Tipos de agentes de IA explicados: como funcionam e quando usar cada um

Principais conclusões

• Os agentes de IA são projetados para diferentes tipos de trabalho, desde tarefas rápidas e baseadas em regras até fluxos de trabalho adaptativos e orientados ao aprendizado.
• Compreender os tipos de agentes ajuda você a escolher ferramentas melhores, definir expectativas realistas e diagnosticar problemas quando os resultados são insuficientes.
• O trabalho mais complexo muitas vezes requer vários agentes trabalhando juntos, com funções e coordenação claras.
• Nenhum agente pode fazer tudo bem e o julgamento humano continua a ser essencial.
• Você pode começar a usar agentes de IA hoje mesmo, aplicando-os a fluxos de trabalho familiares e iterando com base no feedback.

Os agentes de IA estão mudando a forma como as pessoas escrevem, pesquisam, planejam e realizam o trabalho. Mas “agente de IA” não é uma capacidade única – é uma categoria ampla que inclui ferramentas projetadas para tipos de tarefas muito diferentes. Alguns agentes são desenvolvidos para velocidade e consistência. Outros são projetados para raciocinar, adaptar-se e tomar decisões ao longo do tempo.

Ao saber como os tipos de agentes funcionam e o que eles fazem de melhor, você pode escolher ferramentas que atendam aos seus objetivos, projetar fluxos de trabalho mais inteligentes e obter melhores resultados. Este guia o ajudará a compreender os principais tipos de agentes de IA e como usá-los de maneira eficaz em seu trabalho diário, começando pela compreensão do que é exatamente um agente de IA.

Índice

• O que é um agente de IA?
• Quais são os principais tipos de agentes?
• Como os diferentes tipos de agentes de IA se comparam?
• Como os agentes de IA trabalham juntos?
• Por que é importante compreender os tipos de agentes de IA
• Erros comuns ao usar diferentes tipos de agentes de IA
• Quais são as limitações dos diferentes tipos de agentes?
• Como começar a usar agentes de IA
• Fazendo os agentes de IA trabalharem para você
• Perguntas frequentes sobre tipos de agentes de IA

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um sistema que pode agir para atingir um objetivo, observando seu ambiente, tomando decisões e agindo de acordo com elas. Essaagênciaos separa de formas mais simples de automação.

Um exemplo prático disso são os agentes de IA da Grammarly. Ao contrário da maioria dos assistentes de IA, esses agentes de redação especializados não são automatizados e não precisam de aviso para trabalhar – pense neles como colaboradores sempre ativos e uma equipe pessoal de ajudantes que podem oferecer sugestões dinâmicas e em tempo real de forma proativa enquanto você trabalha, ajudando você em todas as etapas do processo de redação. Integrados perfeitamente ao seu fluxo de trabalho, os agentes de IA do Grammarly fornecem feedback relevante e consciente do contexto com base no tipo de escrita e no público para o qual você está escrevendo, ajudando você a se libertar e ao mesmo tempo permitindo que você se concentre em pensamentos de alto impacto.

Como os agentes de IA diferem dos chatbots ou assistentes?

Chatbots e assistentes de IA são projetados principalmente para responder às entradas do usuário. Depois de avisá-los, eles geram uma resposta. Você precisa continuar solicitando que eles obtenham respostas; eles geralmente não tomam iniciativas ou agem sem instruções específicas.

Os agentes de IA, por outro lado, são projetados para agir sob certas condições. Eles podem monitorar informações, avaliar opções e desencadear ações, muitas vezes sem intervenção direta do usuário em cada etapa. Vários agentes também podem trabalhar juntos para realizar uma tarefa mais complexa do que um único agente poderia realizar sozinho de forma confiável.

Como os agentes de IA trabalham em alto nível?

Em alto nível, a maioria dos agentes de IA segue um ciclo simples: eles percebem o que está acontecendo, decidem o que fazer, agem de acordo com essa decisão e, em alguns casos, aprendem com o resultado.

Os detalhes variam dependendo do tipo de agente, mas este ciclo central permanece consistente. Para uma análise mais aprofundada desse processo, explore nosso guia sobre como funcionam os agentes de IA.

Quais são os principais tipos de agentes?

Os agentes de IA vêm em diferentes tipos, com base em como decidem o que fazer a seguir. Alguns reagem imediatamente ao que detectam, enquanto outros planeiam com antecedência, ponderam soluções de compromisso ou melhoram o seu comportamento ao longo do tempo.

