IA Agentic vs. Agentes de IA: Qual é a diferença e por que é importante

Principais conclusões

• A IA agente é o “como” e os agentes de IA são o “quem”.Agentic AI é o método que dá aos sistemas a capacidade de planejar e tomar decisões. Os agentes de IA são as ferramentas que usam essas habilidades para realmente fazer o trabalho.
• Eles funcionam melhor juntos.A Agentic AI cuida do raciocínio, enquanto os agentes de IA executam as tarefas – para que o trabalho pareça mais rápido, mais suave e mais intuitivo.
• Você pode usá-los para economizar tempo e foco.Essas ferramentas podem lidar com tarefas rotineiras, permitindo que você gaste mais energia em trabalhos criativos ou significativos.
• Não é necessário conhecimento técnico.A maioria dos agentes e sistemas de IA de agência são projetados para quem deseja automatizar tarefas e trabalhar de maneira mais inteligente, e não mais difícil.

No mundo da IA, existem dois desenvolvimentos poderosos: agentes de IA e IA agente. Essas tecnologias prometem realizar tarefas como agendamento de reuniões, criação de guias de estudo e organização de pesquisas. Esses termos parecem semelhantes, então devem ser iguais, certo?

Não exatamente. Embora ambos envolvam IA que pode agir em seu nome, existem diferenças sutis, mas importantes, no que eles podem fazer e como funcionam. Compreender esta distinção pode ajudá-lo a escolher a ferramenta de IA mais eficaz para a sua situação específica.

Neste artigo, analisaremos a IA de agente versus agentes de IA — o que cada um significa, como funcionam e como você pode realmente usá-los — para aproveitar ao máximo essas tecnologias poderosas.

Índice

• Qual é a diferença entre IA agente e agentes de IA?
• Como a IA agente e os agentes de IA trabalham juntos
• Como funcionam os agentes de IA
• Tipos de agentes de IA
• Exemplos do mundo real de IA agente e agentes de IA
• Benefícios de usar IA agente e agentes de IA
• Limitações do uso de agentes de IA e IA de agente
• Como você pode começar com IA agente e agentes de IA
• O que vem por aí para IA agente e agentes de IA
• Próximos passos práticos
• Perguntas frequentes sobre Agentic AI vs. Agentes de IA

Qual é a diferença entre IA agente e agentes de IA?

A Agentic AIé o “como” por trás da criação de sistemas que podem planejar, agir e se adaptar por conta própria. Está enraizado na ideia deagência– a capacidade de tomar decisões e agir sem intervenção humana constante. Pense nisso como um modelo para construir sistemas inteligentes e independentes.

Os agentes de IA,por outro lado, são “quem” que faz as coisas. São as ferramentas que executam o projeto, projetadas para fins específicos, como resumir notas, gerenciar projetos ou analisar dados.

É aqui que fica interessante: o relacionamento não é individual. Todos os sistemas de IA de agência funcionam como agentes de IA, mas nem todos os agentes de IA são verdadeiramente agentes. Alguns agentes simplesmente seguem regras predefinidas para concluir tarefas simples e repetíveis. Para trabalhos mais complexos, a IA agente é o que dá ao agente a capacidade de planejar, resolver problemas e se adaptar à medida que as coisas mudam.

Por exemplo, pense em trabalhar em direção a uma meta com múltiplas partes móveis, como criar um plano de pesquisa ou coordenar o lançamento de um produto.

• Um agente de IA pode realizar etapas individuais atribuídas por você, como redigir um esboço ou organizar os dados fornecidos.
• Uma IA agente poderia atingir o objetivo geral, determinar a melhor sequência de etapas, identificar lacunas ao longo do caminho e ajustar sua abordagem à medida que novas informações chegam.

Resumindo:os agentes de IA executam tarefas; A IA agente impulsiona resultados.

Examinar como os agentes de IA do Grammarly funcionam exemplifica a IA complexa de agentes em ação, onde os agentes podem planejar, resolver problemas e se adaptar para ajudar em todas as fases do seu fluxo de trabalho. Em vez de esperar por avisos, esses agentes trabalham proativamente enquanto você digita, desde o brainstorming até a busca e recuperação de conhecimento, até a elaboração e revisão de conteúdo, até o gerenciamento de itens de ação e próximas etapas.

