Tipos de IA: Um guia completo

Se parece que a Inteligência Artificial (IA) está de repente em toda parte, é porque está mesmo. De acordo com uma pesquisa recente de mercado da McKinsey, a adoção global da IA cresceu de cerca de 50-60% das organizações em 2020-2021 para uns impressionantes 88% em 2025.

Mas esse crescimento rápido trouxe um problema linguístico. “IA” virou uma palavra da moda que todo mundo usa pra descrever tecnologias bem diferentes. É usado tanto para chatbots simples baseados em regras, geradores de imagens e robôs futuristas de ficção científica.

Para quem trabalha com dados, essa ambiguidade é um empecilho. Quando alguém pede uma “solução de IA”, você precisa saber: eles precisam de um modelo de regressão simples, um agente generativo ou um sistema de visão computacional?

Neste guia completo, vamos dar uma olhada nessa terminologia. Não vamos só listar definições; em vez disso, vamos analisar isso por quatro ângulos diferentes: como é construído, o que pode fazer, como decide e como se encaixa nos fluxos de trabalho do mundo real.

Se você é novo no assunto, recomendo fazer o curso Entendendo a Inteligência Artificial.

O que é IA?

A Inteligência Artificial (IA) é uma área da ciência da computação que se concentra em criar agentes inteligentes que possam fazer tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como resolver problemas, reconhecer voz e tomar decisões.

A IA é uma ciência interdisciplinar com várias abordagens. Pode ser baseado em regras (funcionando sob condições pré-definidas) ou usar algoritmos de machine learning para aprender com os dados, permitindo que os sistemas se adaptem a cenários inesperados.

Mas, definir IA com precisão é bem complicado por causa do que os pesquisadores chamam de “Efeito IA”. Esse fenômeno mostra como a percepção da sociedade sobre a IA muda constantemente à medida que as tecnologias amadurecem. Quando uma capacidade se torna comum, as pessoas deixam de chamá-la de “IA” e passam a vê-la como um software comum. 

Por causa dessa definição mutável e do escopo amplo, uma única classificação não é suficiente. Precisamos de várias lentes para ter uma visão completa:

• Tecnologia: Os algoritmos e arquiteturas por trás disso. 
• Capacidade: Medindo o nível de inteligência, desde o mais básico até o superinteligente.
• Funcionalidade: Como os sistemas processam informações e mantêm a memória?

Por exemplo, um carro autônomo pode ser classificado de três maneiras ao mesmo tempo:

• IA restrita ( baseada em sua capacidade específica).
• Deep Learning ( baseado na tecnologia por trás disso).
• Memória limitada (baseada na sua funcionalidade).

Nas seções a seguir, vamos explorar esses tipos específicos.

Pra um guia básico e nada técnico sobre o que é o básico, recomendo que você dê uma olhada no nosso Guia de IA para Iniciantes.

Tipos de IA baseados em tecnologia

A maneira mais rigorosa de classificar a IA é pela tecnologia subjacente, o “motor” que impulsiona o sistema. Essa classificação separa os sistemas com base em como eles processam dados e aprendem. Vamos ver esses diferentes tipos.

machine learning

Machine Learning (ML) é uma parte da IA que foca em sistemas que aprendem com dados e melhoram sem precisar ser programados explicitamente para cada regra. Em vez de escrever código que diz “se isso, então aquilo”, você coloca os dados no algoritmo e deixa ele achar os padrões.

Machine learning se divide em três paradigmas principais de aprendizado, cada um adequado a diferentes tipos de problemas:

• Aprendizagem supervisionada: A forma mais comum nos negócios. Ele usa dados rotulados (pares de entrada-saída) para treinar algoritmos. Por exemplo, você pode mostrar ao modelo 1.000 e-mails marcados como “Spam” ou “Não é spam”, e ele aprende a classificar o próximo e-mail. Os algoritmos comuns incluem regressão linear, K-vizinhos mais próximos (KNN) e árvores de decisão.
• Aprendizagem não supervisionada: O algoritmo recebe dados sem rótulos e precisa encontrar estruturas ou padrões ocultos por conta própria. Isso é frequentemente usado para segmentação de clientes (agrupamento). O agrupamento K-Means e a Análise de Componentes Principais (PCA) estão entre os algoritmos mais usados.
• Aprendizado por reforço (RL): Seguindo um caminho totalmente diferente, a RL ensina os agentes por meio de tentativa e erro, usando um sistema de recompensas e penalidades. Um agente RL recebe feedback sobre sua interação com o ambiente e, aos poucos, aprende quais comportamentos maximizam as recompensas acumuladas ao longo do tempo. Esse é o jeito que usam pra treinar robôs e inteligência artificial avançada pra jogos, tipo o AlphaGo.