Os tipos de agentes comuns incluem agentes reflexos simples, agentes reflexos baseados em modelos, agentes baseados em objetivos, agentes baseados em utilidade e agentes de aprendizagem. Além dos agentes individuais, os sistemas também podem combinar agentes por meio de arquiteturas multiagentes, hierárquicas ou híbridas.

As seções abaixo percorrem esses tipos de agentes e explicam como eles funcionam, seguidas de uma análise das diferentes maneiras de organizá-los para trabalharem juntos.

O que é um agente reflexo simples?

Um agente reflexo simples responde a entradas específicas com ações predefinidas. Não usa memória ou contexto e não ajusta seu comportamento ao longo do tempo. O agente reage a certas entradas, mas não considera o significado ou a intenção, tornando-o eficaz para tarefas restritas e repetitivas. Na prática, isso pode parecer um sistema de escrita que sinaliza erros ortográficos conforme você digita com base em padrões de linguagem conhecidos.

Muitos sistemas reflexos simples não parecem o que as pessoas normalmente chamam de IA. Seu termostato de parede, por exemplo, é tecnicamente um agente reflexo simples – ele apenas segue a lógica básica “se frio, então aqueça”. Embora possa parecer um exagero chamar isso de IA, compreender essa categoria nos ajuda a apreciar outros tipos sofisticados de agentes de IA.

O que é um agente reflexo baseado em modelo?

Um agente reflexo baseado em modelo também responde a entradas com base em regras bem definidas, mas também leva em conta o contexto de curto prazo.

Na prática, isso pode parecer um revisor que ignora outras instâncias de um problema gramatical que você descartou anteriormente no documento. Esse rastreamento ajuda você a obter feedback mais relevante enquanto trabalha, mas a memória é temporária. Depois de fechar o documento e abrir um novo, ele começará a sinalizar o mesmo problema novamente.

O que é um agente baseado em metas?

Um agente baseado em metas faz escolhas entre várias opções disponíveis. Em vez de reagir imediatamente, considera possíveis passos e escolhe aqueles que melhor o ajudam a atingir um objectivo específico.

Por exemplo, se um agente de gerenciamento de projetos tiver a meta de entregar um relatório até a próxima sexta-feira, ele poderá criar tarefas, atribuir proprietários, solicitar entradas faltantes, acompanhar itens atrasados ​​e sinalizar bloqueadores. Desde que o relatório seja enviado dentro do prazo, o agente considera a meta atingida, mesmo que os componentes, como atribuições de tarefas ou sequência de aprovação do resultado final, não tenham sido eficientes ou equilibrados.

O que é um agente baseado em utilidade?

Um agente baseado em utilidade baseia-se no comportamento baseado em metas perguntando não apenas “Atingimos a meta?” mas “Qual é a melhor maneira de chegar lá?” Pesa os compromissos entre as opções e escolhe as ações que conduzem ao resultado global mais forte.

Continuando o exemplo acima, um agente de gerenciamento de projetos baseado em serviços públicos iria além da atribuição de tarefas e do acompanhamento. Ele consideraria fatores como equilíbrio da carga de trabalho, pontos fortes individuais e prazos concorrentes e, em seguida, ajustaria as atribuições para manter o projeto no caminho certo sem sobrecarregar a equipe. À medida que as coisas mudam, pode reavaliar e alterar o seu plano em conformidade.

O que é um agente de aprendizagem?

Um agente de aprendizagem é um agente de IA que melhora suas decisões ao longo do tempo, aprendendo com o feedback e os resultados anteriores. Em vez de apenas perguntar: “Fiz o que precisava?” ou “Qual é a melhor opção no momento?” também pergunta: “O que posso fazer melhor da próxima vez?” para ajudá-lo a aprender com a experiência geral.

No nosso exemplo de gerenciamento de projetos, um agente de aprendizagem não apenas entregaria um relatório com eficiência. Ele detectaria padrões ao longo do tempo, como gargalos recorrentes, cronogramas consistentemente otimistas ou colaboradores que precisam de mais suporte. Na próxima vez que um relatório for entregue, ele aplicará essas lições ajustando atribuições, cronogramas e fluxos de trabalho para fazer com que cada projeto seja executado de maneira mais tranquila do que o anterior.

Como os diferentes tipos de agentes de IA se comparam?

Agora que analisamos cada tipo de agente individualmente, é útil compará-los lado a lado. A tabela abaixo mostra como os cinco principais tipos de agentes de IA diferem na forma como tomam decisões e nos tipos de tarefas para as quais são mais adequados.

Como os agentes de IA trabalham juntos?

