Desvendando Agentes de IA: Teoria, Arquitetura e o Papel dos LLMs

O termo "Agente de IA" está super em alta, mas o que ele realmente significa? Assim como no Git, às vezes a gente encontra explicações cheias de jargão que mais confundem do que ajudam. Bora descomplicar isso?

Neste artigo, vamos mergulhar no mundo dos agentes de IA: o que são, como funcionam suas "mentes" (arquiteturas) e como os modelos de linguagem gigantes (LLMs), tipo ChatGPT, Claude e Gemini, entram nessa história, mesmo não sendo agentes "raiz". Vamos direto ao ponto, com exemplos e aquela pegada prática que a gente gosta.

O que raios é um Agente de IA?

Pensa num agente de IA como um "ser" digital que:

Percebe o ambiente ao redor usando "sensores" (que podem ser inputs de texto, dados de sistema, câmeras, etc.).
Raciocina ou planeja com base no que sabe (seu modelo interno) e no que quer alcançar (seus objetivos).
Age no ambiente usando "atuadores" (que podem ser outputs de texto, chamadas de API, comandos para um robô, etc.) para cumprir suas metas.

Um livro clássico de IA define um agente como “qualquer coisa que possa ser vista como percebendo seu ambiente através de sensores e agindo sobre esse ambiente através de atuadores”cse-robotics.engr.tamu.edu.

O pulo do gato que diferencia um agente de um programa comum é que ele geralmente tem:

Autonomia: Age por conta própria, sem precisar de um humano controlando cada passo cse- robotics.engr.tamu.edu.
Comportamento Orientado a Objetivos: Tem metas claras e trabalha para alcançá-las.
Proatividade: Toma a iniciativa, não fica só esperando acontecer cse-robotics.engr.tamu.edu.
Reatividade: Responde a mudanças no ambiente cse-robotics.engr.tamu.edu.

Alguns agentes mais sofisticados, especialmente na teoria de múltiplos agentes, usam a arquitetura BDI (Belief–Desire–Intention): eles mantêm "crenças" sobre o mundo, "desejos" (metas) e "intenções" (planos que se comprometeram a executar) en.wikipedia.orgen.wikipedia.org. Na prática, tem agente pra todo gosto: desde os simples reativos até sistemas deliberativos super complexos.

Tipos de Agentes e Suas Arquiteturas: Como eles "Pensam"?

Podemos classificar os agentes pela forma como tomam decisões:

Agentes Reativos: São do tipo "viu, agiu". Usam um ciclo percepção-ação simples. Respondem diretamente ao que está acontecendo agora, com base em regras simples, quase sem memória ou planejamento. Pensa num termostato (sentiu frio -> liga aquecedor) ou num robô aspirador desviando de um móvel. São rápidos e bons para tarefas básicas, mas não conseguem planejar o futuro ou lidar com situações novas que exigem memória. Eles geralmente dispensam o raciocínio simbólico complexo e preferem mapeamentos diretos de entrada para saída smythos.comcse-robotics.engr.tamu.edu.
Agentes Deliberativos (ou de Planejamento): Esses são os "pensadores". Mantêm um modelo interno do mundo, usam raciocínio simbólico para planejar suas ações. Eles têm "crenças" sobre o mundo, metas (estados desejados) e criam sequências de ações para chegar lá. Como manipulam seu modelo interno, conseguem lidar com tarefas complexas de múltiplos passos e se adaptar a mudanças. A arquitetura BDI (Belief–Desire–Intention) é um exemplo clássico: o agente representa explicitamente suas crenças (fatos), desejos (metas) e intenções (planos em andamento) para guiar suas decisões en.wikipedia.orgen.wikipedia.org. O lado ruim? Podem ser lentos para reagir a imprevistos e consomem mais processamento.
Agentes Híbridos (em Camadas): O melhor dos dois mundos! Combinam partes reativas e deliberativas. Geralmente têm uma camada rápida e reativa para emergências e uma camada mais lenta e simbólica para planejamento de longo prazo. Assim, conseguem reagir rápido quando necessário (reatividade) sem perder de vista seus objetivos maiores (proatividade). Muitos robôs e agentes virtuais usam essa abordagem para equilibrar flexibilidade e robustez en.wikipedia.org.

Existem também outros modelos, como agentes baseados em utilidade (maximizam uma função de utilidade em vez de metas fixas), agentes de aprendizado (melhoram com o tempo) e agentes sociais (interagem com outros agentes). O modelo BDI é super influente, vendo o agente como tendo "crenças sobre o mundo, desejos (metas) e intenções" para guiar o raciocínio en.wikipedia.org.