Pra ter uma boa base em machine learning, recomendo que você dê uma olhada no programa Fundamentos de Machine Learning com Python.

Aprendizado profundo

O aprendizado profundo (DL) é um tipo especial de ML que se inspira na estrutura do cérebro humano. Ele usa redes neurais artificiais com várias camadas (daí o nome “profunda”) para modelar relações complexas e não lineares em grandes conjuntos de dados. Enquanto o aprendizado de máquina tradicional pode estagnar com mais dados, o aprendizado profundo geralmente continua melhorando.

As principais arquiteturas incluem:

• Redes Neurais Convolucionais (CNNs): O padrão ouro para processamento de imagens. Eles usam “filtros” pra escanear imagens automaticamente e detectar hierarquias espaciais, como bordas, formas e texturas.
• Redes Neurais Recorrentes (RNNs): Feito pra dados sequenciais, tipo séries temporais ou fala. Eles guardam uma “memória” das entradas anteriores para influenciar a saída atual.
• Transformers: A arquitetura por trás dos modernos Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), como o GPT 5.2 e o Gemini 3. Ele usa um mecanismo de atenção para processar sequências inteiras de dados ao mesmo tempo, avaliando a importância das palavras em relação umas às outras, em vez de processá-las uma por uma.
• Redes Adversárias Generativas (GANs): Uma estrutura em que duas redes competem entre si, um “gerador” que cria dados falsos e um “discriminador” que tenta detectar os falsos como tal. Essa competição resulta em resultados sintéticos super realistas.
• Modelos de difusão: O motor por trás de ferramentas como o Midjourney. Eles criam imagens de alta qualidade aprendendo a transformar ruídos aleatórios em imagens nítidas e visualmente distintas.

Se você quer construir esses modelos por conta própria, recomendo começar com o curso Introdução ao Deep Learning com PyTorch.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural (NLP) foca em fazer com que os computadores entendam, interpretem e criem linguagem humana de maneiras que façam sentido. A PNL faz a ponte entre a comunicação humana e a compreensão das máquinas, lidando com a ambiguidade, a dependência do contexto e a complexidade que vêm junto com a linguagem natural.

As técnicas incluem o seguinte: 

• Análise de sentimentos: Analisando o sentimento por trás de uma frase, tipo, classificando se uma avaliação é positiva ou negativa.
• Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER): Identificando pessoas ou lugares no texto
• Tokenização: Dividir o texto em partes menores, tipo palavras, sílabas ou até mesmo caracteres individuais.

Vamos ver um exemplo de análise de sentimentos usando o transformers em Python:

# Example: Sentiment analysis using transformers
from transformers import pipeline
# Load pre-trained sentiment analysis model
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")
# Analyze multiple texts
texts = [
    "This product exceeded my expectations!",
    "Terrible customer service, very disappointed.",
    "The quality is okay, nothing special."
]
results = sentiment_analyzer(texts)
for text, result in zip(texts, results):
    print(f"Text: {text}")
    print(f"Sentiment: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.2f}\n")

Text: This product exceeded my expectations!
Sentiment: POSITIVE, Confidence: 1.00

Text: Terrible customer service, very disappointed.
Sentiment: NEGATIVE, Confidence: 1.00

Text: The quality is okay, nothing special.
Sentiment: NEGATIVE, Confidence: 0.98

Visão computacional

A visão computacional permite que as máquinas obtenham informações significativas a partir de imagens e vídeos digitais, permitindo que os computadores percebam e compreendam dados visuais de uma forma semelhante à percepção humana. Esse campo lida com a identificação de objetos, medição de distâncias ou até mesmo o reconhecimento de padrões invisíveis aos observadores humanos.

