Como já deves ter reparado, a inteligência artificial tem tido um crescimento meteórico nos últimos anos. Cada vez mais pessoas tiram partido da democratização da IA e utilizam diariamente assistentes virtuais inteligentes, para facilitar as tarefas mais complexas e poupar tempo em tarefas repetitivas. Em 2025, uma tendência em particular irá destacar-se: os agentes de IA. Estes agentes inteligentes, capazes de aprender, agir de forma autónoma e interagir com o seu ambiente, poderão revolucionar a nossa vida quotidiana e a nossa forma de trabalhar nos próximos anos.
Vamos analisar mais detalhadamente o que são os agentes de IA, como funcionam e quais são as suas vantagens.
Explicação do que é um agente de IA

Um agente de inteligência artificial é um programa informático alimentado por IA capaz de atingir objectivos definidos pelo homem. Para tal, pode ser capaz de recolher dados, utilizá-los e interagir com o seu ambiente. Determina as acções que lhe permitirão atingir o objetivo declarado da forma mais eficiente. Pode funcionar de forma autónoma ou semi-autónoma e comunica em linguagem natural. Estas caraterísticas fazem dos agentes de IA um elemento essencial para acelerar a automatização de tarefas repetitivas nas empresas.
Exemplos de agentes de IA
Nunca tiveste de lidar com um agente inteligente? Hoje em dia, eles podem ser encontrados numa grande variedade de campos. Eis alguns exemplos:
Busca profunda R1
Este é um modelo de agente de IA de última geração, desenvolvido pela China, que compete diretamente com o software ChatGPT. Este agente de conversação oferece um excelente desempenho a um preço mais acessível. Pode ajudar-te a traduzir texto, a procurar informações ou a escrever conteúdos.
Operador da OpenAI
Este é um novo agente de IA autónomo desenvolvido pela OpenAI. É capaz de responder aos objectivos solicitados de forma completamente autónoma, o que significa que é capaz de navegar sozinho na Internet e até de assumir o controlo do teu rato e teclado. Pode, por exemplo, ajudar-te a reservar um hotel ou a fazer compras de forma totalmente autónoma, sem supervisão humana.
Agentes de IA criptográfica
Os agentes de IA podem ser utilizados numa série de áreas, incluindo as finanças descentralizadas (DeFi). Analisam as tendências das criptomoedas para maximizar os lucros, fornecem gestão de carteiras de investimento e ajudam a otimizar as tuas transacções em tempo real. Talvez já tenhas ouvido falar do Algotrader AI ou do AAVE AI?
Quais são as vantagens da utilização de agentes de IA?

Ao utilizar agentes de IA como parte do seu negócio, pode beneficiar de uma série de vantagens importantes, incluindo as seguintes:
Custos mais baixos
Os agentes de IA podem ajudar as empresas a obter economias de escala. Podem ajudá-las a reduzir os custos, reduzindo os erros humanos e os processos manuais morosos e dispendiosos, e assegurando processos eficientes que melhoram o desempenho. Podem lidar com tarefas complexas e adaptar-se a ambientes em mudança. O resultado? Custos operacionais mais baixos e maior rentabilidade.
Aumento da produtividade
Em muitas empresas, os agentes de IA podem ser utilizados para assumir tarefas morosas, libertando tempo valioso para as equipas, para que estas se possam concentrar em tarefas de maior valor acrescentado. Os agentes de IA podem executar as tarefas que lhes são atribuídas sem qualquer intervenção humana. Desta forma, podem contribuir para o desenvolvimento e o sucesso da empresa.
Melhorar a experiência do cliente
Para os clientes, a utilização de agentes de IA também pode ser benéfica. Os agentes de IA permitem oferecer experiências personalizadas, facilitando as trocas entre a empresa e os seus clientes. Podem ser utilizados para criar um serviço ao cliente de alta qualidade, disponível 24 horas por dia, e para personalizar os produtos ou serviços recomendados, ajudando a melhorar o envolvimento do cliente.
Facilitar a tomada de decisões
Os agentes de IA são capazes de recolher e processar enormes quantidades de dados em tempo real, um verdadeiro trunfo para os gestores e decisores. Ajudam os líderes empresariais a ver mais claramente e a beneficiar de previsões avançadas, facilitando a tomada de decisões estratégicas.
Aumenta a competitividade
Ao utilizar agentes de IA, podes acelerar a tua transformação digital e destacar-te dos teus concorrentes, melhorando a automatização dos teus processos empresariais.
Melhorar a conformidade
Um agente de IA pode ajudar a melhorar a conformidade da IA e do negócio, monitorizando cada passo do processo e fornecendo total rastreabilidade.
Como funciona um agente de IA

