O Aplicativo Fatal da IA: Como os Agentes de IA Podem Mudar Tudo

Encontrando o Aplicativo Blockbuster da IA

Since the public splash around the release of ChatGPT, AI technology has made headlines and captivated the attention of the general public, IT specialists, and investors.

Since the public splash around the release of ChatGPT, AI technology has made headlines and captivated the attention of the general public, IT specialists, and investors.

Isso tem sido especialmente verdadeiro à medida que a capacidade da IA generativa tem crescido exponencialmente. Além disso, uma nova onda de competição acelerou o progresso no campo, com IA chinesa como a DeepSeek desafiando a estrutura de custos e preços das IAs produzidas nos EUA.

Ainda assim, a indústria de IA está um tanto em terreno instável, já que as centenas de bilhões em infraestrutura de IA ainda não geraram os níveis de receita necessários para justificar o investimento.

Revoluções tecnológicas anteriores foram construídas sobre aplicações lucrativas da tecnologia na economia “real”, como trabalho de escritório (Windows e Office), entretenimento (videogames e streaming), anúncios (Google), comunicações (smartphones) ou comércio (pagamento online e e‑commerce).

Até agora, a IA ainda não revolucionou a forma como a maioria das pessoas trabalha ou vive seu dia a dia. Mas isso provavelmente está prestes a mudar com o surgimento de IA especializada com uma gama explosiva de desempenhos e habilidades: agentes de IA.

O Que São Agentes de IA?

A ideia central dos agentes de IA é criar IAs que possam operar de forma independente em um determinado ambiente. Isso lhes confere papéis práticos muito diferentes dos das IAs generativas, como LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Porte) ou geradores de imagens, que geralmente reagem a prompts criados por humanos.

Nesse contexto, “ambiente” pode significar tanto situações específicas no mundo real, como um carro na estrada e IA para função de condução autônoma, quanto um local totalmente virtual, como um software específico ou interface digital.

Como o agente de IA atua de forma autônoma em seu papel designado, ele não requer a intervenção constante de humanos via prompts. Assim, pode também agir por conta própria, sem necessidade de confirmação ou supervisão.

Na prática, a maioria dos agentes de IA também terá condições e regras incorporadas nas quais solicitará feedback de um supervisor humano.

De acordo com o Google, as principais características dos agentes de IA são:

• Raciocínio: eles podem analisar dados, identificar padrões e tomar decisões informadas com base em evidências e contexto.
• Ação: a capacidade de executar ações ou realizar tarefas, podendo incluir ações físicas ou digitais.
• Observação: coleta de informações sobre o ambiente ou situação para entender seu contexto e tomar decisões informadas.
• Planejamento: desenvolvimento de um plano para alcançar metas, identificando as etapas necessárias, ações potenciais e o melhor caminho a seguir.
• Colaboração: trabalhar efetivamente com outros, sejam humanos ou outros agentes de IA.
• Autoaperfeiçoamento: agentes de IA podem aprender com a experiência, ajustar seu comportamento com base em feedback e aprimorar continuamente seu desempenho e capacidades ao longo do tempo.

Fonte: DevRevAI

É Realmente Novo?

Esse conjunto de recursos coloca os agentes de IA um passo acima das iterações anteriores de ferramentas de IA, como assistentes e bots de IA, com habilidades mais proativas, autonomia e capacidade de lidar com tarefas mais complexas.

Fonte: Google

Agentes de IA com “corpos” físicos podem interagir diretamente com o mundo real, enquanto agentes de IA digitais provavelmente serão especializados em determinados ambientes de trabalho virtuais.

Em ambos os casos, conceder à IA agência e ações possíveis suficientes para ser útil, mas não excessivas a ponto de evitar danos inesperados por erros, é crucial.

No geral, é provável que o crescimento paralelo na qualidade das decisões de IA e a familiaridade crescente com elas permitam que pessoas e autoridades concedam mais latitude à tomada de decisão da IA. Isso, porém, abre questões legais e éticas interessantes sobre a responsabilidade das ações da IA (veja abaixo uma discussão sobre o tema).