Esteja você redigindo um e-mail, refinando um relatório ou resumindo ideias, os agentes de IA do Grammarly analisam seu contexto para adaptar sugestões ao seu público e objetivos e fornecer sugestões relevantes quando você precisar delas. Esses agentes ajudam você a se comunicar com mais clareza e confiança, mantendo o foco no trabalho em si.

Por que essa distinção é importante?

Compreender a diferença entre IA agente e agentes de IA não é apenas técnico; é prático. A Agentic AI definecomoos sistemas pensam e tomam decisões, enquanto os agentes de IA são asferramentasque dão vida a essas decisões.

Esta distinção explica por que algumas ferramentas de IA parecem mais inteligentes ou mais adaptáveis ​​do que outras. Saber qual é qual ajuda você a escolher a ferramenta certa para suas necessidades - se você deseja um assistente simples para automatizar tarefas ou um sistema mais avançado que possa planejar e raciocinar por conta própria.

Como a IA agente e os agentes de IA trabalham juntos

Quando você reúne IA agente e agentes de IA, obtém algo muito poderoso: sistemas semiautônomos que podem lidar com fluxos de trabalho complexos, desde o planejamento até a execução. A Agentic AI fornece os recursos de pensamento e raciocínio dos quais os agentes de IA dependem para fazer o trabalho e se adaptar quando as coisas mudam. O resultado? Você recupera tempo para trabalho criativo e estratégico, em vez de se prender a detalhes.

Digamos que você esteja planejando um projeto em grupo e queira usar um agente de IA para ajudar a organizá-lo. Esse agente pode usar recursos de IA de agência nos bastidores para detalhar o projeto, priorizar tarefas e sugerir proprietários. Depois, ele pode cuidar da logística: criar tarefas, designar pessoas e verificar o progresso. Você permanece focado nas partes criativas ou estratégicas, enquanto a IA gerencia o trabalho árduo.

Agora que vimos como eles trabalham juntos, vamos nos concentrar nos próprios “fazedores”, agentes de IA, e entender como eles operam.

Como funcionam os agentes de IA

Os agentes de IA trabalham por meio de um ciclo simples, mas poderoso – perceber, planejar, agir e aprender – para atingir metas com supervisão mínima. Eles reúnem informações e contexto, usam-nos para decidir quais ações tomar, executam essas ações conectando-se às suas ferramentas e, em seguida, adaptam-se com base no seu feedback. Agentes simples podem seguir regras predefinidas, enquanto agentes mais sofisticados usam IA de agência (geralmente alimentada por grandes modelos de linguagem) para raciocínio e planejamento complexos. Quer estejam ajudando você a escrever e-mails ou a organizar sua pesquisa, os agentes estão continuamente executando esse processo de quatro etapas para realizar tarefas e melhorar sua ajuda.

Para saber exatamente como esse processo funciona com exemplos reais, confira nosso guia para agentes de IA, que percorre cada etapa detalhadamente.

Tipos de agentes de IA

Existem vários tipos de agentes de IA, cada um projetado para resolver problemas diferentes, desde agentes simples baseados em regras até sistemas de raciocínio mais avançados. Eles geralmente são agrupados em dois níveis: um grupo centraldos agentes mais fundamentais eagentesavançados que se baseiam neles para lidar com desafios mais complexos.

Aqui está uma breve visão geral dos cinco tipos principais:

• Agentes reflexos simplesseguem regras pré-programadas “se X, então Y”, mas não conseguem lidar com situações fora dessas regras.
• Os agentes reflexos baseados em modelostambém dependem de regras, mas podem acompanhar o que aconteceu e ajustar se o seu ambiente mudar.
• Os agentes baseados em metaspodem planejar e executar as etapas necessárias para atingir uma meta.
• Os agentes baseados em utilidadesão semelhantes aos agentes baseados em objetivos, exceto que podem pesar diferentes opções para atingir um objetivo e escolher aquela que oferece maior valor.
• Os agentes de aprendizagemaprendem com a experiência e usam o feedback para melhorar seu desempenho.

