Tipos de agentes de IA: quais são e quando usar cada um

Estratégias essenciais para você dominar na implementação de agentes de IA

Da avaliação inicial até a escalabilidade organizacional

• Framework em 4 fases
• Checklists práticos
• Implementação segura
• Mensuração e escala

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Já vi coisas em que eu não acreditaria há poucos anos. O ChatGPT esboçando estratégias de conteúdo a partir de um prompt de três frases. O Grammarly acertando a pontuação de um manuscrito inteiro. Só ainda não vi raios-C brilharem no escuro. Mesmo assim, já vi a IA transformar a minha forma de trabalhar, e isso é só o começo.

Uma das áreas que mais me interessam é a IA agêntica. Hoje, os agentes de IA ocupam o lugar de “próxima geração” das ferramentas de IA: evoluem rápido, mas ainda não estão no centro dos holofotes. O movimento, porém, já começou. Na pesquisa State of AI in the Enterprise 2026, da Deloitte, feita com 3.235 líderes entre agosto e setembro de 2025, 23% das empresas já usam IA agêntica ao menos de forma moderada, e a expectativa é que esse número chegue a 74% em dois anos. A própria Deloitte defende que as empresas preparem estratégias e fluxos de trabalho para a IA agêntica (em inglês).

Vale conhecer o básico sobre agentes de IA e sobre como eles podem impulsionar o crescimento por meio da automação de fluxos de trabalho com IA. Vamos investigar a IA agêntica e entender como o potencial dela pode afetar a sua empresa no futuro.

A IA agêntica se diferencia do restante da conversa sobre IA. A maioria das ferramentas de IA no ambiente de trabalho é de “IA assistiva”, como o Grammarly, ou de “IA generativa”, como o ChatGPT. Elas têm recursos incríveis, mas ainda dependem de comandos diretos de quem usa (por exemplo, preciso digitar um prompt no ChatGPT para ele funcionar). A IA agêntica responde ao que a pessoa pede, mas também busca objetivos de forma proativa, se ajusta a partir de retornos e age com certa autossuficiência.

Os agentes de IA conseguem executar fluxos de trabalho de várias etapas automaticamente e adaptar os próprios processos em tempo real, a partir de retornos e de novos dados. É muito poder para entregar a um operador não humano dentro de uma empresa. Por isso, a IA agêntica não torna as pessoas obsoletas. Na minha visão, a supervisão humana da IA agêntica (em inglês) será necessária para usar essas ferramentas com sabedoria e ética.

Um agente de IA supera as limitações da IA tradicional e permite resolver problemas, tomar decisões e influenciar ambientes externos. Embora possam automatizar tarefas repetitivas de nível mais básico (em inglês), eles se destacam mesmo na adaptação a ambientes dinâmicos e na otimização de resultados ao longo do tempo.

Mas como eles chegam lá? Em resumo, a IA agêntica opera em algumas etapas-chave que a diferenciam de outros sistemas de IA que você talvez já tenha testado. Digamos que você peça a um agente de IA: “Marque uma reunião semanal recorrente com as cinco pessoas do meu time de marketing.” Como a IA agêntica cumpriria esse pedido?

1. Os agentes definem a meta e as etapas da tarefa

O agente de IA começa processando o objetivo, que neste caso é marcar uma reunião recorrente com pessoas específicas em um período determinado. Alguns agentes conseguem definir esse objetivo de forma autônoma, com base no contexto, um recurso importante em operações multiagentes. Por enquanto, porém, este agente vai trabalhar com o pedido feito por uma pessoa.

Por trás da janela de chat, o agente usa a compreensão de linguagem natural (Natural Language Understanding, NLU, em inglês) para interpretar o prompt e extrair os detalhes principais. Em seguida, combina modelos de raciocínio, como um grande modelo de linguagem (Large Language Model, LLM, em inglês), para entender o contexto, com planejadores de tarefas estruturados para dividir o objetivo em subtarefas operacionais. Neste exemplo, o agente poderia montar uma lista como esta:

1. Reunir a disponibilidade da equipe;
2. Identificar conflitos de data e horário;
3. Encontrar o melhor horário para todas as pessoas;
4. Enviar convites e mensagens de acompanhamento.

Isso dá à máquina próximos passos específicos para desenvolver as instruções da própria operação.