No mundo real, os agentes de IA geralmente não trabalham sozinhos. Sistemas mais avançados geralmente usam vários agentes trabalhando juntos para resolver problemas maiores e mais complexos. As principais diferenças entre essas abordagens se resumem à forma como elas dividem o trabalho – e muitas vezes você pode misturar e combinar essas estratégias dependendo do que está tentando realizar.

Aqui estão as maneiras mais comuns pelas quais os agentes de IA são organizados para trabalhar juntos:

• Sistemas multiagentes:Vários agentes trabalham em paralelo ou em sequência, cada um desempenhando uma função específica. Esta abordagem de equipa igual permite-lhes dividir o trabalho complexo em partes mais pequenas, mas também introduz desafios de coordenação quando os agentes chegam a conclusões contraditórias ou duplicam esforços.
• Agentes hierárquicos:os agentes de nível superior definem metas e orientações, enquanto os agentes de nível inferior realizam ações específicas. Essa estrutura é melhor no gerenciamento de fluxos de trabalho complexos, mas pode ser menos adaptável quando surgem situações inesperadas.
• Sistemas híbridos:Diferentes tipos de agentes são combinados em um único sistema. Por exemplo, os agentes reflexos podem lidar com tarefas rotineiras, enquanto os agentes baseados em objetivos ou de aprendizagem gerenciam decisões mais complexas. Essa abordagem equilibra velocidade e adaptabilidade, combinando os tipos de agentes com o trabalho que eles realizam melhor.
• Orquestração de agentes:a orquestração de agentes de IA fica acima dos agentes individuais e gerencia como eles trabalham juntos. Ela determina quando os agentes agem, como os resultados se movem entre eles, quando o trabalho precisa ser revisado ou refeito e onde a supervisão humana se enquadra. A orquestração ajuda a garantir qualidade, consistência e eficiência em sistemas multiagentes.

Por que é importante compreender os tipos de agentes de IA

Compreender como diferentes agentes de IA tomam decisões dá a você mais controle sobre como usar a IA em seu trabalho. Em vez de tratar a IA como uma caixa preta, você pode fazer escolhas mais intencionais sobre as ferramentas que usa, como as usa e o que espera delas.

Com esse conhecimento, você pode:

• Combine a ferramenta certa com o trabalho:alguns agentes são ótimos em tarefas rápidas e repetíveis, enquanto outros são melhores em planejar ou aprender ao longo do tempo. Saber a diferença ajuda a definir expectativas realistas e evitar o uso indevido de ferramentas.
• Escolha ferramentas adequadas à sua forma de trabalhar:em vez de pedir a um simples agente para lidar com decisões complexas ou esperar que um agente de aprendizagem seja perfeito no primeiro dia, você pode selecionar agentes que se alinhem com a tarefa em questão.
• Descubra o que está errado com mais rapidez:muitas ferramentas de IA dependem de vários agentes trabalhando juntos nos bastidores. Quando algo parece errado, compreender as funções dos agentes ajuda a identificar se o problema está no reconhecimento de padrões, no planejamento, no aprendizado ou na coordenação.
• Crie fluxos de trabalho que sua equipe realmente usará:quando você entende como diferentes tipos de agentes se complementam, fica mais fácil criar fluxos de trabalho que pareçam confiáveis, intuitivos e escalonáveis ​​para toda a equipe.

Erros comuns ao usar diferentes tipos de agentes de IA

Quando os agentes de IA não se comportam da maneira esperada, geralmente é um sinal de que o agente que está fazendo o trabalho é do tipo errado para a tarefa ou foi configurado incorretamente. Aprender a reconhecer esses padrões torna mais fácil ajustar sua abordagem e obter resultados mais confiáveis.

Aqui estão alguns erros comuns a serem observados, juntamente com maneiras de resolvê-los:

• Uso de agentes reativos para trabalhos complexos:Agentes reflexos simples ou baseados em modelos funcionam bem para decisões rápidas e repetíveis, mas enfrentam dificuldades com tarefas que exigem planejamento ou priorização. Para trabalhos mais complexos, alterne ou combine-os com agentes baseados em objetivos ou em utilidades.
• Esperar melhorias dos agentes que não aprendem:Alguns agentes são concebidos para se comportarem de forma consistente em vez de se adaptarem. Se os resultados nunca melhorarem ao longo do tempo, considere a introdução de um agente de aprendizagem ou a adição de um ciclo de feedback que permita ao sistema ajustar-se com base nos resultados.
• Ver resultados inconsistentes:Os agentes que avaliam os compromissos podem produzir resultados diferentes mesmo com os mesmos insumos, especialmente se confiarem em modelos de linguagem de grandes dimensões (LLMs), que introduzem um certo grau de aleatoriedade. Quando a consistência é crítica, os agentes reflexos costumam ser uma escolha melhor.
• Confiar excessivamente nos agentes para fazer julgamentos:Agentes baseados em objetivos e na utilidade podem apoiar a tomada de decisões, mas mesmo objetivos bem definidos podem deixar de fora um contexto importante. Certifique-se de manter a supervisão humana, especialmente antes de agir de acordo com a saída de um agente.
• Responsabilidades confusas entre agentes:Em sistemas com múltiplos agentes, as falhas ocorrem frequentemente em pontos de transferência. Defina claramente qual agente é responsável por cada decisão e como os resultados se movem entre eles para melhorar a confiabilidade e a coordenação.

