Java com IA: Como criar um Agente de IA utilizando Java

INTRODUÇÃO

Vivemos na era da inteligência artificial. Da recomendação de filmes no streaming ao controle de semáforos em cidades inteligentes, sistemas autônomos estão cada vez mais presentes no nosso dia a dia. No centro dessa revolução estão os agentes de IA — entidades autônomas capazes de perceber seu ambiente, tomar decisões e agir para alcançar objetivos específicos.

Esses agentes vão muito além dos tradicionais scripts ou bots. Eles podem aprender, se adaptar e até colaborar entre si. Em contextos como jogos, automação industrial, sistemas financeiros ou assistentes virtuais, agentes inteligentes são peças-chave para tornar soluções mais eficientes, escaláveis e robustas.

E o melhor: você não precisa usar Python para embarcar nessa jornada. Com o poder e a maturidade da plataforma Java, é totalmente possível desenvolver agentes de IA sofisticados, utilizando desde estruturas simples baseadas em FSM (Finite State Machines) até frameworks avançados como JADE e integração com bibliotecas de machine learning.

Neste artigo, vamos explorar como construir agentes de IA em Java, passando por conceitos fundamentais, arquitetura, boas práticas e, claro, exemplos práticos. Se você está curioso sobre como dar "vida" ao seu código Java, este é o lugar certo.

CONTEÚDO

1. O que é um agente de IA?
2. Porque usar Java para IA baseada em Agentes?
3. Arquitetura de um Agente Inteligente
4. Criando um Agente simples com Java puro
5. Tornando o Agente Inteligente
6. Conclusão e Próximos passos
7. Referências

1. O QUE É UM AGENTE DE IA?

Antes de mergulharmos na implementação, é fundamental entender o que exatamente estamos tentando construir. Quando falamos em agentes de IA, não estamos nos referindo a entidades com consciência ou vontade própria (ainda não!). Estamos falando de unidades de software capazes de agir de forma autônoma dentro de um ambiente para atingir determinados objetivos.

1.1 Definição simples

Um agente de IA é um programa que:

• percebe seu ambiente (real ou virtual),
• processa essas informações para tomar decisões,
• e atua no ambiente com base nessas decisões.

Esse ciclo básico — perceber → decidir → agir — é o núcleo de qualquer agente inteligente, seja ele simples como um termostato inteligente ou complexo como um carro autônomo.

1.2 Diferença entre agente e algoritmo tradicional

Enquanto um algoritmo tradicional executa uma sequência fixa de instruções, um agente toma decisões com base no contexto atual. Ele é projetado para operar de forma contínua, reagindo a eventos e mudanças, e muitas vezes é capaz de aprender com a experiência.

 1.3 Ciclo de vida de um Agente

1. Percepção: O agente coleta dados do ambiente (ex: sensores, APIs, estado do sistema).
2. Decisão: Com base nessas informações, ele avalia o que fazer.
3. Ação: Ele executa alguma operação que modifica o ambiente (ou influencia outro agente).

1.4 Tipos de Agentes

Existem várias formas de classificar agentes. Abaixo estão os principais tipos, do mais simples ao mais sofisticado:

1. Agentes Reativos Simples

• Baseiam-se em regras do tipo "se isso acontecer, faça aquilo".
• Não têm memória nem modelo interno do mundo.
• Ex.: um NPC que ataca sempre que um inimigo se aproxima.

2. Agentes Reativos com Estado

• Guardam informações sobre o passado recente.
• Podem alterar seu comportamento com base no histórico.
• Ex.: um robô que lembra os últimos obstáculos detectados.

3. Agentes Baseados em Objetivos

• Têm objetivos explícitos e escolhem ações que maximizam a chance de atingi-los.
• Capazes de planejar caminhos diferentes.
• Ex.: um agente que busca caminhos alternativos para entregar um pacote.

4. Agentes Baseados em Utilidade

• Avaliam o “grau de satisfação” de diferentes estados.
• Buscam o estado mais "vantajoso".
• Ex.: um sistema de recomendação que sugere o conteúdo mais relevante para o usuário.

5. Agentes de Aprendizado

• Usam dados e feedback para melhorar suas decisões com o tempo.
• Ex.: um chatbot que aprende respostas melhores com base nas conversas anteriores.