O Potencial dos Agentes de IA

A capacidade dos agentes de IA de trabalhar de forma independente é o que pode torná-los aplicativos fatais de IA. A vida moderna está cheia de tarefas repetitivas não tão complexas que, ao mesmo tempo, são complexas demais para serem delegadas a uma forma mais simples de automação.

Isso é, por exemplo, por que a Tesla precisou recuar na automação e robotização de sua linha de montagem em 2018 (TSLA ). Os robôs poderiam fazer um ótimo trabalho, mas até a menor perturbação ou mudança inesperada nos requisitos faria toda a linha de montagem parar.

“Tínhamos essa rede louca e complexa de correias transportadoras … E não estava funcionando, então nos livramos de tudo isso. Sim, a automação excessiva na Tesla foi um erro. Para ser preciso, meu erro. Os humanos são subestimados.”
Elon Musk

No entanto, as IAs modernas não são apenas um conjunto muito elaborado de regras rígidas tentando antecipar tudo com antecedência. Em vez disso, elas são capazes, até certo ponto, de se adaptar e evoluir para novas condições se receberem dados relevantes suficientes durante seu treinamento.

Portanto, isso pode tornar a IA especialmente relevante para tarefas altamente repetitivas, desde orientar um cliente através de um algoritmo de solução de problemas até conduzir caminhões em uma rodovia.

Ao contrário dos humanos, essa IA poderia trabalhar 24/7 e não requerer salário, seguro de saúde, etc.

Existem muitas maneiras de classificar o nível que alcançamos nas habilidades de IA. No geral, elas tendem a comparar a capacidade da IA com a população humana geral, com os agentes de IA mais recentes chegando talvez em breve às habilidades de 50‑90 % da população em tarefas específicas e de domínio restrito, geralmente consideradas como um ponto médio no progresso da IA, e apenas o início para a AGI.

Fonte: Cobus Greyling

Como os Agentes de IA Funcionam?

• Sensores: para agentes de IA físicos, isso pode incluir câmeras, microfones, LIDAR, antenas de rádio, etc. Para agentes de IA digitais, pode ser uma função de busca, uma ferramenta para ler arquivos, extrair dados de um software ou banco de dados específico, etc.
• Atuadores: é como a IA pode executar seu trabalho. Quando física, pode ser rodas ou braços robóticos. Quando digital, pode ser a capacidade de criar ou modificar arquivos, redigir relatórios, realizar análises de dados, etc.
• Cérebros: compostos por ferramentas de IA cada vez mais complexas construídas a partir de redes neurais, são os centros de decisão dos agentes de IA.
• Banco de Dados: é o centro de conhecimento com fatos, dados de treinamento e correções humanas que permitem ao “cérebro” tomar a decisão correta.

Fonte: Thomas Latterner

A combinação desses componentes permite que os agentes de IA tenham memória e uma persona construídas sobre as bases de um LLM especializado.

A memória é uma parte muito importante da IA aqui e uma melhoria radical em relação aos bots anteriores. Isso ocorre porque a falta de memória é a origem da maioria das reclamações sobre chatbots e sistemas semelhantes: é por isso que a maioria dos bots fica presa em loops de raciocínio, falha em lembrar informações previamente fornecidas, etc.

