IA agêntica e agentes de IA
Os dois termos se sobrepõem. Um agente de IA é um sistema único que executa um ciclo de decidir, agir e conferir. IA agêntica é a abordagem mais ampla: projetar sistemas de IA, de fluxos simples a muitos agentes que cooperam, que tomam ações em direção a um objetivo em vez de apenas produzir uma resposta.
A autonomia é um botão giratório, não um interruptor. O guia da Anthropic sobre como construir agentes eficazes descreve as posições possíveis:
- Encadeamento de prompts: uma tarefa é dividida em etapas fixas, cada uma tratada por uma chamada ao modelo.
- Roteamento: uma entrada é classificada e enviada à etapa especializada certa.
- Paralelização: as partes independentes rodam ao mesmo tempo e são combinadas.
- Orquestrador e trabalhadores: um modelo decompõe a tarefa enquanto trabalha e delega as partes.
- Avaliador e otimizador: um modelo redige, outro confere e pede alterações.
- Agentes: o modelo planeja e usa ferramentas por conta própria até concluir a tarefa.
A recomendação do guia é escolher a opção mais simples que funcione e acrescentar autonomia só onde ela se paga.
Como funcionam os sistemas multiagente
Em um sistema multiagente, um agente orquestrador recebe o objetivo, faz um plano e distribui tarefas a agentes especializados: um pesquisa, um redige, um revisa. Cada um tem suas próprias instruções, ferramentas e contexto, então consegue se concentrar em um só trabalho. O orquestrador reúne os resultados, resolve os conflitos e decide o que acontece em seguida.
O desenho tem benefícios claros: trabalho em paralelo em tarefas grandes, separação entre o agente que faz e o agente que confere e instruções mais curtas e claras para cada parte. Também tem custos: mais chamadas ao modelo e, portanto, mais gasto, mais tempo por tarefa e mais pontos em que algo pode dar errado. Muitas vezes um único agente basta. Vários agentes se justificam quando uma tarefa se divide naturalmente em partes.
As pessoas participam em pontos definidos: aprovam o plano, dão o aval antes que qualquer coisa seja enviada, paga ou alterada e revisam uma amostra do trabalho concluído.
Exemplos de IA agêntica nas empresas
- Respostas a licitações: um agente extrai os requisitos do edital, outro redige as respostas a partir de propostas anteriores e um terceiro as confere com os requisitos.
- Due diligence: os agentes leem um data room em paralelo, extraem os pontos de atenção por tema e montam um relatório para a equipe da operação.
- Apoio ao fechamento mensal: os agentes conciliam contas, explicam as variações e preparam um pacote para o controller.
- Alterações de software: agentes de programação como o Claude Code planejam uma alteração, editam o código, rodam os testes e abrem um pull request para revisão.
O que dizem as pesquisas
- A Gartner prevê que 40% dos aplicativos corporativos incluirão agentes de IA para tarefas específicas até o fim de 2026, contra menos de 5% em 2025.
- A Gartner também prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027 por causa do aumento dos custos, do valor de negócio pouco claro ou de controles de risco inadequados.
- Na pesquisa State of AI 2026 da McKinsey, cerca de dois em cada dez respondentes disseram que sua organização havia chegado à fase de escala com agentes de IA.
Lidos em conjunto, os números apontam na mesma direção: a tecnologia está chegando rápido, e os projetos que duram têm um objetivo mensurável e controles adequados desde o início.
Como começar com a IA agêntica
Fontes
- Anthropic: Building effective agents, 19 de dezembro de 2024
- Google Cloud: What is agentic AI?
- Gartner: over 40% of agentic AI projects will be canceled by end of 2027, 25 de junho de 2025
- Gartner: 40% of enterprise apps will feature task-specific AI agents by 2026, 26 de agosto de 2025
- McKinsey: The state of AI, 25 de agosto de 2026