Tipos de Agentes de IA: Definições, Funções e Exemplos

Agentes de IA estão deixando de ser uma novidade para se tornarem uma necessidade. O que começou como automação simples и assistentes baseados em chat está evoluindo para sistemas que observam o ambiente, decidem o que fazer em seguida e agem em fluxos de trabalho reais. Esses agentes executam Jobs, acionam ferramentas, atualizam sistemas e influenciam decisões que antes exigiam o julgamento humano.

À medida que os sistemas de IA agem, os riscos aumentam. Os erros podem se propagar em cascata por sistemas subsequentes e produzir resultados difíceis de rastrear ou reverter. Essa mudança transforma a IA agêntica em um desafio de design de sistemas, exigindo que as equipes pensem mais cedo sobre autonomia, controle, confiabilidade e governança.

Ao mesmo tempo, a linguagem em torno dos agentes de IA tornou-se confusa. Dependendo da fonte, existem quatro tipos de agentes, ou cinco, ou sete — muitas vezes refletindo tendências em vez de princípios de design duráveis. Este guia adota uma visão pragmática. Em vez de introduzir outra taxonomia, ele se concentra em uma estrutura estável para entender os agentes de IA e a usa para ajudá-lo a ponderar sobre os trade-offs, evitar o excesso de engenharia e escolher o agente certo para o problema em questão.

Por que os tipos de agentes são importantes na prática

Da previsão à execução

Agentes de IA são importantes porque os sistemas de IA não estão mais confinados à análise ou geração de conteúdo. Eles participam cada vez mais diretamente nos fluxos de trabalho. Eles decidem o que fazer em seguida, invocam ferramentas, triggeram processos subsequentes e adaptam seu comportamento com base no contexto. Em resumo, eles agem.

Quando os sistemas de AI agem, o impacto deles se intensifica. Uma única decisão pode influenciar vários sistemas, fontes de dados ou usuários. Os erros se propagam mais rapidamente, e o comportamento não intencional é mais difícil de reverter. É isso que distingue a IA agentiva das gerações anteriores de aplicações de IA.

Como resultado, as equipes estão repensando onde a IA se encaixa em sua arquitetura. Os agentes tornam a linha tênue entre a lógica de software e a tomada de decisão, forçando as organizações a abordar a confiabilidade, a supervisão e o controle muito mais cedo do que antes.

Como os tipos de agentes moldam as decisões de design

O valor da classificação aparece em escolhas de design reais. Os tipos de agente não são rótulos abstratos; eles codificam suposições sobre como as decisões são tomadas, quanto contexto é retido e quão previsível o comportamento precisa ser. Escolher um tipo de agente é escolher um conjunto de trade-offs.

Um agente baseado em reflexos prioriza a velocidade e o determinismo. Um agente de aprendizado se adapta com o tempo, mas introduz incerteza e custo operacional. Sem uma estrutura clara, as equipes geralmente recorrem à opção mais poderosa disponível, mesmo quando o problema não a exige.

A classificação fornece uma linguagem compartilhada para essas decisões. Ela ajuda as equipes a alinhar as expectativas, raciocinar sobre os modos de falha e evitar o excesso de engenharia. Em um cenário de rápida evolução, cheio de novas ferramentas e rótulos, um modelo mental estável permite que os profissionais projetem sistemas de agentes de forma deliberada, em vez de reativa.

Os blocos de construção de um agente de IA

Como os agentes percebem e agem

Um agente de IA existe em um ambiente e interage com ele por meio da percepção e da ação. A percepção inclui sinais como dados de sensores, eventos do sistema, entradas do usuário ou resultados de consultas. As ações são as operações que o agente pode realizar que influenciam o que acontece em seguida, desde chamar uma API até acionar um processo subsequente.

Entre a percepção e a ação está o estado. Alguns agentes dependem apenas da entrada atual, enquanto outros mantêm um estado interno que resume observações passadas ou o contexto inferido. O design eficaz de agentes começa com o próprio ambiente: ambientes totalmente observáveis e estáveis recompensam designs mais simples, enquanto ambientes parcialmente observáveis ou com ruído geralmente exigem memória ou modelos internos para se comportarem de forma confiável.

