TL;DR: A segunda onda de agentes inteligentes, diferentemente da primeira tentativa teórica que coincidiu com a era dos smartphones, está finalmente se materializando graças aos avanços em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e tecnologias de suporte como LangChain, MCP e Protocolo A2A. Estes agentes autônomos podem realizar ações complexas, interagir com múltiplas aplicações e trabalhar colaborativamente, prometendo revolucionar tanto aplicações empresariais quanto assistentes pessoais.
Takeaways:
- Agentes inteligentes são sistemas autônomos que observam, aprendem e tomam decisões para atingir objetivos, diferenciando-se por serem situados, permanentes, autônomos, inteligentes e sociais.
- A primeira onda de agentes falhou principalmente devido ao “inverno da IA” e ao redirecionamento de recursos para o desenvolvimento de smartphones e aplicativos móveis.
- Tecnologias como LangChain, Model Context Protocol e Protocolo A2A estão criando o ecossistema necessário para que agentes de diferentes organizações possam interagir e colaborar.
- Aplicações práticas já estão surgindo em áreas como reconciliação de despesas, RH, saúde, cadeia de suprimentos e TI, onde os agentes podem gerenciar tarefas com múltiplas interdependências.
- O futuro aponta para assistentes pessoais muito mais capazes, que poderão realizar ações complexas e antecipar necessidades, concretizando a visão de um “mordomo digital” verdadeiramente útil.
A Segunda Onda de Agentes Inteligentes: Revolução ou Apenas Mais do Mesmo?
Você já se perguntou como seria ter um assistente digital que realmente entendesse suas necessidades e executasse tarefas complexas sem sua constante supervisão? Essa promessa, feita há décadas pela inteligência artificial, parece finalmente estar se materializando com a emergência da segunda onda de agentes inteligentes. Mas será que dessa vez é diferente? Ou estamos apenas reciclando antigas promessas que nunca se concretizaram?
Neste artigo, vamos explorar o que realmente são os agentes inteligentes, por que a primeira onda falhou, e como as novas tecnologias estão criando um cenário completamente diferente para o sucesso dessa segunda geração de assistentes virtuais autônomos.
O que são Agentes Inteligentes?
Imagine um software que não apenas responde a comandos específicos, mas que observa, aprende, toma decisões e age de forma autônoma para atingir objetivos. Essa é a essência dos agentes inteligentes.
Um agente inteligente é um processo computacional com características específicas que o diferenciam de programas comuns:
- Situado: O agente está imerso em um ambiente e interage com ele através de sensores (para obter informações) e atuadores (para executar ações)
- Permanente: Possui uma vida útil longa, diferente de procedimentos que são criados e destruídos em milissegundos
- Autônomo: Persegue seus próprios objetivos e trabalha para maximizá-los
- Inteligente: Aplica técnicas de IA para perseguir seus objetivos
- Social: Reconhece que não está sozinho no ambiente e possui mecanismos para interagir com outros agentes, seja para cooperar ou competir
Essa abordagem transforma fundamentalmente a maneira como interagimos com a tecnologia. Em vez de simplesmente executar comandos específicos, os agentes inteligentes podem entender contextos, antecipar necessidades e tomar iniciativas para resolver problemas complexos.
O Fracasso da Primeira Onda de Agentes Inteligentes
A história dos agentes inteligentes começa com Marvin Minsky, um dos pais fundadores da IA. Em 1985, Minsky publicou “A Sociedade da Mente”, propondo uma forma “social” de inteligência baseada na interação de muitos agentes pequenos e limitados, cada um com uma visão local de seu ambiente e vizinhança.
Essa visão surgiu como resposta às críticas crescentes aos sistemas de IA da época, especialmente os sistemas especialistas, que mostravam limitações significativas em ambientes dinâmicos e imprevisíveis.
A proposta de Minsky era revolucionária: em vez de buscar uma inteligência monolítica baseada em lógica, deveríamos desenvolver uma forma “social” de inteligência, com múltiplos agentes interagindo entre si.