Tipos de Agentes de IA

Além da divisão física vs digital, há outras maneiras de categorizar os agentes de IA:

• Uma forma é considerar se os agentes interagem com humanos ou trabalham em segundo plano.
• Outra forma é considerar o uso de um único agente para uma tarefa específica ou múltiplos agentes conversando entre si para executar um trabalho mais elaborado, com cada agente tendo seu próprio modelo e compartilhando ou não dados com os demais.
  • Ao usar múltiplos agentes, pode‑se estabelecer uma hierarquia, com um ou vários agentes responsáveis por coordenar e “dar ordens” aos agentes de nível inferior.
• Outra possibilidade de categorização de agentes de IA é considerar os objetivos finais e a complexidade.
  • Agentes de IA baseados em metas focarão em um resultado final e adaptarão seu comportamento ou ações até que a meta seja alcançada. Por exemplo, uma IA de armazém dará instruções para mover um pacote até que ele chegue ao destino.
  • Agentes baseados em utilidade também focam na meta, mas também na melhor forma de alcançá‑la. Assim, por exemplo, um carro autônomo irá do ponto A ao ponto B, mas também levará em conta a segurança, eficiência de combustível, tempo de viagem, tipo de vias, etc.

Fonte: Ampcome

Por Que Usar Agentes de IA Em vez de IAs Generalistas?

Existem muitas razões pelas quais a indústria de IA está se voltando para agentes de IA em vez de modelos universais.

A primeira é uma questão de complexidade técnica e viabilidade. Uma inteligência geral completa semelhante à humana (AGI) ainda está fora de alcance, até onde sabemos.

Entretanto, parece muito mais realista criar, por exemplo, um agente de IA dedicado capaz de dirigir um carro como um humano, sem possuir as demais capacidades humanas de raciocínio em outras áreas.

Outra questão é a eficiência. Um modelo usado para dirigir um carro não precisa ser extremamente bom em conversar, caminhar, fazer buscas na web, calcular, etc. Portanto, muitos agentes de IA individuais para cada tarefa fazem muito mais sentido do que tentar implantar um sistema de IA/robô de uso geral, como frequentemente exibido na ficção científica.

Por fim, os custos são uma questão séria para todos os projetos de IA. Isso vale tanto para os custos de treinamento e os milhares ou até milhões de GPUs que ele requer, quanto para os custos de operação da IA em hardware de computação e energia consumida. Assim, agentes de IA mais especializados e simples, que também desempenham melhor seu trabalho, são preferíveis.

De Agentes de IA Especializados a Generalistas?

Para tarefas estreitas e repetitivas, agentes de IA muito específicos são provavelmente os melhores. Contudo, para compreender plenamente os benefícios da revolução da IA, sistemas um pouco mais competentes serão necessários. Por exemplo, uma IA não só pode gerar automaticamente uma lista de equipamentos que precisam de manutenção, mas também agendar técnicos para realizar essa manutenção e gerenciar suas folhas de ponto, salários, etc.

Em algumas aplicações, isso pode ser um passo necessário para realmente ajudar os trabalhadores humanos, pois as tarefas e análises não podem ser totalmente separadas.

Por exemplo, uma IA que realiza um diagnóstico precisará ser capaz de analisar imagens médicas, compreender um texto ou voz que descreva os sintomas, integrar resultados de exames médicos e histórico do paciente, encontrar a literatura científica relevante e o protocolo médico, etc.

Fonte: Nature

Essas IAs generalistas, porém específicas de aplicação, provavelmente serão construídas por meio de construções multi‑agente, com cada sub‑elemento se destacando em uma tarefa, enquanto uma IA supervisora integrará a saída dos agentes individuais em um todo coeso.

Casos de uso específicos de aplicação não são a única possibilidade. Por exemplo, IAs multi‑agente que utilizam agentes de campos muito diferentes podem ser úteis para fazer novas descobertas científicas, ao reunir diferentes conjuntos de dados.

