O que é um agente de IA? Um guia para iniciantes

Principais conclusões

• Agentes de IA são sistemas que podem planejar, executar e concluir tarefas em seu nome com orientação mínima.
• Ao contrário dos chatbots ou assistentes básicos, os agentes de IA podem tomar decisões, agir e melhorar através de feedback ao longo do tempo.
• Os agentes de IA funcionam melhor como colegas de equipe digitais que lidam com tarefas repetitivas, liberando você para se concentrar no trabalho estratégico.
• A revisão humana ainda é essencial, uma vez que os agentes de IA podem cometer erros.
• Você não precisa de conhecimento técnico para começar. Comece com tarefas pequenas e de baixo risco para aumentar a confiança.

Imagine um parceiro de estudo que nunca se cansa, um treinador de redação que nunca julga ou um assistente de vendas que sempre encontra as palavras perfeitas. Essa é a promessa dos agentes de IA: ferramentas que podem reunir contexto crítico, concluir tarefas e adaptar-se com base no feedback com um nível crescente de autonomia. Usando essas ferramentas, você pode melhorar sua redação e agilizar seus fluxos de trabalho – mas como exatamente elas funcionam e como você pode usá-las em sua vida diária?

Neste artigo, explicaremos os agentes de IA, como eles funcionam e compartilharemos exemplos práticos de como você pode usá-los para aprimorar sua redação, receber feedback personalizado e organizar suas tarefas para se manter no caminho certo.

Índice

• O que são agentes de IA?
• Como os agentes de IA diferem dos chatbots e assistentes de IA
• Como funcionam os agentes de IA
• Compreender os diferentes tipos de agentes de IA
• Vantagens de usar agentes de IA
• Limitações do uso de agentes de IA
• Primeiros passos com agentes de IA
• Conclusão: por que os agentes de IA são importantes
• Introdução às perguntas frequentes sobre agentes de IA

O que são agentes de IA?

Um agente de IA é um sistema de software que pode realizar e concluir tarefas em nome de um usuário, uma vez determinado um objetivo. Ao contrário dos chatbots e assistentes de IA, que aguardam instruções específicas, os agentes de IA podem planear, executar e refinar a sua abordagem com base em feedback ou novas informações. Pense neles como um assistente digital ou colega de equipe a quem você pode delegar tarefas repetitivas, para que possa se concentrar em pensar, criar e trabalhar o que mais importa.

Os agentes de IA da Grammarly mostram como a IA agente pode melhorar especificamente a escrita e a comunicação. Em vez de esperar por solicitações únicas, esses agentes apoiam todo o processo de redação , ajudando você a debater, delinear, redigir, revisar e refinar seu trabalho com base no contexto, no público e na intenção.

Como os agentes da Grammarly trabalham diretamente nas ferramentas que você já usa, eles fornecem orientação oportuna e relevante à medida que sua escrita evolui. O resultado é um suporte de redação proativo e prático, ajudando você a se comunicar com mais clareza e ao mesmo tempo manter o foco no trabalho que mais importa.

O que “agente” realmente significa em agentes de IA

O “agente” em “agente de IA” refere-se à capacidade do sistema de agir com um certo grau de agência. Os sistemas de software tradicionais fazem apenas o que você manda, seguindo sua programação passo a passo. Os agentes de IA, por outro lado, não precisam estar constantemente na mão: dê-lhes uma meta e eles determinarão as etapas para chegar lá. Os agentes também são proativos e podem tomar iniciativas propondo ações antes de você pedir.

Como os agentes de IA diferem dos chatbots e assistentes de IA

Os chatbots e assistentes de IA são projetados para responder a solicitações específicas, seja respondendo a uma pergunta ou executando uma tarefa. Ao usar essas ferramentas, você precisa garantir que o prompt forneça todo o contexto necessário para concluir a tarefa. Você também precisará consultá-los de forma proativa – eles não planejarão ou concluirão tarefas até que você solicite explicitamente.

Os agentes de IA, por outro lado, podem definir uma meta (por exemplo, “Melhorar minha redação” ou “Resumir as anotações da reunião”) e decidir quais passos seguir, adaptando-se à medida que avançam. Eles podem reunir e usar o contexto necessário, adaptar-se às mudanças e até colaborar com outros agentes para cumprir metas de várias etapas.

Aqui está uma visão lado a lado do que cada um pode fazer e como eles se encaixam no seu fluxo de trabalho:

Maneiras práticas de usar agentes de IA no trabalho diário

Os agentes de IA podem ajudá-lo a trabalhar com mais eficiência, auxiliando em tarefas complexas e lidando com trabalhos manuais sem serem solicitados, como:

• Resumindo informações:transformando longas transcrições de reuniões, palestras ou artigos de pesquisa em resumos concisos com conclusões claras.
• Fornecimento de feedback personalizado:revise sua redação para destacar argumentos pouco claros, sugerir transições mais fortes e verificar novamente as revisões para melhorias.
• Gerenciar a comunicação:enviar acompanhamentos educados, agendar reuniões ou redigir mensagens de divulgação para networking ou projetos de clientes.
• Organizando projetos e tarefas:Priorizando tarefas e sinalizando as próximas etapas para que você possa se concentrar no trabalho estratégico e não no trabalho árduo.

