IA agêntica: o que é porque está a mudar a forma como usamos a Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial está a entrar numa nova fase. Depois da enorme expansão da IA generativa, capaz de criar texto, imagens, vídeo ou código a partir de instruções, surge agora um conceito que promete levar a autonomia destes sistemas muito mais longe: a IA agêntica (Agentic AI).

Mas o que significa, afinal, IA agêntica?

De forma simples, trata-se de sistemas de Inteligência Artificial capazes de definir ou interpretar objetivos, planear os passos necessários, utilizar ferramentas e executar ações com pouca intervenção humana. Em vez de apenas responder a um pedido, a IA passa a ser capaz de tentar concretizá-lo.

Imagine que pergunta a um chatbot:

“Quais são os voos mais baratos para Londres na próxima sexta-feira?”

Uma IA generativa tradicional poderá pesquisar informação, comparar opções – dependendo das ferramentas disponíveis – e apresentar-lhe uma resposta.

Um sistema agêntico poderá receber um objetivo mais amplo:

“Organiza a minha viagem a Londres para a próxima sexta-feira.”

A partir daqui, poderá dividir o problema em várias tarefas: procurar voos, verificar horários, comparar preços, consultar a disponibilidade de um hotel, analisar o calendário do utilizador e, caso tenha autorização, efetuar reservas.

É esta capacidade de raciocinar, planear e agir que distingue a IA agêntica.

Como funciona a IA agêntica?

Embora existam diferentes arquiteturas, um sistema agêntico combina normalmente vários componentes.

1. Perceção

O sistema recolhe informação do ambiente onde está a operar. Pode receber texto, documentos, dados de sensores, mensagens, bases de dados ou informação proveniente de outras aplicações.

2. Raciocínio

Um modelo de IA, frequentemente um LLM, interpreta o objetivo e o contexto e determina o que deve ser feito.

3. Planeamento

O objetivo é dividido em tarefas mais pequenas. O sistema pode determinar uma sequência de ações e decidir quais as ferramentas necessárias.

4. Ação

O agente utiliza ferramentas externas, APIs, bases de dados ou aplicações para executar as tarefas.

5. Avaliação

Depois de executar uma ação, pode analisar o resultado e decidir se deve continuar, alterar o plano ou tentar uma abordagem diferente.

Este ciclo de perceber → raciocinar → planear → agir → avaliar pode repetir-se até o objetivo ser alcançado ou ser necessária intervenção humana.

IA generativa não é o mesmo que IA agêntica

Os conceitos estão relacionados, mas não são exatamente a mesma coisa.

A IA generativa está sobretudo orientada para produzir conteúdos. Pode escrever um texto, criar uma imagem, resumir um documento ou gerar código.

A IA agêntica utiliza estas capacidades como parte de um sistema mais abrangente, acrescentando planeamento, utilização de ferramentas e execução de ações.

Ou seja, podemos resumir a diferença desta forma:

• IA generativa: “Aqui está a resposta.”
• IA agêntica: “Percebi o objetivo, defini um plano e vou tratar disso.”

Na prática, as duas tecnologias podem trabalhar em conjunto. Um agente pode utilizar um modelo generativo como o seu “cérebro” para interpretar informação e decidir quais as ações a executar.

E o que é um agente de IA?

É aqui que surge outra expressão frequentemente utilizada.

Um agente de IA é um sistema de software capaz de perseguir um determinado objetivo através de raciocínio, utilização de ferramentas e execução de ações.

A IA agêntica pode, por sua vez, envolver vários agentes especializados, coordenados para realizar tarefas mais complexas.

Por exemplo, numa empresa poderá existir um agente responsável por analisar emails, outro por consultar informação financeira e outro por atualizar sistemas internos. Um sistema de orquestração pode coordenar estes agentes para atingir um objetivo mais abrangente.

Onde pode ser utilizada?

As possibilidades são bastante amplas.

Na cibersegurança, por exemplo, agentes podem analisar alertas, consultar logs, investigar indicadores de compromisso e executar determinadas ações de resposta, sempre dentro das permissões que lhes forem atribuídas.

No atendimento ao cliente, podem interpretar pedidos, consultar sistemas internos, procurar informação e executar operações sem que um operador tenha de realizar manualmente cada passo.

Na programação, podem analisar um problema, escrever código, executar testes, identificar erros e tentar corrigi-los.

Nas empresas, podem automatizar processos que atravessam várias aplicações e departamentos.

E no contexto pessoal, poderão funcionar como assistentes capazes de tratar de tarefas completas, em vez de simplesmente responder a perguntas.

Mais autonomia significa também mais riscos

A autonomia é precisamente uma das características que torna esta tecnologia interessante — e também uma das que exige maior cuidado.

Se um sistema apenas produz uma resposta, o impacto de um erro pode ser relativamente limitado. Mas se um agente tiver autorização para enviar emails, alterar bases de dados, executar código, efetuar pagamentos ou modificar sistemas, uma decisão errada pode ter consequências reais.

Por isso, a adoção de IA agêntica levanta questões relacionadas com segurança, identidade, permissões, privacidade, auditoria, supervisão humana e controlo das ações executadas. A Microsoft, por exemplo, destaca que os agentes autónomos introduzem novos desafios de segurança precisamente porque podem tomar decisões e interagir autonomamente com diferentes sistemas.

Uma das ideias fundamentais passa, assim, por não dar a um agente mais permissões do que aquelas de que realmente necessita.

Estamos perante uma nova geração de IA?

A IA agêntica representa uma mudança importante na forma como podemos utilizar a Inteligência Artificial.

Durante muito tempo, a interação foi essencialmente:

Humano → pergunta → IA → resposta

Com sistemas agênticos, o modelo aproxima-se de:

Humano → objetivo → IA planeia → IA utiliza ferramentas → IA executa → IA verifica o resultado

Isto não significa que a IA passe a trabalhar completamente sem humanos. Em muitos cenários, a supervisão humana continuará a ser essencial, sobretudo quando estão em causa decisões críticas ou operações com impacto financeiro, legal ou de segurança.

A grande mudança está no facto de a IA deixar de ser apenas uma ferramenta que responde e passar a poder ser uma ferramenta que executa.

E é precisamente essa capacidade de transformar uma instrução num conjunto de ações autónomas que coloca a IA agêntica como uma das áreas mais relevantes da próxima fase da Inteligência Artificial.