6. Sistemas Multiagentes

• Vários agentes interagindo entre si, cooperando ou competindo.
• Ex.: simulações econômicas, jogos de estratégia, logística com drones.

1.5 Conclusão

Agentes de IA são uma forma poderosa de encapsular comportamento inteligente e autônomo em sistemas de software. Eles são ideais para situações em que há mudança constante no ambiente e decisões precisam ser tomadas de forma adaptativa. Ao entender sua natureza e os tipos existentes, você estará mais preparado para projetar soluções inteligentes e escaláveis em Java.

2. PORQUE USAR JAVA PRA IA BASEADA EM AGENTES?

Quando se fala em inteligência artificial, é comum que as pessoas pensem imediatamente em Python — e com razão: é a linguagem preferida para machine learning. Mas quando o assunto é agentes inteligentes, Java se destaca como uma escolha poderosa, especialmente quando precisamos de confiabilidade, desempenho e escalabilidade. Sim, dá pra fazer IA com Java — e em muitos cenários, ele é a escolha mais acertada.

2.1 Maturidade e robustez da plataforma

Java é uma linguagem consolidada, com mais de duas décadas de evolução e uso em aplicações críticas — de sistemas bancários a aplicações embarcadas. Isso significa que ao desenvolver seus agentes em Java, você conta com:

• Gerenciamento automático de memória com a JVM
• Tipagem forte e verificação em tempo de compilação
• Suporte nativo a multithreading, ideal para agentes que atuam em paralelo
• Ecossistema estável e bem documentado

2.2 Portabilidade e Integração

Um dos maiores trunfos do Java é seu mantra: "write once, run anywhere". Isso permite criar agentes que podem rodar em múltiplas plataformas sem alteração de código.

Além disso, Java se integra facilmente com:

• APIs REST e WebSockets (para agentes em rede)
• Bancos de dados relacionais e NoSQL (para agentes que aprendem ou tomam decisões baseadas em histórico)
• Interfaces gráficas com JavaFX ou Swing (para depuração ou visualização)
• Ambientes embarcados (como Raspberry Pi)

2.3 Multithreading para Agentes paralelos

Cada agente pode rodar em sua própria thread, percebendo, decidindo e agindo sem travar o sistema. Java oferece excelente suporte nativo para isso via:

• Thread, Runnable e ExecutorService
• Monitores e sincronização com synchronized, ReentrantLock, etc.
• Comunicação entre agentes com BlockingQueue, Semaphore ou canais personalizados

Esse modelo é ideal para sistemas multiagentes, onde dezenas (ou centenas) de agentes operam em tempo real.

2.4 Segurança, Testes e Escalabilidade

Java oferece recursos prontos para escrever código seguro e testável:

• Suporte a testes com JUnit e Mockito
• Loggers robustos como Logback e SLF4J
• Gerenciamento de dependências e modularização com Maven ou Gradle
• Desempenho previsível (essencial em agentes que rodam continuamente)

Além disso, muitos agentes podem ser desdobrados em microservices usando frameworks como Spring Boot — ideal para escalar sua IA.

2.5 Conclusão

Java não é só uma linguagem “de sistemas corporativos”. É uma plataforma poderosa para construir agentes inteligentes robustos, performáticos e escaláveis. Se você domina Java, já tem em mãos tudo o que precisa para criar agentes de IA eficazes — sem precisar mudar de stack.

3. ARQUITETURA DE UM AGENTE INTELIGENTE

Agora que entendemos o que é um agente e por que Java é uma ótima escolha para desenvolvê-los, é hora de mergulhar no coração da máquina: a arquitetura interna. Um agente inteligente precisa de organização. Não basta sair reagindo a tudo — ele precisa ser estruturado de forma a perceber o ambiente, tomar decisões lógicas e agir de forma eficiente, mesmo que o mundo ao redor esteja mudando o tempo todo.

3.1 O Ciclo Perceber-Decidir-Agir

Esse é o ciclo básico de qualquer agente. Vamos detalhá-lo:

• Percepção (Perceive): O agente coleta informações do ambiente. Em Java, isso pode vir de sensores físicos, entradas de usuário, eventos da interface, chamadas de API ou estados de outros agentes.
• Decisão / Processamento (Decide): Com os dados em mãos, o agente escolhe o que fazer. Aqui entram FSMs, lógica condicional, árvores de decisão ou até aprendizado de máquina.
• Ação (Act): O agente executa uma ação. Pode ser uma mudança de estado, um comando físico, uma mensagem enviada ou qualquer efeito observável no ambiente.