Como funcionam os agentes de IA

Em alto nível, os agentes de IA operam em um ciclo contínuo que os ajuda a avançar em direção a uma meta com eficácia crescente. Em vez de responder uma vez e parar, os agentes observam o que está acontecendo, decidem o que fazer a seguir, agem e fazem ajustes com base nos resultados. Este ciclo permite que os agentes de IA lidem com tarefas de várias etapas e se adaptem conforme as condições mudam.

O ciclo do agente: perceber, planejar, agir, aprender

A maioria dos agentes de IA segue o mesmo processo de quatro etapas:

1. Perceber:O agente reúne as informações necessárias para concluir a tarefa. Por exemplo, ele pode ler seus e-mails para avaliar o tom, o contexto e o propósito da sua mensagem.
2. Planejar: Usando o que aprendeu, o agente decide quais ações ajudarão a atingir a meta – como esclarecer frases confusas, remover linguagem incerta ou melhorar transições.
3. Agir: O agente executa seu plano reescrevendo seções pouco claras, substituindo frases fracas por outras mais fortes e suavizando transições.
4. Aprender: quando você rejeita uma edição ou faz suas próprias alterações, o agente aprende com esse feedback e adapta sua abordagem para a próxima tarefa.

Este ciclo se repete até que o objetivo seja alcançado ou a tarefa mude.

Componentes principais que fazem os agentes de IA funcionarem

Por trás desse ciclo estão vários componentes principais que permitem que os agentes de IA operem com autonomia:

• Percepção:É assim que um agente entende o que está acontecendo ao seu redor. Ele recebe tudo o que você fornece (e-mails, notas de reuniões, planilhas) e analisa essas informações para reunir o contexto. Ele também pode monitorar essas fontes em busca de alterações, para que, quando algo novo aparecer, ele possa agir automaticamente.
• Tomada de decisão:Usando grandes modelos de linguagem (LLMs) e técnicas de raciocínio, o agente determina o que fazer a seguir para atingir seu objetivo. Por exemplo, pode usar um LLM para entender como é uma linguagem “confiante” e aplicar seu raciocínio para identificar frases incertas em seu rascunho de e-mail.
• Execução:Para executar seu plano, o agente se conecta diretamente às suas ferramentas – como caixa de entrada, calendário ou editor de documentos – por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs) e integrações. Essa configuração permite enviar e-mails de acompanhamento, adicionar notas de reuniões ou extrair pesquisas relevantes de outra plataforma em seu nome.
• Memória:O agente lembra o que aprendeu – suas preferências, feedback e instruções anteriores – para que possa tomar decisões mais inteligentes e combinar melhor com seu estilo ao longo do tempo.

Juntos, esses componentes permitem que os agentes de IA vão além de respostas pontuais e forneçam suporte contínuo e orientado a objetivos.

Compreender os diferentes tipos de agentes de IA

Os agentes de IA variam desde simples seguidores de regras até sistemas que podem planejar, aprender e colaborar. Eles geralmente são agrupados em dois níveis:cinco tipos principaisque formam a base da maioria dos sistemas de IA eagentes avançadosque se baseiam neles para lidar com desafios mais complexos.

Os cinco principais mostram como os agentes evoluem do seguimento de instruções básicas para o raciocínio e a aprendizagem por conta própria – cada um acrescentando mais consciência e capacidade de tomada de decisão do que o anterior:

• Agentes reflexos simples:O tipo mais básico. Eles seguem regras predefinidas “se X, então Y”, mas não conseguem lidar com situações fora dessas regras.
• Agentes reflexos baseados em modelos:um avanço em relação aos agentes reflexos simples. Eles acompanham o que aconteceu para que possam se ajustar quando as coisas mudam.
• Agentes baseados em metas:uma vez definida uma meta, esses agentes podem planejar as etapas necessárias para alcançá-la.
• Agentes baseados em utilidade:Esses agentes visam atingir os objetivos da melhor maneira possível, ponderando múltiplas opções – escolhendo aquela que oferece o maior benefício.
• Agentes de aprendizagem:Aprendem com a experiência e usam o feedback para refinar a forma como percebem, planejam e agem.

