Os Sete Tipos de Agentes de IA

Descubra como os agentes de IA estão transformando indústrias e qual tipo seria mais recomendado para seu projeto específico

Recentemente, muito se tem falado sobre Agentes de IA (Agentes de Inteligência Artificial). Parece que os agentes são o tema mais importante agora, não apenas na indústria de IA, mas para todas as empresas. Isso provavelmente se deve ao escopo expandido que os agentes podem alcançar em projetos dentro de corporações; enquanto agentes únicos podem lidar com tarefas específicas, o verdadeiro poder surge quando agentes especializados colaboram para resolver problemas complexos. Alguns chamam de Transformação por Agentes, Adoção de Agentes ou a “Agentificação” da Economia, mas além do nome, os Agentes de IA se tornaram parte das operações diárias de qualquer empresa. 

Andrew Ng, o franco cérebro da IA por trás de muitos novos empreendedores, startups e novos modelos de negócios, estava falando sobre agentes há um tempo, e, como sempre no campo da IA, suas previsões se tornaram realidade [1]. Hoje vivemos na Era dos Agentes de IA. Recentemente, o The Information publicou um bom artigo sobre o assunto [2], o que gerou alguma discussão [3] [4]. 

Simplificando, um agente de IA é um sistema de software inteligente projetado para executar autonomamente tarefas em várias etapas e buscar objetivos específicos sem intervenção humana constante. Ao contrário dos chatbots básicos, esses agentes possuem recursos avançados de raciocínio, planejamento e memória, permitindo-lhes aprender, adaptar-se e tomar decisões de forma independente. A web está agora repleta de sete tipos distintos de agentes de IA, cada um servindo a um propósito único e oferecendo oportunidades sem precedentes para inovação. 

Em suma, os sete tipos de agentes de IA são:

1. Agentes de tarefas de negócios
2. Agentes conversacionais
3. Agentes de pesquisa
4. Agentes de análise
5. Agentes de desenvolvimento
6. Agentes específicos de domínio
7. Agentes que usam navegador

Agora, vamos nos aprofundar nessas sete categorias transformadoras de agentes de IA, entendendo como elas estão remodelando as operações em vários setores. 

1.     Agentes de tarefas de negócios 

Agentes de tarefas de negócios operam em várias plataformas de software corporativas para lidar com fluxos de trabalho administrativos e operacionais. Ao automatizar tarefas como processamento de faturas, classificação de documentos, agendamento e entrada de dados, esses agentes reduzem drasticamente a sobrecarga manual.

Exemplos: UiPath, Microsoft Power Automate, Zapier integrado com IA. 

Casos de uso: Processamento de faturas, entrada de dados, agendamento interno. 

Esses agentes liberam o tempo dos funcionários e garantem maior precisão e consistência em tarefas rotineiras, mas essenciais, tornando-os um componente indispensável da automação empresarial. 

2.     Agentes conversacionais

Agentes conversacionais são chatbots baseados em IA que envolvem os usuários por meio de diálogo natural. Muito além dos bots de FAQ básicos, eles podem resolver consultas complexas de atendimento ao cliente ou auxiliar funcionários com problemas relacionados a TI e RH, navegando em sistemas e fornecendo soluções em tempo real. 

Exemplos: Google Dialogflow, Microsoft Dynamics 365, Amazon Lex, Salesforce Agentforce, ServiceNow Now Assist. 

Casos de uso: Suporte ao cliente, tickets de serviço de TI, consultas de RH.

Eles oferecem suporte 24 horas por dia, melhorando a experiência do cliente e do funcionário, ao mesmo tempo em que reduzem a carga sobre as equipes de suporte humano. 

3.     Agentes de pesquisa

Esses agentes são especializados em recuperar, analisar e sintetizar informações de fontes autorizadas. Seja analisando literatura acadêmica, conteúdo da web ou documentação técnica, os agentes de pesquisa podem gerar citações, verificar fatos e até mesmo responder a perguntas altamente técnicas. 

Exemplos: OpenAI Deep Research, Perplexity Pro, Scite Assistant, Elicit, AlphaSense. 

Casos de uso: Compilação de pesquisa, geração de citações, resolução de consultas técnicas.

Ideais para indústrias que exigem alta precisão — como academia, jurídico ou campos científicos — os agentes de pesquisa atuam como trabalhadores do conhecimento incansáveis. 

4.     Agentes de análise

Agentes de análise são projetados para interpretar dados estruturados, gerando gráficos, painéis e relatórios com insights acionáveis. Esses agentes capacitam os usuários de negócios a explorar dados sem profundo conhecimento técnico, democratizando o acesso à análise em todas as organizações. 

Exemplos: Power BI Copilot, Tellius, ThoughtSpot, Glean. 

Casos de uso: Business intelligence, monitoramento de desempenho, análise de tendências. 

Ao transformar dados em decisões, esses agentes ajudam as organizações a se manterem ágeis e informadas em um cenário cada vez mais orientado a dados. 

5.     Agentes de desenvolvimento

Construídos para tarefas de engenharia de software, os agentes de desenvolvimento vão além das sugestões de código para concluir tarefas de codificação, como depuração, documentação e até mesmo implementação de recursos completos. Eles reduzem o tempo de desenvolvimento e muitas vezes podem trabalhar por longos períodos sem supervisão. 

Exemplos: GitHub Copilot, Q Developer, Claude Code, Devin (Cognition), Cline. 

Casos de uso: Geração de código, depuração, documentação de software. 

Esses agentes estão revolucionando o ciclo de vida do desenvolvimento de software, tornando as equipes de engenharia mais produtivas e reduzindo a dependência de grandes equipes de desenvolvimento. 

6.     Agentes específicos de domínio

Adaptados para setores regulamentados ou de alto risco, como saúde, direito ou finanças, os agentes específicos de domínio integram conhecimento especializado para auxiliar profissionais em tarefas que exigem compreensão e conformidade de nível especializado. 

Exemplos: Harvey (jurídico), Hippocratic AI (saúde), Vic.ai, Rogo, Hebbia (finanças). 

Casos de uso: Revisão de contratos, triagem médica, análise de conformidade. 

Esses agentes são parceiros confiáveis em ambientes onde precisão e responsabilidade são críticas, atuando como assistentes inteligentes para profissionais, em vez de substitutos. 

7.     Agentes que usam navegador

Esses agentes simulam interações web semelhantes às humanas, completando tarefas como preencher formulários, encomendar produtos ou publicar conteúdo. Ao navegar na web autonomamente, eles lidam com tarefas tradicionalmente atribuídas a assistentes humanos. 

Exemplos: OpenAI Operator, Google Project Mariner, Anthropic Computer Use. 

Casos de uso: Compras online, envio de formulários, criação de conteúdo. 

Com a capacidade de operar dentro dos ecossistemas digitais existentes, os agentes que usam navegador estendem a automação a uma ampla gama de interfaces de usuário e fluxos de trabalho. 

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Esta classificação de agentes de IA é baseada no trabalho perspicaz de Aaron Holmes para o The Information, uma fonte líder para notícias e análises aprofundadas de tecnologia. Você pode ler o artigo original aqui.