Componentes da Arquitetura: As Peças do Quebra-Cabeça

Independentemente do tipo, a maioria dos agentes tem componentes chave azilen.comcse-robotics.engr.tamu.edu:

Percepção (Entrada Sensorial): Como o agente "vê" o mundo. Ele capta informações do ambiente (câmeras, microfones, texto do usuário, dados de sistemas) e transforma isso em algo que ele entenda. Para agentes de software, pode ser analisar texto, extrair informações importantes ou ler logs. Um agente de linguagem, por exemplo, pode tokenizar a entrada, detectar a intenção e converter isso em dados internos azilen.com.
Memória (Conhecimento & Contexto): Agentes precisam de memória para funcionar ao longo do tempo. Isso inclui:

Memória de Curto Prazo: O contexto atual da tarefa ou conversa.
Memória de Longo Prazo: Conhecimento persistente, perfis de usuário.
Memória Externa: Acesso a bancos de dados, APIs, grafos de conhecimento.
Sistemas modernos usam bancos de dados vetoriais ou chave-valor para guardar fatos e interações passadas azilen.comazilen.com. A memória permite que o agente lembre preferências do usuário ou passos anteriores, dando consistência e personalização.

Planejamento/Raciocínio (Motor de Decisão): O "cérebro" do agente. É aqui que ele decide o que fazer para alcançar seus objetivos. Agentes deliberativos usam algoritmos de planejamento ou quebram metas grandes em tarefas menores azilen.comazilen.com. Muitos sistemas atuais usam LLMs como planejadores: o LLM recebe um prompt para dividir um pedido em passos, escolher as ferramentas certas e ordenar as ações azilen.comarxiv.org. Planejamentos mais avançados podem usar grafos (como o PLaG) ou selecionar entre múltiplos planos arxiv.org.
Tomada de Decisão/Execução: Depois de planejar, o agente escolhe ações específicas e as executa (chamando APIs, controlando dispositivos, gerando respostas). Esse módulo pode avaliar planos alternativos (custo/benefício) e então dar os comandos azilen.com. Em frameworks de agentes baseados em LLM, é comum intercalar raciocínio ("pensar") com ações ("agir"), um padrão conhecido como ReAct (Reason+Act) promptingguide.ai.

Figura 1: Ciclo genérico de um agente: sentir-pensar-agir (simplificado). O agente processa entradas (percepção), atualiza suas crenças/memória, planeja passos em direção às metas, e então realiza ações usando ferramentas ou saídas. (Nota: Imagem não incluída na tradução, mas a descrição representa o conceito).

Aprendizado (opcional): Alguns agentes aprendem e melhoram com o tempo (usando aprendizado por reforço, fine-tuning, etc.). Mas a definição básica de agente não exige aprendizado; ele pode funcionar só com conhecimento pré-definido e raciocínio.

Autonomia, Reatividade, Proatividade e Orientação a Objetivos: As "Qualidades" de um Agente

As características chave que definem um agente são:

Autonomia: Operam sem intervenção humana direta, controlando suas próprias ações e estado interno cse-robotics.engr.tamu.edu. Podem tomar decisões e iniciar comportamentos sozinhos (embora um humano possa definir as metas iniciais).
Reatividade: Percebem mudanças no ambiente e respondem rapidamente cse-robotics.engr.tamu.edu. Isso garante que o agente se mantenha "ligado" no que acontece e se adapte (ex: um agente de segurança respondendo a um alerta).
Proatividade (Orientação a Objetivos): Não ficam só reagindo; tomam a iniciativa para alcançar suas metas cse-robotics.engr.tamu.edu. Perseguem objetivos pré-definidos (seus "desejos") planejando com antecedência. Um agente bem proativo pode até gerar novas metas ou ajustar as existentes conforme a situação muda (ex: um assistente de email que rascunha uma resposta proativamente ao detectar um padrão).
Persistência (Continuidade Temporal): Agentes rodam por longos períodos, mantendo seu estado. Podem pausar e retomar tarefas, monitorar eventos continuamente e carregar memórias. Isso os diferencia de programas que rodam uma vez e acabam. Franklin e Graesser destacam a persistência como uma característica distintiva cse-robotics.engr.tamu.edu.
Habilidade Social (opcional): Muitos agentes podem se comunicar com outros agentes ou humanos usando algum protocolo. Isso permite colaboração, negociação ou coordenação. (Pode ser menos comum em sistemas com um único agente LLM, mas é central em pesquisa de sistemas multi-agentes cse-robotics.engr.tamu.edu.).

