O que são agentes de IA? A tendência que explodirá em 2025

agents ia

Como você já deve ter notado, a inteligência artificial teve um crescimento meteórico nos últimos anos. Cada vez mais pessoas estão aproveitando a democratização da IA e usando assistentes virtuais inteligentes diariamente, para facilitar as tarefas mais complexas e economizar tempo em tarefas repetitivas. Em 2025, uma tendência em particular se destacará: os agentes de IA. Esses agentes inteligentes, capazes de aprender, agir de forma autônoma e interagir com seu ambiente, poderão revolucionar nossa vida diária e a maneira como trabalhamos nos próximos anos.

Vamos dar uma olhada mais de perto no que são os agentes de IA, como eles funcionam e quais são seus benefícios.

Explicação do que é um agente de IA

agentes de função ia

Um agente de inteligência artificial é um programa de computador alimentado por IA capaz de atender a objetivos definidos por humanos. Para isso, ele pode coletar dados, usá-los e interagir com seu ambiente. Ele determina as ações que lhe permitirão atingir o objetivo declarado da maneira mais eficiente. Ele pode operar de forma autônoma ou semiautônoma e se comunicar em linguagem natural. Essas características fazem dos agentes de IA um elemento essencial para acelerar a automação de tarefas repetitivas nas empresas.

Exemplos de agentes de IA

Você nunca teve que lidar com um agente inteligente antes? Atualmente, eles podem ser encontrados em uma grande variedade de campos. Aqui estão alguns exemplos:

DeepSeek R1

Esse é um modelo de agente de IA de última geração, desenvolvido pela China, que compete diretamente com o software ChatGPT. Esse agente de conversação oferece excelente desempenho a um preço mais acessível. Ele pode ajudar você a traduzir textos, pesquisar informações ou escrever conteúdo.

Operador da OpenAI

Esse é um novo agente de IA autônomo desenvolvido pela OpenAI. Ele é capaz de responder aos objetivos solicitados de forma totalmente autônoma, o que significa que é capaz de navegar na Internet por conta própria e até mesmo assumir o controle do mouse e do teclado. Ele pode, por exemplo, ajudar você a reservar um hotel ou fazer compras de forma totalmente autônoma, sem supervisão humana.

Agentes de IA de criptografia

Os agentes de IA podem ser usados em diversas áreas, incluindo finanças descentralizadas (DeFi). Eles analisam as tendências das criptomoedas para maximizar os lucros, fornecem gerenciamento de portfólio de investimentos e ajudam a otimizar suas negociações em tempo real. Talvez você já tenha ouvido falar do Algotrader AI ou do AAVE AI?

Quais são as vantagens de usar agentes de IA?

benefícios do agente de ia

Ao usar agentes de IA como parte da sua empresa, você pode se beneficiar de várias vantagens importantes, incluindo as seguintes:

Custos mais baixos

Os agentes de IA podem ajudar as empresas a obter economias de escala. Eles podem ajudá-las a cortar custos reduzindo o erro humano e os processos manuais caros e demorados, além de garantir que os processos sejam eficientes e tenham melhor desempenho. Eles podem lidar com tarefas complexas e se adaptar a ambientes em constante mudança. O resultado? Custos operacionais mais baixos e maior lucratividade.

Aumento da produtividade

Em muitas empresas, os agentes de IA podem ser usados para assumir tarefas demoradas, liberando tempo valioso para as equipes, de modo que elas possam se concentrar em tarefas de maior valor agregado. Os agentes de IA podem executar as tarefas atribuídas a eles sem nenhuma intervenção humana. Dessa forma, eles podem contribuir para o desenvolvimento e o sucesso da empresa.

Melhorar a experiência do cliente

Para os clientes, o uso de agentes de IA também pode ser benéfico. Os agentes de IA possibilitam a oferta de experiências personalizadas, facilitando o intercâmbio entre a empresa e seus clientes. Eles podem ser usados para configurar um serviço de atendimento ao cliente de alta qualidade, disponível 24 horas por dia, e para personalizar produtos ou serviços recomendados, ajudando a melhorar o envolvimento do cliente.

Facilitar a tomada de decisões

Os agentes de IA são capazes de coletar e processar enormes quantidades de dados em tempo real, um verdadeiro ativo para gerentes e tomadores de decisão. Eles ajudam os líderes empresariais a enxergar com mais clareza e a se beneficiar de previsões avançadas, facilitando a tomada de decisões estratégicas.

Aumenta a competitividade

Usando agentes de IA, você pode acelerar sua transformação digital e se destacar da concorrência, melhorando a automação de seus processos de negócios.

Melhorar a conformidade

Um agente de IA pode ajudar a melhorar a conformidade da IA e dos negócios, monitorando cada etapa do processo e fornecendo rastreabilidade total.

Como funciona um agente de IA

eficiência do agente de ia

Os agentes de IA trabalham simplificando e automatizando tarefas complexas. Para atender a objetivos específicos, a maioria dos agentes de IA segue um fluxo de trabalho estruturado em algumas etapas:

1. Percepção

Para o agente, tudo começa com a avaliação do ambiente, o que ele faz coletando e processando dados de diversas fontes, sejam elas sensores, câmeras, bancos de dados ou interações diretas com um usuário.

