Nos últimos anos, modelos de linguagem como o ChatGPT dominaram o debate sobre Inteligência Artificial (IA).
Mas em 2025, vimos uma mudança de foco significativa: a atenção da indústria e da pesquisa passou a se concentrar nos chamados agentes de Inteligência Artificial.
Ao contrário dos modelos passivos que apenas respondem perguntas, os agentes de IA têm o potencial de transformar profundamente a forma como interagimos com sistemas digitais, com aplicações que vão da automação corporativa à robótica.
O que são agentes de IA?
Agentes de IA são sistemas autônomos baseados em modelos de linguagem (LLMs) e outras técnicas de IA, capazes de tomar decisões e executar ações em ambientes complexos.
Eles combinam compreensão de linguagem natural, habilidades de planejamento, acesso a ferramentas externas (como navegadores, bancos de dados e APIs), memória contextual e adaptação comportamental.
Na prática, isso significa que, ao receber um objetivo, o agente pode dividir essa meta em subtarefas, executar cada uma delas, coletar informações relevantes, interagir com diferentes sistemas e adaptar seu comportamento com base nos resultados obtidos. Tudo isso com mínima ou nenhuma intervenção humana.
Dois tipos principais: software e incorporado
Os agentes de IA podem ser classificados em duas categorias:
Agentes de software: atuam em ambientes digitais, como desktops, aplicativos ou navegadores.
São ideais para tarefas administrativas, análise de dados, automação de processos e suporte ao cliente.
Exemplos: assistentes de calendário que organizam agendas automaticamente ou sistemas de atendimento que interagem com clientes e resolvem problemas sem intervenção humana.
Agentes incorporados (embodied agents): são integrados a ambientes tridimensionais ou dispositivos físicos, como robôs ou simulações 3D.
Exemplo clássico: o projeto MineDojo, da Nvidia, onde um agente foi treinado no jogo Minecraft para explorar ambientes e realizar tarefas usando comandos em linguagem natural.
Características que definem um agente
Segundo pesquisadores da Universidade de Princeton, os agentes de IA se destacam por três capacidades principais:
- Autonomia: atuam de forma independente, sem necessidade de instruções passo a passo.
- Interpretação e execução de linguagem natural: transformam comandos humanos em ações concretas.
- Integração com ferramentas externas: são capazes de usar sistemas e recursos digitais para executar suas tarefas (ex: pesquisar online, gerar código, interagir com APIs).
De onde vieram? Uma evolução em três fases
O conceito de agente não é novo. A primeira onda aconteceu em 2016, com sistemas como o AlphaGo, da DeepMind, que venceu campeões humanos no jogo Go usando reinforcement learning. Embora poderoso, o AlphaGo era um agente especializado.
A segunda fase começou com o surgimento dos grandes modelos de linguagem (como GPT), que trouxeram capacidades amplas de interpretação e resposta em linguagem natural.
Agora, estamos entrando na terceira fase: agentes de uso geral, que combinam modelos de linguagem com ferramentas, memória e habilidades de execução. Exemplos incluem o GPT-4o da OpenAI e o Astra, da Google DeepMind, capaz de processar vídeo e áudio em tempo real.
Limitações e desafios atuais
Apesar do entusiasmo, os agentes ainda têm limitações técnicas importantes:
- Janelas de contexto limitadas: dificuldade para lidar com grandes volumes de informação em interações longas.
- Alucinações: podem gerar respostas incorretas ou inventadas com aparente confiança.
- Planejamento inconsistente: nem sempre conseguem executar planos complexos de forma confiável.
- Falta de senso comum: ainda carecem da capacidade de julgar situações ambíguas como um humano.
Essas limitações exigem supervisão humana e validação constante. Além disso, para agentes incorporados, a escassez de dados de treinamento para robótica é uma barreira crítica.
Impacto potencial nos negócios
Agentes de IA têm potencial para redefinir como empresas operam. Algumas aplicações incluem:
- Automatização de processos empresariais (BPA): desde agendamento de tarefas até tomada de decisão automatizada baseada em dados.
- Atendimento ao cliente: agentes que analisam e-mails, acessam CRMs, tomam decisões e respondem clientes de forma personalizada.
- Desenvolvimento de software: assistentes que sugerem código, validam soluções e testam aplicações.
- Educação corporativa: agentes tutores adaptativos que entendem o ritmo e estilo de aprendizado de cada usuário.
Agentes de IA na prática: um case do setor financeiro
Um banco tradicional brasileiro implementou agentes de IA do tipo “co-pilot” para transformar seus canais de atendimento, tanto presenciais quanto remotos.
Os atendentes em agências passaram a contar com um assistente virtual que, em tempo real, respondia dúvidas sobre produtos, contratos, vigências e perfil do cliente.
Nos call centers, o agente era alimentado com dados básicos do cliente e auxiliava os operadores a oferecer respostas contextualizadas e precisas.
Resultados alcançados:
- Mais de 2 bilhões de interações realizadas com clientes
- Atendimento personalizado para 20 milhões de usuários
- Redução significativa no tempo de atendimento
- Mais de 80% de resolutividade no primeiro contato
- Cerca de R$ 96 milhões em fraudes evitadas
- Queda no custo operacional dos call centers
Como sua empresa pode se preparar
Mesmo em estágios iniciais, empresas que começam a experimentar com agentes de IA ganham vantagens competitivas.
A dica é iniciar com projetos-piloto, explorando ferramentas com agentes especializados em tarefas bem definidas, e evoluir para sistemas mais autônomos conforme a maturidade aumenta.
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