Quais são as limitações dos diferentes tipos de agentes?

Nenhum tipo de agente pode fazer tudo bem, e algumas ações provavelmente deveriam ser deixadas para os humanos. Compreender suas limitações ajuda você a usar os agentes de maneira mais eficaz e a projetar fluxos de trabalho que aproveitem seus pontos fortes.

Aqui estão algumas limitações comuns a serem lembradas:

• Os agentes baseados em regras não se adaptam por conta própria:os agentes reflexos simples e baseados em modelos são confiáveis ​​porque são projetados para produzir resultados consistentes. Isso os torna ideais para tarefas repetíveis, mas também significa que exigem alterações manuais de regras para lidar com situações novas ou mais complexas. Para comportamento adaptativo, é necessário um tipo de agente diferente.
• Dependência de objectivos claros:Os agentes baseados em objectivos e na utilidade têm melhor desempenho quando os objectivos, restrições e compromissos são claramente definidos. Quando os objectivos são vagos ou as prioridades entram em conflito, estes agentes podem ter dificuldade em produzir resultados úteis.
• Os agentes de aprendizagem são tão bons quanto o feedback:os agentes de aprendizagem melhoram com base nos sinais que recebem. Feedback inconsistente, pouco frequente ou contraditório pode retardar o aprendizado ou reforçar comportamentos errados.
• Sobrecarga de coordenação em sistemas multiagentes:você pode lidar com fluxos de trabalho mais complexos combinando agentes, mas agora também está gerenciando transferências, dependências e novas maneiras pelas quais as coisas podem quebrar. Sem uma coordenação clara, a complexidade adicional pode rapidamente superar os benefícios.
• Necessidade contínua de envolvimento humano:Nenhum tipo de agente substitui totalmente o julgamento humano. Quanto mais matizado for o trabalho, mais você precisará de pessoas revisando os resultados, fornecendo orientação e intervindo quando necessário.

Trate essas limitações como considerações de design, não como obstáculos. Quando você considera como os diferentes agentes trabalham, onde eles precisam de suporte e como são coordenados, os sistemas de IA se tornam mais fáceis de confiar e mais eficazes de usar.

Como começar a usar agentes de IA

Agora que você sabe quais são as funções dos principais tipos de agentes de IA e as várias maneiras de coordená-los, você pode começar a usá-los de forma mais intencional. Você nem precisa criar um para começar – eles provavelmente já estão nas ferramentas que você já usa.

Aqui está um processo simples para você começar:

• Comece com um fluxo de trabalho familiar:escolha tarefas que você já conhece bem, como revisar rascunhos, coordenar projetos ou acompanhar acompanhamentos. Identifique onde um agente pode ajudar e que tipo de comportamento você deseja que ele lide.
• Combine a configuração com a função do agente:se você precisar de respostas rápidas e previsíveis, como captar palavras ou frases proibidas pelas diretrizes de sua marca, configure um agente mais simples, com regras e limites claros. Se você deseja que um agente planeje, avalie opções ou se adapte ao longo do tempo, espere uma configuração mais complexa e inclua orientação e revisão extras.
• Avalie os resultados:revise os resultados regularmente e ajuste as instruções ou a configuração do agente conforme necessário. Se você estiver usando um agente de aprendizagem, correções, aprovações e rejeições servem como feedback que molda o comportamento futuro, portanto, seja deliberado e consistente.
• Projete com vários agentes em mente:quando estiver confortável com um único agente, tente juntá-los, com cada agente cuidando de uma parte diferente do trabalho. Ser explícito sobre quem faz o quê torna o sistema mais fácil de ajustar e depurar quando surgem problemas.
• Mantenha-se envolvido onde o julgamento é importante:mesmo agentes bem configurados podem cometer erros, especialmente à medida que as tarefas evoluem ou as condições mudam. Verificações regulares e supervisão humana ajudam a garantir que os resultados permaneçam precisos e apropriados.