2. Definição da meta e dos objetivos

Depois de coletar as informações iniciais, o agente pode sintetizar os dados disponíveis para estabelecer objetivos claros. Ele pode identificar as tarefas a serem executadas para atingir seu objetivo.

3. Aquisição de informações

Em seguida, o agente busca informações que o ajudem a fornecer a resposta mais adequada. Para isso, ele pode aproveitar a extração de dados internos, realizar pesquisas na Internet para recuperar dados externos ou interagir com outros agentes de IA. Ele também pode recorrer a bases de conhecimento para ajudá-lo a desenvolver suas análises. No contexto de um bate-papo de atendimento ao cliente, por exemplo, o agente de IA pode examinar os históricos de conversas para fornecer uma resposta personalizada para o cliente e sua experiência.

4. Raciocínio, planejamento e tomada de decisões

Com base nessas informações, o agente pode aplicar algoritmos e modelos avançados que lhe permitirão estabelecer uma estratégia otimizada para progredir de forma eficiente em direção à sua meta. Para isso, ele divide o objetivo central em diferentes tarefas realizáveis, planeja sua ordem de execução e determina as condições que permitirão que ele as execute da maneira melhor e mais direta.

5. Ação e execução de tarefas

Agora que as tarefas foram planejadas, elas podem ser implementadas. Durante toda a execução, o agente inteligente pode monitorar o progresso e controlar suas ações, se necessário. Ele verifica o impacto de cada tarefa antes de passar para a próxima etapa e, às vezes, pode fornecer feedback externo para confirmar que a ação foi executada corretamente.

6. Aprendizado e adaptação

Depois que essas etapas são concluídas e o objetivo é alcançado, o agente de IA continua a aprender memorizando cada experiência passada. Ele pode armazenar suas ações e seus resultados, analisar seu desempenho e possíveis áreas de melhoria e refinar suas estratégias para solicitações futuras. Ele também pode levar em conta o feedback do usuário.

Os diferentes tipos de agentes de IA

agente de exploração ia

Diferentes tipos de agentes de IA foram desenvolvidos para atender a todas as necessidades das empresas. Aqui estão alguns exemplos:

Agentes baseados em metas

Esses agentes têm recursos avançados de raciocínio. Eles comparam diferentes abordagens e selecionam a mais eficiente para alcançar o resultado desejado. Em particular, eles podem ser usados para planejar tarefas que precisam estar em conformidade com parâmetros complexos.

Agentes com reflexos simples

Os agentes com reflexos simples agem apenas com base em dados imediatos e de acordo com regras predefinidas. Eles fornecem uma resposta imediata, mas não fornecem um raciocínio aprofundado. Eles podem ser usados na automação residencial, por exemplo, para fechar persianas elétricas de acordo com a hora do dia.

Agentes reflexivos baseados em modelos

Esses agentes são uma versão aprimorada de agentes reflexivos simples. Eles têm uma representação interna de seu ambiente, o que lhes permite entender melhor as situações que enfrentam e adotar um comportamento mais inteligente.

Agentes de aprendizagem

Esse tipo de agente está em constante evolução, pois aprende com cada nova experiência e com os dados compartilhados. Seus resultados são aprimorados por suas experiências anteriores, com o objetivo de responder a uma solicitação específica. Esses agentes podem ser ferramentas valiosas para personalizar as recomendações dos clientes.

Agentes baseados em utilidade

Esses agentes tomam suas decisões avaliando diferentes cenários e escolhendo aquele que maximiza os benefícios. Eles usam uma função de utilidade para quantificar os benefícios de cada escolha. Por exemplo, eles podem ajudar os usuários da Web a encontrar acomodações econômicas que aceitem animais de estimação.

Gerentes de linha

Esses agentes podem lidar com tarefas complexas dividindo o problema em subproblemas. Uma tarefa complexa será dividida em diferentes subtarefas que são tratadas por agentes subordinados. O agente de nível superior coordena a operação do todo e coleta os resultados obtidos.

Sistemas multiagentes

Os sistemas multiagentes, ou MAS, são particularmente eficazes para resolver problemas complexos. Nesses sistemas, um conjunto de agentes de IA trabalha em conjunto para cumprir uma missão. Esses agentes trabalham de forma coordenada e podem até mesmo se comunicar uns com os outros para otimizar suas decisões.

Agente de IA ou chatbot? Quais são as diferenças?

Os chatbots tradicionais funcionam respondendo a consultas de acordo com regras predefinidas. Muitas vezes, eles têm apenas uma compreensão limitada do contexto da conversa. Eles não conseguem aprender e se adaptar em tempo real, oferecem uma interação linear e dependem de um banco de dados estático. Em contrapartida, um agente de IA é muito mais sofisticado. Ele incorpora recursos de raciocínio, aprendizado e tomada de decisão autônoma. Ele também pode se beneficiar da orquestração de vários agentes e tem uma memória de longo prazo, o que não é o caso de um chatbot.

Um chatbot é mais adequado para a criação de suporte básico ao cliente ou de perguntas frequentes automatizadas. Um agente de IA, por outro lado, pode ser usado em várias circunstâncias, para gerenciamento de projetos, análise avançada ou para facilitar a tomada de decisões estratégicas.

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