Um agente de IA é um software em que um modelo de linguagem decide o próprio passo seguinte e age através de ferramentas, como ler uma caixa de entrada, consultar uma encomenda ou enviar um email, até atingir o objetivo ou até um limite o travar. Um fluxo de trabalho segue passos escritos de antemão; um agente escolhe os passos pelo caminho.
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- Um agente de IA é um software em que um modelo de linguagem escolhe o próprio passo seguinte e age através de ferramentas até atingir um objetivo ou até um limite o travar.
- Um fluxo de trabalho segue passos escritos de antemão. Um agente decide os passos pelo caminho, o que custa mais tempo e dinheiro por tarefa.
- Os agentes servem para trabalho em que cada caso é um pouco diferente: respostas de suporte, acompanhamento de leads, cobrança de faturas, relatórios.
- Use antes um fluxo de trabalho fixo quando as regras nunca mudam ou quando uma ação errada não pode ser desfeita.
O que é um agente de IA?
Um agente de IA é um modelo de linguagem a quem se dá um objetivo, um conjunto de ferramentas e permissão para as usar. Lê a situação, decide o que fazer a seguir, faz, verifica o que aconteceu e repete até o trabalho estar concluído ou até um limite o travar.
A Anthropic, que cria os modelos Claude, traça a linha assim em Building effective agents:
"Workflows are systems where LLMs and tools are orchestrated through predefined code paths. Agents, on the other hand, are systems where LLMs dynamically direct their own processes and tool usage."
A diferença que importa para uma empresa: num fluxo de trabalho, você escreveu cada passo. Num agente, o modelo escolhe os passos, dentro dos limites que definir.
Como funciona um agente de IA
Todos os agentes executam o mesmo ciclo. A coluna de exemplo acompanha um email de suporte.
| Passo | O que acontece | Exemplo: um email de suporte |
|---|---|---|
| 1. Objetivo | Chega uma tarefa com instruções | "Onde está a minha encomenda?" chega à caixa de entrada |
| 2. Ler | O agente reúne contexto | Lê o email e a política de suporte |
| 3. Decidir | O modelo escolhe a ação seguinte | Consultar a encomenda no sistema da loja |
| 4. Agir | Chama uma ferramenta | Consulta a encomenda e obtém o estado do rastreio |
| 5. Verificar | Lê o resultado antes de continuar | A encomenda sai hoje para entrega |
| 6. Parar ou repetir | Termina, repete o ciclo ou passa a mão | Envia a resposta ou coloca-a na fila para uma pessoa |
A Anthropic observa que os agentes precisam de "ground truth" do seu ambiente em cada passo, como o resultado de uma ferramenta, e de condições de paragem, como um número máximo de passos. Também podem fazer uma pausa para uma pessoa em pontos de controlo. São esses limites que tornam seguro usar um agente em trabalho real.
As peças por trás do ciclo:
| Peça | O que é |
|---|---|
| Modelo | O modelo de linguagem que lê e decide |
| Instruções | O objetivo, as regras e o que nunca deve fazer |
| Ferramentas | Ligações que lhe permitem agir: email, CRM, calendário, base de dados |
| Memória | O que guarda entre passos ou entre tarefas |
| Limites | Máximo de passos, limites de gastos e ações que exigem aprovação |
Agente de IA vs fluxo de trabalho vs chatbot
| Pergunta | Chatbot | Fluxo de trabalho | Agente de IA |
|---|---|---|---|
| Quem decide o passo seguinte | O utilizador, uma mensagem de cada vez | Quem o construiu, de antemão | O modelo, pelo caminho |
| Age noutros sistemas | Normalmente não | Sim, em passos fixos | Sim, escolhe as ferramentas |
| Mesma entrada, mesma saída | Não | Sim | Não |
| Custo e tempo por tarefa | Baixo | Mais baixo | Mais alto |
| Ideal para | Responder a perguntas | Regras estáveis e repetidas | Casos que diferem de cada vez |
A Anthropic descreve a troca com clareza: "Agentic systems often trade latency and cost for better task performance." Pague esse preço apenas onde a variedade de casos o exigir.
