AI Agents: A Arte do Improviso Digital em 2025

Complexidade em tarefas simples? Orquestras, formigas, emails prontos... Por trás, AI Agents: software que percebe, raciocina e age autônomo. A nova era da tech em 2025 chegou!

AI Agents: Os Maestros Invisíveis

Pensa rápido: Já pensou na complexidade de coisas simples? Tipo, como uma orquestra sinfônica, com dezenas de músicos e instrumentos, consegue executar uma peça complexa em perfeita harmonia, reagindo uns aos outros e ao maestro em tempo real? Ou como uma colônia de formigas constrói estruturas elaboradas e encontra caminhos eficientes para o alimento sem um líder central ditando cada passo, apenas respondendo a estímulos locais?

Agora, some a isso a sensação de abrir sua caixa de e-mails de trabalho de manhã e ver que aquela tarefa chata, que dependia de coletar dados de três sistemas diferentes e formatar um relatório, já está 80% pronta, "cortesia" de ninguém em particular... ou melhor, cortesia de um "algo" inteligente que percebeu a necessidade e agiu.

Essa "mágica" por trás da orquestra autônoma, da inteligência de colmeia e da tarefa que se resolve sozinha não é coincidência. É a manifestação de sistemas capazes de perceber, raciocinar e agir de forma autônoma, coordenando-se para atingir um objetivo. E a fronteira mais eletrizante dessa capacidade no mundo da tecnologia hoje está em softwares que operam com inteligência distribuída e autonomia sem precedentes.

O plot twist? Esses "maestros invisíveis", essas "formigas digitais" superinteligentes, são os AI Agents, ou melhor, Agentes de Inteligência Artificial. E eles são a peça que faltava para levar a automação e a inteligência artificial a um nível completamente novo em 2025, redefinindo o que significa "trabalhar com tecnologia".

Por Que "Improviso Digital"?  

"Improviso digital" descreve a diferença entre AI Agents e automações tradicionais. Automações seguem scripts rígidos. AI Agents operam como músicos de jazz talentosos. 

Ele percebe o "ritmo" do ambiente digital, usa raciocínio (via LLM) para decidir a próxima "nota" (ação) e ferramentas digitais para se adaptar. 

Essa capacidade de perceber, raciocinar, usar ferramentas de forma não-linear e adaptar a estratégia torna os AI Agents poderosos e versáteis. 

Desvendando a Tese: Por Que AI Agents São o Novo Gold Rush Tech? 

AI Agents é a nova corrida do ouro da tecnologia, pois representam um salto qualitativo em relação às automações anteriores. Um robô RPA segue um fluxo rígido, como um maestro com uma só partitura. 

Um AI Agent é como um músico de jazz: entende o objetivo, improvisa, adapta e usa diferentes ferramentas para o resultado, mesmo com mudanças. 

Tecnicamente, um AI Agent opera em um ciclo contínuo: Percepção, Processamento/Raciocínio e Ação. 

• Percepção: Coleta dados do ambiente (texto, áudio, vídeo, APIs, documentos). 
• Processamento/Raciocínio: Usa um modelo de linguagem (LLM) para analisar informações, entender contexto, planejar e decidir ações. A qualidade depende do LLM e configuração (Prompt Engineer é crucial). 
• Ação: Executa tarefas no ambiente para atingir o objetivo (responder, enviar comandos, gerar relatórios, atualizar bancos de dados). Usa "ferramentas" (tools) para interagir com o mundo exterior (APIs, navegadores, planilhas). 

A imagem compara a rigidez dos robôs RPA, que seguem fluxos fixos, com a flexibilidade dos AI Agents, que percebem, raciocinam e agem como músicos de jazz, improvisando para atingir objetivos com autonomia.

Essa capacidade de percepção, raciocínio e ação autônoma diferencia os AI Agents de automações convencionais e chatbots. Eles não apenas respondem, eles agem. 

Consultorias apontam agentes de IA como prioridade para eficiência, personalização em larga escala e inovação. É uma mudança que vai além de otimizar processos. 

AI Agents podem criar novos fluxos de trabalho, resolver problemas complexos e operar em escala e velocidade antes impensáveis. Por isso o tema "bomba" como tendência para 2025. 

Da Teoria à Ação: Construindo e Analisando AI Agents na Prática (Com Código!) 

A teoria é empolgante, mas o poder real está na aplicação prática. Empresas já colhem frutos, transformando operações e gerando valor. 