Este ciclo acontece em loop contínuo, geralmente dentro de uma Thread dedicada por agente.

3.2 Componentes básicos de um Agente

Em termos de código, podemos pensar em três blocos principais:

1. Sensores (Input)

Capturam o ambiente externo ou estado do sistema.

public interface Sensor {
 EnvironmentData read();
}

2. Tomador de Decisão (Cérebro)

Processa os dados e decide o que fazer.

public interface DecisionModule {
 Action decide(EnvironmentData input);
}

3. Atuadores (Output)

Executam as ações decididas.

public interface Actuator {
 void execute(Action action);
}

Exemplo de Organização em Java

public class Agent implements Runnable {
 private final Sensor sensor;
 private final DecisionModule brain;
 private final Actuator actuator;
 private volatile boolean running = true;

 public Agent(Sensor sensor, DecisionModule brain, Actuator actuator) {
     this.sensor = sensor;
     this.brain = brain;
     this.actuator = actuator;
 }

 @Override
 public void run() {
     while (running) {
         EnvironmentData data = sensor.read();
         Action action = brain.decide(data);
         actuator.execute(action);
         try {
             Thread.sleep(100); // ciclo de 100ms
         } catch (InterruptedException e) {
             Thread.currentThread().interrupt();
             stop();
         }
     }
 }

 public void stop() {
     running = false;
 }
}

Essa estrutura modular facilita testes, reuso e evolução do agente — você pode trocar o módulo de decisão por um mais inteligente sem precisar reescrever tudo.

3.3 FSMs: Máquina de Estado Finito

Um dos modelos mais comuns para controlar o comportamento de agentes é a máquina de estados finita (FSM – Finite State Machine).

Basicamente, o agente tem:

• Um conjunto de estados
• Um conjunto de transições com base em condições
• Uma ação associada a cada estado

Exemplo clássico: um agente de segurança em um jogo pode estar em um dos seguintes estados:

• Patrulhando
• Perseguindo o inimigo
• Investigando som
• Retornando à base

Cada transição é baseada em eventos: “viu inimigo”, “som detectado”, “não vê mais nada”.

Em Java, é comum representar estados com enums ou classes específicas, e a lógica de transição em um switch ou Map<State, Function<Input, State>>.

Alternativas à FSM

FSMs funcionam bem, mas para agentes mais sofisticados você pode usar:

• Árvores de decisão: estrutura hierárquica de escolhas
• Behavior Trees: comum em jogos, mais flexível que FSM
• Regras baseadas em lógica (ex: Prolog ou Drools)
• Aprendizado de máquina: o agente aprende a tomar decisões com dados

3.4 Comunicação (quando há múltiplos Agentes)

Em sistemas multiagentes, cada agente pode precisar:

• ouvir mensagens (ex: comandos, alertas, solicitações)
• responder ou colaborar com outros

Isso pode ser feito com:

• Mensagens Java simples (BlockingQueue, EventBus)
• Sockets (TCP/UDP)
• JADE e sua infraestrutura de mensagens ACL

3.5 Monitoramento e Logging

Um bom agente precisa ser observável:

• Registre decisões e percepções com Logger
• Gere métricas com JMX ou Micrometer
• Use dashboards para visualizar o comportamento em tempo real

3.6 Boas práticas

• Mantenha o ciclo PDA desacoplado em módulos (sensor, cérebro, atuador)
• Garanta controle de concorrência se o ambiente for compartilhado
• Não execute lógica pesada no mesmo ciclo da percepção
• Sempre planeje um modo de parar o agente com segurança

3.7 Conclusão

A arquitetura de um agente inteligente em Java é como o esqueleto de um organismo vivo: sensores como olhos, decisões como cérebro e atuadores como braços. Com o ciclo PDA bem estruturado e modular, você cria agentes confiáveis, escaláveis e prontos para encarar ambientes dinâmicos.

4. CRIANDO UM AGENTE SIMPLES COM JAVA PURO

Hora de sujar as mãos com código. Vamos desenvolver um agente simples em Java puro, com tudo que aprendemos até aqui: sensores, tomada de decisão e atuadores — rodando em loop, de forma autônoma.

