaliar informações e decidir quais ações parecem adequadas.
Como vimos em O que é um modelo de linguagem e como ele funciona?, o modelo é apenas uma peça do sistema.
Ferramentas
Sem ferramentas, o agente fica restrito ao que produz diretamente; com elas, pode pesquisar, consultar arquivos, acessar sistemas ou executar código.
Estado e contexto
Em tarefas com várias etapas, o sistema precisa acompanhar o que já aconteceu e o que ainda falta.
É aí que contexto, memória de trabalho e estado passam a importar.
O próprio Microsoft Agent Framework diferencia uma chamada simples a um modelo de um agente ao acrescentar elementos como instruções persistentes, ferramentas, sessão, memória e um ciclo de execução.
Como um agente decide o próximo passo?
Considere a tarefa:
Encontre três restaurantes próximos ao hotel e organize as melhores opções para jantar.
Um agente poderia:
- identificar onde fica o hotel;
- procurar restaurantes próximos;
- consultar avaliações e horários;
- comparar as opções;
- apresentar três recomendações.
Essas etapas não precisam ser rigidamente determinadas antes da execução.
O sistema pode observar o resultado e decidir o passo seguinte.
Se um restaurante estiver fechado, procura outro. Se não encontrar a localização do hotel, pede esclarecimento. Se determinada ferramenta falhar, pode tentar uma alternativa.
É essa possibilidade de agir, observar e ajustar o caminho que caracteriza boa parte dos sistemas agentivos.
Onde entra o harness?
No texto sobre harness em IA, vimos a infraestrutura que pode fornecer ferramentas, contexto, estado, regras e mecanismos de execução ao redor do modelo.
Uma maneira simples de separar os conceitos é:
harness = infraestrutura de execução
agente = sistema orientado a um objetivo que utiliza essa infraestrutura para decidir e agir
Todo agente precisa funcionar sozinho?
Não.
Autonomia não significa ausência de controle humano.
Um agente pode ter liberdade para pesquisar informações, mas precisar de autorização antes de enviar um e-mail, fazer uma compra ou alterar um arquivo.
Quanto maior a consequência de uma ação, maior a necessidade de limites, registros e confirmações.
Portanto, “agente autônomo” não deveria ser entendido como “software autorizado a fazer qualquer coisa”.
Em sistemas bem controlados, a autonomia deve operar dentro de permissões e limites definidos.
Agentes podem trabalhar juntos?
Sim.
Uma tarefa complexa pode ser dividida entre agentes especializados: um pesquisa, outro analisa dados e um terceiro revisa o resultado.
Isso também aumenta a complexidade, a troca de contexto e os pontos em que algo pode dar errado.
Por isso, usar vários agentes não é necessariamente a escolha mais acertada.
Quando agir em seu nome exige uma identidade
Um agente pode receber um objetivo, escolher etapas, utilizar ferramentas e executar ações.
Isso muda a natureza da relação com a inteligência artificial.
Quando um chatbot apenas responde, a preocupação principal costuma ser a qualidade da resposta. Quando um agente pode consultar uma agenda, enviar uma mensagem, alterar um arquivo ou contratar um serviço, aparecem outras perguntas.
- Quem autorizou aquela ação?
- Até onde vai essa autorização?
E, se algo acontecer depois, como saber se foi a pessoa ou o agente que realmente executou a operação?
Quanto mais capacidade damos a esses sistemas, mais importante se torna distinguir quem pediu, quem decidiu e quem fez.
É daí que surge o último conceito desta trilha: a identidade de agentes de IA.
No próximo texto, veremos por que identificar tecnicamente um agente se torna necessário quando uma máquina começa a agir em nome de alguém.
DA INSTRUÇÃO À AÇÃO
Próximo: O que é identidade de agentes de IA e por que ela importa?
5 de 6 – Agentes de IA
Anterior: O que são modelos de mundo na IA e como eles funcionam?