2. Os agentes planejam e raciocinam em várias etapas

O agente de IA não vai simplesmente pegar o primeiro horário livre nas agendas. Ele entende que precisa de mais contexto para garantir que uma reunião recorrente funcione para todas as pessoas. Para isso, pode coletar e analisar dados e restrições como:

• padrões de reuniões anteriores;
• fusos horários individuais, no caso de equipes remotas;
• prioridade da reunião em relação a outros compromissos da agenda;
• opções alternativas de agendamento.

O objetivo do agente é encontrar as melhores opções, então ele pondera essas restrições para fazer a melhor escolha. Dependendo de como foi construído, pode estar rodando um algoritmo de planejamento para organizar as tarefas em uma sequência lógica. Modelos de raciocínio como o Tree of Thought (ToT) ou o Reasoning + Acting (ReAct) provavelmente estão gerando e avaliando opções para ele. O agente também usa interfaces de programação de aplicações (Application Programming Interfaces, APIs) para buscar dados em fontes como agendas e plataformas de CRM.

3. Os agentes tomam decisões e respondem a retornos

Depois de ingerir e analisar os dados, o agente de IA decide qual é o melhor dia e horário para a reunião semanal recorrente. Desde que esteja rodando as APIs certas, ele pode criar o convite automaticamente e enviá-lo a todas as pessoas. A verdadeira mágica da IA agêntica começa a acontecer a partir daqui.

Digamos que o agente tenha escolhido quarta-feira, às 16h, para a reunião recorrente. Mas um integrante da equipe, o Alan, precisa buscar o filho na creche até as 15h30 todos os dias, e isso não estava na agenda dele. Então ele recusa o convite.

Em vez de encerrar a operação, o agente de IA aprende com o retorno. Quando o Alan diz que não pode nesse horário, o agente reavalia automaticamente a disponibilidade usando essa nova restrição. Ele escolhe outro horário e reenvia os convites ao time de marketing. Desta vez, escolhe as quartas-feiras às 13h, e o Alan consegue.

4. Os agentes executam tarefas de forma autônoma

Durante esse processo de preparação da agenda, o agente de IA age por conta própria. Pense em todas as ferramentas e sistemas que ele pode acionar para atender ao pedido:

• Google Agenda ou Outlook, para verificar a disponibilidade;
• Slack ou e-mail, para se comunicar com o time de marketing;
• Zoom ou Teams, para criar a sala da reunião;
• ferramentas de CRM, como a HubSpot, para registrar as interações da equipe.

O agente não se limita a oferecer uma lista de datas e horários: ele cuida de todo o processo de agendamento. Ao chamar funções e dados por meio de APIs, interage com outros softwares para cumprir o objetivo sem intervenção humana. Dependendo da complexidade do objetivo, pode até tomar a “iniciativa” de decidir de que ferramentas externas precisa para fazer o trabalho e configurar as integrações.

5. Os agentes lembram e se ajustam ao contexto

Seria fácil configurar e esquecer. A reunião está marcada, o time está satisfeito e tudo vai bem. No entanto, uma IA agêntica pode continuar o trabalho para ajudar a garantir o sucesso de longo prazo das tarefas. Nem todo agente de IA tem memória de longo prazo e consciência de contexto, mas, nos que têm, essas informações ajudam o seu time de marketing a tomar decisões melhores com o tempo.

Por exemplo, esse agente de agendamento poderia lembrar das necessidades do Alan com a creche e guardar padrões históricos de reuniões ao longo das semanas, aplicando esses dados em futuros agendamentos. Em termos de IA, você deixa de ter uma operação “sem estado” (stateless), em que a IA lida com um prompt de cada vez. O agente armazena dados de padrões em estruturas de memória de longo prazo, como bancos de dados vetoriais, para recuperá-los depois. Alguns agentes têm até memória episódica, que guarda as interações anteriores de cada pessoa (como as necessidades do Alan com a creche).

6. Os agentes aprendem, se adaptam e se autocorrigem

Com o tempo, um agente de IA refina os próprios processos para ganhar eficiência. No caso do agente de agendamento, ele monitoraria a reunião e reuniria novos retornos para recomendar ajustes. Poderia acompanhar quais horários têm as maiores taxas de aceitação ou quantas vezes a reunião é remarcada e refinar a lógica a partir daí. Isso lembra o aprendizado por reforço com base em comentários humanos (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF, em inglês), mas está mais próximo de uma otimização em tempo real, por meio de modelos de aprendizado adaptativo.