Aplicações de Agentes de IA

Embora seja provável que muitas aplicações ainda não sejam compreendidas, assim como ninguém poderia visualizar a Internet moderna em 1995, algumas atividades já estão prontas para aplicações de agentes de IA:

• Serviços ao cliente: De chats online a receber pedidos em restaurantes, o processo relativamente simples da maioria das solicitações dos clientes facilita a automação. Até agora, os chatbots foram insuficientes, mas agentes de IA mais inteligentes provavelmente substituirão muitos desses empregos, com alguns humanos ao fundo para lidar com as solicitações mais complicadas.
• Pesquisa científica: Isso incluirá analisar conjuntos de dados muito complexos e extensos e navegar por milhares de publicações científicas, inclusive em idiomas não‑ingleses. Também abrangerá IAs especializadas em tarefas muito técnicas, como prever o dobramento de proteínas, composição atômica de materiais, etc.
• Sites e Marketing: Grande parte do marketing online e dos anúncios de hoje já são parcialmente gerenciados com modelos e otimização automatizada. À medida que experiências cada vez mais personalizadas são apreciadas pelos clientes, agentes de IA flexíveis provavelmente em breve desempenharão tão bem quanto muitos humanos nessa área.
• Tradução e Direito: Muitas tarefas humanas dependem de ter um conjunto único de conhecimento sobre um tópico muito específico, com muito a saber, mais do que o tópico ser especialmente difícil de analisar. A capacidade da IA de vasculhar enormes quantidades de dados pode ajudar.
  • No entanto, os riscos de “alucinações” são muito altos, especialmente porque o cliente provavelmente não conseguirá detectar um erro, portanto somente um agente ultra‑confiável poderá executar essas tarefas.
  • Tradução em tempo real e voz‑para‑voz, especialmente para situações não críticas como turismo, provavelmente se tornarão uma expectativa padrão para nossos smartphones.
• Artes: Provavelmente uma das funções mais controversas da IA é a ideia de deixar milhares de músicos, pintores, designers gráficos, etc., sem trabalho, o que não agrada a muitas pessoas. No entanto, isso também poderia capacitar equipes muito menores, ou até indivíduos únicos, a competir com empresas muito maiores na produção de filmes, videogames, livros, etc.
• Saúde: Já agora, Elon Musk está recomendando a seus seguidores que usem a IA da X, Grok, para segunda opinião médica. A longo prazo, é provável que IAs médicas dedicadas auxiliem médicos na análise de dados médicos e na sugestão de tratamentos.
  • À medida que a cirurgia robótica se torna mais comum, também poderíamos imaginar um futuro onde cirurgiões de IA possam realizar alguns atos cirúrgicos sem assistência humana.
• Segurança: Isso se estende da segurança local à polícia e até ao exército. IAs podem ser excelentes no papel de detecção de ameaças e até identificação de alvos. No entanto, por enquanto, é praticamente tabu conceder-lhes muita autonomia neste setor, especialmente para decisões letais.
• Logística e transporte: Já em uso crescente em armazéns, robôs e drones estão cada vez mais propensos a assumir os trabalhos de entrega e logística de pacotes e da cadeia de suprimentos como um todo, à medida que se tornam mais inteligentes e capazes de lidar com obstáculos do mundo real.
  • E, claro, carros e caminhões autônomos podem ser uma revolução ainda maior, mudando completamente como lidamos com mobilidade e potencialmente até tornando a propriedade de carro pessoal uma curiosidade.
• Finanças: “Algos” já são uma grande parte dos mercados financeiros atuais, portanto devemos esperar que IAs mais inteligentes se envolvam ainda mais. Agentes de IA personalizados também podem se tornar prevalentes na avaliação de casos de seguros, solicitações de empréstimo, etc.
• Manufatura: As tendências de impressão 3D, máquinas CNC e outras novas ferramentas para produção flexível tornaram as fábricas modernas muito mais polivalentes que a antiga linha de montagem. Agentes de IA incorporados em robôs industriais e humanoides podem impulsionar ainda mais essa tendência.

Legalidade, Regulação & Ética

Responsabilidades

Em qualquer discussão sobre IAs, a questão do manejo responsável da tecnologia é intensamente debatida.

Por um lado, regulamentação excessiva dificultaria o progresso e provavelmente entregaria as IAs mais avançadas a jurisdições mais flexíveis. No contexto de uma corrida tecnológica de IA entre EUA e China, fica claro que esse não é um resultado desejável para nenhum dos lados.

