Educação financeira · artigo prático
O que são agentes de IA (AI agents)
Agentes de IA combinam planejamento, uso de ferramentas e memória para executar tarefas em múltiplas etapas, dentro de limites e guardrails definidos previamente.
O termo 'agente de IA' passou a ser usado para descrever sistemas bem diferentes entre si, o que gera confusão. Uma definição útil: um agente é um sistema que usa um modelo de linguagem não apenas para responder, mas para decidir uma sequência de ações necessárias para atingir um objetivo.
Um LLM usado isoladamente responde a uma pergunta e para. Um agente de IA usa um LLM como componente de decisão dentro de um loop: recebe um objetivo, decide os passos, pode chamar ferramentas externas, observa o resultado e decide o próximo passo. O conceito geral de inteligência artificial que sustenta essa camada de decisão é descrito com mais profundidade no hub de IA da IBM.
Os componentes de um sistema agêntico
Um sistema agêntico combina, tipicamente, quatro componentes que trabalham juntos ao longo de várias etapas, em vez de uma única chamada ao modelo.
- Planejamento: decompor objetivo em subtarefas
- Uso de ferramentas: chamar funções e interpretar resultados
- Memória: manter contexto entre etapas ou execuções
- Guardrails: limites de escopo, custo, iterações e confirmação humana
Onde workflows agênticos fazem sentido
Fluxos com múltiplas etapas e decisões condicionais são candidatos naturais — por exemplo, automações de marketing que decidem, com base em dados de um canal, qual ação tomar em outro, muitas vezes coordenadas por um framework de orquestração. Quanto maior a autonomia delegada, maior a necessidade de guardrails, logs de auditoria e verificação humana antes de ações irreversíveis.
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