Resumindo de forma direta: um agente de software inteligente é um programa autônomo e orientado a objetivos que percebe seu ambiente, raciocina e planeja de acordo, e age para alcançar suas metas. Ele mantém seu próprio estado ao longo do tempo e pode agir tanto proativamente quanto reativamente cse-robotics.engr.tamu.educse-robotics.engr.tamu.edu.

Requisitos Técnicos para um Software "Agentificado"

Para um software ser considerado um agente de verdade, ele precisa de algumas coisas além de um programa simples:

Modelagem de Metas: O agente precisa ter objetivos claros ou funções de utilidade (o que ele quer maximizar). No BDI, são os "desejos". As metas podem ser tarefas dadas pelo usuário ("agende uma reunião") ou intrínsecas ("maximize a satisfação do usuário"). O agente precisa conseguir comparar planos ou ações com base em quão bem eles levam às metas (custo/benefício, utilidade, etc.).
Interface com o Ambiente: Precisa de "sensores" (entradas) e "atuadores" (ações) bem definidos. Para software, isso significa acesso via API ao ambiente (bancos de dados, serviços web, controles de hardware). O agente deve poder observar (consultar estado, receber eventos) e influenciar (chamar serviços, atualizar dados) seu ambiente.
Estado Interno & Memória: Precisa guardar informações sobre o ambiente e as tarefas. No mínimo, seu estado de crença (modelo interno). Muitos usam bases de conhecimento, logs ou bancos de dados. Para agentes LLM, a "memória" pode ser a janela de contexto, bancos de dados externos (RAG) ou módulos customizados azilen.comarxiv.org.
Persistência Temporal: Agentes operam ao longo do tempo, talvez de forma assíncrona. Podem rodar continuamente, agendar tarefas ou ser ativados por eventos. Isso exige mecanismos para pausar/retomar processos, rastrear prazos e planejar a longo prazo. Na prática, rodam como serviços em background ou na nuvem.
Protocolo de Comunicação: Se interage com outros (agentes ou humanos), precisa de uma linguagem ou API de comunicação (ex: HTTP/JSON para web, FIPA ACL em sistemas multi-agentes). Para chatbots LLM, a "linguagem" é geralmente a natural, trocada via interface de chat.
Segurança e Governança: (Ponto técnico importante!) Agentes autônomos precisam de "travas de segurança" (guardrails) em suas ações, especialmente se agem em nome de usuários. Isso inclui segurança (autenticação para APIs), privacidade (quais dados podem ser lembrados) e confiabilidade (mecanismos de desfazer ações). Frameworks modernos oferecem formas de supervisionar ou restringir agentes LLM (ex: pedir confirmação humana para ações sensíveis).

Cumprir esses requisitos é o que faz um software ser um agente e não só um script. Pesquisas em IA usam exatamente esses atributos (autonomia, interação, adaptação, orientação a objetivos) para diferenciar formalmente "agentes" de programas comuns cse-robotics.engr.tamu.educse-robotics.engr.tamu.edu.

LLMs como Chatbots e a "Agência Emulada"

Os modelos de linguagem gigantes (LLMs) recentes e os chatbots generativos (ChatGPT, Claude, Gemini) não são agentes no sentido clássico, por si sós. São modelos estáticos que geram texto a partir de um prompt, sem metas próprias ou memória de longo prazo.

Porém, ao construir sistemas ao redor desses modelos, os desenvolvedores estão criando agentes baseados em LLM que parecem agir de forma autônoma. Esses sistemas combinam prompts engenhosos, ferramentas/APIs, mecanismos de memória e orquestração para emular comportamento agêntico arxiv.org. É como se o LLM fosse o motor, mas precisa de todo um carro (sistema) ao redor para andar sozinho.

Definindo Agentes LLM

Um estudo recente define agentes baseados em LLM (ou Agentes LLM) como sistemas que “levam o poder dos LLMs um passo adiante, integrando-os em um fluxo de múltiplos passos, enquanto mantêm um estado compartilhado por múltiplas chamadas ao LLM, fornecendo contexto e consistência”arxiv.org. Na prática, um Agente LLM:

Mantém Estado e Memória: Diferente de um chat único, ele acompanha o progresso da tarefa ao longo de vários passos. Pode anexar resultados anteriores ao prompt ou usar uma memória externa (banco de dados).
Usa Ferramentas Externas: Consegue chamar APIs ou ferramentas (busca na web, calculadora, banco de dados) para obter informações ou realizar ações além do seu conhecimento interno arxiv.organthropic.com.
Planeja e Executa: Quebra metas complexas em subtarefas (planejamento), itera pelos passos (raciocínio) e se adapta se algo der errado arxiv.org.
Age Autonomamente: Dada uma instrução inicial, realiza tarefas sem precisar de prompts contínuos do usuário. Decide o próximo passo, como um fluxo de trabalho autônomo.