Os sistemas de visão computacional juntam técnicas de processamento de imagem com machine learning, principalmente aprendizado profundo, para tirar representações cada vez mais abstratas de dados visuais brutos. As principais tarefas incluem:

• Classificação de imagens: Identificar o que está em uma imagem (por exemplo, “Isso é um gato”).
• Detecção de objetos: Descobrir onde um objeto está (por exemplo, “Tem um pedestre nas coordenadas x, y”).
• Reconhecimento facial: Verificando a identidade com base nas características faciais.

A imagem médica é uma das aplicações mais impactantes da visão computacional, com sistemas de IA detectando tumores em raios-X, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas com níveis de precisão que igualam ou superam os dos radiologistas humanos. Esses sistemas não substituem os profissionais médicos, mas os apoiam, por exemplo, sinalizando possíveis anomalias para análise por especialistas.

Processamento de áudio

O processamento de áudio foca em reconhecer, interpretar e sintetizar sinais auditivos, incluindo tanto a fala humana quanto os sons do ambiente. O objetivo é fazer com que as máquinas possam ouvir, entender e criar conteúdo de áudio, ligando as ondas acústicas com o significado semântico. 

O reconhecimento automático de fala (ASR) transforma a linguagem falada em texto escrito e é usado em assistentes de voz, serviços de transcrição e ferramentas de acessibilidade. Os sistemas ASR modernos usam arquiteturas de transformador para mapear diretamente formas de onda de áudio para sequências de texto, alcançando uma precisão quase humana em fala clara e melhorando constantemente em condições desafiadoras, como ruído de fundo ou fala com sotaque. 

Os motores de conversão de texto em fala (TTS), como o Amazon Polly, fazem o contrário, sintetizando uma fala que soa natural a partir de texto escrito usando vocoders neurais que geram prosódia, entonação e expressão emocional realistas. Os sistemas TTS de hoje em dia conseguem clonar vozes a partir de apenas alguns minutos de áudio de amostra, o que aumenta tanto as possibilidades criativas quanto as preocupações éticas.

As aplicações vão além do processamento de fala, estendendo-se a domínios criativos e práticos. A tecnologia de clonagem de voz permite assistentes virtuais personalizados, narração de audiolivros com vozes consistentes e áudio deepfake controverso.

Robótica e IA incorporada

Isso representa a interseção entre IA e engenharia. A IA incorporada envolve colocar “cérebros” avançados (como modelos de visão-linguagem) em corpos físicos de robôs. Embora grande parte da IA exista só em formato digital, a IA incorporada precisa lidar com a gravidade, o atrito e a complexidade imprevisível dos ambientes físicos. 

Essa base na realidade traz desafios que não existem na IA puramente computacional, mas também permite uma interação direta com o mundo físico. Os robôs tradicionais precisavam de programação explícita para cada tarefa, com engenheiros codificando manualmente movimentos precisos e árvores de decisão para alcançar resultados específicos. 

Os sistemas modernos de IA incorporados entendem comandos em linguagem natural, como “pegue a maçã” ou “abra aquela porta”, usando a percepção visual para identificar objetos e planejar ações apropriadas sem precisar de programação específica para cada tarefa. 

Esse avanço aborda o Paradoxo de Moravec, que é a observação de que tarefas fáceis para nós, como dobrar roupa, abrir portas e andar em salas bagunçadas, são super difíceis para robôs, enquanto tarefas que achamos desafiadoras, como jogar xadrez ou fazer cálculos, são relativamente fáceis para a IA. 

A IA incorporada, usando modelos básicos, está finalmente preenchendo essa lacuna, dando aos robôs a compreensão perceptiva e o planejamento adaptativo que a gente, como humanos, achamos que é algo natural. As aplicações incluem dispositivos de consumo, como aspiradores robóticos, robôs colaborativos industriais (cobots) e humanóides avançados, como o Atlas da Boston Dynamics.

Tipos de IA baseados em capacidades

Enquanto a tecnologia define como uma IA é construída, a capacidade define o que ela pode fazer em relação à inteligência humana. Essa classificação funciona como uma linha do tempo da evolução da IA, passando das limitações atuais para os futuros teóricos.

Inteligência artificial limitada

A Inteligência Artificial Estreita (ANI), também conhecida como IA Fraca, é a inteligência artificial que existe hoje em dia. Significa sistemas que são projetados para se destacar em tarefas específicas e pré-definidas, mas falham completamente se tiverem que fazer qualquer coisa fora dos seus parâmetros de treinamento restritos. Um robô de xadrez não consegue dirigir um carro, e uma ferramenta de diagnóstico médico não consegue escrever poesia.

