O que é um Agente de IA?

Conceito

Um agente de IA é um sistema de software que tem a capacidade de realizar inúmeras ações e tarefas, bem como alcançar objetivos de forma semi-independente, utilizando ferramentas, informação e raciocínio. Deve ter supervisão, mas não de forma exigente e constante, apenas uma supervisão mínima para garantir que tudo está em conformidade.
Os agentes de IA só são possíveis graças aos LLMs (Large Language Models); são estes modelos que dotam os agentes da capacidade de raciocinar, analisar e avaliar.

Alguns dos exemplos que podemos oferecer abrangem uma variedade de setores e são suficientemente amplos para diferentes tipos de empresas:
Uma agência imobiliária tem uma casa para venda e está a agendar visitas. Em vez de os agendamentos serem feitos diretamente por telefone com o consultor imobiliário responsável pelo imóvel, interrompendo constantemente as suas tarefas para atender chamadas, o agente de IA assume os agendamentos em seu nome.
Se o potencial cliente disser “Quero visitar amanhã às 15h”, o agente de IA pode aceder ao calendário do consultor, verificar a disponibilidade, agendar automaticamente a visita e enviar a confirmação ao cliente, tudo sem qualquer intervenção humana.

Características

Autonomia Operacional independente - funciona sem orientação humana constante, tomando decisões por si só com base em objetivos ou instruções.
Direcionamento para objetivos - Trabalha no sentido de metas específicas, planeando e agindo para alcançar resultados, em vez de apenas responder a solicitações isoladas.
Perceção - Recolhe informação do seu ambiente, texto, dados, outputs de ferramentas, APIs, ficheiros, resultados da web, etc.
Execução de ações - Pode executar ações no mundo real: executar código, navegar na web, chamar APIs, enviar mensagens, gerir ficheiros e muito mais.
Memória - Mantém o contexto ao longo das etapas — a curto prazo (dentro de uma tarefa) e, por vezes, a longo prazo (entre sessões através de armazenamento ou bases de dados).
Raciocínio e Planeamento - Divide tarefas complexas em subtarefas, decide sobre sequências de ações e ajusta os planos com base em resultados intermédios.
Uso de ferramentas - Potencia ferramentas externas (pesquisa, calculadoras, intérpretes de código, bases de dados) para expandir as suas capacidades além da vertente linguística.
Reatividade - Responde dinamicamente a alterações; se uma ação falhar ou devolver resultados inesperados, adapta a sua abordagem.
Operação em várias etapas - Ao contrário de um chatbot básico (um input → um output), os agentes funcionam em ciclos: observar → pensar → agir → observar → repetir.
Integração de feedback - Utiliza os resultados das suas ações para informar as etapas seguintes, aprendendo de forma eficaz, no decorrer de uma tarefa, o que está a funcionar e o que não está.

Diferença entre Agentes de IA e Assistentes de IA

Por vezes pode haver alguma confusão, mas a diferença é simples.

Os assistentes de IA ajudam a realizar tarefas de acordo com o seu pedido, podem executar tarefas simples, recomendar ao utilizador o que deve ser feito, mas no final, será sempre o utilizador a tomar a decisão e a liderar a orientação e conclusão da tarefa.

Os agentes de IA são mais proativos e independentes; executam tarefas do ponto A ao ponto B de forma autónoma, sem necessitarem obrigatoriamente de um utilizador para os guiar durante a execução. São capazes de realizar tarefas complexas e em várias etapas; o agente de IA é quem orienta a tarefa e a consecução do objetivo, sem necessidade de intervenção do utilizador em tempo real.

Como funcionam os agentes de IA?

Definição do objetivo

O objetivo ou instrução é a razão de ser do agente, pois define como se caracteriza o sucesso.
Por mais autónomos que os agentes de IA possam ser, somos nós que devemos fornecer-lhes a base sobre a qual podem trabalhar. O objetivo e o passo a passo devem ser definidos para que possam ser alcançados. Assim que essa definição exista, o agente de IA pode entrar em ação.
Existem três tipos principais de objetivos: uma instrução direta do utilizador ("pesquisar os 5 principais concorrentes e resumir os seus preços"), um objetivo definido pelo sistema definido por um programador (um agente de suporte ao cliente que deve sempre resolver os pedidos de suporte) ou um sub-objetivo atribuído por outro agente num pipeline de múltiplos agentes.

