De acordo com a Grand View Research, o mercado global de IA foi avaliado em US$ 150 bilhões em 2023, com previsão de crescimento de 37% ao ano até 2030. E é nesse cenário que a Mirante Tecnologia foca seus esforços para 2025.

Dentro desse contexto, a IA generativa não representa apenas mais um avanço, ela está moldando um novo paradigma na criação de agentes inteligentes: sistemas capazes de combinar percepção, raciocínio, ação e comunicação para executar tarefas com autonomia. Segundo a Gartner, até 2028, um terço das interações com serviços baseados nessa tecnologia deve envolver agentes autônomos e modelos voltados à realização de ações.

De acordo com o relatório da Distrito, referência no mapeamento de inovação e tendências tecnológicas, os agentes inteligentes já estão sendo incorporados por diferentes frentes: desde soluções proprietárias até APIs de terceiros e ferramentas prontas, como ChatGPT e Microsoft Copilot.

Atualmente, 33% das empresas optam por integrar APIs de provedores como OpenAI, Google e AWS, enquanto 29% seguem por modelos híbridos, combinando tecnologias internas com recursos externos. Embora o conceito de agentes inteligentes já exista há décadas, o diferencial atual está na fusão entre eles e modelos de linguagem LLMs.



O que são agentes inteligentes baseados em IA generativa?



De forma simples, trata-se de um sistema virtual capaz de perceber o ambiente, processar essas informações, tomar decisões e agir com base nelas e, em muitos casos, também se comunicar. Quando integrado a modelos de linguagem LLMs, esse tipo de agente se torna ainda mais autônomo e flexível, ampliando seu potencial de operar em contextos complexos com mais eficiência.



“ChatGPT, por si só, não é um agente. Mas você consegue criar agentes com ele, usando a interface da OpenAI ou integrando via APIs. O segredo está na construção de uma arquitetura que define como esse agente percebe, atua e se comunica”, detalha Caio de Melo, Head de Inovação da Mirante tecnologia.



Quais são os pilares estruturais de um agente inteligente?



Para compreender o funcionamento de um agente baseado em IA generativa, é fundamental visualizar sua estrutura a partir de cinco pilares essenciais, que operam de forma interdependente:

  • Percepção
  • Raciocínio
  • Ação
  • Comunicação
  • Aprendizado

Esses pilares funcionam em um ciclo contínuo, no qual a percepção alimenta o raciocínio, que define a ação. Essa ação é comunicada com humanos ou outros agentes e, por fim, o aprendizado retroalimenta o sistema com base nas interações anteriores.



Qual é a base tecnológica necessária?



Para que esses pilares atuem com eficiência, é preciso contar com uma infraestrutura robusta. A base tecnológica dos agentes inteligentes começa nos fundamentos, chips otimizados para aprendizado de máquina e computação em larga escala que sustentam a performance e a escalabilidade exigidas por esses sistemas.



Como funcionam os sistemas multiagentes?



Esses componentes, quando bem estruturados, permitem a criação de sistemas multiagentes, times de agentes que colaboram entre si para resolver problemas complexos.



“Um diferencial da Mirante é a implementação de sistemas multiagentes, nos quais diferentes agentes, com funções específicas como extração de informação, análise de dependências técnicas e recomendação de ações, colaboram para resolver tarefas complexas. O gerenciamento desses sistemas exige coordenação, estratégias de mitigação de conflitos e definição clara de papéis e objetivos”, pontua Caio.



Como os agentes inteligentes já estão sendo aplicados na prática?



Uma das maiores forças da IA está em sua capacidade de atuar em cenários críticos. Caio destaca o exemplo da migração de sistemas jurídicos antigos para arquiteturas mais modernas. Casos como os do TJ-SP e da Receita Federal ilustram bem essa transição.

Na Mirante, esse movimento é realidade. Em um projeto recente, o uso de ferramentas com IA aumentou a cobertura de testes em mais de 40% e reduziu em mais de 90% o tempo dedicado à correção de bugs críticos.

“Essas atividades costumam ser custosas, arriscadas e tecnicamente delicadas. Então criamos times de agentes especializados em cada parte do processo, com funções diferentes, como entender documentos, identificar dependências e sugerir melhorias técnicas”, afirma.



Quais resultados as empresas estão percebendo?



Segundo o report da Distrito:

  • 100% das empresas que utilizam agentes relatam aumento de eficiência;
  • 71% mencionam economia de recursos;
  • 57% destacam melhorias na experiência do cliente;
  • 38% observam ganhos em escalabilidade e tomada de decisão.


Qual o papel dos LLMs na construção de agentes?



Sistemas multiagentes se beneficiam da combinação de diferentes modelos de linguagem. A escolha do LLM depende da natureza da tarefa:

  • Modelos robustos para tarefas estratégicas (ex: GPT-4o);
  • Modelos leves para tarefas operacionais (ex: Claude Instant);
  • Modelos open-source (ex: LLaMA) para personalização e controle;
  • Modelos de nicho, como o FinGPT, para casos específicos.

A escolha certa garante qualidade de resposta, segurança, custo e eficiência.



Qual é o futuro dos agentes inteligentes?



Com a IA generativa como motor, agentes inteligentes deixam de depender de comandos. Eles aprendem, se adaptam e atuam com autonomia. Segundo a McKinsey, até 2030, cerca de 800 milhões de empregos serão impactados pela automação, e os agentes estão no centro dessa mudança.

Apesar das barreiras, custo, falta de conhecimento técnico, segurança, 70% das empresas que ainda não adotaram agentes de IA consideram sua implementação altamente provável.



FAQ sobre agentes inteligentes

O que diferencia um agente de IA de um chatbot tradicional?
Os agentes são capazes de perceber, raciocinar, agir e aprender de forma autônoma. Já os chatbots tradicionais seguem fluxos predefinidos com pouca flexibilidade.

Preciso de uma equipe especializada para implementar agentes de IA?
Sim, a criação de agentes exige conhecimento técnico e estrutura robusta, especialmente para garantir segurança, governança e escalabilidade.

Quais áreas mais se beneficiam dos agentes inteligentes?
Atendimento ao cliente, jurídico, marketing, RH e TI são algumas das áreas com aplicações mais promissoras.

É possível integrar múltiplos LLMs em um único sistema?
Sim. É comum utilizar diferentes modelos para funções distintas dentro de um sistema multiagente, conforme a complexidade da tarefa.