Assim, a IA melhora a capacidade de prever os melhores horários, reduzindo conflitos e otimizando a eficiência. Ela aprende com os “erros” e se autocorrige para fazer melhor da próxima vez.

7. Os agentes colaboram com outros agentes

Neste exemplo, um único agente de IA provavelmente é suficiente. Mas o agente de agendamento pode encontrar outros agentes, como um que cuide das respostas de e-mail ou que gerencie prazos de projetos no CRM. Um sistema multiagente (Multi-Agent System, MAS) exige a colaboração entre dois ou mais agentes para cumprir um objetivo em comum, de forma parecida com uma equipe humana. Esses agentes costumam se comunicar usando estruturas de coordenação, como o aprendizado por reforço descentralizado (em inglês) ou o planejamento hierárquico (em inglês).

À medida que a IA se integra mais profundamente aos fluxos de trabalho das empresas, acredito que veremos mais oportunidades para que os agentes de IA deleguem e negociem tarefas dentro de um sistema multiagente.

Quando usar um agente de IA?

Os agentes de IA oferecem muito poder e oportunidades para qualquer empresa. Mas é preciso considerar como você quer aplicar esse poder e que salvaguardas vai instalar para monitorar e ajustar o uso da IA agêntica. Para explorar o tema, Hilan Berger, diretor operacional (COO) da SmartenUp, consultoria de transformação digital, contou a sua visão sobre o que considerar ao decidir pela IA agêntica.

“Uma das primeiras considerações é a complexidade e o escopo da tarefa. A complexidade determina se um sistema simples, baseado em regras, resolve ou se é preciso um modelo de aprendizado de máquina mais avançado”, disse.

“Outro fator crucial é o nível de autonomia que você precisa do agente de IA. Algumas soluções de IA precisam operar de forma independente, enquanto outras funcionam como ferramentas de apoio à decisão, ao lado de pessoas. A capacidade de adaptação e de aprendizado da IA também é uma consideração importante”, acrescentou Berger.

“Se o problema exige aprendizado e refinamento contínuos, você vai precisar de um modelo com capacidade de autoaprendizado. Por outro lado, um sistema predefinido, baseado em regras, pode ser suficiente.”

Berger faz questão de destacar o papel das pessoas na IA agêntica.

“Você deve sempre levar em conta a transparência das decisões e a conformidade, principalmente em setores regulados”, afirmou. “Se as recomendações geradas por IA precisam ser auditáveis, como na previsão financeira, o sistema precisa entregar resultados explicáveis.”

Dica: de que outras formas as equipes de marketing do Brasil e da América Latina estão usando IA hoje? Confira o relatório O Panorama da IA no Marketing para ver mais detalhes.

O exemplo do meu agente de agendamento ajuda a entender o básico, mas nem todos os agentes de IA são criados da mesma forma. Na verdade, a maioria é construída com intenção e cuidado para cumprir tarefas e objetivos específicos. Ainda não chegamos ao ponto em que agentes de IA agem de fato por conta própria (falo mais sobre isso adiante), mas os avanços recentes da IA agêntica prometem um futuro fascinante. Veja os tipos de agentes de IA que você pode encontrar agora ou mais tarde e como eles podem ajudar a sua empresa.

1 - Agentes reativos

Se você já viu um modelo antigo de robô aspirador Roomba bater de frente na parede, viu agentes reativos no mundo real.

Os agentes reativos são ferramentas de IA altamente baseadas em regras. Eles têm um conjunto predefinido de respostas, que seguem de forma rígida, sem capacidade de aprender com a experiência. Nas empresas, são excelentes para automatizar tarefas básicas e repetitivas, com resultados previsíveis. É comum vê-los como chatbots simples integrados a um site ou a um fluxo de trabalho.

Por exemplo, um agente reativo voltado a vendas agiria quando uma pessoa abandona o carrinho. Ele segue uma árvore de lógica condicional para “decidir” o que fazer em seguida, como enviar um e-mail ou uma mensagem personalizada sobre o item deixado no carrinho. O atendimento ao cliente com IA e os filtros de spam também são ótimos exemplos de agentes reativos.

