Como os agentes de inteligência artificial pensam: um guia leve sobre tipos e frameworks

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) deixou de ser apenas uma ferramenta que responde a perguntas e passou a tomar decisões, agir sozinha e até colaborar com outras IAs. Essas entidades autônomas são chamadas de agentes de IA.

Mas você já se perguntou como um agente “pensa”? Por que alguns reagem de forma imediata, enquanto outros analisam, planejam e aprendem com o tempo? A resposta está na arquitetura dos agentes, que definem o “jeito de pensar” de cada tipo.

Vamos entender o que isso quer dizer?

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um sistema autônomo capaz de realizar tarefas complexas para atingir um objetivo. Os humanos estabelecem as metas desejadas, mas o agente de IA escolhe quais são as melhores ações que ele precisa realizar para atingi-las. É como se ele estivesse em uma missão: o agente observa o que acontece, decide o que fazer e executa uma ação.

Na prática, ele pode ser um chatbot que responde a clientes; um assistente pessoal que organiza sua agenda; um copiloto de código que sugere soluções; ou até um sistema multiagente, onde várias IAs colaboram entre si.

O que muda entre eles é a forma como “raciocinam” e é aí que entram as arquiteturas.

Tipos de arquiteturas de agentes

A arquitetura é a “mente” do agente: define como o agente pensa, aprende e age e são classificadas com base em sua complexidade e na forma como eles percebem e reagem ao ambiente. A seguir, exploramos os tipos principais (reativos, deliberativos e híbridos).

1. Agente reativo (ou reflexivo)

É o tipo mais básico dos agentes, que opera com base em um conjunto simples de regras e não mantém um histórico de interações, isto é, não tem memória.

Como pensa:
Reage diretamente ao ambiente, sem memória ou planejamento. É uma ação do tipo “se acontecer X, faça Y”.

Analogia:
Pense em um termostato: ele liga ou desliga o aquecimento quando a temperatura atinge o limite pré-estabelecido. Ele não “pensa”, apenas reage ao calor do ambiente.

Exemplo prático:
Assistentes de voz de smartphones que realizam comandos claros e diretos, como “tocar música” ou “definir alarme”.

Vantagens:

• Rápido e eficiente;
• Ideal para tarefas simples e repetitivas.

Limitações:

• Não aprende;
• Não entende contexto;
• Não lida bem com situações novas.

Ideal para: automações simples e sistemas com regras fixas.

2. Agente deliberativo

É um tipo de agente que possui a capacidade de pensar, planejar e avaliar estratégias antes de executar uma ação. Ele usa um modelo interno do ambiente, memória e raciocínio complexo para atingir os objetivos.

Como pensa:
Diferente do agente reativo, o agente deliberativo planeja antes de agir, analisa informações, compara alternativas e só então decide qual a melhor ação a se executar para alcançar o objetivo desejado. Baseia-se no modelo Perceber → Planejar → Agir.

Analogia:
É como um jogador de xadrez: não reage por impulso, mas calcula as próximas jogadas.

Exemplo prático:
Um sistema de navegação de trânsito que considera o tráfego, a distância e os custos para recomendar a melhor rota possível para o seu destino.

Vantagens:

• Toma decisões mais inteligentes;
• Considera metas e objetivos de longo prazo.

Limitações:

• Pode ser lento;
• Exige mais processamento e dados estruturados.

Ideal para: sistemas de navegação, de e-commerce, planejadores e assistentes pessoais.

3. Agente híbrido

Combina as respostas rápidas dos agentes reativos com o planejamento do deliberativo. Pode incluir integração do aprendizado de máquina.

Como pensa:
Combina o melhor dos dois mundos: a rapidez do reativo com o planejamento do deliberativo. Ele reage quando precisa, mas também pode pensar antes de agir.

Analogia:
Um motorista experiente: reage rápido a um obstáculo, mas ainda segue um plano de rota.

Exemplo prático:
Um assistente virtual que responde a comandos simples de forma imediata, como definir um alarme, mas que também executa tarefas mais complexas, que exigem acesso a ferramentas externas e contexto, tipo planejar uma rota.