4.1 Objetivo

Criar um agente que monitora a temperatura de uma sala (simulada), decide se precisa ligar um ventilador e atua conforme necessário.

4.2 Regras do agente

• Se a temperatura for maior que 30°C, o agente liga o ventilador.
• Se a temperatura for igual ou inferior a 25°C, ele desliga o ventilador.
• Entre 25°C e 30°C, ele mantém o estado atual.

4.3 Iniciando o projeto

Para este projeto estou utilizando o Intellij.

Criando um novo projeto no Intellij, siga os passos como mostrado na imagem acima:

1. Clique no botão New Project;
2. Selecione a opção Java;
3. Defina o nome do projeto;
4. Escolha o sistema de build (Aqui estou utilizando o gradle, mas você pode usar outro se preferir);
5. Clique no botão Create

Agora crie um novo package no diretório: src/main/java. Eu escolhi o nome br.dio.agent.

É dentro deste package que vamos organizar todas as classes do projeto. Vamos começar criando os arquivos das classes e, em seguida, implementá-las uma a uma. Para isso, crie as seguintes classes:

• App.java (classe principal do projeto, onde vai ter a função de ponto de entrada main)
• EnvironmentData .java (classe responsável por armazenar os dados)
• Action.java (enum com as ações que o nosso agente pode executar)
• Sensor.java (interface genérica que será implementada pela classe de simulação)
• SimulatedTemperatureSensor.java (classe concreta que vai de fato simular o ambiente externo)
• DecisionModule.java (interface genérica que será implementada pela classe de tomada de decisão)
• SimpleDecisionModule.java (classe concreta que vai simular o módulo de decisão do agente)
• Actuator.java (interface genérica que será implementar pela classe de atuação)
• SimulatedVentilator.java (classe de simulação das ações do nosso agente)
• Agent.java (classe do nosso agente, onde tudo se une)

Vamos começar a implementação criando todas as interfaces, a enum de ações e a classe de dados . Como elas não contêm lógica, apenas a definição de métodos, sua criação é mais simples e direta.

Então crie as interfaces de acordo como mostrado a seguir:

public interface Actuator {
  void execute(Action action);
}

public interface DecisionModule {
  Action decide(EnvironmentData input);
}

public interface Sensor {
  EnvironmentData read();
}

public record EnvironmentData(
      double value
) {}

public enum Action {
  TURN_ON,
  TURN_OFF,
  NONE
}

Pronto! Finalizamos a implementação das interfaces, da enumeração de ações e da nossa classe de dados. Agora, vamos seguir com a implementação das classes concretas de cada módulo do sistema.

import java.util.Random;


public class SimulatedTemperatureSensor implements Sensor {
  private final Random random = new Random();


  @Override
  public EnvironmentData read() {
      // Simula temperatura entre 20 e 35 graus
      double temperatura = 20 + (15 * random.nextDouble());
      return new EnvironmentData(temperatura);
  }
}

Essa classe simula o que seria um sensor de temperatura real, ou seja, um dispositivo capaz de ler dados da temperatura ambiente. Mas por que usamos uma interface chamada Sensor?

Vamos fazer uma analogia com o mundo real: existem dezenas de marcas e modelos de sensores de temperatura — digitais, analógicos, infravermelhos, e por aí vai. Para o nosso agente, porém, não importa como cada sensor funciona internamente, quais componentes usa ou qual tecnologia emprega.

É aí que entra a interface. Ela cria uma abstração: apenas a classe que implementa a leitura do sensor precisa saber como esse processo acontece. As demais partes do sistema só precisam saber que existe um método read() que retorna um objeto do tipo EnvironmentData. E pronto! Não há necessidade de se preocupar com os detalhes da implementação.