Casas Bahia usa IA generativa do Google Cloud para automatizar catalogação de 300 mil produtos/dia. Um AI Agent treinado faz isso, liberando equipes. 

Superlógica, com OpenAI, desenvolveu agentes que leem atas de condomínio e geram resumos, ou analisam regimentos para identificar infrações. Tarefas de horas são feitas em minutos. 

No cenário global, Google é destaque com projetos como Gemini 2.0, Project Astra e Project Mariner. Demonstram AI Agents em identificação visual e correção de código. 

Accenture cria agentes "utilitários" e "estratégicos" que auxiliam em análises de marketing complexas, como projeção de ROI. 

Esses casos mostram a versatilidade e impacto da automação inteligente com AI Agents. Eles executam tarefas, aplicam raciocínio e inteligência para gerar insights e ações. 

Como desenvolvedores, podemos construir esses agentes? Ferramentas como LangChain e APIs da OpenAI democratizaram o acesso. Desenvolvedores com Python podem criar seus agentes. 

Construir um AI Agent envolve conectar um LLM com ferramentas. LangChain orquestra o fluxo. Veja um exemplo de código de maneira simplificada. 

Para rodar, precise de Python, instalar bibliotecas (langchain, langchain-openai, langchain_community, tavily-python) e configurar chaves de API (OpenAI, Tavily) como variáveis de ambiente. 

# Exemplo prático de um AI Agent simples com LangChain, OpenAI e Tavily Search


# Este código busca uma informação na web e resume a resposta.
# Requer instalação: pip install langchain langchain-openai langchain_community tavily-python python-dotenv
# Requer variáveis de ambiente: OPENAI_API_KEY e TAVILY_API_KEY


import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate


# Carrega as variáveis de ambiente do arquivo .env (se existir)
load_dotenv()


# Verifica se as chaves API estão configuradas
if not os.getenv("OPENAI_API_KEY") or not os.getenv("TAVILY_API_KEY"):
  print("Erro: Por favor, configure as variáveis de ambiente OPENAI_API_KEY e TAVILY_API_KEY.")
  print("Crie um arquivo .env na raiz do projeto com as chaves ou configure-as no seu sistema.")
  #exit() # Comentei para permitir a execução do restante do artigo mesmo sem as chaves


# Inicializa o LLM (cérebro do agente)
# Usamos um modelo de chat da OpenAI. temperature=0 torna as respostas mais determinísticas.
Ilm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0) # Ou gpt-3.5-turbo


# Define as ferramentas que o agente pode usar.
#Neste caso, é uma ferramenta de busca na web usando Tavily.
tools = [TavilySearchResults(max_results=1)] # max_results limita a 1 resultado para simplificar


# Define o prompt que guia o comportamento do agente.
# O '{agent_scratchpad}' é onde o LangChain insere os passos intermediários do agente.
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
  ("system", "Você é um assistente útil que pode buscar informações atualizadas na web para responder perguntas."),
  ("human", "{input}\n\n{agent_scratchpad}"),
])


# Cria o agente, combinando o LLM, as ferramentas e o prompt.
agent = create_tool_calling_agent(Ilm, tools, prompt)


# Cria o executor do agente.
# Ele é responsável por rodar o agente e gerenciar o ciclo de interação.
#agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) # verbose=True mostra os passos do agente


# Pergunta para o agente
question = "Quem ganhou o último Oscar de Melhor Filme?"
print(f"Perguntando ao agente: {question}")


# Invoca o agente com a pergunta
try:
  response = agent_executor.invoke({"input": question})
#
  print("\n--- Resposta do Agente ---")
  print(response["output"])
  print("-------------------------")
#
except Exception as e:
  print(f"\nOcorreu um erro durante a execução do agente: {e}")

A IA teve dificuldade em perceber o tempo da informação e deu uma resposta desatualizada, pois o ganhador do Oscar esse ano não foi o filme indicado, mostrando assim o desafio da IA entender contexto temporal em buscas na web. Porém, esse é um tópico para um próximo artigo.

Este código ilustra um AI Agent básico. Ao executá-lo (com chaves API), o agente: Recebe a pergunta (Percepção). O LLM (OpenAI, via LangChain) analisa a pergunta, decide que precisa de info externa e usa a ferramenta de busca (Raciocínio). 

Assim, o agente usa TavilySearchResults para buscar a resposta na web (Ação). O resultado volta para o LLM. O LLM processa o resultado e formula a resposta final (Raciocínio final e Ação). 

