🤖 AI Agents:

A ficção científica mais esperada, já pensou em ter um assistente que, em vez de apenas seguir ordens, toma decisões inteligentes para otimizar seu trabalho e até resolver problemas sozinho?  essa e a AI Agent e vou te mostrar que não tem anda de complexo Criar um AI Agent que pensa, age e evolui.

Tópicos abordados neste artigo: 

1. 🤖 Introdução
2. 🧠 O que são AI Agents
3. 🧱 Estrutura Básica de um AI Agent
4. 🛠️ Exemplos Práticos de AI Agents
5. 🧬 Tipos de AI Agents
6. 🌟 Os AI Agents Mais Famosos
7. 🧪 Como Criar um AI Agent
8. ✅ Conclusão

🤖 Introdução

Antes de mergulharmos no cinema dos Agentes de IA, vale a pena voltar o filme e entender o que é, de fato é Inteligência Artificial. Se você ainda não está muito familiarizado com o assunto, não se preocupe — entender esse conceito vai te ajudar bastante a acompanhar o que vem pela frente.

Lembro quando ouvi falar de IA pela primeira vez, lá em 2020, minha reação foi a mais genuína de : “Pronto, tô desempregado.” Achei que meu futuro profissional estava ameaçado — uma sensação bem comum quando a gente encara uma tecnologia nova e ainda desconhecida. Mas, conforme fui estudando e me aprofundando no tema, percebi que a IA não era um monstro, e sim uma aliada poderosa. Tudo depende de como a gente escolhe interagir com ela.

Gosto de utilizar e abusar de analogias para facilitar o entendimento, sempre pensando no público mais amplo que pode chegar até este artigo. Por isso, vamos trazer um pouco de ficção científica para a mesa. Se você já assistiu ao filme Eu Robô de 2004 com Will Smith, certamente se recorda daquela visão futurística, né? Robôs espertos convivendo com a gente no dia a dia. Pois é, essa vibe futurista é a que vamos usar para simplificar os conceitos, de um jeito prático e com um tiquinho de imaginação. 

A IA, um ramo da ciência da computação, foca na construção de sistemas aptos a realizar tarefas que, outrora, demandariam inteligência humana. O propósito dela reside em criar máquinas e programas que imitam, e até elevam, aptidões cognitivas do ser humano, a exemplo da percepção, do raciocínio, da aprendizagem, da solução de enigmas, e até… criatividade.

🧠O que são AI Agents?

Um AI Agent (agente de inteligência artificial), de forma simples e sem palavras que só vão confundir sua cabeça, é um tipo de sistema que consegue tomar decisões sozinho para alcançar um objetivo. Foi muita informação para você? Calma. Ele funciona de maneira bem prática: primeiro observa o que está acontecendo ao seu redor, depois pensa sobre o que deve fazer e, por fim, age para resolver um problema ou cumprir uma tarefa. 

Eu aposto que você já teve contato com um AI Agent.Um bom exemplo de agente são os assistentes virtuais que já conhecemos, como a Siri ou a Alexa. Eles ouvem o que a gente diz, tentam entender a intenção por trás do pedido e respondem da melhor forma que conseguem. Esses agentes estão presentes em várias áreas do nosso dia a dia — desde o atendimento ao cliente e os jogos, até em plataformas de streaming e na automação de fábricas. 

Alguns são bem simples, como bots de chat que tiram dúvidas básicas. Outros são mais avançados, capazes até de jogar videogames melhor do que muitas pessoas.

Apesar das diferenças, todos eles têm algo em comum: conseguem agir de forma automática, sem precisar de alguém dizendo o tempo todo o que fazer. Além disso, muitos AI Agents aprendem com a experiência, ficando cada vez melhores nas tarefas que executam. Por isso, eles estão se tornando cada vez mais presentes no dia a dia das pessoas e das empresas. 

🧱 Estrutura Básica de um AI Agent:

1. 🤖Autonomia Capacidade de operar sozinho 

A autonomia é uma característica marcante de um AI Agent. Ela se refere à capacidade de operar sem intervenção humana direta, tomando decisões e agindo com base em seu conhecimento e compreensão do ambiente. Em outras palavras, um agente autônomo consegue agir por conta própria, sem depender o tempo todo de comandos humanos.