Em resumo, o uso da interface estabelece um contrato comum. Quem consome esse contrato (ou seja, chama o método read) não precisa saber como ele é implementado — só precisa confiar que a informação virá da forma combinada.

public class SimpleDecisionModule implements DecisionModule {

  private boolean ventiladorLigado = false;

  @Override
  public Action decide(EnvironmentData input) {
      double temperature = input.value();
      if (temperature > 30 && !ventiladorLigado) {
          ventiladorLigado = true;
          return Action.TURN_ON;
      }

      if (temperature <= 25 && ventiladorLigado) {
          ventiladorLigado = false;
          return Action.TURN_OFF;
      }

      return Action.NONE;
  }
}

Essa classe é o cérebro do agente. Ela é responsável por retornar a decisão que o atuador deve executar, com base na temperatura lida pelo sensor.

public class SimulatedVentilador implements Actuator{
  @Override
  public void execute(Action action) {
      switch (action) {
          case TURN_ON -> System.out.println("Ventilador LIGADO.");
          case TURN_OFF -> System.out.println("Ventilador DESLIGADO.");
          case NONE -> System.out.println("Nenhuma ação necessária.");
      }
  }
}

Essa é a classe responsável por simular o nosso ventilador e executar as ações apropriadas com base nas decisões recebidas.

public class Agent implements Runnable {


  private final Sensor sensor;
  private final DecisionModule decisionModule;
  private final Actuator actuator;
  private volatile boolean running = true;

  public Agent(Sensor sensor, DecisionModule decisionModule, Actuator actuator) {
      this.sensor = sensor;
      this.decisionModule = decisionModule;
      this.actuator = actuator;
  }

  public void stop() {
      running = false;
  }


  @Override
  public void run() {
      while (running) {
          EnvironmentData data = sensor.read();
          System.out.printf("Temperatura Atual: %.2f °C %n", data.value());
          Action action = decisionModule.decide(data);
          actuator.execute(action);
          try {
              Thread.sleep(2000);
          } catch (InterruptedException e) {
              Thread.currentThread().interrupt();
              stop();
          }
      }
  }
}

Aqui está o nosso agente — é onde a mágica acontece! E o que ele faz? Simples: ele consulta a leitura do sensor, envia essa informação para o “cérebro” analisar, recebe a decisão e a repassa para o atuador executar. Depois, espera 2 segundos e repete todo o processo.

Uma breve explicação sobre a interface Runnable segundo a própria documentação, apenas para você entender:

A interface Runnable serve para criar classes que podem ser executadas por uma Thread. Para isso, a classe precisa implementar o método run() sem argumentos. Usar Runnable é útil quando você quer que uma classe rode em paralelo (em uma thread), mas sem precisar estender a classe Thread. Em vez disso, você cria uma instância de Thread e passa o objeto que implementa Runnable como alvo. Isso é recomendado quando você só precisa sobrescrever o método run() e não precisa mudar o funcionamento interno da classe Thread.

public class App {
  public static void main(String[] args) {
      Sensor sensor = new SimulatedTemperatureSensor();
      DecisionModule brain = new SimpleDecisionModule();
      Actuator actuator = new SimulatedVentilador();

      Agent agent = new Agent(sensor, brain, actuator);
      Thread agentThread = new Thread(agent);
      agentThread.start();
      try {
          Thread.sleep(30000);
      } catch (InterruptedException e) {
          Thread.currentThread().interrupt();
      }

      agent.stop();
      System.out.println("Agente desligado");
  }
}

E por fim, chegamos ao nosso ponto de partida — o momento em que o agente finalmente cumpre seu propósito de vida: ligar e desligar o ventilador simulado de acordo com a temperatura do ambiente. Ele vai fazer isso por 30 segundos. Depois, cansado de trabalhar de graça, vai se demitir e se desligar da nossa “empresa”.

Repositório: https://github.com/Swellington-Soares/ia-agent

4.4 Conclusão

Com esse exemplo simples, mostramos que é totalmente viável — e até elegante — construir agentes inteligentes usando apenas Java puro. Ao organizar o código em sensores, cérebro (decisão) e atuadores, conseguimos criar um ciclo autônomo de comportamento inteligente, mesmo sem recorrer a bibliotecas externas.

Mais importante que o código em si, o que vimos aqui foi o modelo mental por trás de um agente: ele observa, raciocina e age, de forma contínua e independente. Essa estrutura modular é fácil de expandir, adaptar ou até migrar para ambientes mais complexos, como sistemas multiagentes, jogos ou automação.

O agente que criamos não aprendeu nem se comunicou com outros — ainda. Mas já demonstra um comportamento reativo e autônomo, o que o coloca dentro da definição de um agente inteligente básico.