Os agentes avançados baseiam-se nestes tipos principais para atingir objetivos mais complexos:

• Sistemas multiagentes (MAS):equipes de agentes que trabalham em tarefas pequenas para atingir um objetivo comum.
• Agentes hierárquicos:Uma versão mais organizada do MAS, onde um agente “gerente” atribui tarefas a agentes “trabalhadores”.
• Agentes compostos híbridos:Esses agentes combinam diferentes tipos (como reflexo, baseado em objetivos e aprendizagem) para equilibrar velocidade, adaptabilidade e inteligência.

Nosso guia para os diferentes tipos de agentes de IA fornece exemplos mais detalhados de como cada tipo funciona e como escolher o tipo certo de agente para sua tarefa.

Exemplos do mundo real de IA agente e agentes de IA

As ferramentas modernas de IA combinam cada vez mais a inteligência dos agentes – a capacidade de raciocinar, planear e adaptar – com agentes que realizam ações para atingir objetivos específicos. Juntos, eles potencializam muitas das experiências nas quais as pessoas já confiam hoje.

Vejamos como isso funciona na prática em casos de uso comuns.

• Escrita e edição:as ferramentas de escrita de IA podem fazer mais do que apenas corrigir gramática ou parafrasear frases. O componente agente identifica seu objetivo de escrita – como melhorar o tom, a clareza ou a capacidade de persuasão – e planeja como alcançá-lo. Os agentes então executam essas etapas gerando reescritas, inserindo sugestões e aplicando edições de estilo em tempo real. O resultado é um assistente de redação que não apenas reage às informações, mas também antecipa o que fortalecerá sua mensagem.
• Pesquisa e coleta de informações:Ao pesquisar um tópico, a IA agente pode delinear um plano: determinar quais informações são necessárias, identificar fontes confiáveis ​​e decidir como estruturar as descobertas. Os agentes de IA então seguem esse plano – pesquisando bancos de dados, resumindo pontos-chave e organizando resultados. Essa colaboração transforma horas de pesquisa manual em um processo focado e orientado por objetivos.
• Aprendendo e estudando:Em ferramentas de aprendizagem adaptativas, a IA agente monitora o progresso e raciocina sobre o que focar em seguida. Ele define metas, como reforçar conceitos que precisam de mais prática ou introduzir novos materiais no ritmo certo, enquanto os agentes de IA agem de acordo com esse plano, gerando questionários, exemplos ou explicações personalizadas. Com o tempo, o sistema aprende como manter cada aluno desafiado e apoiado.
• Brainstorming criativo:para tarefas criativas, a IA agente interpreta a intenção por trás de um prompt – como brainstorming de ideias para uma campanha ou nome de produto – e desenvolve um plano para explorar diferentes direções. Os agentes então geram e refinam as opções, aprendendo com o feedback à medida que avançam. Este emparelhamento transforma a criatividade num diálogo: o sistema propõe, testa e desenvolve ideias de forma colaborativa.
• Gerenciamento de projetos:Nas ferramentas de gerenciamento de projetos, a IA agente supervisiona as metas e dependências gerais. Quando detecta atrasos ou mudanças de prioridades, replaneja o fluxo de trabalho e determina as próximas etapas. Os agentes então agem: atualizando cronogramas, reatribuindo tarefas e notificando automaticamente os colegas de equipe. O resultado é um sistema que não apenas acompanha o progresso, mas também ajuda ativamente a manter o trabalho no rumo certo.

Benefícios de usar IA agente e agentes de IA

A IA Agentic e os agentes de IA trabalham juntos para realizar tarefas repetitivas e auxiliar em trabalhos mais complexos, liberando você para se concentrar no pensamento criativo e estratégico. Em geral, as capacidades dos agentes dão aos sistemas de IA a capacidade de planear, raciocinar e adaptar-se, enquanto os agentes executam esses planos através de ações específicas. Veja como eles podem ajudar na prática:

• Reduza o trabalho pesado:esses sistemas são excelentes na automatização de tarefas repetitivas e demoradas que não exigem conhecimento profundo. Trabalhando em uma apresentação de argumento de venda? A Agentic AI pode delinear um plano para coletar insights de mercado ou verificar estatísticas, enquanto os agentes de IA executam esse plano e refinam sua abordagem com base em suas informações, para que você possa se concentrar na construção de uma história convincente.
• Obtenha feedback mais relevante:em vez de oferecer sugestões únicas, essas ferramentas podem aprender com seu estilo, objetivos e contexto para fornecer feedback adequado ao seu trabalho. Por exemplo, um assistente de IA pode revisar o texto de marketing tendo em mente o tom da sua marca ou ajustar seu feedback sobre a redação acadêmica para se alinhar às expectativas do professor.
• Torne projetos complexos gerenciáveis:Projetos grandes podem parecer cansativos. A IA Agentic pode ajudar dividindo-os em etapas claras e realizáveis, enquanto os agentes de IA cuidam da execução – pesquisando, resumindo e organizando as informações à medida que avançam. Juntos, eles transformam tarefas complexas, como escrever um artigo de pesquisa, em um processo estruturado passo a passo.
• Simplifique a coordenação:Gerenciar o progresso e a comunicação pode levar tanto tempo quanto o próprio trabalho. Os sistemas de IA com recursos de agente podem monitorar cronogramas e dependências, enquanto os agentes agem — atribuindo tarefas, atualizando status ou sinalizando riscos antes que os prazos expirem. Dessa forma, você pode manter o foco nos resultados em vez da logística.
• Obtenha ajuda antes de precisar:em vez de esperar que você peça, a IA agente pode raciocinar sobre seus próximos objetivos e revelar as próximas etapas úteis. Se você tiver um exame chegando, por exemplo, ele poderá identificar áreas que precisam de revisão, enquanto os agentes de IA geram questões práticas ou materiais de estudo que se adaptam ao seu desempenho.

Limitações do uso de agentes de IA e IA de agente

Embora os agentes de IA e a IA de agência sejam tecnologias poderosas, eles têm deficiências reais – ou seja, podem cometer erros, fazer mau uso involuntário de dados confidenciais e podem se tornar uma muleta se você confiar demais neles. Esses desafios não são motivos para evitar a tecnologia, mas exigem projeto, revisão e governança cuidadosos. Abaixo estão as preocupações mais importantes e as atenuações práticas a serem lembradas.

• Alucinações:quando estes sistemas se deparam com um obstáculo – como uma lacuna de conhecimento ou informações desatualizadas – eles podem ter alucinações (ou seja, inventar coisas). Infelizmente, essas afirmações errôneas muitas vezes parecem realmente plausíveis. Sempre verifique fatos importantes com fontes confiáveis ​​e peça citações quando possível.
• Excesso de confiança: a confiança deve ser conquistada, e isso também vale para a IA. Em vez de aceitar tudo pelo valor nominal, trate o conteúdo gerado por IA como um primeiro rascunho. Revise-o cuidadosamente, verifique os fatos principais e adicione seu próprio julgamento antes de publicá-lo.
• Lacunas de transparência: Esses sistemas muitas vezes podem parecer uma caixa preta. Você dá algumas instruções para eles e obtém o resultado, mas não tem ideia do que aconteceu no meio. Você fica adivinhando o raciocínio deles. Em vez disso, pergunte ao sistema quais são suas fontes ou o raciocínio por trás de sua saída para que você possa verificar suas suposições.
• Desafios de coordenação: Às vezes, os agentes de IA pisam nos pés uns dos outros. Quando grupos de agentes de IA trabalham em conjunto, sem uma coordenação clara, podem duplicar esforços ou produzir resultados contraditórios. Evite confusão definindo funções específicas para cada sistema e testando seus fluxos de trabalho regularmente para detectar quaisquer problemas.
• Preconceito: a IA aprende tudo o que sabe conosco, incluindo nossas tendências mais cruéis. Os sistemas de IA aprendem com dados criados pelo homem, o que significa que podem absorver preconceitos sociais e padrões injustos. Revise regularmente os resultados em busca de possíveis distorções e corrija os resultados problemáticos.
• Privacidade e segurança de dados: o que você compartilha nem sempre fica entre você e sua IA. Esses sistemas precisam de informações para ajudá-lo, mas existe a possibilidade de que suas informações possam vazar. Tente evitar o compartilhamento de informações confidenciais ou confidenciais e revise suas configurações de privacidade para garantir que o sistema esteja usando e armazenando seus dados de maneira adequada.
• Manutenção de habilidades: Assim como sua bicicleta pode enferrujar se não for usada, o mesmo pode acontecer com suas próprias habilidades. Usar essas ferramentas como muleta pode diminuir suas habilidades criativas e estratégicas ao longo do tempo. Seja cuidadoso ao usar a IA: delegue trabalho manual a ela e, ao mesmo tempo, mantenha o trabalho significativo e desafiador para você.