Este é um exemplo simples, mas mostra o fluxo e a capacidade de um agente de usar ferramentas de forma inteligente. Aprofundar-se exige explorar agentes com múltiplos passos de raciocínio, várias ferramentas, memória e até colaboração (multi-agent systems). 

Dominar a construção de AI Agents é dominar workflows autônomos e automação inteligente avançada. É transformar uma necessidade em um sistema que percebe, pensa e age sozinho.

Sua Trilha de Aprendizado Rumo aos AI Agents: A Oportunidade da Community Week DIO 

Onde aprender a orquestrar LLMs, escolher ferramentas e construir fluxos autônomos? Como adquirir habilidades para construir agentes e se destacar no mercado? 

Para responder, a DIO criou a Community Week:AI Agents. Evento 100% online e gratuito, de 6 a 8 de maio de 2025, é sua porta de entrada para agentes autônomos. Aprenda com especialistas! O foco é prático: construa seu primeiro AI Agent e explore aplicações reais. 

A Community Week é o pontapé para sua jornada. Aprenda fundamentos, veja exemplos e saia com um projeto. Conecte-se com entusiastas e profissionais. Além diso, garanta um certificado que valida seu aprendizado. É a chance de transformar teoria em prática e construir um portfólio nesse mercado aquecido!

O Futuro é Agora: Uma Visão Otimista e Inspiradora com AI Agents 

O mercado global de AI Agents está em ebulição, com projeções otimistas de crescimento vertiginoso. Estimativas de mercado apontam de bilhões em 2025 para dezenas/centenas de bilhões na próxima década. Ou seja, isso significa oportunidades massivas para quem domina essa tecnologia. A demanda por especialistas em AI Agents, Prompt Engineering e orquestração de sistemas autônomos só crescerá. 

Empresas precisarão de talentos para projetar, construir e gerenciar esses "colegas de trabalho digitais". Relatórios da PwC sugerem que AI Agents revolucionarão operações em breve. Porém, desafios éticos, governança e responsabilidade são parte da evolução. Assim, a questão da autonomia pode até levantar questões sobre decisão e responsabilidade, além de riscos socioeconômicos. 

A perspectiva é de que, com desenvolvimento responsável e colaboração humano-agente, a produtividade e inovação serão ampliadas. A era da colaboração humano-IA está começando.Estamos em um momento empolgante da tecnologia. A capacidade de criar sistemas que aprendem, raciocinam e agem autonomamente está ao alcance.

A revolução dos AI Agents não é futuro distante. É o agora. Sua participação começa com conhecimento e prática. 

Pronto para Construir o Futuro com AI Agents? 

O mercado está aquecido, oportunidades gigantescas, e a tecnologia para construir seus AI Agents está acessível. A hora de agir é agora! 

A Community Week AI Agents da DIO é sua chance de mergulhar no universo, aprender com os melhores, construir seu projeto e se posicionar na vanguarda da IA. É gratuito, online e a experiência prática que você precisa. 

Não fique de fora. Garanta sua vaga na Community Week:AI Agents da DIO (6 a 8 de maio) e construa o futuro autônomo da tecnologia. Sua jornada com AI Agents começa aqui! 

Referências:

• https://forbes.com.br/forbes-tech/2025/02/1001-utilidades-agentes-de-ia-sao-o-novo-faz-tudo-das-empresas-brasileiras (acesso 01/05);
• https://www.bloomberglinea.com.br/tech/alem-do-chatgpt-big-techs-apostam-em-agentes-de-ia-que-fazem-trabalhos-para-humanos (acesso 01/05);
• https://cadenaser.com/nacional/2024/12/12/la-proxima-gran-revolucion-tecnologica-que-veremos-en-2025-que-son-los-agentes-de-inteligencia-artificial-y-como-nos-van-a-ayudar-cadena-ser (acesso 01/05);
• https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/ai-agents-market-15761548.html (acesso 01/05);
• https://www.ibm.com/think/insights/ai-agent-ethics (acesso 01/05);
• https://www.weforum.org/stories/2024/12/ai-agents-risks-artificial-intelligence (acesso 01/05);
• https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics (acesso 01/05);
• https://www.langchain.com/stateofaiagents (acesso 01/05);
• https://fusoesaquisicoes.com/hr/agentes-de-ia-vao-transformar-uma-a-cada-quatro-empresas-e-prometem-novo-salto-tecnologico (acesso 01/05).