Assim, Agentes LLM lembram agentes tradicionais por terem um ciclo dinâmico de percepção (ler inputs), raciocínio/decisão e ação (chamar ferramentas ou gerar output), tudo para alcançar uma meta arxiv.org. Eles dão conta de tarefas que seriam chatas com um único prompt, como planejamento multi-passo, refinamento iterativo ou interação com sistemas externos.

Engenharia de Prompt e Design de Sistema: A Mágica por Trás

A engenharia de prompt e a arquitetura do sistema são cruciais para essa "emulação" de agência. Por exemplo, prompts frequentemente instruem o LLM a pensar passo a passo ou explicar seu raciocínio, guiando-o a planejar e decompor tarefas (técnica conhecida como chain-of-thought prompting) arxiv.orgarxiv.org. Alguns sistemas usam múltiplas chamadas ao LLM: uma para esboçar o plano, outra para executar os passos, e outras para revisar e corrigir. Isso lembra o ciclo clássico sentir-pensar-agir.

Um padrão popular é o ReAct (Reason+Act): o LLM alterna entre gerar rastros de raciocínio e tomar ações. Por exemplo, para uma tarefa, o prompt pode dizer: "Vou pensar no próximo passo e então agir com uma ferramenta." O modelo então gera algo como: “Pensamento: Preciso buscar o preço atual das ações. Ação: [buscar_preco_acao]” promptingguide.ai. Assim, o LLM raciocina (chain-of-thought) e controla uma ação (chamar ferramenta). Muitos frameworks de agentes (LangChain, AutoGPT) usam padrões ReAct para criar fluxos de trabalho multi-passo.

Além do prompt, os agentes geralmente envolvem camadas de orquestração que gerenciam o fluxo da conversa, chamadas a ferramentas, tratamento de erros e memória. Um loop típico seria:

Observar Estado Atual: Coletar inputs (mensagem do usuário, resultados de ferramentas, contexto da memória).
Planejar Próxima Ação: Usar o LLM para propor o próximo passo (chamar API, pedir mais info ao usuário).
Executar Ação: Realizar a ação escolhida (rodar código, consultar banco de dados, buscar na web).
Atualizar Memória/Estado: Guardar resultados e contexto para os próximos passos.
Repetir até a tarefa acabar ou o usuário cancelar.

Essa arquitetura transforma um LLM em um agente adicionando a "cola" ao redor dele. O AutoGPT, por exemplo, é um framework Python que roda o GPT-4 em loop: dada uma meta geral, ele gera tarefas, executa (muitas vezes chamando o GPT de novo para detalhes ou para chamar uma API) e guarda resultados intermediários. Embora nem sempre confiável, mostra como uma estrutura relativamente simples pode gerar comportamento complexo e quase-autônomo.

A avaliação de Agentes LLM também destaca dimensões importantes do design. Yehudai et al. notam que agentes robustos precisam de capacidades como decomposição de tarefas, rastreamento de estado (memória), autocorreção, raciocínio causal e meta-planejamento arxiv.org. Ou seja, um bom Agente LLM sabe quebrar um problema, acompanhar o progresso, detectar e corrigir erros, entender os efeitos de suas ações e revisar sua estratégia. Exatamente as marcas da agência!

Plugins, Ferramentas e APIs: Os "Superpoderes" dos Chatbots

Um grande facilitador da agência em chatbots é o uso de ferramentas: a capacidade de consultar sistemas externos ou bancos de dados. Plataformas modernas permitem que LLMs chamem plugins ou APIs, expandindo drasticamente suas capacidades.