Agentes avançados combinam ou ampliam essas habilidades para colaborar e enfrentar desafios mais dinâmicos:

• Sistemas multiagentes (MAS):Equipes de agentes que trabalham juntos – como abelhas em uma colmeia – cada um contribuindo para um objetivo comum.
• Agentes hierárquicos:uma versão estruturada de sistemas multiagentes. Um agente “gerente” delega tarefas a agentes “trabalhadores” para maior eficiência.
• Agentes compostos híbridos:O tipo mais versátil. Eles combinam abordagens reflexivas, baseadas em objetivos e de aprendizagem para reagir rapidamente e pensar estrategicamente.

Vamos dar uma olhada mais de perto em como esses agentes se comparam:

Vantagens de usar agentes de IA

Ao transferir tarefas rotineiras e repetitivas para agentes de IA, você pode liberar tempo para trabalhos que só você pode realizar. Aqui estão algumas maneiras pelas quais os agentes podem ajudar:

• Reduza o trabalho pesado:deixe que os agentes lidem com tarefas demoradas que o afastam do trabalho significativo. Estudando para provas? Faça com que transforme suas anotações em cartões de memória flash e testes rápidos.
• Automatize o trabalho manual:Livre-se das tarefas repetitivas que esgotam sua energia. Por exemplo, as equipes de vendas podem usar agentes para redigir mensagens de divulgação e agendar reuniões enquanto se concentram na construção de relacionamentos.
• Receba feedback personalizado:os agentes de IA podem aprender seu estilo e se adaptar às suas preferências, para que você receba sugestões que façam sentido para você. Por exemplo, os agentes de IA podem revisar textos de marketing e fornecer sugestões alinhadas às diretrizes da marca, em vez de conselhos genéricos.
• Forneça assistência proativa: os agentes não ficam apenas esperando por comandos: eles podem apresentar sugestões úteis ou próximas etapas com base no que está acontecendo em tempo real. Por exemplo, um agente de suporte ao cliente pode indicar tickets anteriores semelhantes ou recomendar soluções que funcionaram antes.
• Enfrente projetos complexos: Grandes projetos podem parecer cansativos, mas os agentes os tornam gerenciáveis ​​ajudando a decompô-los. Escrevendo um artigo de pesquisa ou um relatório crítico? Um agente cria seu esboço, outro cuida da pesquisa e um terceiro analisa tudo para garantir que sua voz brilhe do começo ao fim.

Limitações do uso de agentes de IA

Os agentes de IA podem tornar o trabalho mais eficiente, mas também apresentam desafios que vale a pena compreender e planejar. Aqui estão algumas armadilhas comuns e como evitá-las:

• Alucinações:você já viu uma IA parecer confiante, mas entendeu totalmente errado? Os agentes podem inventar coisas quando estão perdendo contexto ou usando informações desatualizadas. Sempre verifique detalhes importantes ou peça citações.
• Excesso de confiança: os agentes podem parecer tão capazes que é fácil esquecer que não são perfeitos. Não confie cegamente nos seus resultados – especialmente em áreas sensíveis. Trate os resultados como rascunhos que precisam de uma verificação humana antes de serem finais.
• Dependências multiagentes: quando vários agentes trabalham juntos, as coisas podem ficar complicadas. Sem funções claras, eles podem duplicar o trabalho ou ficar presos em loops. Defina responsabilidades e teste fluxos de trabalho regularmente.
• Viés: os agentes aprendem com grandes conjuntos de dados que podem refletir preconceitos injustos. Revise o que eles produzem e corrija o curso quando necessário.
• Privacidade e segurança de dados: os agentes confiam nas suas informações para ajudá-lo, mas compartilhar demais é como deixar seu gerenciador de senhas desbloqueado. Use ferramentas confiáveis, limite o uso de dados confidenciais e revise as configurações de privacidade.
• Transparência: os agentes podem fornecer boas respostas sem explicar como chegaram até elas. Não acredite apenas na palavra deles – peça fontes ou raciocínios para que você possa entender a lógica por trás de seus resultados.
• Erosão de habilidades: o uso excessivo da IA ​​pode facilitar a perda de contato com suas próprias habilidades. Deixe os agentes cuidarem das coisas repetitivas enquanto você mantém o foco na estratégia e na criatividade.

Aqui está um rápido resumo das principais preocupações, por que são importantes e como resolvê-las:

Usando agentes de IA com responsabilidade

Os agentes de IA podem ser ferramentas poderosas para aprendizagem e trabalho, mas são mais eficazes quando usados ​​intencionalmente. O objetivo não é terceirizar seu pensamento, mas usar agentes para gerar novas ideias e cuidar das partes tediosas do seu trabalho. Na prática, significa verificar os resultados da IA, estar atento às informações que você compartilha e aplicar seu próprio julgamento antes de agir ou publicar conteúdo gerado pela IA. Também é importante verificar as políticas de IA da sua escola ou local de trabalho para garantir que você está cumprindo as diretrizes estabelecidas. Por exemplo, muitas escolas exigem a citação adequada de conteúdo gerado por IA, assim como faria com qualquer outra fonte.