Os cinco tipos de agentes de IA
Os tipos clássicos dos manuais, como os resume a IBM, descrevem a forma como um agente decide. A maioria dos agentes empresariais criados com modelos de linguagem combina vários.
| Tipo | Como decide | Exemplo empresarial |
|---|---|---|
| Reflexo simples | Regra fixa sobre o que vê agora | Etiquetar todos os emails que contêm "fatura" |
| Reflexo baseado em modelo | Regras mais uma imagem do que não consegue ver | Suspender uma reposição enquanto uma entrega está em trânsito |
| Baseado em objetivos | Planeia passos rumo a um objetivo | Marcar uma reunião que cabe nos dois calendários |
| Baseado em utilidade | Pondera opções e escolhe o melhor compromisso | Escolher a transportadora mais barata que ainda cumpre a data |
| De aprendizagem | Melhora com o feedback ao longo do tempo | Classificar melhor os leads à medida que os negócios fecham ou falham |
Vários agentes também podem trabalhar em conjunto como um sistema multiagente, por exemplo um que ordena o email recebido e outros que tratam de cada tipo.
Exemplos de agentes de IA por área da empresa
Em cada área, o que interessa é saber que parte do trabalho o agente assume e o que fica com uma pessoa.
| Área | O que o agente faz | O que uma pessoa mantém |
|---|---|---|
| Caixa de suporte | Responde com base nas suas políticas e redige o resto | Reembolsos, reclamações e tudo o que for novo |
| Acompanhamento de leads | Responde a novos leads, qualifica-os e marca a chamada | Propostas e preços |
| Marcações e lembretes | Marca, lembra e volta a preencher horários cancelados | Exceções às regras do seu calendário |
| Faturas e cobranças | Emite faturas, concilia pagamentos e envia lembretes | Disputas e planos de pagamento |
| Relatórios | Reúne os seus números num único relatório semanal | O que alterar |
| Conteúdo | Redige publicações, emails e textos de produto | Cada peça antes de sair |
| Introdução de dados no back-office | Move dados entre email, formulários e o seu CRM | Registos que sinaliza como pouco claros |
Para mais casos concretos, veja exemplos de agentes de IA e agentes de IA para pequenas empresas.
Quando não usar um agente de IA
O conselho da Anthropic é começar por "finding the simplest solution possible, and only increasing complexity when needed." Dispense o agente quando:
| Situação | Use em alternativa |
|---|---|
| As regras nunca mudam | Um fluxo de trabalho fixo numa ferramenta como n8n, Make ou Zapier |
| Uma ação errada não pode ser desfeita, como um pagamento | Um agente que redige, com uma pessoa que aprova |
| Precisa da mesma saída sempre, para uma auditoria | Um fluxo de trabalho fixo com passos registados |
| A tarefa acontece poucas vezes por mês | Uma pessoa, ou um prompt guardado |
| O agente não consegue aceder aos dados ou à ferramenta de que precisa | Resolva primeiro o acesso |
Se o trabalho for uma cadeia fixa de passos, compare as ferramentas em n8n vs Zapier antes de criar um agente.
Como começar com um agente
- Escolha uma área com muitos casos semelhantes, como a caixa de suporte.
- Defina por escrito o que o agente pode fazer sozinho, o que precisa de aprovação e o que nunca deve fazer.
- Dê-lhe primeiro acesso só de leitura. Acrescente as ações uma a uma.
- Defina limites: um número máximo de passos por tarefa e uma fila para tudo o que as suas regras não cubram.
- Reveja todas as semanas uma amostra do trabalho dele e afine as regras.
Pode criar isto por conta própria com o guia para criar agentes de IA com n8n. Ou a AIGROW pode geri-lo por si: os nossos agentes de IA para empresas assumem uma área de cada vez nas suas próprias ferramentas, com uma pessoa a verificar tudo o que as suas regras não cubram.
Fontes
- Anthropic, Building effective agents, 19 de dezembro de 2024
- IBM, Types of AI agents
Modelos atuais Claude, GPT, Gemini e Grok, até 75% abaixo do preço de tabela
Uma única chave de API para os modelos Claude, GPT, Gemini e Grok no SDK da OpenAI. Os modelos Claude funcionam também com o SDK da Anthropic e o Claude Code.
A taxa de cada modelo através do crédito AIGROW surge ao lado do preço de tabela do respetivo fabricante, nunca acima dele.
Perguntas frequentes