Autonomia, metas e aprendizado

Autonomia descreve quanta liberdade um agente tem para decidir o que fazer e quando fazê-lo. A lógica de decisão de um agente — as regras, planos ou políticas aprendidas que mapeiam observações em ações — determina como essa liberdade é exercida. Alguns agentes executam ações predefinidas em resposta a entradas, enquanto outros selecionam metas, planejam ações e determinam quando uma tarefa está concluída. A autonomia existe em um espectro, desde agentes de baixo nível que reagem diretamente às entradas até agentes de nível superior que planejam, otimizam ou aprendem ao longo do tempo.

Metas e aprendizado aumentam a flexibilidade, mas também adicionam complexidade. Os agentes orientados a metas devem ajustar os planos à medida que as condições mudam. Os agentes de aprendizado exigem treinamento e avaliação contínuos à medida que o comportamento evolui. Cada passo em direção a uma maior autonomia troca previsibilidade por adaptabilidade, tornando limites claros essenciais para a construção de agentes que permaneçam compreensíveis e confiáveis em produção.

Os cinco principais tipos de agentes de IA

Os cinco tipos principais de agentes de AI descrevem cinco maneiras fundamentais pelas quais os agentes decidem o que fazer: reagir a entradas, manter o estado interno, planejar em direção a metas, otimizar trade-offs e aprender com a experiência. Essa estrutura persiste porque descreve o comportamento de decisão em vez de tecnologias específicas. Ao focar em como um agente reage, raciocina, otimiza ou se adapta — e não nas ferramentas que ele usa ou nos papéis que desempenha — ela continua a se aplicar a sistemas modernos construídos com modelos de linguagem grandes, camadas de orquestração e ferramentas externas.

1. Agentes de reflexo simples

Agentes de reflexo simples operam usando regras diretas de condição-ação. Quando um padrão de entrada específico é detectado, o agente executa uma resposta predefinida. Não há memória de eventos passados, nenhum modelo interno do ambiente e nenhum raciocínio sobre consequências futuras. Essa simplicidade torna os agentes de reflexo rápidos, previsíveis e fáceis de testar e validar.

Agentes reativos funcionam melhor em ambientes estáveis e totalmente observáveis, onde as condições raramente mudam. Eles continuam sendo comuns em sistemas de monitoramento, alerta e controle, onde a segurança e o determinismo são mais importantes que a flexibilidade. Sua limitação é a fragilidade: quando as entradas são ruidosas ou incompletas, o comportamento pode falhar abruptamente porque o agente não tem estado contextual.

2. Agentes de reflexo baseados em modelo

Agentes reflexivos baseados em modelos estendem agentes reflexivos simples, mantendo uma representação interna do ambiente. Esse estado interno permite que o agente raciocine sobre aspectos do mundo que não pode observar diretamente. As decisões continuam sendo orientadas por regras, mas essas regras operam em um contexto inferido, e não apenas em entradas brutas.

Essa abordagem melhora a robustez em ambientes parcialmente observáveis ou dinâmicos. Muitos sistemas práticos dependem do comportamento reflexo baseado em modelo para equilibrar a confiabilidade e a adaptabilidade sem introduzir a imprevisibilidade do aprendizado.

3. Agentes baseados em metas

Agentes baseados em objetivos representam os resultados desejados e avaliam as ações com base no fato de aproximarem o sistema desses objetivos. Em vez de reagir imediatamente, esses agentes planejam sequências de ações e se ajustam conforme os obstáculos surgem. O planejamento permite flexibilidade e suporta comportamentos mais complexos em horizontes mais longos.

O planejamento também introduz custo e fragilidade. As metas devem ser claramente definidas, e os planos dependem de suposições sobre como o ambiente se comporta. Em cenários de rápida mudança, os planos geralmente exigem revisão frequente ou lógica de fallback. Agentes baseados em metas são poderosos, mas exigem uma disciplina de design cuidadosa para evitar complexidade desnecessária.

4. Agentes baseados em utilidade

Agentes baseados em utilidade refinam o raciocínio baseado em objetivos, atribuindo valor aos resultados em vez de tratar o sucesso como binário. As ações são escolhidas com base na utilidade esperada, permitindo que o agente equilibre objetivos concorrentes, como velocidade, precisão, custo ou risco.

O ponto forte dos agentes baseados em utilidade é a transparência. Ao codificar as prioridades diretamente, eles expõem a lógica de decisão que, de outra forma, estaria oculta em heurísticas. O desafio está em definir funções de utilidade que reflitam as prioridades do mundo real. Uma utilidade mal especificada pode levar a um comportamento tecnicamente ideal, mas indesejável.