Primeiros passos com agentes de IA

Se você é novo no uso de agentes de IA, a chave para o sucesso é a iteração: começar de forma simples, revisar cuidadosamente e construir confiança à medida que avança. Aqui está um resumo de como fazer isso:

1. Identifique uma tarefa repetível:para definir uma meta para seu agente, pense em algo que você faz com frequência, como agendar reuniões, resumir o conteúdo ou enviar e-mails de acompanhamento. Essas tarefas diárias são perfeitas para testar como um agente pode tornar seu fluxo de trabalho mais eficiente.
2. Escolha uma ferramenta:selecione uma com agentes projetados para sua tarefa (como Grammarly para assistência na redação). Idealmente, a ferramenta se adapta ao seu fluxo de trabalho existente, minimizando o tempo de configuração.
3. Comece aos poucos:teste o agente em uma tarefa de baixo risco para entender como ela funciona e que tipo de resultados você pode esperar.
4. Revise e refine:avalie cuidadosamente o resultado. Se os resultados não estiverem corretos, ajuste sua solicitação ou forneça mais contexto ao agente. Mesmo pequenos ajustes podem resultar em resultados consideravelmente melhores.
5. Amplie quando funcionar:quando estiver confiante nos resultados, expanda seu uso – aplique o agente a projetos de redação maiores, resumos de pesquisas ou tarefas de comunicação mais complexas.

Conclusão: por que os agentes de IA são importantes

Os agentes de IA ajudam você a ir além da assistência pontual e obter um suporte significativo para o trabalho real. Ao assumir tarefas repetitivas e demoradas — e oferecer orientação sobre trabalhos mais complexos, como planejamento, análise e refinamento de ideias — eles liberam você para se concentrar no que é mais importante.

Esteja você sintetizando informações, organizando seu pensamento ou aprimorando sua comunicação, os agentes de IA trabalham ao seu lado para reduzir o atrito e se sentir mais no controle de seu dia de trabalho. Se você estiver pronto para experimentar como pode ser esse tipo de suporte, você pode começar hoje mesmo com os agentes de redação de IA da Grammarly .

Introdução às perguntas frequentes sobre agentes de IA

O que é um agente de IA e o que ele faz?

Um agente de IA é um sistema de software que atua em seu nome para atingir um objetivo. Ele pode planejar tarefas, executá-las e ajustar sua abordagem com base no feedback. Ao contrário dos chatbots ou assistentes de IA que aguardam avisos, os agentes de IA podem operar com mais independência e ainda contar com sua orientação e revisão.

ChatGPT é um agente de IA?

ChatGPT não é um agente de IA por si só. É um modelo conversacional que gera respostas de texto às solicitações do usuário, mas não executa ações independentes. No entanto, ele pode capacitar agentes de IA quando integrado a ferramentas ou fluxos de trabalho que proporcionam objetivos, memória e capacidade de ação.

Quais são os cinco tipos de agentes de IA?

Os cinco tipos de agentes de IA são agentes reflexos simples, agentes reflexos baseados em modelos, agentes baseados em objetivos, agentes baseados em utilidade e agentes de aprendizagem. Esses tipos se complementam – desde o cumprimento de regras básicas até o raciocínio e o aprendizado. Veja como cada um deles funciona:

1. Os agentes reflexos simples seguem regras predefinidas do tipo “se-então”.
2. Os agentes reflexos baseados em modelos usam memória limitada para se adaptarem às mudanças nas condições.
3. Os agentes baseados em metas planejam ações para atingir uma meta específica.
4. Os agentes baseados na utilidade avaliam opções para escolher o resultado mais eficaz.
5. Os agentes de aprendizagem melhoram o seu desempenho através de feedback e experiência.

Quais são alguns exemplos de agentes de IA?

Exemplos comuns de agentes de IA incluem:

• Chatbots de atendimento ao cliente que respondem a perguntas comuns dos clientes
• Agentes de recomendação que oferecem sugestões personalizadas aos compradores com base em comportamentos anteriores
• Agentes de vendas que ajudam na qualificação de leads e divulgação de vendas
• Agentes de produtividade que agendam reuniões, rastreiam tarefas e resumem notas
• Agentes de redação que ajudam na redação, edição e brainstorming de conteúdo

Grammarly tem agentes de IA?

Sim! Grammarly oferece agentes de redação de IA que trabalham ao seu lado durante todo o seu fluxo de trabalho, nos aplicativos e sites que você já usa diariamente. Em vez de responder apenas a solicitações pontuais, esses agentes ajudam você a planejar, redigir, revisar e refinar sua redação usando o contexto sobre seus objetivos, público e intenção – 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.