No entanto, essa primeira onda de agentes inteligentes enfrentou obstáculos significativos:
- A crítica de Minsky à IA tradicional acabou prejudicando a reputação e o financiamento da disciplina como um todo
- Pouco depois da publicação de seu livro, a IA entrou em seu segundo “inverno” – períodos em que o suporte ao progresso da IA secou
- As tecnologias desenvolvidas para apoiar agentes inteligentes, embora maduras, não conseguiram popularização ampla
Paradoxalmente, embora a tecnologia estivesse disponível, a primeira onda de agentes inteligentes não conseguiu cumprir sua promessa devido a fatores externos, principalmente a revolução dos smartphones, que redirecionou completamente o foco da indústria tecnológica.
A Ascensão dos Smartphones e o Desvio do Foco
Quando Steve Jobs apresentou o iPhone em 2007, poucos poderiam prever o impacto transformador que os smartphones teriam em praticamente todos os aspectos da vida moderna. O lançamento do iPhone marcou o início de uma era em que os dispositivos móveis se tornaram o centro da experiência tecnológica.
Essa mudança de paradigma teve consequências significativas:
- Os smartphones rapidamente se tornaram a força dominante no cenário tecnológico
- Recursos financeiros, talentos e atenção foram redirecionados para o desenvolvimento de aplicativos móveis
- Redes sociais e smartphones criaram uma combinação sinérgica, impulsionando o crescimento de ambos
- Empresas que adotaram uma estratégia “mobile-first” prosperaram, enquanto outras enfrentaram sérias dificuldades
Nesse contexto, os agentes inteligentes foram relegados a segundo plano. A visão de Minsky de um ecossistema de pequenos agentes colaborativos simplesmente não se encaixava no novo paradigma centrado em aplicativos móveis e redes sociais.
Empresas como Apple e Google se tornaram gigantes tecnológicos, enquanto outras que não se adaptaram rapidamente, como a Nokia, viram seu domínio de mercado desaparecer em questão de anos.
A Emergência da Inteligência Artificial e a Segunda Onda de Agentes
Agora, com a disrupção dos smartphones praticamente completa, estamos testemunhando a ascensão de uma nova força transformadora: a inteligência artificial, especialmente com os avanços nos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs).
A IA está impactando todos os aspectos da vida, e com essa maturidade tecnológica, surge uma nova oportunidade para os agentes inteligentes – a segunda onda.
Os agentes de IA da nova geração são sistemas capazes de:
- Realizar ações concretas, não apenas responder a perguntas
- Interagir com outras aplicações, interpretando telas e interfaces
- Coordenar múltiplas IAs para atingir um resultado específico
- Manter características “situadas”, “inteligentes” e “sociais” que definem agentes
Diferentemente da primeira onda, que era predominantemente teórica, essa nova geração de agentes está sendo impulsionada por avanços práticos em IA, especialmente em processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina.
A capacidade dos LLMs de entender contexto, interpretar linguagem natural e gerar respostas coerentes fornece a base necessária para agentes verdadeiramente inteligentes e autônomos.
Tecnologias de Apoio à Segunda Onda de Agentes Inteligentes
Diversas tecnologias estão sendo desenvolvidas especificamente para apoiar esta nova geração de agentes inteligentes:
LangChain
Proposto em 2022 por Harrison Chase, o LangChain é um framework que permite conectar LLMs a outras ferramentas, fontes de dados e memória. Com ele, aplicações podem:
- Pesquisar documentos e responder perguntas sobre eles
- Usar APIs ou bancos de dados em tempo real
- Lembrar informações de momentos anteriores em uma conversa
- Tomar decisões usando ferramentas como calculadoras ou Python
- Decompor tarefas complexas em múltiplos passos usando agentes
Model Context Protocol (MCP)
Desenvolvido pela Anthropic com apoio do Google, o MCP visa facilitar a integração entre aplicações LLM e fontes de dados externas, permitindo:
- Acesso contextual a informações externas
- Integração padronizada com ferramentas e APIs
- Troca eficiente de dados entre sistemas
Protocolo A2A (Agent-to-Agent)
Proposto pela Google, o A2A fornece interoperabilidade entre agentes criados por diferentes organizações, integrando-se ao MCP e permitindo:
- Comunicação padronizada entre agentes diversos
- Colaboração em tarefas complexas
- Compartilhamento de conhecimento e capacidades
Essas tecnologias estão criando um ecossistema robusto que permite o desenvolvimento e a implantação de agentes inteligentes em escala nunca antes vista.
