Agentes de IA: ficção científica vira realidade, mas ainda não é definitivo

TL;DR

• Agentes de IA passaram do conceito para produtos reais, mas o uso prático ainda é irregular.
• A fase de implantação em 2024 mostrou avanços significativos, porém com erros e ineficiências frequentes.
• O marco da Klarna em 2024 ilustra o potencial de escala de agentes de IA no atendimento ao cliente.
• Em meados de 2025, progressos incrementais continuam, com apostas de líderes de mercado e novos formatos voltados ao governo.
• A pergunta persiste: o que os agentes de IA devem realmente fazer pelo usuário comum além da logística?

Contexto e antecedentes

A ideia de um agente de IA fica um passo além dos chatbots: é um sistema capaz de realizar tarefas complexas em múltiplos passos em nome do usuário, sem precisar de constantes trocas de mensagens. A visão tipo J.A.R.V.I.S. da ficção popular moldou expectativas, mesmo quando as implantações reais não acompanham o hype. Em 2023, o termo ganhou tração; em 2024, começou a aparecer mais fortemente conforme empresas passaram da teoria à prática. A cobertura da imprensa acompanha esse arco, destacando que 2024 foi um ano de implantação mais do que de desempenho perfeito. Para mais contexto sobre a evolução dessa área, veja a cobertura da The Verge AI. The Verge AI No mundo real, o uso de IA para codificação tem sido um caso de uso realista de curto prazo para agentes: em grandes empresas como Microsoft e Google, agentes de IA chegaram a contribuir com uma parte significativa do código. Startups e empresas em crescimento também dependem de ferramentas de codificação por IA para clientes corporativos. O grande ideal de um agente voltado ao consumidor — agendar viagens, gerar visuais, gerenciar calendários e executar tarefas inteiras — permanece em desenvolvimento. Avaliações indicam uma lacuna entre o que seria possível e o que funciona de fato, mesmo com avanços contínuos. The Verge AI

O que há de novo

Milestones recentes mostram uma evolução de protótipos para ferramentas cada vez mais capazes, ainda que a experiência do usuário varie. Um resumo em formato de linha do tempo: | Marco | Data | Impacto |---|---|---| | Implantação de Klarna demonstração de capacidade | Fev 2024 | Após um mês, o assistente de IA da empresa, alimentado por tecnologia OpenAI, executou o trabalho de 700 agentes de atendimento e automatizou dois terços dos chats de atendimento ao cliente. |Anthropic apresenta “Computer Use” para Claude | Out 2024 | Claude pode navegar, buscar, acessar plataformas e realizar tarefas complexas em nome do usuário; avaliações iniciais apontam progresso, mas ainda há espaço para melhoria. |OpenAI lança Operator | Jan 2025 | Ferramenta para preencher formulários, comprar mantimentos, reservar viagens e criar memes; desempenho reportado como buggy e lento, porém um passo significativo. |OpenAI lança Deep Research | Fev 2025 | Agente capaz de compilar relatórios de pesquisa longos; recebimento variado, com elogios à extensão e profundidade em alguns casos. |ChatGPT Agent combina Deep Research e Operator | Jul 2025 | Produto de agente mais integrado; melhor que ferramentas anteriores, mas ainda não perfeito. | Essas entradas ilustram uma trajetória de hype para capacidades implantadas, com iterações contínuas para refinar codificação e experiências voltadas ao consumidor. The Verge AI

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

Na metade da década de 2020, a indústria passou a apostar fortemente na incorporação de capacidades de agente em produtos e fluxos de trabalho empresariais. A crença é que agentes de IA podem aumentar a produtividade ao assumir tarefas entre ferramentas e plataformas. O fato de grandes empresas discutirem publicamente seus investimentos sinaliza uma transição de rumores para uma estratégia de produto mais concreta. O uso de IA para codificação permaneceu um dos casos de uso mais estáveis, gerando receita para ferramentas empresariais de IA. Governos e clientes corporativos também exploram plataformas de IA voltadas ao setor público. The Verge AI

Detalhes técnicos ou Implementação

• O conceito central é que um agente de IA de fato pode atuar com algum grau de autonomia, montando subtarefas para alcançar um objetivo, em vez de depender apenas de prompts. Isso representa uma transição de interações baseadas em conversa para execução de tarefas em nome do usuário. A prática da indústria tem explorado tanto agentes voltados ao consumidor quanto soluções para uso empresarial.
• O uso de codificação por IA tem sido um ponto de apoio próximo ao estágio, com agentes ajudando a escrever código, o que alimentou o crescimento de ferramentas de IA para desenvolvimento empresarial.
• Em termos de evolução de produto, as primeiras ferramentas enfatizaram automação básica e execução de tarefas, enquanto as ofertas posteriores tentaram lidar com atividades mais complexas, como preenchimento de formulários, reservas de viagem e montagem de pesquisas. A sequência da OpenAI — Operator, depois Deep Research, e finalmente um agente integrado do ChatGPT — reflete uma tendência para capacidades mais consolidadas, ainda que sujeitas a imperfeições no uso prático. The Verge AI
• Movimentos da indústria incluem contratações estratégicas e parcerias para avançar com agentes. A Google contratou a Windsurf para impulsionar seus projetos de agente, destacando a corrida competitiva. Anthropic adicionou capacidades de navegador (extensão Chrome para Claude) para ampliar onde Claude pode operar. The Verge AI

Principais conclusões

• Agentes de IA estão passando de conceito para implantação real, mas a usabilidade prática ainda é desigual.
• Os casos de uso mais estáveis no curto prazo são codificação assistida por IA e fluxos de trabalho empresariais; experiências voltadas ao consumidor evoluem de forma mais gradual.
• O setor é marcado por iterações rápidas e investimentos contínuos, com grandes players buscando capacidades mais amplas e plataformas de IA para governo.
• A pergunta central para desenvolvedores e compradores é: os agentes de IA devem lidar apenas com logística ou também com tarefas mais pessoais e sutis do dia a dia? A tendência atual aponta para logística first, com aplicações pessoais mais amplas ainda em desenvolvimento. The Verge AI

Referências

• https://www.theverge.com/the-stepback-newsletter/767376/ai-agents-jarvis-what-can-they-do