Por outro lado, ninguém quer IA fora de controle sem qualquer responsabilidade.

Portanto, será necessário determinar um quadro legal claro. Por exemplo, se um carro autônomo colidir, o provedor do agente de IA é responsável? E quanto mais autonomia for concedida aos agentes de IA, mais suas decisões podem impactar pessoas reais e se tornar caras.

Isso também cobre a questão do uso indevido da IA, como, por exemplo, roubo de identidade, fraude, etc.

Em muitos casos, nem está claro qual agência ou autoridade deve regular a IA. Deve ser um órgão especializado dedicado? Ou a IA em finanças deve ser regulada pela SEC, drones aéreos pela FAA, etc.?

Estas são questões mais legislativas e regulatórias, mas como frequentemente atrasam anos em relação ao progresso tecnológico, é provável que seja urgente que algumas das questões mais prementes sobre o quadro regulatório dos agentes de IA sejam respondidas em breve.

Empregos & Desigualdade

Um efeito frequentemente temido do desenvolvimento da IA é o crescimento do desemprego em massa, à medida que a IA substitui mais e mais empregos muito mais rapidamente do que as pessoas podem se recolocar ou que novos empregos sejam criados.

Em teoria, isso deveria ser um passo rumo a uma civilização utópica, pós‑escassez. Na prática, isso pode empurrar milhões de pessoas à pobreza antes de chegarmos a esse ponto. E, ao contrário de ondas anteriores de automação, a IA pode substituir trabalhadores do conhecimento altamente qualificados.

Fonte: Intellipoint

O perigo de monopólios ou aprofundamento da desigualdade de riqueza também é sério, pois historicamente tem se mostrado perigoso e desestabilizador para a sociedade em geral.

Ética

O que pode e o que não pode ser delegado à IA. Esta é uma questão cada vez mais premente para quaisquer tarefas que vão além de mover paletes em um armazém ou responder e‑mails automaticamente.

A questão é ainda mais premente quando há a tentação de usar IA para sistemas de alvo em drones militares. Inclusive na Ucrânia, com um “Corrida por Drones com IA nos Campos de Batalha Ucranianos”.

A Reuters informou que a corrida por drones habilitados por IA está “levando a guerra a território desconhecido enquanto os combatentes correm para obter vantagem tecnológica no combate.” Na Ucrânia, o desenvolvimento de drones de IA foca em três áreas‑chave: identificação de alvos, mapeamento de terreno para navegação e a criação de “enxames” interconectados de drones.

Uma empresa, a Swarmer, está desenvolvendo software para interconectar drones, permitindo que decisões sejam executadas instantaneamente em todo o enxame com mínima intervenção humana.

Realmente queremos dar às IAs essa capacidade? Mas realmente queremos que apenas “o inimigo” a possua?

Essas questões provavelmente precisam ser discutidas e decididas internacionalmente. Elas também são um tema do qual a indústria de IA não deve fugir.

Agentes de IA Já em Serviço

Agentes OpenAI

Como líder de longa data em IA, não é surpreendente ver a OpenAI possuindo vários agentes sólidos baseados em GPT. A empresa está fornecendo desenvolvedores com ferramentas dedicadas para desenvolver agentes de IA, incluindo o SDK Open AI multi‑agente (Kit de Desenvolvimento Padrão).

O modelo da OpenAI parece estar focado principalmente em criar versões melhores do GPT e de outros LLMs e então utilizá‑los como base para desenvolvimento de agentes separados, contando com sua posição de liderança para gerar demanda por agentes que utilizem o GPT.

Google

Google (GOOGL ) tem presença em IA há muito tempo através de seu modelo DeepMind. Mas foi com Gemini 2.0 que abraçou a “era agente”.

O Google também está plenamente ciente da ameaça potencial das IAs LLM à busca clássica, ainda hoje a fonte de 90 % das receitas da empresa.