5. Agentes de aprendizado

Agentes de aprendizado melhoram seu comportamento ao longo do tempo, incorporando feedback do ambiente. Esse feedback pode vir de dados rotulados, recompensas, penalidades ou sinais implícitos. O aprendizado permite que os agentes se adaptem em ambientes muito complexos ou imprevisíveis para serem modelados explicitamente com regras fixas.

Ao mesmo tempo, o aprendizado introduz incerteza. O comportamento evolui, o desempenho pode sofrer drift e os resultados se tornam mais difíceis de prever. Agentes de aprendizado são mais bem utilizados quando a adaptabilidade é essencial e as equipes estão preparadas para gerenciar essa complexidade.

Padrões de agentes de IA emergentes e híbridos

Sistemas multiagente

À medida que os agentes de IA são aplicados a problemas maiores e mais complexos, os designs de agente único geralmente ficam aquém. Sistemas multiagente distribuem a tomada de decisão entre vários agentes que interagem uns com os outros. Esses agentes podem cooperar em direção a metas compartilhadas, competir por recursos ou operar de forma independente em um ambiente distribuído. Essa abordagem é útil quando o trabalho pode ser decomposto ou paralelizado.

A contrapartida é a coordenação. À medida que o número de agentes aumenta, o risco de ações conflitantes, estado inconsistente e comportamento emergente não intencional aumenta, tornando mecanismos claros de comunicação e coordenação essenciais para a confiabilidade e a previsibilidade.

Agentes hierárquicos

Os agentes hierárquicos adicionam estrutura por meio de camadas de controle. Um agente de nível superior planeja, decompõe objetivos ou fornece supervisão, enquanto os agentes de nível inferior se concentram na execução. Esse padrão supervisor-subagente ajuda a gerenciar a complexidade, separando as decisões estratégicas das operacionais.

Hierarquias podem melhorar a clareza e o controle, mas também introduzem dependências. Se as responsabilidades entre as camadas forem mal definidas, falhas ou suposições incorretas em níveis mais altos podem se propagar em cascata pelo sistema.

Agentes híbridos e baseados em papéis

A maioria dos agentes de produção são híbridos. Eles combinam comportamento reflexo para velocidade e segurança, planejamento para flexibilidade e aprendizado para adaptação. Essa abordagem mista permite que os sistemas equilibrem a confiabilidade com a capacidade de resposta à medida que as condições mudam.

Muitos rótulos modernos descrevem papéis funcionais em vez de comportamentos. Termos como agentes de clientes, agentes de código, agentes criativos ou agentes de dados descrevem o que um agente faz, não como ele decide. Tendências como agentes baseados em LLM, agentes de fluxo de trabalho e agentes que usam ferramentas refletem novas interfaces e recursos que ainda são mais bem compreendidos por meio de comportamentos de agentes clássicos.

Escolhendo o agente de IA certo para o seu caso de uso

Combine o design do agente com a realidade

A escolha de um tipo de agente de IA deve começar com o problema, e não com as ferramentas. Diferentes projetos de agentes pressupõem diferentes níveis de previsibilidade, controle e risco. Quando essas suposições não correspondem à realidade, até mesmo agentes sofisticados falham de maneiras difíceis de diagnosticar.

Tarefas altamente repetitivas e bem definidas geralmente se beneficiam de agentes mais simples. À medida que as tarefas se tornam mais abertas ou exigem sequenciamento, os agentes baseados em metas ou em utilidade se tornam mais apropriados. Um erro comum é supor que a complexidade exige automaticamente aprendizado.

A dinâmica do ambiente é igualmente importante. Em ambientes estáveis, agentes mais simples podem permanecer eficazes por longos períodos. Em ambientes dinâmicos, a adaptabilidade se torna valiosa, mas apenas com ciclos de feedback e supervisão. A interpretabilidade é outra restrição. Se as decisões precisarem ser explicadas ou auditadas, o comportamento previsível geralmente importa mais do que a flexibilidade.

Quando o aprendizado ajuda — e quando atrapalha

Agentes de aprendizado são mais úteis quando regras explícitas são impraticáveis ou quando o desempenho depende de padrões que só surgem com a experiência. Cenários de personalização e aprendizado por reforço geralmente se enquadram nessa categoria.

Essa adaptabilidade tem um custo. O aprendizado introduz uma sobrecarga operacional e um comportamento em evolução que complica os testes e a governança. Em ambientes amplamente estáveis, o aprendizado pode adicionar risco sem um benefício significativo.