Aqui está uma visão lado a lado de todas as limitações significativas dessas tecnologias e como superá-las:

Como manter o controle de suas ferramentas de IA

Usar essas ferramentas pode parecer como desbloquear um código de trapaça, mas o problema é o seguinte: você deve sempre permanecer no banco do motorista. Seja intencional ao usar a ferramenta, orientar o processo, revisar os resultados e tomar as decisões finais. Se você pular essas etapas, poderá se ver em apuros, como publicar acidentalmente resultados imprecisos ou deixar suas habilidades enferrujarem com o tempo.

Outra vantagem de permanecer envolvido é que você verá rapidamente onde essas ferramentas se destacam e onde ficam aquém. Esses insights o ajudarão a desenvolver uma intuição sobre onde usá-los para obter o máximo benefício.

Como começar com IA agente e agentes de IA

Começar com IA agente e agentes de IA não precisa ser um projeto grande e trabalhoso. Em vez disso, experimentar funciona melhor. Comece aos poucos, revise o resultado e experimente-os em outras tarefas. Aqui está um passo a passo de um processo que você pode usar:

1. Identifique uma tarefa repetitiva:você conhece aquelas tarefas demoradas que o afastam de um trabalho significativo, como resumir artigos, enviar e-mails de acompanhamento, organizar notas ou formatar slides? Essas são as primeiras tarefas ideais para essas ferramentas.
2. Escolha a abordagem certa: muitos produtos populares hoje possuem agentes de IA e recursos de IA de agência. Para tarefas simples e baseadas em regras, comece com agentes de IA em ferramentas que você já conhece: use-as para resumir notas, formatar documentos ou enviar e-mails de acompanhamento padrão. Para tarefas complexas que exigem planejamento e raciocínio, como analisar tendências de pesquisa ou gerenciar fluxos de trabalho em várias etapas, procure recursos de IA de agência que apoiem a tomada de decisões diferenciadas.
3. Revise e refine: observe os resultados para garantir que estejam alinhados com suas expectativas. Se eles não parecerem corretos, dê feedback ao agente de IA. Quanto mais orientação você fornecer, melhor o agente poderá atender às suas preferências.
4. Expanda gradualmente: quando estiver satisfeito com os resultados e tiver uma melhor compreensão dos pontos fortes do agente, você poderá criar agentes mais complexos para ajudar em tarefas maiores, como construir uma apresentação de argumento de venda.

O que vem por aí para IA agente e agentes de IA

No momento, a maioria das ferramentas de IA funciona isoladamente – você precisa conciliar vários sistemas ou confiar em uma IA que tenta fazer tudo, mas não é boa em nada. À medida que mais ferramentas suportam agentes de IA e a IA agente se torna mais poderosa, isso mudará, resultando em maior autonomia e colaboração. Aqui estão algumas tendências que vale a pena ficar de olho:

• Equipes de agentes trabalhando juntos:já vemos grupos de agentes trabalhando juntos, lidando com projetos complexos do início ao fim com o mínimo de supervisão humana. Essa tendência só vai crescer, já que esses sistemas agênicos são mais eficientes e podem assumir projetos maiores. Em breve, você poderá ter um assistente pessoal de IA que se coordena automaticamente com os assistentes de seus colegas para agendar reuniões, preparar agendas e fazer acompanhamento.
• Agentes especializados: em vez de uma IA tentando fazer tudo, veremos agentes projetados para funções específicas, como especialistas em redação, analistas de dados ou especialistas em pesquisa. Esses agentes podem se conectar às ferramentas existentes e trabalhar junto com equipes humanas. Em breve, você terá seu próprio time de especialistas em redação de IA, trazendo conhecimento especializado (como redação científica ou redação de marketing) para dar sugestões que o ajudem a levar seu trabalho para o próximo nível.
• Agentes trabalhando em várias ferramentas: hoje, os agentes geralmente são integrados diretamente ao software que você já usa: seu aplicativo de e-mail, calendário, documentos e ferramentas de gerenciamento de projetos. Em breve, esses agentes se comunicarão entre si por meio de diferentes ferramentas, reduzindo a quantidade de cópia, colagem e coordenação manual necessária. Imagine sua IA de e-mail atualizando automaticamente sua ferramenta de gerenciamento de projetos quando um cliente responde, enquanto sua IA de calendário reagenda tarefas relacionadas com base no novo cronograma.

Próximos passos práticos

A IA Agentic e os agentes de IA são como Batman e Robin: os dois funcionam melhor quando estão juntos. A IA agente é a abordagem para a criação de sistemas que podem planejar, pensar e raciocinar, enquanto os agentes de IA são programas que podem realizar tarefas, com ou sem IA agente. Junte-os e você terá sistemas poderosos, em sua maioria independentes, que podem lidar com tarefas do início ao fim com o mínimo de intervenção do usuário.

Os agentes de IA da Grammarly mostram como esse emparelhamento funciona na prática. Construídos com base na IA agêntica, os agentes de IA não respondem apenas quando você pede ajuda; eles trabalham ao seu lado em tempo real, oferecendo sugestões proativamente com base no documento que você está escrevendo, para quem está escrevendo e no que está tentando alcançar. Por estarem integrados diretamente às suas ferramentas de escrita existentes, os agentes de IA da Grammarly podem fornecer feedback baseado no contexto em todas as fases do processo, desde o brainstorming inicial até o acabamento final. Eles ajudam você a refinar o tom, a clareza, a concisão e a estrutura enquanto escreve. Como resultado, você pode avançar mais rápido, manter o foco em trabalhos de alto valor e se comunicar com mais confiança.

Perguntas frequentes sobre Agentic AI vs. Agentes de IA

Como a IA agente difere dos agentes de IA?

Agentic AIé uma abordagem ou capacidade de design que permite aos sistemas de IA raciocinar, planejar e tomar decisões de forma autônoma.Os agentes de IAsão os programas reais que usam esses recursos (ou lógica mais simples, baseada em regras) para concluir tarefas. Pense na IA de agência como o modelo para a construção de sistemas inteligentes e orientados a objetivos, e nos agentes de IA como as ferramentas construídas a partir desse projeto.

O que é IA agente?

Agentic AI refere-se a sistemas de IA projetados para atingir objetivos com alto grau de autonomia. Em vez de esperar por instruções específicas, estes sistemas podem planear passos, tomar decisões e agir dentro de limites definidos, ajustando-se à medida que recolhem novas informações.

O que significa agente em IA?

“Agentic” em IA significa agência: a capacidade dos sistemas de raciocinar, planejar e tomar decisões para atingir metas com o mínimo de orientação humana. É o ingrediente chave na construção de sistemas autônomos que podem realizar tarefas do início ao fim sem orientação humana constante.

Como os agentes de IA trabalham com a IA agente?

A Agentic AI oferece aos agentes de IA recursos de pensamento estratégico e planejamento, que os agentes podem usar para lidar com tarefas complexas e de várias etapas. Essa combinação poderosa permite construir sistemas semiautônomos que podem atingir objetivos complexos sem orientação humana constante.

Grammarly tem IA agente e agentes de IA?

Sim, Grammarly tem sistemas de IA agentes e agentes de IA que atuam como sua equipe pessoal e confiável de ajudantes que ajudam você a redigir, resumir e revisar seu melhor conteúdo por meio das ferramentas de escrita que você já conhece e adora. Eles podem oferecer feedback personalizado adaptado ao seu leitor-alvo, fornecer evidências adicionais e verificar seus argumentos, além de oferecer sugestões para tornar sua escrita mais confiante e clara.

Saiba mais sobre os agentes de IA da Grammarly aqui.