Um exemplo interessante disso aparece no filme Ex Machina (2014). Nele, um jovem programador é escolhido para interagir com Ava, uma inteligência artificial extremamente avançada. Com o passar do tempo, Ava mostra que não é apenas inteligente — ela toma decisões sozinha, reage ao que acontece ao seu redor e age de forma totalmente independente.

2. 👀Percepção: Sentir o ambiente pra poder decidir. 

Percepção é a capacidade que um AI Agent tem de entender o ambiente ao seu redor. Ele faz isso por meio de sensores, que podem ser físicos — como câmeras e microfones — ou digitais, como dados extraídos de sistemas e redes. Essa habilidade é fundamental, porque para tomar boas decisões, o agente precisa saber o que está acontecendo ao seu redor.

Um exemplo legal disso é o filme Eu, Robô (2004), com o personagem Sonny. Ele é um robô com uma inteligência artificial superavançada, capaz de reconhecer expressões faciais, analisar o ambiente e até entender a linguagem humana. Com base nessas percepções, ele toma decisões de forma autônoma e contextualizada.

3.🏃‍♂️ Ação: É a capacidade de interação com o ambiente, conforme o contexto.  

A ação é como o AI Agent faz algo no mundo — é a resposta dele depois de entender o que está acontecendo ao redor. Com base nas informações que captou e nas decisões que tomou, o agente escolhe uma forma de agir para causar algum efeito. Essa ação pode ser algo físico, como se movimentar ou mexer em objetos, ou algo virtual, como enviar comandos para outros sistemas ou ajustar configurações em um processo digital.

Um bom exemplo disso está no filme Chappie (2015).No filme Chappie, vemos um robô policial que foi reprogramado com uma inteligência artificial capaz de aprender, pensar e agir por conta própria. Ele não só entende o que está acontecendo ao seu redor e toma decisões, como também realiza várias ações físicas: se protege, corre, aprende a escrever, usa armas, demonstra emoções e adapta seu comportamento conforme as situações que enfrenta.

4.🧠Racionalidade: Decisões guiadas por metas e cenário

A tomada de decisão é um aspecto diretamente relacionado à racionalidade de um AI Agents. Um agente racional utiliza seus objetivos e o estado atual do ambiente para decidir qual ação executar, sempre com a intenção de otimizar seus resultados. O agente analisa as possibilidades e escolhe aquela que mais faz sentido para atingir seus objetivos. Em ambientes mais complexos, isso significa lidar com imprevistos, mudanças inesperadas e vários desafios ao mesmo tempo, sempre buscando a melhor decisão. Essa capacidade de pensar de forma racional pode ser programada usando algoritmos, como os de aprendizado por reforço, onde o agente aprende com a experiência a tomar decisões que tragam os melhores resultados.

Um bom exemplo disso é o filme Jogador Nº 1 (2018), onde uma inteligência artificial administra o OASIS — um enorme universo virtual cheio de possibilidades e interações. Essa IA atua com base em regras, no comportamento dos jogadores e em lógica predefinida, sempre com o objetivo de manter o equilíbrio do jogo e garantir uma experiência funcional e justa para todos os usuários.

5.💬Interatividade: Conversando com outros agentes ou usuários humanos 

Interatividade é a habilidade que um AI Agent tem de se comunicar e trocar informações — seja com outros agentes ou com pessoas. Essa troca pode acontecer de várias maneiras, como por meio de interfaces visuais, conversas com usuários ou até mesmo em interações mais complexas entre sistemas. Ela é essencial, principalmente em contextos onde a colaboração é a chave para alcançar bons resultados. Um ótimo exemplo são os sistemas multiagentes, como em jogos multiplayer online ou redes de drones que trabalham juntos — nesses casos, os agentes precisam conversar e se coordenar para resolver desafios difíceis.

Todas essas qualidades — autonomia, percepção, ação, racionalidade e interatividade — fazem dos Agentes de IA sistemas poderosos, capazes de aprender, se adaptar e agir por conta própria em diversos cenários.

