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A Inteligência Artificial Agêntica (Agentic AI) representa uma mudança de paradigma na construção de sistemas inteligentes. Enquanto a IA generativa já oferece diversos benefícios, desde a criação de conteúdos a assistência nas mais diferentes tarefas, a Agentic AI promove autonomia e adaptabilidade na construção de soluções para problemas complexos.
Neste artigo, vamos explorar essa nova fronteira da IA e como podemos aplicar ela na prática.
O que é Agentic AI?
Agentic AI refere-se a sistemas de IA capazes de trabalhar de forma autônoma para resolver problemas complexos. Esses sistemas têm a capacidade para planejar, agir e adaptar suas ações para atingir um objetivo com o mínimo ou nenhuma intervenção humana, colaborando com outros sistemas e ferramentas. Em outras palavras, ao invés de seguir instruções rígidas, o sistema raciocina e se adapta para resolver problemas, mantendo o foco no objetivo estabelecido.
Existem várias maneiras de construir sistemas de Inteligência Artificial Agêntica. Enquanto algumas alternativas são bem conhecidas, como ReAct Framework, não há uma definição única sobre como projetar e implementar esse tipo de sistema. Contudo cada vez mais o mercado vem compartilhando boas práticas.
Quando falamos de Agentic AI, estamos nos referindo a um modelo conceitual para resolver problemas complexos usando elementos de IA em uma solução autônoma e adaptativa.
Principais características da sistemas agênticos
Apesar das variações na implementação, podemos observar alguns passos com frequência em sistemas agênticos:
Entender
O sistema agêntico recebe uma entrada do usuário e processa essa informação, extraindo a intenção, objetivo, contexto e dados relevantes.
Agentes baseados em modelos de IA generativa podem ser usados para entender os dados de entrada e planejar ações, aproveitando todo o potencial de grandes modelos de linguagem (large language models – LLM). A capacidade de inferência de modelos de IA generativa é essencial, sendo utilizada para obter um entendimento da situação e definir como agir.
Planejar
A partir do entendimento da entrada do usuário, normalmente um modelo de IA generativa (ou um agente de IA) escolhe uma estratégia para atingir o objetivo, selecionando ferramentas e ações necessárias para isso. Em seguida, ele define um plano de ação com tarefas para executar.
Agir
Com o plano definido, o sistema executa cada uma das tarefas definidas de forma autônoma (ou com interação humana, se necessário).
A inteligência para entender os dados de entrada e gerar um planejamento dá autonomia para o sistema pois, com base no plano, os agentes executam tarefas de forma independente ou com mínima intervenção humana.
Alguns frameworks, como Lang Chain, e algumas plataformas, como a StackSpot AI, oferecem recursos para associar ferramentas aos modelos, abstraindo essa etapa. Contudo, também é possível orquestrar a chamada das ferramentas na própria aplicação com base no plano.
Avaliar
Os dados gerados de cada ação ou tarefa são avaliados e ajustes no fluxo de execução podem ser realizados. Ou seja, o sistema autonomamente analisa seu estado atual, decide sobre a revisão do seu plano de ação e se adapta.
Um agente de IA pode ser usado para receber os dados gerados de cada tarefa e avaliar os resultados. Novamente, a capacidade de inferência de modelos de IA generativos é essencial, permitindo que o sistema decida de forma independente a necessidade de adaptação de suas ações para atingir o objetivo final, proativamente revisando seu planejamento quando necessário.
Aprender
Os resultados das ações e decisões do sistema são incluídos em um ciclo de aprendizado através de mecanismos autônomos ou com interação humana, se necessário, gerando conhecimento para aprimorar seu comportamento no futuro.
Diferenças entre IA Tradicional, IA Generativa e Agentic AI
A IA tradicional, que inclui modelos de classificação e sistemas de recomendação, é focada em resolver tarefas específicas e bem definidas, usando abordagens e algoritmos para processar e analisar dados.