ChatGPT (OpenAI): Através do sistema de plugins, o GPT-4 pode usar ferramentas como navegadores web, execução de código, bases de conhecimento, serviços de reserva, etc. O plugin de navegador do ChatGPT dá acesso à internet em tempo real searchenginejournal.com. O plugin Code Interpreter permite rodar código Python para analisar dados. Usuários podem até criar GPTs Customizados que combinam várias APIs para tarefas específicas. Essas integrações funcionam como os "atuadores" e a "memória externa" do agente.
Claude (Anthropic): O Claude 3 (Opus/Sonnet) agora suporta "uso de ferramentas" estruturado via API. Desenvolvedores definem um conjunto de ferramentas (funções, queries SQL, etc.), e o Claude pode escolher qual invocar. Como a Anthropic descreve, o Claude pode “Extrair dados estruturados de texto não estruturado,” “Converter linguagem natural em chamadas de API,” “Responder perguntas buscando em bancos de dados ou usando APIs web,” ou até “Orquestrar múltiplos subagentes Claude rápidos para tarefas granulares”anthropic.com. Na prática, ele pode interagir com recursos externos (buscar dados de clientes, chamar API de tempo, agendar eventos). As saídas do Claude incluem tags especiais (ex: <thinking>) para mostrar o raciocínio antes de chamar a ferramenta, ajudando na transparência anthropic.com.
Gemini (Google): O Gemini 2.0 do Google foi projetado pensando no uso de ferramentas. No protótipo de agente Project Astra, o Gemini chama serviços Google nativamente: pode consultar a Busca para info atualizada, analisar imagens via Lens, e obter localização do Maps blog.google. É basicamente acesso direto aos vastos dados em tempo real do Google. No ecossistema Gemini, o uso de ferramentas é integrado: um usuário pode pedir para planejar uma viagem, e ele automaticamente buscará voos, mapeará rotas e reservará hotéis via APIs integradas.

Essas capacidades mostram como chatbots modernos podem agir como agentes usando ferramentas: eles sentem (lendo inputs), decidem (via LLM) e agem (invocando plugins). Cada plataforma tem seu ecossistema de ferramentas, o que afeta quão "agêntico" o chatbot pode ser.

Gerenciamento de Memória e Contexto: Para Não Esquecer o Que Importa

Agentes de verdade precisam de memória além da conversa imediata. Chatbots lidam com isso de formas diferentes:

Janela de Contexto: Todo LLM tem uma janela de contexto limitada (ex: 8K–32K tokens no GPT-4, até 200K no Claude 3). Isso funciona como memória de curto prazo da conversa ou documento atual. Designers costumam alimentar o histórico recente e fatos importantes no prompt. A janela do Claude 3 é notavelmente grande (inicialmente 200K tokens, com possibilidade de 1M!)anthropic.com, permitindo lembrar documentos ou livros inteiros numa única conversa.
Memória do Usuário/Multi-Sessão: Alguns sistemas guardam memória entre sessões. O ChatGPT da OpenAI agora tem um recurso de memória do usuário: ele pode lembrar preferências, detalhes pessoais ou projetos de longo prazo entre chats openai.com. Usuários podem instruir explicitamente o ChatGPT a lembrar (e esquecer) informações. Isso o torna mais parecido com um agente, pois ele "sabe" quem é o usuário e se adapta. Cada "GPT Customizado" também pode ter sua própria memória. (O Claude da Anthropic não anunciou memória multi-sessão; o Project Astra do Google Gemini tem memória de sessão limitada a 10 min blog.google mas trabalham em expandir a personalização.)
Armazenamento Estruturado de Memória: Muitos frameworks de agentes usam bancos de dados externos (vetoriais ou outros) como memória. Um agente pode, por exemplo, guardar resumos de conversas passadas num banco vetorial e recuperar fatos relevantes quando necessário. Isso vai além da janela de contexto e permite memória virtualmente ilimitada.

Combinando isso, Agentes LLM alcançam uma forma de persistência e recordação. Como diz um estudo recente: Agentes LLM “mantêm um estado compartilhado por múltiplas chamadas ao LLM, fornecendo contexto e consistência” e “utilizam conhecimento externo e interagem com seu ambiente” arxiv.org. Essa memória estruturada é crucial para tarefas longas ou ao retomar um projeto.

Análise Comparativa dos Chatbots-Agentes

A Tabela 1 compara as capacidades "agênticas" de três chatbots líderes: ChatGPT (GPT-4) da OpenAI, Claude 3 da Anthropic e Gemini 2.0 (Flash) do Google. Focamos em recursos relevantes para autonomia e fluxo de trabalho: acesso a conhecimento em tempo real, integração de ferramentas, memória e capacidade de raciocínio.