Um exemplo marcante de interatividade aparece no filme Her (2013), com a personagem Samantha, uma assistente virtual tão avançada que consegue manter conversas profundas e emocionais com seres humanos. Samantha mantém diálogos naturais, expressa emoções e desenvolve uma conexão profunda com o protagonista, demonstrando um alto nível de interação humana e emocional.

🛠️ Exemplos Práticos de AI Agents

1. Assistentes Pessoais Inteligentes

Imagine um assistente como a Mônica — um exemplo clássico de AI Agent. Ela não apenas entende comandos de voz, mas também automatiza tarefas do dia a dia, como agendar compromissos, enviar lembretes e até fazer compras online. O diferencial é que, além de executar ordens, ela aprende com as preferências do usuário e se adapta continuamente para ser mais eficiente e útil. 

Costumo utilizá-la principalmente durante meus estudos: após assistir a um vídeo, peço para ela gerar um resumo do conteúdo. Isso agiliza meu aprendizado e reforça os principais pontos abordados. 

2. Agentes Autônomos em Robôs 

Em um cenário mais físico, veículos autônomos são AI Agents em açãoEsses agentes percebem o ambiente ao seu redor por meio de sensores, decidem qual é o melhor caminho a seguir e realizam manobras de direção sozinhos. E o mais interessante: eles não apenas agem de forma autônoma, mas também aprendem com o que acontece ao seu redor, ficando cada vez mais eficientes com o tempo.

3. Agentes em Sistemas de Negociação 

No mercado financeiro, os AI Agents já são usados para fazer negociações de forma totalmente automatizada. Eles analisam o mercado em tempo real, tomam decisões em frações de segundo e executam ordens de compra ou venda com base nos dados disponíveis. Tudo isso com o objetivo de maximizar os lucros, seguindo estratégias pré-programadas e aprendendo continuamente com os resultados.

🧬 Tipos de AI Agents

🧠 1. Reflexivos Simples (Simple Reflex Agents) 

• Funcionamento: Agem com base em regras do tipo “se... então...”. 
• Exemplo: Um aspirador robô que muda de direção ao bater na parede. 

🔄 2. Reflexivos com Memória (Model-Based Reflex Agents) 

• Funcionamento: Consideram o estado atual e o histórico (modelo do mundo). 
• Exemplo: Um agente que lembra onde já esteve, como um robô mapeando uma casa. 

🎯 3. Baseados em Objetivos (Goal-Based Agents) 

• Funcionamento: Agem para alcançar objetivos específicos. 
• Exemplo: Um GPS que calcula diferentes rotas para chegar ao destino. 

⚖️ 4. Baseados em Utilidade (Utility-Based Agents) 

• Funcionamento: Além de alcançar o objetivo, escolhem a melhor opção segundo um critério de utilidade (preferência). 
• Exemplo: Um sistema de recomendação que sugere o produto mais útil para o usuário. 

🧬 5. Aprendizes (Learning Agents) 

• Funcionamento: Aprendem com a experiência e melhoram seu desempenho com o tempo. 
• Exemplo: Um algoritmo de IA que ajusta decisões com base em feedbacks. 

🧩 6. Multiagentes (Multi-Agent Systems) 

• Funcionamento: Múltiplos agentes interagem entre si, cooperando ou competindo. 
• Exemplo: Bots jogando em equipe em um jogo online. 

🌟 Os AI Agents Mais Famosos

Auto-GPT 

• Descrição: Um dos primeiros agentes de IA autônomos amplamente divulgados. Usa GPT-4 para planejar e executar tarefas de forma iterativa. 
• Destaque: Pode criar objetivos, subdividi-los em tarefas e agir sem supervisão contínua. 

OpenAI Assistants API 

• Descrição: Ferramenta oficial da OpenAI para criar agentes com memória, ferramentas e longas conversas. 
• Destaque: É base para muitos produtos e integrações empresariais. 

AgentGPT 

• Descrição: Interface web que permite criar agentes autônomos que pensam e agem de forma independente. 
• Destaque: Focado em acessibilidade e usabilidade. 

🧪 Como Criar um AI Agent

1. 🎯Defina o Objetivo do Agente 

Antes de programar, responda: 

• O que ele precisa fazer? 
• Ele será reativo (responde a comandos) ou pró-ativo (age por conta própria)? 
• Exemplo: “Um agente que responde dúvidas sobre produtos em um e-commerce.” 