2 - Agentes de memória limitada

Os agentes de IA de memória limitada analisam dados recentes para tomar decisões, mas não guardam conhecimento de longo prazo (daí o nome “memória limitada”). Esse formato funciona em tarefas que exigem informações atualizadas, sem necessidade de retenção de longo prazo.

Por exemplo, a IA embarcada em veículos autônomos toma decisões em tempo real com base nas condições atuais da estrada. Esses dados precisam ser atualizados o tempo todo, então seria um desperdício de recursos o agente guardá-los. Você também encontra agentes de memória limitada em mecanismos de recomendação, como as recomendações de música do Spotify (em inglês).

Dica: os agentes da HubSpot operam com o contexto do Smart CRM e ficam reunidos no Agent Hub, o espaço central para criar e gerenciar agentes de IA na plataforma. Veja o que o Agent Hub pode fazer pelo seu negócio.

3 - Agentes específicos para tarefas

A IA agêntica de verdade opera com muita flexibilidade e capacidade de decisão. No entanto, às vezes você tem tarefas de alto volume e bem definidas, em que a IA pode fazer uma diferença enorme. É aí que entram os agentes específicos para tarefas.

Esses agentes são construídos com um propósito estreito e muito bem definido. Por exemplo, o CoCounsel AI, da Thomson Reuters, funciona como um agente de pesquisa jurídica com IA para preparar o trabalho de escritórios e departamentos jurídicos. Assistentes de programação, como o GitHub Copilot ou o Amazon Q Developer (antigo CodeWhisperer), sugerem edições de código e executam testes para validar as atualizações.

4 - Sistemas multiagentes

Já toquei no assunto dos sistemas multiagentes antes, mas, para dar mais contexto, eles envolvem vários agentes de IA trabalhando juntos para cumprir uma tarefa. São a prova de que “o todo é maior que a soma das partes”.

Setores como o de negociação de ações podem se beneficiar muito dos sistemas multiagentes. Vários modelos poderiam reunir informações de diferentes fontes, trocar dados e percepções e colaborar para fazer negociações mais bem embasadas. Esses sistemas também têm aplicações físicas interessantes. Por exemplo, um enxame de drones com IA (em inglês) poderia ser enviado a uma zona de desastre e atuar em conjunto em missões de busca e resgate.

É improvável que você precise de sistemas multiagentes agora, a menos que atue em setores especializados. Mas, à medida que os agentes se multiplicam, eles acabarão se encontrando. O melhor é se manter informado conforme a IA agêntica se expande.

5 - Agentes de IA autônomos

É sempre uma boa ideia manter uma pessoa envolvida em qualquer operação de IA. Mas, quando os acertos se acumulam, você pode começar a deixar as máquinas fazerem mais do trabalho pesado. É aí que entram os agentes de IA autônomos.

Esses agentes operam com alta autonomia e, muitas vezes, otimizam processos ou executam tarefas em nome das pessoas. A memória de longo prazo e o contexto ajudam os agentes autônomos a cumprir os objetivos com eficiência e a ajustar a abordagem com base em ações passadas. No mundo dos negócios, você verá agentes autônomos em áreas como vendas. Ferramentas como a Conversica automatizam boa parte do funil de vendas.

6 - Agentes de teoria da mente

Entender dados é uma coisa. Entender emoções humanas é outra realidade completamente diferente. À medida que agentes de IA avançados aprendem a trabalhar juntos, é possível que aprendam a entender os desejos, os comportamentos e as atitudes (em inglês) de outros agentes e de humanos e a prever como esses estados mentais influenciam decisões e resultados. Esses agentes de “teoria da mente” (Theory of Mind, ToM) atravessam a divisão emocional entre uma máquina e uma pessoa.

Os agentes ToM ainda estão em desenvolvimento, então não espere vê-los integrados ao seu negócio tão cedo. Mesmo assim, empresas como a Hume AI e a Replika criaram “chatbots de IA afetiva”, que simulam conversas semelhantes às humanas, embora ainda não “entendam” emoções. A Woebot atuou na área de saúde mental com um chatbot capaz de detectar padrões emocionais na linguagem de quem conversava e ajustar as respostas, mas encerrou o app em junho de 2025 (em inglês).