Começar com ferramentas nas quais você já confia e aprender como seus agentes se comportam em fluxos de trabalho reais torna os agentes de IA mais fáceis de adotar e mais valiosos ao longo do tempo.

Fazendo os agentes de IA trabalharem para você

Assim como as pessoas de uma equipe trazem habilidades diferentes para seu trabalho, cada tipo de agente de IA tem seus próprios pontos fortes e limitações. Você não pediria a um contador para projetar gráficos ou a um redator para prever a demanda do mercado, e o mesmo princípio se aplica à IA. Usar agentes de maneira eficaz significa escolher o agente certo para a tarefa e entender para que ele foi projetado para fazer bem.

Grammarly é um exemplo de como vários agentes especializados de IA trabalham juntos para aprimorar seus fluxos de trabalho diários. Esses agentes especializados coordenam-se nos bastidores para fornecer sugestões dinâmicas e sensíveis ao contexto, com base no que você está escrevendo, para quem está escrevendo e no que deseja alcançar. À medida que você os usa em seus aplicativos, documentos e onde quer que você execute suas tarefas mais importantes, os agentes de IA do Grammarly ajudam a refinar elementos como tom, concisão e progressão lógica – para que você possa expressar suas ideias com mais clareza e confiança, sem perder o foco no trabalho que mais importa.

Quando os agentes são cuidadosamente adaptados às suas funções, eles também podem trabalhar juntos para lidar com tarefas mais complexas do que qualquer agente sozinho poderia gerenciar sozinho. Ao compreender as vantagens e desvantagens como consistência, adaptabilidade e velocidade, você pode definir expectativas realistas, projetar fluxos de trabalho melhores e obter mais valor dos agentes de IA em geral.

Perguntas frequentes sobre tipos de agentes de IA

Quais são alguns tipos comuns de agentes de IA?

Os tipos comuns de agentes de IA incluem agentes reflexos simples, agentes reflexos baseados em modelos, agentes baseados em objetivos, agentes baseados em utilidade e agentes de aprendizagem. Esses nomes baseiam-se nas diferentes maneiras pelas quais os agentes tomam decisões, desde reagir às entradas até planejar, otimizar ou melhorar ao longo do tempo.

Que tipo de agente de IA é mais comumente usado hoje?

Agentes reflexos simples e baseados em modelos são os tipos de agentes de IA mais comumente usados ​​atualmente. Eles potencializam muitos recursos do dia a dia que aplicam regras de forma consistente ou usam contexto de curto prazo sem a necessidade de aprender ou se adaptar ao longo do tempo.

Preciso de habilidades técnicas para usar agentes de IA?

Você não precisa de habilidades técnicas para usar agentes de IA em ferramentas modernas. Muitos produtos incorporam agentes nos bastidores, permitindo que você se beneficie da tomada de decisões deles sem configurá-los ou gerenciá-los diretamente.

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

Os agentes de IA tomam decisões e ações para atingir um objetivo por conta própria, enquanto os chatbots de IA respondem principalmente às solicitações do usuário. Os chatbots concentram-se na conversação, enquanto os agentes são frequentemente concebidos para monitorizar informações, avaliar opções e agir em fluxos de trabalho.

Grammarly tem IA agente e agentes de IA?

Sim. Grammarly usa IA agente por meio de um sistema de agentes de escrita de IA projetados para apoiá-lo ativamente em todo o processo de escrita. Em vez de responder apenas a solicitações únicas, os agentes de IA do Grammarly trabalham continuamente ao seu lado, ajudando você a planejar, redigir, revisar e refinar sua redação.

Esses agentes usam o contexto, como seus objetivos, público e intenção, para tomar ações informadas e fornecer orientações mais relevantes e consistentes, para que você possa se comunicar com mais clareza, confiança e eficácia.

Confira nosso hub de agentes para saber mais sobre os agentes de IA da Grammarly.

Que tipo de agente de IA é melhor para iniciantes?

Agentes reflexos simples e baseados em modelos são melhores para iniciantes. Eles se comportam de forma consistente, são fáceis de entender e funcionam bem para tarefas claramente definidas que não exigem feedback ou ajustes contínuos.

Diferentes tipos de agentes de IA podem trabalhar juntos?

Sim, diferentes tipos de agentes de IA muitas vezes trabalham juntos no mesmo sistema. Muitas ferramentas combinam agentes com diferentes estilos de decisão e os coordenam por meio de arquiteturas ou orquestração para lidar com tarefas mais complexas.