2.🏗️ Escolha a Arquitetura 

Existem diversas abordagens, dependendo do nível de complexidade: 

• Agentes baseados em regras (simples IF/ELSE) 
• Agentes reativos (sem memória) 
• Agentes com memória limitada 
• Agentes baseados em objetivos (com planejamento) 
• Agentes com aprendizado (usam IA/Machine Learning) 

Para um projeto inicial, comece com um agente reativo com memória limitada. 

3.  ⚙️Defina os Componentes Essenciais 

Um agente típico tem: 

• Percepção (input): recebe dados do ambiente 
• Tomada de decisão (processamento): escolhe uma ação com base no input 
• Ação (output): executa a resposta 
• Memória (opcional): guarda histórico ou contexto 

4.🛠️ Escolha as Ferramentas e Linguagem 

Sugestão para começar: 

• Linguagem: Python (fácil, com muitas bibliotecas) 
• Frameworks úteis: 
• LangChain ou Autogen (para AI Agents com LLMs) 
• spaCy, Transformers (para NLP) 
• OpenAI API (para usar LLMs como GPT) 
• ChromaDB, FAISS, ou Pinecone (para memória vetorial) 

5. ⌨️Implemente um Módulo de Entrada 

Exemplos: 

• Texto do usuário (chat) 
• Áudio, imagens, sensores (em aplicações avançadas) 

python 

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user_input = input("Você: ") 

6.🤖 Integre uma Inteligência (LLM ou lógica customizada) 

Exemplo com OpenAI API: 

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import openai 
 
openai.api_key = 'sua-chave' 
 
def responder(prompt): 
  resposta = openai.ChatCompletion.create( 
      model="gpt-3.5-turbo", 
      messages=[{"role": "user", "content": prompt}] 
  ) 
  return resposta['choices'][0]['message']['content'] 
 
print(responder(user_input)) 

7.💾 Adicione Memória (Opcional) 

Para lembrar interações anteriores: 

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memoria = [] 
 
def adicionar_memoria(entrada, resposta): 
  memoria.append({"input": entrada, "resposta": resposta}) 
 

Ou use uma base vetorial (vector store) com LangChain.

8. 🔄Crie um Loop de Interação

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while True: 
  user_input = input("Você: ") 
  if user_input.lower() == "sair": 
      break 
  resposta = responder(user_input) 
  print("Agente:", resposta) 
  adicionar_memoria(user_input, resposta) 
 

9.🧪 Testes e Ajustes 

• Teste o agente com diferentes entradas 
• Corrija respostas erradas 
• Refine a lógica ou os prompts, se estiver usando LLM 

10.🚀 Escalando seu Agente 

Depois de funcional, você pode: 

• Conectar com APIs externas 
• Adicionar múltiplas habilidades (plugins/tools) 
• Usar múltiplos agentes que colaboram entre si 
• Criar uma interface (web, mobile, etc.) 

✅ Conclusão 

Agora que você já conhece os fundamentos e as diversas aplicações dos AI Agents, que tal levar esse conhecimento para o próximo nível e aplicá-lo no seu próprio projeto? A automação de tarefas e a criação de sistemas autônomos estão mais acessíveis do que nunca. Comece pequeno, mas pense grande! Um AI Agent pode ser a chave para transformar a forma como você lida com processos complexos e revoluciona a maneira como trabalha. 

Dê o próximo passo agora – crie seu próprio AI Agent e experimente o impacto direto no seu projeto! 

E o melhor: você não precisa ir muito longe para se aprofundar ainda mais no universo dos AI Agents e adquirir tanto o conhecimento teórico quanto prático necessário para criar o seu. Aqui mesmo na DIO, temos a Community Week: AI Agents, que vai fornecer tudo isso e muito mais para você continuar evoluindo no seu aprendizado! 

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📚REFERENCIAS:

https://www.oracle.com/br/artificial-intelligence/ai-agents/

https://news.microsoft.com/source/features/ai/ai-agents-what-they-are-and-how-theyll-change-the-way-we-work/

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