Fonte: Replika

À medida que cresce a necessidade de agentes inteligentes, os agentes ToM serão parceiros importantes para colaborar com outros agentes (ou competir com eles) em tarefas mais complexas. Por exemplo, no futuro, um agente ToM usado por uma corretora de ações para pessoas físicas poderia inferir os hábitos de gasto, a tolerância ao risco e as motivações de uma cliente ao monitorar as negociações. Se uma pessoa normalmente conservadora de repente fizesse várias operações de alto risco, a IA poderia sinalizar um comportamento movido pela emoção e sugerir, de forma proativa, medidas para reduzir o risco, como pausar as operações ou procurar um assessor financeiro qualificado.

7 - Agentes autoconscientes

Para ser claro: os agentes autoconscientes ainda são apenas hipotéticos. Os Estados Unidos, a China e outros países investem pesado no desenvolvimento da inteligência artificial geral (Artificial General Intelligence, AGI, em inglês), mas a autoconsciência não é, necessariamente, um requisito para a AGI.

Talvez o agente autoconsciente fictício mais famoso seja a Skynet, a IA assassina que aniquila a humanidade na franquia O Exterminador do Futuro. Faz um clássico do cinema, mas provavelmente não representa a realidade.

Se uma IA autoconsciente surgisse, ela poderia funcionar com a noção da própria existência, o que influenciaria como toma decisões e como interage conosco. Sejam quais forem as intenções dela, a proliferação de IA autoconsciente inauguraria outra revolução industrial e viraria de cabeça para baixo o que pensamos sobre trabalho, sociedade e a própria vida.

Quão longe estamos dos agentes autoconscientes? Medir a autoconsciência (em inglês) é uma ciência à parte, e os agentes de IA avançados já despertam discussões éticas importantes (em inglês) sobre as aplicações da IA agêntica. Não espero que agentes autoconscientes cheguem ao seu escritório tão cedo, mas é uma área para acompanhar nos próximos anos (ou décadas).

A IA agêntica é um campo em desenvolvimento, e o que existe hoje pode não atender perfeitamente às suas necessidades. Mas, ao conectar a IA aos seus fluxos de trabalho, você provavelmente vai perceber que precisa evoluir as escolhas de IA agêntica ao longo do tempo.

“As empresas precisam avaliar se querem uma IA reativa, que segue regras predefinidas, uma IA de memória limitada, que aprende com interações passadas, ou uma IA mais avançada, capaz de se adaptar a novas entradas em tempo real”, disse John Reinesch, fundador da consultoria de marketing digital John Reinesch Consulting.

“Por exemplo, no atendimento ao cliente, uma empresa pode começar com um chatbot baseado em regras, que responde a perguntas comuns com respostas predefinidas. Isso funciona bem para tarefas simples e repetitivas, mas tem dificuldade com pedidos mais complexos ou sutis. À medida que as necessidades dos clientes evoluem, a empresa pode migrar para uma IA baseada em aprendizado de máquina, capaz de analisar interações passadas e ajustar as respostas com base no comportamento e no sentimento de quem está do outro lado”, afirmou.

Recomendo que o seu time monitore o uso de IA em busca de oportunidades e limitações na arquitetura atual. Agentes de IA mais avançados normalmente exigem mais recursos de TI ou orçamentos maiores para experimentação. Montar um bom plano de implementação de IA agêntica pode ajudar a convencer a liderança a ampliar os investimentos.

Prepare-se para o futuro da IA agêntica

Tenho sido cauteloso com a integração da IA aos fluxos de trabalho profissionais. Mesmo assim, as ferramentas de hoje me impressionaram com o que conseguem fazer. Em mãos experientes, dá para realizar muita coisa com IA.

Se a IA agêntica se consolidar por completo, acho que será mais um salto quântico na transformação do trabalho. Enquanto essas ferramentas evoluem, a melhor forma de se preparar é entender os fluxos de trabalho da sua empresa e identificar as maiores necessidades do seu time. Priorizar objetivos e montar um plano de implementação de alto nível fará a sua equipe pensar à frente para integrar a IA agêntica de maneira eficaz.

O futuro é agêntico. Você estará pronto?

Esse conteúdo foi traduzido do original publicado no blog da HubSpot em inglês e adaptado para a realidade dos nossos leitores brasileiros.

Perguntas frequentes sobre tipos de agentes de IA