Vantagens:

• Equilíbrio entre agilidade e inteligência;
• Adapta-se a diferentes cenários.

Limitações:

• Mais complexo de desenvolver e orquestrar;
• Requer bom design para evitar conflitos entre as “duas partes” do agente.

Ideal para: sistemas de atendimento ao cliente ou de recomendação, assistentes virtuais avançados que precisam lidar com múltiplos contextos.

4. Agente cognitivo

Replica habilidades cognitivas humanas como memória, aprendizado, raciocínio e planejamento para processar informações e tomar decisões em situações complexas.

Como pensa:
Inspirado na mente humana, ele percebe, raciocina, aprende, lembra e se adapta. Costuma integrar modelos de linguagem de larga escala (LLMs), memória de longo prazo e aprendizado contínuo.

Analogia:
Um colega de equipe inteligente: aprende com o tempo e melhora suas decisões a cada experiência.

Exemplo prático:
Um copiloto de programação (como o GitHub Copilot ou agentes da StackSpot AI) que aprende o estilo do seu código e passa a sugerir soluções mais adequadas ao seu contexto.

Vantagens:

• Aprende e evolui com o tempo;
• Pode lidar com incertezas e raciocínio complexo.

Limitações:

• Alto custo computacional;
• Necessita de dados de qualidade e supervisão.

Ideal para: agentes de decisão, copilotos, assistentes virtuais e chatbots avançados, e quaisquer sistemas que precisam de aprendizado contínuo.

5. Multiagentes e agentes hierárquicos

Além das arquiteturas básicas, há sistemas que combinam vários agentes trabalhando juntos (multiagentes) ou em camadas de decisão (hierárquicos).

• Multiagentes: vários agentes autônomos com funcionalidades específicas cooperam para resolver partes diferentes de um problema complexo.
  Exemplo: um grupo de IAs que divide tarefas de pesquisa, análise e escrita para gerar um relatório completo.
• Hierárquicos: são sistemas de IA organizados em camadas, onde agentes de níveis superiores supervisionam e coordenam agentes de níveis inferiores.
  Exemplo: um orquestrador de agentes que distribui subtarefas para copilotos especializados. É como se ele fosse um gerente de projetos que não faz todas as tarefas, mas coordena os especialistas responsáveis por executá-las.

Esses modelos são cada vez mais comuns em frameworks modernos como o CrewAI e o AutoGen, que simulam “equipes de IAs” trabalhando juntas.

Frameworks populares para criar agentes

Os frameworks são como caixas de ferramentas pré-definidas usadas para agilizar o desenvolvimento de projetos e a construção de agentes; eles oferecem a base pronta para a integração com LLMs e recursos de orquestração. Os mais populares hoje em dia são:

Framework	Tipo de agente	O que faz	Quando usar
LangChain	Híbrido / Cognitivo	Conecta modelos de linguagem (como GPT) a ferramentas externas, APIs e memória.	Quando você quer que o agente combine raciocínio com execução prática (ex: buscar dados, interpretar e agir).
LlamaIndex	Cognitivo	Cria “memória” e estrutura de busca para LLMs, permitindo que acessem dados de forma inteligente.	Quando o agente precisa “lembrar” informações ou navegar por bases de dados.
CrewAI	Multiagente	Permite criar “equipes de IAs” com diferentes papéis e responsabilidades.	Quando o projeto envolve cooperação entre agentes.
AutoGen	Multiagente / Hierárquico	Coordena conversas e colaboração entre múltiplos agentes LLMs.	Para fluxos complexos com múltiplas etapas de decisão e comunicação.
Haystack	Cognitivo / Deliberativo	Voltado para recuperação de informação e chatbots inteligentes.	Quando o foco é buscar respostas precisas em documentos.

Conclusão

Entender o que é e como funcionam as arquiteturas de agentes é descobrir o “cérebro” por trás das IAs generativas. Cada tipo tem sua força: uns são rápidos, outros são estratégicos, outros aprendem com o tempo. E, assim como em um time humano, o segredo está em usar as habilidades certas no desafio certo.

Com esse conhecimento, você está pronta para evoluir de quem cria prompts para quem projeta inteligências.