Então usou o Gemini 2.0 para criar Visões Gerais de IA, um resultado de busca adicional para abordar tópicos mais complexos e perguntas de múltiplas etapas, incluindo matemática e codificação.

Também criou Jules, um agente de IA assistente de codificação, e Genie 2, um modelo de IA para criar mundos 3D jogáveis.

O Google também busca permanecer na vanguarda por meio de pesquisa de hardware, notadamente seus TPUs Trillium (Unidades de Processamento Tensor).

Manus

Butterfly Effect, uma startup chinesa, lançou o Manus em março de 2025, alegando ser o primeiro agente de IA geral capaz de agir autonomamente.

Enquanto alguns viram nele um “segundo momento DeepSeek” para agentes de IA, onde a China está assumindo a liderança, a situação é menos clara do que com a abordagem de DeepSeek, notavelmente mais eficiente em computação (e financeiramente).

Manus parece um pouco mais lento, mais propenso a travar, mas também fornecendo respostas mais detalhadas que o ChatGPT. No entanto, parece que agentes de IA gerais podem ser possíveis mais cedo do que o esperado, embora possam não ser ideais para todas as situações.

Alibaba

Um líder de e‑commerce sob pressão de plataformas concorrentes como Temu, ou até TikTok, a Alibaba está reconquistando sua posição como líder tecnológico com avanços em IA.

Notavelmente, ela disponibilizou como código aberto seu modelo QwQ‑32B no início de março de 2025, alegando que, com um quinto dos parâmetros do DeepSeek‑R1, foi projetado para eficiência.

Além disso, em março de 2025, a Alibaba lançou uma nova versão do Quark, um assistente/agente de IA alimentado pela IA Qwen da empresa, combinando pensamento profundo e IA generativa. Antes dessa reformulação de IA, o Quark já tinha 200 milhões de usuários quando era um motor de busca.

Empresa de Agentes de IA

Alibaba

Mais conhecida no Ocidente por sua plataforma de e‑commerce e como fornecedora de materiais, peças e bens de consumo baratos, a Alibaba também é uma enorme empresa de tecnologia na China, líder em IA e computação em nuvem.

Notavelmente, a Alibaba controla 36 % do mercado de nuvem na China, muito à frente de todos os seus concorrentes.

Fonte: Jeff Townson

Talvez mais importante, já está oferecendo seis novos modelos de IA DeepSeek, a IA de código aberto que abalou o mundo ao superar repentinamente a maioria dos modelos de IA americanos por uma fração ínfima dos custos tanto no desenvolvimento quanto por uso.

A Alibaba também possui seu próprio modelo de IA, Qwen, e afirma que o Qwen 2.5 é ainda melhor que o DeepSeek V3.

“Qwen 2.5‑Max supera … quase em todos os aspectos GPT‑4o, DeepSeek‑V3 e Llama‑3.1‑405B,”

No geral, além de seu crescimento em nuvem e IA, a Alibaba continua sendo um gigante do e‑commerce na China, com Taobao e Tmall apenas ligeiramente abaixo de sua participação de 29 % nas vendas online globais em 2019.

Fonte: Forbes

O recente progresso em IA mudou a percepção sobre a Alibaba. De uma posição de e‑commerce legado sob pressão e vendas de nuvem dominantes (mas também sob pressão de concorrentes), ela voltou a liderar a inovação tecnológica da China.

Quark agora é a arma extra que a Alibaba está implantando para dominar o mercado chinês de assistentes de IA, tendo construído o terreno ao lanç‑lo primeiro como motor de busca de IA e reunir 200 milhões de usuários.

Portanto, apesar de considerar seu preço de ação relativamente baixo, desencadeado por anos de repressão tecnológica na China e preocupações sobre investir no país, a Alibaba pode ser uma oportunidade para investidores dispostos a apostar que a China liderará a corrida da IA.

(Você também pode ler nosso relatório dedicado focado na Alibaba para mais detalhes).

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