Uma heurística prática ajuda a esclarecer esses trade-offs. Se você pode definir as regras com clareza, não use o aprendizado. Se você pode definir a meta com clareza, não otimize. Se você pode definir a utilidade com clareza, otimize deliberadamente. O aprendizado deve ser uma escolha deliberada, não um default.

Sinais de alerta de um mau ajuste incluem saídas instáveis, ciclos de retreinamento excessivos, modos de falha pouco claros e dificuldade em explicar por que um agente se comportou de uma determinada maneira. Esses sintomas geralmente indicam que o tipo de agente está desalinhado com o problema, em vez de uma falha nos modelos ou ferramentas subjacentes.

Como os tipos de agentes de IA aparecem na prática

Automação, controle e planejamento

Os tipos de agentes de IA são mais fáceis de entender através dos problemas que eles resolvem na prática. Os agentes reflexos continuam sendo fundamentais em sistemas de automação e controle onde a velocidade e a previsibilidade são mais importantes. O comportamento simples de condição-ação sustenta os fluxos de trabalho de alerta e monitoramento porque as respostas devem ser imediatas e consistentes.

Agentes reflexivos baseados em modelos estendem esse padrão para ambientes com informações incompletas ou atrasadas. Ao manter um estado interno, eles oferecem suporte a um comportamento mais robusto em domínios como robótica, navegação e fluxos de trabalho de software de longa duração, onde os agentes devem inferir o que está acontecendo além das entradas brutas.

Agentes baseados em objetivos são comuns em cenários de planejamento e coordenação. A programação de trabalho, o sequenciamento de tarefas ou o roteamento de solicitações por meio de processos de várias etapas se beneficia de agentes que raciocinam sobre estados futuros, especialmente quando os objetivos são claros e as suposições ambientais permanecem estáveis.

Sistemas de otimização e orientados ao aprendizado

Agentes baseados em utilidade dominam aplicações com otimização intensiva, como sistemas de recomendação e alocação de recursos. As funções de utilidade tornam as compensações explícitas, permitindo que esses sistemas equilibrem objetivos concorrentes e sejam ajustados e avaliados de forma mais transparente.

Os agentes de aprendizado sustentam sistemas de decisão adaptativos onde os padrões evoluem ao longo do tempo. Eles se tornam valiosos quando as regras estáticas falham, mas também exigem avaliação e retreinamento contínuos para permanecerem confiáveis.

Agentes em fluxos de trabalho de negócios e analítica

Em fluxos de trabalho de negócios e analítica, os sistemas de agentes modernos combinam cada vez mais várias abordagens. Os agentes podem planejar queries, selecionar ferramentas, recuperar dados e trigger ações posteriores. Em fluxos de trabalho de desenvolvimento de software, os agentes auxiliam cada vez mais em tarefas como navegar em grandes bases de código, executar testes, propor alterações ou coordenar pull requests entre sistemas. Nesta fase, a observabilidade, a governança e o controle são mais importantes do que um comportamento inteligente — especialmente quando governar e dimensionar agentes de IA em produção se torna um requisito em vez de uma reflexão tardia.

Desafios, limitações e equívocos

Por que as classificações de agentes divergem

As listas de agentes de AI geralmente diferem porque respondem a perguntas diferentes. Alguns frameworks classificam os agentes por comportamento de decisão, outros por arquitetura de sistema e outros por papel na aplicação. Quando essas perspectivas são misturadas, o número de “tipos” cresce rapidamente sem adicionar clareza.

Essa confusão é agravada por rótulos impulsionados pelo marketing, como “agentes dos quatro grandes”, ou termos baseados em papéis, como agentes de codificação ou agentes de clientes. Esses rótulos descrevem como os agentes são posicionados, em vez de como eles decidem ou se comportam, o que torna as comparações enganosas.

Mais autonomia nem sempre é melhor

Outro equívoco comum é que mais autonomia produz automaticamente sistemas melhores. Na prática, o aumento da autonomia quase sempre introduz complexidade adicional. Agentes altamente autônomos são mais difíceis de testar, prever e restringir. Para muitos casos de uso, agentes mais simples superam os mais avançados porque seu comportamento é mais fácil de analisar e controlar.