RecursoChatGPT (GPT-4)Claude 3 (Opus)Gemini 2.0Modelo PrincipalGPT-4 (“GPT-4o”/“Turbo”), via API cloud da OpenAI.Família Claude 3 (Opus/Sonnet/Haiku)Gemini 2.0 (Flash, Alpha, etc.)Janela de Contexto~8K tokens (padrão) – até 32K+ no GPT-4 Turbo; suporta multimodal (imagens).200K tokens (texto)anthropic.com; multimodal (imagens suportadas).Muito grande (multimodal) – suporta contexto longo; usado para raciocínio multi-passo e “Deep Research”.Base de ConhecimentoTreinado com dados até 2023 (GPT-4); com plugins pode buscar dados ao vivo via web/navegador searchenginejournal.com.Treinado com dados até 2024; "Uso de ferramentas" permite acesso estruturado (APIs, dados), mas não busca web por padrão.Baseado na stack do Google (LaMDA/PaLM); integrado com Busca em tempo real e dados do Google blog.google.Suporte a Ferramentas/PluginsEcossistema rico de plugins (navegação web, interpretador Python, apps de terceiros) via plataforma ChatGPT searchenginejournal.com. API de chamada de função para ferramentas customizadas.Uso de ferramentas integrado: pode chamar APIs definidas (extração de dados, queries DB, etc.) anthropic.com. Suporta ferramentas de análise de imagem.Uso de ferramentas nativo: chama Google Search, Maps, Lens, etc. em tempo real blog.google. Suporta ferramentas multimodais (visão, áudio).Memória (longo prazo)Sim – recurso de memória do usuário/multi-chat (lembra perfil, preferências) openai.com. GPTs Customizados têm memória separada.Não oficializada memória entre sessões; depende do contexto da conversa e armazenamento externo.Memória de sessão limitada (≈10 min no Project Astra) blog.google. Trabalho futuro em personalização indicado.Raciocínio/PlanejamentoRaciocínio forte; suporta chain-of-thought. Capaz de tarefas complexas multi-passo (com prompts ou plugins) arxiv.org.Raciocínio forte e decomposição de tarefas. Frequentemente produz planos extensos e estruturados machine-learning-made-simple.medium.com.Projetado para planejamento multi-passo; tem agente “Deep Research”. Google enfatiza raciocínio multi-passo blog.google.InteratividadeBaseado em chat; suporta voz via API/UI. Conectado ao Microsoft Copilot e outros.Baseado em chat; usado em apps empresariais (Slack, docs). Enfatiza respostas seguras e factuais.Chat e voz (Astra é habilitado para voz em óculos Android). Output multimodal avançado (texto, imagem, áudio).Casos de UsoGeneralista: assistente de pesquisa, ajuda em código, criação de conteúdo, Q&A. Potencializa recursos como AI Overviews do ChatGPT.Generalista/Empresarial: análise de dados, compreensão de documentos, tutoria (StudyFetch) anthropic.com. Excelente em assistência de código com “Claude Code”.Generalista: integrado à Busca (AI Overviews), notebooks (NotebookLM), apps de visão. Visa ser um "assistente universal".

Tabela 1: Comparando capacidades agênticas do ChatGPT, Claude 3 e Gemini 2.0 (até 2024–2025). "Base de Conhecimento" refere-se a como o modelo acessa informação; "Suporte a Ferramentas/Plugins" descreve integrações externas; "Memória" indica persistência entre interações. (Fontes: Anúncios da OpenAI e Anthropic

Como a tabela mostra, todos os três sistemas foram estendidos para suportar comportamentos agênticos, mas com focos diferentes. O ChatGPT depende muito de um ecossistema rico de plugins de terceiros e memória integrada para agir autonomamente. O Claude tem APIs de ferramentas integradas fortes para tarefas estruturadas. E o Gemini aproveita as ferramentas de busca e multimodais do Google para assistência em tempo real. Na prática, o desempenho varia: um usuário achou o GPT-4 ("GPT-4o") muito estável como "orquestrador" de tarefas de agente, enquanto o Claude foi elogiado por decomposições criativas, mas às vezes "discutia" com os prompts machine-learning-made-simple.medium.com. O Gemini 2.0 (ainda em desenvolvimento ativo) promete o acesso ambiental mais amplo (voz, visão, busca) para fluxos de trabalho agênticos blog.googleblog.google.

Agentes Semi-Autônomos na Prática: Onde Eles Já Estão?