Aplicações Práticas da Nova Geração de Agentes Inteligentes
Os agentes inteligentes da segunda onda não são apenas conceitos teóricos; eles já estão sendo aplicados para automatizar tarefas complexas em diversos setores:
- Reconciliação de despesas de viagem: Agentes podem extrair informações de recibos, comparar com políticas corporativas e registrar despesas automaticamente
- Triagem de aplicações de RH: Análise de currículos, verificação de referências e agendamento de entrevistas sem intervenção humana
- Integração de registros de pacientes: Consolidação de informações médicas de múltiplas fontes, identificando inconsistências e garantindo completude
- Planejamento da cadeia de suprimentos: Previsão de demanda, otimização de inventário e coordenação logística de forma autônoma
- Automação de fluxos de trabalho de TI: Monitoramento de sistemas, resolução de problemas comuns e escalação inteligente quando necessário
Essas aplicações demonstram o potencial transformador dos agentes inteligentes em ambientes empresariais, automatizando processos que antes exigiam intervenção humana significativa.
O planejamento de viagens ilustra perfeitamente a complexidade que os agentes inteligentes podem gerenciar. Essa tarefa envolve:
- Complexidade temporal: voos, trens, check-in/check-out de hotéis e programações de atividades têm horários específicos
- Fontes de dados fragmentadas: companhias aéreas, hotéis, transporte terrestre, regras de visto, alertas meteorológicos – todos provenientes de sistemas diferentes
- Preferências e restrições do usuário: preferências de horários de viagem, restrições alimentares, necessidades de acessibilidade, programas de fidelidade
- Considerações geoespaciais: tempo para chegar a aeroportos ou estações, condições de tráfego e trânsito urbano
- Interdependências: alterar o horário de um voo pode afetar o horário de check-in do hotel ou a programação de atividades
O Futuro dos Agentes Inteligentes e Assistentes Pessoais
Enquanto a aplicação empresarial dos agentes inteligentes já está em andamento, o futuro também reserva transformações significativas para os dispositivos pessoais.
Os smartphones e seus sucessores farão uso intensivo de agentes inteligentes, evoluindo os assistentes pessoais como Alexa e Siri para um novo patamar de funcionalidade. Em vez de apenas responder a perguntas simples, esses agentes serão capazes de:
- Realizar ações complexas em nome do usuário
- Interagir com múltiplos aplicativos e serviços
- Antecipar necessidades com base em padrões e contexto
- Aprender continuamente com as interações
A visão do “Knowledge Navigator” da Apple – um mordomo digital capaz de interagir com software, interpretar telas e entender contextos – está se tornando realidade graças aos avanços em LLMs e tecnologias de agentes.
Plataformas como Microsoft AutoGen, Google Vertex AI Agent Builder, LangChain LangGraph e PwC Agent OS estão pavimentando o caminho para um futuro onde softwares inteligentes automatizam tarefas complexas e interagem de forma eficaz.
Conclusão: Desta Vez É Diferente
A segunda onda de Agentes Inteligentes não é apenas mais do mesmo. Diferentemente da primeira onda, que era principalmente teórica e chegou em um momento inoportuno, esta nova geração está apoiada em avanços tecnológicos concretos e surge em um momento de maturidade da IA.
Embora não sejam uma solução mágica para todos os problemas de IA – não eliminarão alucinações de IA ou simplesmente criarão chatbots melhores – os agentes inteligentes prometem uma revolução no software empresarial, automatizando tarefas complexas e elevando a automação a um novo patamar.
Desde as primeiras ideias de Marvin Minsky até a tecnologia atual, o caminho foi longo e sinuoso, mas agora todos os elementos estão convergindo: LLMs poderosos, frameworks de integração, protocolos de comunicação entre agentes e casos de uso claros com valor comercial.
Os agentes estão chegando, desta vez para ficar, estejamos preparados ou não. A questão não é mais se os agentes inteligentes transformarão nossa interação com a tecnologia, mas quando e como essa transformação ocorrerá.
Fonte: Este artigo é baseado em pesquisa original sobre a evolução dos agentes inteligentes, desde a teoria da Sociedade da Mente de Marvin Minsky até as aplicações modernas de IA baseadas em LLMs.