5. TORNANDO O AGENTE INTELIGENTE

Até aqui, nossos agentes tomaram decisões com base em regras fixas, como "se temperatura > 30, ligue o ventilador". Isso funciona bem em cenários controlados, mas o mundo real costuma ser bem mais caótico. Temperaturas variam, contextos mudam, e decisões que funcionam hoje podem não funcionar amanhã.

É aqui que entra a inteligência adaptativa — a capacidade do agente de aprender com os dados, melhorar sua tomada de decisão com o tempo e até prever situações futuras. Em Java, podemos fazer isso com a ajuda de bibliotecas como Weka, Smile, ou até mesmo construindo modelos simples manualmente.

5.1 O que é um agente inteligente, na prática?

Um agente passa a ser considerado "inteligente" quando é capaz de:

• Generalizar comportamentos a partir de exemplos anteriores
• Ajustar suas ações com base em feedback ou performance passada
• Analisar padrões em tempo real
• Tomar decisões probabilísticas ou baseadas em estatísticas

Na prática, isso significa que ele não depende mais apenas de if/else, mas começa a usar modelos preditivos.

5.2 Estratégias para adicionar inteligência

Aqui estão algumas formas de dar mais inteligência ao agente:

1. Aprendizado Supervisionado com Weka ou Smile

• Você treina um modelo com exemplos de entrada e saída.
• Exemplo: dados históricos de temperatura + estado ideal do ventilador.
• O modelo aprende a prever a ação correta.

2. Reforço Simples com Feedback

• O agente tenta uma ação e recebe uma "recompensa" (positiva ou negativa).
• Ele ajusta seu comportamento com base nessa recompensa.

3. Sistema de Regras Aprimorável

• Em vez de regras fixas, o agente ajusta os limites com base em estatísticas simples.
• Exemplo: ele aprende que, na prática, só precisa ligar o ventilador a partir de 28°C.

5.3 Criando um novo cérebro para o nosso Agente

Vamos dar ao agente a capacidade de ajustar dinamicamente seu limiar de calor com base nos últimos dados percebidos.

Volte ao projeto do nosso agente e crie uma nova classe de decisão, como segue abaixo:

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class AdaptiveDecisionModule implements DecisionModule {

  private boolean ventiladorLigado = false;
  private final Queue<Double> historico = new LinkedList<>();
  private final int MAX_HISTORICO = 30;

  @Override
  public Action decide(EnvironmentData input) {
      double temperature = input.value();
      historico.add(temperature);
      if (historico.size() > MAX_HISTORICO) historico.poll();
      double media = historico.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).average().orElse(temperature);
      double limiar = media + 1.5;

      if (temperature > limiar && !ventiladorLigado) {
          ventiladorLigado = true;
          return Action.TURN_ON;
      }

      if (temperature < limiar && ventiladorLigado) {
          ventiladorLigado = false;
          return Action.TURN_OFF;
      }

      return Action.NONE;

  }
}

Volte na classe App e troque a classe de decisão anterior por essa:

public class App {
  public static void main(String[] args) {
      Sensor sensor = new SimulatedTemperatureSensor();
      DecisionModule brain = new AdaptiveDecisionModule(); //AQUI new SimpleDecisionModule();
      Actuator actuator = new SimulatedVentilador();

      Agent agent = new Agent(sensor, brain, actuator);
      Thread agentThread = new Thread(agent);
      agentThread.start();
      try {
          Thread.sleep(30000);
      } catch (InterruptedException e) {
          Thread.currentThread().interrupt();
      }

      agent.stop();
      System.out.println("Agente desligado");
  }
}

O que mudou?

• O agente agora acompanha a média recente das temperaturas e ajusta dinamicamente o limite de calor.
• Isso é uma forma primitiva, mas funcional, de aprendizado por observação.

Rode o programa e veja o resultado.

Considerações importantes:

• Evite aprender com dados ruins: forneça feedback confiável
• Tenha logs claros para depurar o que o agente está "aprendendo"
• Avalie a performance do agente com métricas objetivas
• Lembre-se: o mais inteligente nem sempre é o mais rápido ou o mais leve

5.4 Inteligência é diferente de complexidade

Nem todo agente precisa de aprendizado profundo ou redes neurais. Às vezes, inteligência significa apenas adaptar-se. A chave está em identificar padrões úteis e usá-los para melhorar o comportamento.