Agentes de aprendizado introduzem seus próprios riscos. À medida que o comportamento evolui ao longo do tempo, os resultados podem se tornar imprevisíveis, especialmente quando a qualidade dos dados se degrada ou se formam loops de feedback. A sobrecarga de manutenção contínua — como retreinamento, avaliação e monitoramento — também é frequentemente subestimada durante a experimentação inicial.

Mal-entendidos sobre inteligência complicam ainda mais as coisas. Agentes que parecem inteligentes geralmente dependem mais da estrutura, das restrições e de um projeto cuidadoso do que de um raciocínio sofisticado. O design eficaz de agentes não se trata de maximizar a autonomia ou a inteligência, mas de equilibrar controle, flexibilidade и custo. As equipes que explicitam essas soluções de compromisso têm muito mais probabilidade de criar agentes que obtenham sucesso em produção com o tempo.

Para onde a AI agentiva está indo

A IA agêntica está evoluindo rapidamente, mas a direção está se tornando mais clara. Os modelos de linguagem grandes estão mudando a forma como os agentes raciocinam, interagem com ferramentas e trabalham com entradas não estruturadas, tornando-os mais flexíveis e expressivos. O que eles não mudam são os trade-offs fundamentais que moldam o comportamento do agente.

Os sistemas mais bem-sucedidos serão híbridos por design. Os mecanismos de reflexo continuarão essenciais para a segurança e a capacidade de resposta, o planejamento e o raciocínio baseado em utilidade darão suporte à coordenação e otimização e o aprendizado será aplicado seletivamente onde a adaptabilidade é realmente necessária. As equipes que obtêm sucesso tendem a começar pequenas, restringir o escopo e expandir incrementalmente com base no feedback do mundo real.

Apesar de toda a inovação rápida, a lição fundamental permanece a mesma. Entender os tipos fundamentais de agentes de IA ajuda as equipes a raciocinar com clareza, escolher de forma deliberada e evitar complexidade desnecessária. As ferramentas evoluirão, mas um design de agente sólido continuará a determinar quais sistemas funcionam em produção — e quais não.

Construa Agentes de IA Automaticamente com o Databricks

Crie um agente automaticamente

Existem plataformas, como o Databricks Agent Bricks, que fornecem uma abordagem simples para construir e otimizar sistemas de agentes de IA específicos de domínio e de alta qualidade para casos de uso de IA comuns. Especifique seu caso de uso e dados, e o Agent Bricks criará automaticamente vários sistemas de agentes de AI para você, que poderão ser refinados posteriormente.

Crie um agente em código

O Mosaic AI Agent Framework e o MLflow fornecem ferramentas para ajudar você a criar agentes prontos para o ambiente corporativo em Python.

O Databricks oferece suporte à criação de agentes usando bibliotecas de criação de agentes de terceiros, como LangGraph/LangChain, LlamaIndex ou implementações personalizadas em Python.

Crie protótipos de agentes com o AI Playground

O AI Playground é a maneira mais fácil de criar um agente no Databricks. O AI Playground permite que você selecione entre vários LLMs e adicione rapidamente ferramentas ao LLM usando uma interface de usuário de baixo código. Você pode então conversar com o agente para testar suas respostas e, em seguida, exportar o agente para o código para implantação ou desenvolvimento adicional.

Que tipos de agentes podem ser construídos usando o Agent Bricks?

O Agent Bricks, parte da Databricks Data Intelligence Platform, pode ser usado para criar vários tipos de agentes de IA de nível de produção, otimizados para casos de uso empresariais comuns. Os principais tipos de agentes suportados são:

• Agente de extração de informações: este agente transforma documentos não estruturados (como PDFs, e-mails, relatórios etc.) em dados estruturados para análise.
• Agente Assistente de Conhecimento: este tipo cria um chatbot personalizável de alta qualidade que pode responder a perguntas com base nos dados e documentos específicos da sua organização (por exemplo, políticas de RH, manuais técnicos ou documentação de produtos), fornecendo citações para suas respostas.
• Agente LLM personalizado: este agente lida com tarefas especializadas de geração e transformação de texto, como resumir chamadas de clientes, classificar conteúdo por tópico, analisar sentimentos ou gerar conteúdo de marketing alinhado à marca.
• Supervisor de Múltiplos Agentes: Ele orquestra vários agentes especializados (e outras ferramentas ou APIs) para trabalharem juntos em fluxos de trabalho complexos e de várias etapas, como a combinação da recuperação de documentos com verificações de compliance.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original