Interação com o utilizador

Os agentes de IA precisam de funcionar com algum tipo de “gatilho” que lhes indique que é o momento de começar a trabalhar no objetivo. Pode ser ao receberem uma resposta a um e-mail, o envio de um formulário, uma nova mensagem no Instagram, entre muitos outros.

Perceber

Quando dispõem do gatilho necessário para começar a trabalhar no objetivo, inicia-se a fase de compreensão.
A perceção é a forma como o agente reúne tudo o que precisa de saber antes de realizar qualquer ação.
Isto inclui a descrição da tarefa e o histórico de conversas, resultados de ações anteriores (por exemplo, os resultados de uma pesquisa na web que acabou de realizar), conteúdo da memória (factos passados armazenados), ferramentas disponíveis e as respetivas descrições, bem como quaisquer ficheiros, dados ou contexto externo fornecidos previamente. Quanto mais rica e precisa for a perceção, melhores serão as decisões que o agente irá tomar.

Agir

Depois de compreender toda a informação e descrições necessárias para obter o melhor resultado possível, passamos à fase de ação.
A ação é o momento em que o agente de IA executará o passo a passo para que o objetivo seja alcançado com sucesso. Isso pode envolver o uso de ferramentas externas (através de APIs e integrações, como Gmail, Excel, Slack, HTTP...) para extrair ou realizar as etapas necessárias.
Por exemplo, se o objetivo definido para o agente de IA for categorizá-los e colocá-los em pastas para cada departamento (Recursos Humanos, Financeiro, TI, Operações, Suporte ao Cliente) para cada e-mail recebido, o agente necessitará de realizar as seguintes ações: aceder ao Gmail via API, analisar o conteúdo do e-mail com um LLM, e categorizá-lo no Gmail nas categorias disponíveis.

Observar

A parte de observação, após todas as ações e etapas no sentido de alcançar o objetivo, serve para que o agente de IA compreenda se o resultado gerado está correto e, caso não esteja, se corrija ou melhore continuamente.

Quais são os benefícios dos Agentes de IA?

Já compreendemos o que os agentes de IA são capazes de fazer, mas quais são os seus benefícios? Não basta falar sobre a sua teoria e funcionamento se não soubermos concretamente que possibilidades e melhorias podem trazer.

Redução de custos - Os agentes lidam com tarefas repetitivas e demoradas sem necessitarem de salários, pausas ou benefícios, reduzindo significativamente os custos operacionais.
Disponibilidade 24/7 - Ao contrário das equipas humanas, os agentes nunca dormem. O suporte ao cliente, o processamento de encomendas e a monitorização podem funcionar ininterruptamente.
Velocidade e eficiência - Tarefas que demoram horas a humanos (pesquisa, introdução de dados, geração de relatórios) podem ser realizadas em minutos ou segundos.
Escalabilidade - Um único agente pode processar 10 pedidos ou 10 000 sem necessidade de contratação de mais pessoal. As empresas podem escalar as operações sem aumentar o número de colaboradores.
Redução de erros - Os agentes seguem as instruções com precisão e não se cansam nem se distraem, reduzindo erros humanos dispendiosos no processamento de dados, faturação ou tarefas de conformidade.
Experiência do cliente - Respostas mais rápidas, interações personalizadas e suporte instantâneo melhoram a satisfação e retenção de clientes.
Produtividade dos colaboradores - Ao delegar o trabalho de rotina aos agentes, os colaboradores podem concentrar-se em trabalhos criativos e estratégicos de maior valor.
Decisões baseadas em dados - Os agentes podem monitorizar continuamente os dados, gerar relatórios e evidenciar insights que os analistas demorariam dias a compilar.
Ciclos de vendas mais rápidos - Os agentes podem qualificar leads, enviar acompanhamentos, agendar reuniões e nutrir potenciais clientes de forma automática, mantendo o pipeline ativo 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Vantagem competitiva - As empresas que adotam agentes precocemente podem mover-se mais rapidamente, servir melhor os clientes e ultrapassar os concorrentes que ainda dependem de processos manuais.

Os Desafios dos Agentes de IA

Os agentes de IA oferecem bastantes aspetos positivos, mas importa salientar que nem tudo são facilidades. Antes de adotar agentes de IA, apresentamos alguns pontos aos quais deve prestar atenção.