Chatbots modernos já estão sendo usados como agentes semi-autônomos em várias áreas, embora com supervisão humana:

Atendimento ao Cliente: LLMs turbinam chatbots que lidam com diálogos de suporte complexos. Empresas integram ChatGPT ou Claude em help desks para triar problemas, buscar informações de conta via APIs e até realizar ações (cancelar pedidos, agendar ligações) através de ferramentas integradas. São essencialmente agentes: mantêm estado da conversa, consultam CRM e agem pelo usuário. Resultados mostram que podem aumentar a eficiência, mas verificação humana ainda é necessária para decisões críticas.
Educação e Tutoria: "Tutores" de IA usam LLMs para personalizar o aprendizado. O tutor Spark.E da plataforma StudyFetch usa o Claude com ferramentas para acompanhar o progresso do aluno e navegar pelo material do curso anthropic.com. O Spark.E pode falar (interface de voz), lembrar o contexto do aluno e apresentar visuais interativos. Professores podem atribuir tarefas, e o agente guia os alunos por problemas multi-passo, verifica respostas e dá dicas. Embora não totalmente independentes, agem autonomamente dentro de uma lição.
Assistência de Pesquisa: Chatbots como ChatGPT e Gemini são vendidos como assistentes de pesquisa. O recurso Deep Research da OpenAI (Fev 2025) é um Agente LLM que busca autonomamente na web, lê artigos e sintetiza relatórios openai.com. O "Deep Research" do Gemini do Google faz algo similar com livros, documentos e web. Esses agentes executam fluxos de trabalho complexos: formular buscas, iterar resultados, resumir achados e citar fontes. Eles aliviam pesquisadores de tarefas tediosas. Claro, os resultados precisam ser verificados, mas as demos mostram que podem lidar com tópicos técnicos nichados decompondo a tarefa (achar papers, extrair frases chave, etc.) openai.com.
Produtividade e Automação: Ferramentas como o Microsoft 365 Copilot integram agentes tipo GPT em aplicativos de escritório: rascunhar emails, gerar relatórios de dados ou criar gráficos de apresentação a partir de prompts gerais. Agem como assistentes dentro dos apps, aplicando modelos e dados autonomamente. Embora não totalmente independentes (usuários refinam), automatizam fluxos como "analise esta planilha e escreva um resumo executivo."

Em geral, Agentes LLM são mais viáveis onde as tarefas são principalmente informacionais, onde automação parcial economiza esforço e onde um humano pode monitorar. Áreas como atendimento ao cliente, criação de conteúdo, análise de dados e suporte de TI se encaixam bem: tarefas têm objetivos claros e muitas vezes envolvem chamar múltiplos sistemas (bancos de dados, APIs), o que Agentes LLM podem orquestrar. Campos que exigem manipulação precisa do mundo real ou compreensão profunda (dirigir, robótica física) ainda estão fora de alcance para Agentes LLM puros.

Pontos Fortes e Limitações: O Copo Meio Cheio, Meio Vazio

No geral, chatbots modernos simulam muitos aspectos da agência, mas com limitações:

Pontos Fortes: Conseguem decompor tarefas, raciocinar sobre problemas e chamar ferramentas externas em sequência. Com recursos de memória, mantêm contexto e preferências do usuário ao longo do tempo. Em muitos benchmarks, GPT-4 e Claude se aproximam do desempenho humano em tarefas complexas de raciocínio (matemática, código, bom senso) anthropic.comarxiv.org. Sua escalabilidade permite "subagentes" paralelos em arquiteturas multi-agentes arxiv.org.
Limitações: Agentes LLM ainda sofrem com consistência a longo prazo e acúmulo de erros. Sem um rastreamento de estado forte, podem perder o contexto após muitos passos ou contradizer saídas anteriores. Podem "alucinar" fatos ou interpretar mal a intenção do usuário, exigindo supervisão humana searchenginejournal.comsearchenginejournal.com. Segurança e vieses são preocupações quando agem autonomamente, então padrões conservadores e "guardrails" são comuns (ex: IA constitucional do Claude, confirmações do usuário no Gemini blog.google). Finalmente, falta-lhes bom senso real ou modelos de mundo além dos dados de treino; não aprendem fatos novos "na hora", exceto via ferramentas.