Os agentes de IA funcionam simplificando e automatizando tarefas complexas. Para atingir objectivos específicos, a maioria dos agentes de IA segue um fluxo de trabalho estruturado em algumas etapas:
1. Perceção
Para o agente, tudo começa com a avaliação do seu ambiente, o que faz recolhendo e processando dados de várias fontes, sejam elas sensores, câmaras, bases de dados ou interações diretas com um utilizador.
2. Definição do objetivo e dos objectivos
Depois de ter recolhido as primeiras informações, o agente é capaz de sintetizar os dados disponíveis para estabelecer objectivos claros. Consegue identificar as tarefas a realizar para atingir o seu objetivo.
3. Aquisição de informações
O agente procura então informações que o ajudem a dar a resposta mais adequada. Para tal, pode tirar partido da extração de dados internos, efetuar pesquisas na Internet para obter dados externos ou interagir com outros agentes de IA. Pode também recorrer a bases de conhecimentos para o ajudar a desenvolver as suas análises. No contexto de um chat de serviço ao cliente, por exemplo, o agente de IA pode analisar os históricos de conversação para dar uma resposta adaptada ao cliente e à sua experiência.
4. Raciocínio, planeamento e tomada de decisões
Com base nesta informação, o agente pode aplicar algoritmos e modelos avançados que lhe permitirão estabelecer uma estratégia optimizada para progredir eficazmente em direção ao seu objetivo. Para isso, decompõe o objetivo central em diferentes tarefas exequíveis, planeia a sua ordem de execução e determina as condições que lhe permitirão realizá-las da forma melhor e mais direta.
5. Ação e execução de tarefas
Agora que as tarefas foram planeadas, podem ser implementadas. Ao longo da sua execução, o agente inteligente pode monitorizar o progresso e controlar as suas acções, se necessário. Verifica o impacto de cada tarefa antes de passar à fase seguinte e pode, por vezes, fornecer feedback externo para confirmar que a ação foi executada corretamente.
6. Aprendizagem e adaptação
Uma vez concluídas estas etapas e atingido o objetivo, o agente de IA continua a aprender, memorizando cada experiência passada. Pode armazenar as suas acções e os respectivos resultados, analisar o seu desempenho e possíveis áreas de melhoria e aperfeiçoar as suas estratégias para pedidos futuros. Também pode ter em conta o feedback do utilizador.
Os diferentes tipos de agentes de IA

Foram desenvolvidos diferentes tipos de agentes de IA para responder a todas as necessidades das empresas. Eis alguns exemplos:
Agentes baseados em objectivos
Estes agentes têm capacidades de raciocínio avançadas. Compara diferentes abordagens e seleciona a mais eficiente para atingir o resultado pretendido. Em particular, podem ser utilizados para planear tarefas que têm de obedecer a parâmetros complexos.
Agentes com reflexos simples
Os agentes com reflexos simples actuam apenas com base em dados imediatos e de acordo com regras predefinidas. Dá uma resposta imediata, mas não fornece um raciocínio aprofundado. Podem ser utilizados na domótica, por exemplo, para fechar persianas eléctricas de acordo com a hora do dia.
Agentes reflexivos baseados em modelos
Estes agentes são uma versão melhorada dos agentes reflexos simples. Têm uma representação interna do seu ambiente, o que lhes permite compreender melhor as situações que enfrentam e adotar um comportamento mais inteligente.
Agentes de aprendizagem
Este tipo de agente está em constante evolução, pois aprende com cada nova experiência e com os dados partilhados. Os seus resultados são melhorados pelas suas experiências anteriores, com o objetivo de responder a um pedido específico. Estes agentes podem ser ferramentas preciosas para personalizar as recomendações dos clientes.
Agentes baseados na utilidade
Estes agentes tomam as suas decisões avaliando diferentes cenários e escolhendo aquele que maximiza os benefícios. Utiliza uma função de utilidade para quantificar os benefícios de cada escolha. Por exemplo, podem ajudar os utilizadores da Web a encontrar alojamento a preços acessíveis que aceite animais de estimação.
Gestores de linha
Estes agentes podem tratar tarefas complexas dividindo o problema em subproblemas. Uma tarefa complexa será dividida em diferentes sub-tarefas que são tratadas por agentes subordinados. O agente de nível superior coordena o funcionamento do conjunto e recolhe os resultados obtidos.
Sistemas multiagentes
Os sistemas multiagentes, ou MAS, são particularmente eficazes na resolução de problemas complexos. Nestes sistemas, um conjunto de agentes de IA trabalha em conjunto para cumprir uma missão. Estes agentes trabalham de forma coordenada e podem mesmo comunicar entre si para otimizar as suas decisões.
Agente de IA ou chatbot? Quais são as diferenças?
Os chatbots tradicionais funcionam respondendo a pedidos de informação de acordo com regras predefinidas. Muitas vezes, têm apenas uma compreensão limitada do contexto da conversa. Não conseguem aprender e adaptar-se em tempo real, oferecem uma interação linear e dependem de uma base de dados estática. Em contrapartida, um agente de IA é muito mais sofisticado. Incorpora capacidades de raciocínio, aprendizagem e tomada de decisões autónomas. Também pode 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 apoio básico ao cliente ou de perguntas frequentes automatizadas. Um agente de IA, por outro lado, pode ser utilizado em várias circunstâncias, para a gestão de projectos, análises avançadas ou para facilitar a tomada de decisões estratégicas.
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