5.5 Conclusão

Ao permitir que um agente aprenda com a experiência, você o transforma de um reator automático em um sistema adaptativo. Mesmo com técnicas simples, como médias móveis ou ajustes baseados em histórico, já é possível criar comportamentos muito mais realistas e eficientes.

E o melhor: tudo isso pode ser feito com Java puro ou com o apoio de bibliotecas maduras, sem sacrificar desempenho ou portabilidade.

6. CONCLUSÃO E PRÓXIMOS PASSOS

Chegamos ao fim da nossa jornada pela criação de agentes de inteligência artificial usando Java — e que jornada! Começamos entendendo o que são agentes de IA, seus tipos e seu ciclo de vida. Vimos que eles não são apenas algoritmos sofisticados, mas entidades autônomas capazes de perceber, decidir e agir dentro de um ambiente dinâmico.

Exploramos por que Java, mesmo fora dos holofotes do hype atual de IA, é uma excelente escolha quando o objetivo é construir agentes robustos, portáveis, performáticos e escaláveis. A linguagem oferece tudo que precisamos: desde ferramentas de concorrência e modularidade até integração com bibliotecas de aprendizado de máquina.

Na prática, implementamos um agente simples — um pequeno "robô" capaz de monitorar a temperatura e controlar um ventilador de forma autônoma. Mais do que o funcionamento em si, o importante foi visualizar a arquitetura modular e o modelo mental por trás do desenvolvimento de agentes: sensores, cérebro, atuadores e um ciclo contínuo de operação.

Fomos além, adicionando inteligência adaptativa ao agente com lógica baseada em médias móveis, mostrando que mesmo sem redes neurais ou bibliotecas pesadas, é possível criar agentes capazes de aprender e se ajustar ao ambiente — com Java puro.

Este artigo não teve a intenção de esgotar o assunto, mas de abrir uma porta prática para quem deseja aplicar conceitos de IA de forma acessível e elegante com Java. Agora que você viu o potencial, pode explorar novas direções:

• Adicionar visualização gráfica com JavaFX;
• Integrar bibliotecas como Weka ou Smile para aprendizado supervisionado;
• Incluir persistência com banco de dados para memória de longo prazo;
• Evoluir para arquiteturas baseadas em eventos ou microserviços inteligentes.

Próximos passos?

Se você leu até aqui, o próximo passo é simples: crie seu próprio agente. Comece com algo pequeno. Brinque com FSMs. Ajuste regras. Adicione logs. Faça-o aprender, mesmo que só um pouquinho.

Porque a verdadeira inteligência de um agente começa quando ele encontra o seu criador disposto a ensiná-lo a evoluir — e esse criador, agora, é você.

7. REFERÊNCIAS

SINGH, Vikash. Estruturas de agentes de IA: Criando sistemas mais inteligentes com as ferramentas certas. Datacamp, 2025. Disponível em: https://www.datacamp.com/pt/blog/ai-agent-frameworks. Acesso em: 24/06/2025.

EKER, Bayram.Agentes de IA prontos para empresas em Java e Spring Boot: um guia completo. Medium, 2025. Disponível em: https://bayramblog.medium.com/enterprise-ready-ai-agents-in-java-spring-boot-a-comprehensive-guide-6cedaa8a0fe5. Acesso em: 23/06/2025.

GUTOWSKA, Anna. O que são agentes de IA. IBM, 2025. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/ai-agents. Acesso em: 23/06/2025.

WITTMAN, Art. O que são agentes de IA. Oracle, 2024. Disponível em: https://www.oracle.com/br/artificial-intelligence/ai-agents. Acesso em: 23/06/2025.

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Se você chegou até aqui, meu muito obrigado!

Foi um prazer compartilhar essa jornada contigo — e espero de verdade que esse conteúdo tenha despertado ideias, te inspirado a experimentar e mostrado que Java também tem seu espaço no mundo da inteligência artificial.

Se você curtiu o artigo, considere deixar um like, um comentário ou compartilhar com a galera que também ama tecnologia e código limpo. Isso ajuda muito a levar o conteúdo mais longe — e me motiva a continuar criando materiais como esse.

Tem alguma dúvida, sugestão ou quer mostrar o agente que você criou?

Vamos continuar essa conversa!