Agente de IA

Um agente de IA é um sistema onde um modelo de linguagem não apenas responde, mas planeja e executa tarefas multi-passo: chama ferramentas e APIs, lê os resultados e decide a próxima ação em direção a um objetivo. Ao contrário de um chatbot, um agente atua em um loop até que a tarefa seja concluída.

Um agente de IA envolve um modelo de linguagem em um loop: o modelo recebe um objetivo, decide qual ação executar, chama uma ferramenta — um mecanismo de busca, um banco de dados, um navegador, execução de código — observa o resultado e planeja o próximo passo. O loop continua até que o objetivo seja alcançado ou o agente desista e reporte o resultado.

Ferramentas são o que separa agentes de chatbots. Um chatbot pode apenas descrever como agendar uma reunião; um agente verifica a API de calendário, encontra um espaço livre e envia o convite. Frameworks padronizam esse padrão com chamadas de função, schemas de ferramentas e protocolos como MCP que deixam um agente descobrir e usar muitos serviços externos.

Os problemas difíceis são confiabilidade e controle. Agentes compõem erros entre passos, então sistemas de produção adicionam guardrails: permissões de ferramenta restritas, aprovação humana para ações destrutivas, loops de verificação e orçamentos em passos e gastos. A regra de ouro: quanto mais autonomia, mais observabilidade você precisa.