Por exemplo, um modelo de IA para classificar o sentimento de um texto atualmente é considerado IA tradicional e pode ser utilizado para analisar avaliações de um produto ou serviço. A adoção de IA tradicional traz grandes benefícios quando temos tarefas bem definidas, otimizando processos.
Já a IA generativa tem o potencial de criar conteúdos a partir de padrões previamente aprendidos de grandes volumes de informações, sendo utilizada em um grande número de situações.
Por exemplo, um modelo de IA generativa pode criar ou responder e-mails, gerar código ou auxiliar na revisão de textos. A resposta obtida desses modelos é baseada em padrões e relações aprendidos previamente e sua adoção tem gerado muitos casos de sucesso.
Enquanto isso, a Agentic AI, é vista como uma evolução de ambas as abordagens, descrevendo sistemas inteligentes capazes de tomar decisões, agir e se adaptar.
A diferença central está no foco da solução: ao invés de auxiliar em uma tarefa específica, esses sistemas são orientados a atingir objetivos. Além disso, sistemas agênticos podem envolver o uso de IA tradicional e exploram ao máximo a capacidade de “raciocínio” da IA generativa.
A adoção de Agentic AI tem sido vista como meio para acelerar a transformação digital e, nesse movimento, até o fim de 2026 teremos 40% de aplicações empresariais integradas a agentes de IA, segundo Gartner Inc.
Riscos e desafios da Agentic AI
Agentic AI tem representado uma tendência como estratégia para acelerar a transformação digital, com muitas empresas investindo nesse tipo de solução. Contudo, segundo a Gartner Inc, mais de 40% dos projetos relacionados à IA serão cancelados nos próximos anos devido a custos elevados, falta de clareza no valor de negócio e controle inadequado dos riscos associados.
Priorizar a identificação daquilo que tem mais valor para o negócio, traçando uma estratégia direcionada (“business value driven strategy”) tem sido tema frequente de eventos e publicações.
A questão ética e riscos associados também têm motivado diferentes movimentos, em especial trabalhos relacionados a IA Responsável.
Uma base de conhecimento sólida sobre conceitos fundamentais da IA aliada a proximidade com o negócio parece ser a chave para mitigar esses riscos e garantir o sucesso dos projetos Agentic AI.
Conceitos fundamentais da Inteligência Artificial Agêntica
Alguns conceitos essenciais para construir soluções Agentic AI são, por exemplo:
- LLMs como componente de raciocínio: Modelos de IA generativa tem o potencial de funcionar como componente cognitivo básico de agentes inteligentes. Conhecer esses modelos e seu papel é essencial para construir os agentes que entendem, planejam e avaliam suas ações de forma efetiva.
- Prompt Engineering: Técnicas para projetar prompts a serem enviados para modelos de IA generativa, gerando instruções eficazes ao interagir com LLMs.
- Engenharia de Contexto: Técnicas para organizar, estruturar e fornecer informações relevantes para que o sistema agêntico possa ter maior compreensão do contexto.
- Tools (Ferramentas): Capacidade dos modelos em identificar e executar ferramentas externas, como calculadora, acesso ao banco de dados, buscas na Internet e integração com sistemas terceiros, por exemplo.
Inteligência Artificial Agêntica: a nova fronteira da IA
A Agentic AI está redefinindo o futuro da inteligência artificial. Com sistemas autônomos capazes de raciocinar, planejar e executar ações complexas com mínima intervenção humana, essa evolução marca um novo patamar na resolução de problemas complexos.
Como mencionado, não existe uma fórmula única para implementar Agentic AI: a estratégia tecnológica deve estar alinhada ao valor de negócio, envolvendo profissionais preparados para criar soluções realmente inovadoras.
O cenário é claro: nos próximos anos, as organizações que dominarem Agentic AI estarão na vanguarda da transformação digital, conquistando vantagem competitiva.
Agora, queremos ouvir de você! Quais outras dúvidas você tem sobre a Inteligência Artificial Agêntica? Deixe um comentário e vamos continuar essa conversa!