A Tabela 2 resume alguns desses trade-offs:

AtributoCapacidadesDesafiosPlanejamento & DecomposiçãoLLMs podem quebrar tarefas via prompt; Claude se destaca em decomposições criativas machine-learning-made-simple.medium.com.Pode perder submetas críticas ou gerar loops; planos multi-passo complexos ainda são frágeis arxiv.org.Uso de Ferramentas & APIsFerramentas integradas permitem busca de dados, computação, busca web anthropic.comblog.google.Erros de coordenação: chamada API errada, formatação incorreta, falta de paralelização (Claude não chama ferramentas em paralelo anthropic.com).Memória/EstadoMemória de chat persistente e janelas de contexto permitem "lembrar" contexto anterior openai.com.Limites de contexto: info essencial pode sair da janela, ou memória ficar desatualizada. Memória personalizada limitada (ex: ~10 min do Gemini).ReatividadeAgentes podem monitorar input do usuário/ambiente e adaptar.Sem sensores reais, reatividade é limitada a mudanças no input; podem não notar eventos externos sem dicas explícitas.AutonomiaAgentes executam tarefas multi-passo com prompt mínimo (ex: “Deep Research” faz fluxo completo) openai.com.Requerem instrução inicial precisa; risco de sair do trilho sem restrições. Aprovação humana frequentemente necessária.Segurança & ÉticaFrequentemente incluem filtros de conteúdo, confirmações do usuário, diretrizes constitucionais (ex: abordagem da Anthropic).Alucinação de fatos; vieses nos dados de treino; potencial mau uso se o agente não for supervisionado.

Tabela 2: Habilidades vs. desafios de Agentes baseados em LLM. Capacidades baseadas nos recursos discutidos; desafios são modos de falha comuns relatados na prática e literatura.

Conclusão: Agentes de IA - Realidade ou Ficção?

Agentes de IA encapsulam a ideia de sistemas autônomos e orientados a objetivos com percepção, planejamento e ação. Agentes clássicos (reativos, deliberativos, BDI) têm arquiteturas bem estudadas para cognição e controle.

Modelos generativos modernos como ChatGPT, Claude e Gemini não são agentes por si só, mas quando colocados em arquiteturas de sistema com memória, prompts e ferramentas, podem simular fluxos de trabalho agênticos. Através de prompts e plugins, eles aproximam o planejamento e o raciocínio multi-passo arxiv.orgarxiv.org. Eles chamam ferramentas externas e acessam a web para estender suas capacidades searchenginejournal.comanthropic.com. Assim, esses chatbots podem atuar como assistentes semi-autônomos para pesquisa, educação, atendimento ao cliente e mais.

Ainda assim, a verdadeira autonomia continua sendo um desafio: Agentes LLM atuais precisam de gerenciamento de contexto cuidadosamente projetado e, frequentemente, supervisão humana. Avaliações confirmam que, embora se saiam bem em muitas tarefas de planejamento e raciocínio, ainda tropeçam em sequências longas e precisam de arquiteturas de memória mais robustas arxiv.orgarxiv.org.

No entanto, o progresso rápido no tamanho do contexto (até 200K tokens!), frameworks de ferramentas e modelos especializados sinaliza agentes cada vez mais capazes. Como Wolford et al. colocam, Agentes LLM permitem que “sistemas autônomos planejem, raciocinem, usem ferramentas e mantenham memória enquanto interagem com ambientes dinâmicos” arxiv.org. O desafio agora é a pesquisa abordar confiabilidade, segurança e avaliação em escala.

Na prática, usar os chatbots de hoje como agentes semi-autônomos é viável em domínios bem definidos com metas claras. Histórias de sucesso – de tutores de IA a copilotos assistentes – mostram benefícios tangíveis. Mas os desenvolvedores precisam projetar cuidadosamente a arquitetura do agente (memória, prompts de planejamento, permissões de ferramentas) e validar as saídas. Com esses sistemas, tarefas multi-passo repetitivas podem ser automatizadas, liberando humanos para trabalhos de nível superior.

Resumindo: Agentes de IA continuam sendo um conceito norteador, e chatbots generativos são o kit de ferramentas mais recente para construí-los na prática. Combinando princípios teóricos (autonomia, metas, equilíbrio reativo-deliberativo) com engenharia de LLM (prompts, plugins, memória), estamos forjando novos tipos de assistentes inteligentes. Os avanços contínuos em capacidade de modelo, sistemas de memória e protocolos de segurança determinarão quão perto esses sistemas chegarão da verdadeira autonomia agêntica nos próximos anos. Fiquemos de olho!

Fontes: Textos e pesquisas de IA en.wikipedia.orgcse-robotics.engr.tamu.educse-robotics.engr.tamu.eduarxiv.orgarxiv.org; blogs técnicos e lançamentos de sistemas azilen.comopenai.comopenai.comblog.googleanthropic.com; reviews comparativas machine-learning-made-simple.medium.comsearchenginejournal.com (2023–2025).