Estes são os desafios dos agentes de IA:

Fiabilidade e alucinações - Os agentes podem produzir de forma convicta informações incorretas ou realizar ações erradas. No contexto empresarial, uma única decisão errada num fluxo de trabalho automatizado pode ter consequências reais. É por isso que a fase inicial de implementação e supervisão é fundamental.

Segurança e privacidade de dados - Os agentes necessitam frequentemente de aceder a dados comerciais sensíveis, e-mails, bases de dados e APIs. Isto cria novas superfícies de ataque — um agente comprometido pode resultar na fuga de dados ou na tomada de ações prejudiciais.

Complexidade de integração - Ligar agentes a ferramentas empresariais existentes (CRMs, ERPs, bases de dados) exige trabalho técnico e manutenção contínua à medida que esses sistemas são alterados.

Falta de senso comum - Os agentes podem ter dificuldade em lidar com situações ambíguas que um ser humano resolveria de forma intuitiva. Tendem a seguir as instruções de forma demasiado literal ou a ficar bloqueados em casos de exceção.

Supervisão e controlo - À medida que os agentes se tornam mais autónomos, torna-se mais difícil monitorizar o que estão a fazer num determinado momento. As empresas necessitam de um sistema de monitorização adequado e da capacidade de intervir.

Confiança e adoção - Os colaboradores podem resistir à delegação de tarefas aos agentes, especialmente se já os viram cometer erros. Construir confiança interna requer tempo e uma fiabilidade demonstrada.

Risco regulamentar e de conformidade - Em setores regulados, como o financeiro, o da saúde ou o jurídico, as decisões autónomas dos agentes podem não cumprir os requisitos de conformidade ou as normas de auditoria.

Loops infinitos (Runaway loops) - Sem condições de paragem adequadas, os agentes podem ficar retidos em loops infinitos, consumindo créditos de APIs ou causando efeitos secundários indesejados nos sistemas ligados. É importante que o desenvolvimento de agentes de IA seja efetuado por uma empresa de total confiança.

Lacuna de competências - Desenvolver, manter e supervisionar agentes de IA exige uma combinação de conhecimento de IA, engenharia de software e experiência no domínio de atuação que muitas empresas ainda não possuem internamente.

Melhores casos de utilização para empresas

Os agentes de IA possuem capacidades para múltiplos casos de utilização, apresentando-se de seguida os casos em que se tem verificado maior utilidade e ROI (retorno sobre o investimento).

Automação do suporte ao cliente - Os agentes lidam com tickets de entrada, respondem a perguntas frequentes, resolvem problemas, encaminham para agentes humanos quando necessário e fazem o acompanhamento, tudo isto sem que um membro da equipa de suporte necessite de tratar de casos de rotina. Funciona excecionalmente bem em SaaS, e-commerce e telecomunicações.

Introdução de dados e processamento de documentos - Extração de dados de faturas, contratos, formulários e PDFs, encaminhando-os para os sistemas corretos (CRM, ERP, folha de cálculo). Um dos casos de utilização com maior ROI devido à natureza puramente repetitiva do trabalho.

Geração de relatórios e business intelligence - Os agentes extraem dados de múltiplas fontes, analisam-nos, redigem resumos e entregam relatórios agendados às partes interessadas, substituindo horas semanais de trabalho manual de análise.

Gestão de encomendas de e-commerce - Tratamento automático de confirmações de encomendas, atualizações de envio, pedidos de devolução e alertas de stock, mantendo os clientes informados sem qualquer esforço manual.

Análise da concorrência (Competitive intelligence) - Os agentes monitorizam continuamente os websites dos concorrentes, tabelas de preços, ofertas de emprego, notícias e redes sociais, apresentando as alterações relevantes num resumo diário ou semanal para a equipa.

Resumo de reuniões e acompanhamento - Os agentes participam nas reuniões, transcrevem-nas, extraem as ações a realizar, atribuem responsáveis e enviam e-mails de acompanhamento, garantindo que nada fica esquecido após uma reunião.

O futuro do seu negócio não é manual. É inteligente.

Deixe que a Loni automatize o seu fluxo de trabalho com Agentes de IA personalizados.