Mas, essa definição “restrita” está mudando. O estado da arte atual envolve modelos linguísticos multimodais avançados (LLMs). Estamos vendo o lançamento de modelos como o GPT-5.2 e o Gemini 3, que podem processar entradas de texto, áudio e visuais ao mesmo tempo. 

Embora imitem o raciocínio, ainda não têm uma compreensão genuína do mundo. Os desenvolvedores interagem com esses sistemas ANI por meio de APIs para integrá-los aos aplicativos.

O próximo passo dentro da ANI é a IA Agente. São sistemas que vão além do bate-papo passivo; eles podem fazer várias coisas sozinhos, tipo navegar na internet para reservar um voo, servindo como uma ponte para uma inteligência mais ampla.

Inteligência artificial geral

A Inteligência Artificial Geral (AGI) é o Santo Graal da pesquisa em IA. É quando uma máquina consegue aprender, raciocinar e resolver problemas em áreas que não têm nada a ver, igual à flexibilidade cognitiva humana.

O principal diferencial é a generalização. Um sistema ANI treinado para falar português não pode usar esse conhecimento para aprender espanhol mais rápido. Um sistema AGI poderia aplicar a lógica de um campo a outro sem precisar de um novo treinamento manual.

O cronograma para a AGI é um assunto que gera muita discussão. Os otimistas do setor acham que isso vai rolar entre 2026 e 2029. Por outro lado, os céticos acham que não temos a estrutura básica (principalmente, “modelos mundiais” precisos) pra conseguir isso, colocando o prazo em 2040 ou mais tarde.

Superinteligência artificial

A superinteligência artificial (ASI) descreve um estágio hipotético em que a IA supera as mentes humanas mais inteligentes em praticamente todas as áreas: criatividade científica, sabedoria geral, habilidades sociais e resolução de problemas. A ASI não só igualaria Einstein ou Da Vinci, como os superaria de forma tão dramática quanto eles superaram a inteligência humana média.

A preocupação mais significativa em torno da ASI envolve o autoaperfeiçoamento recursivo, em que uma ASI redesenha sua própria arquitetura para se tornar mais inteligente e, em seguida, usa essa inteligência aprimorada para fazer melhorias adicionais, criando um ciclo de feedback descontrolado de inteligência que se acelera exponencialmente. 

Essa explosão de inteligência pode criar rapidamente sistemas tão além da compreensão humana que fica impossível prever como eles vão agir, o que levanta questões sérias de segurança sobre alinhamento e controle. Se os objetivos de uma ASI não estiverem totalmente alinhados com os valores humanos, sua inteligência superior pode perseguir esses objetivos de maneiras que prejudiquem a humanidade.

Não existe um plano confiável para construir a ASI, e muitos pesquisadores questionam se a superinteligência é mesmo possível ou faz sentido como conceito. Mesmo assim, a possibilidade teórica da ASI motiva trabalhos acadêmicos sérios sobre o alinhamento da IA para garantir que sistemas cada vez mais capazes continuem sendo benéficos e controláveis. 

Tipos de IA baseados em funcionalidade

Enquanto a capacidade mede o poder, a funcionalidade mede como o sistema interage com o mundo e processa dados. Essa classificação nos permite diferenciar um computador de xadrez dos anos 90 dos robôs sociais do futuro. Vamos dar uma olhada em cada tipo.

Máquinas reativas

As máquinas reativas são a forma mais básica e antiga de IA. Esses sistemas não têm noção de passado ou futuro, mas funcionam só com base em entradas imediatas, seguindo regras pré-programadas.

A principal característica da IA reativa é que ela não tem estado e é determinística. Se você colocar a mesma coisa em uma máquina reativa dez vezes, ela vai fazer a mesma coisa dez vezes. Não consegue aprender com a experiência porque não guarda memórias.

Um bom exemplo desse tipo é o Deep Blue da IBM, o computador de xadrez que derrotou Garry Kasparov. Não aprendeu a psicologia de Kasparov. Ele só calculava a melhor jogada com base no estado atual do tabuleiro. Os filtros de spam padrão que sinalizam palavras-chave sem analisar seu histórico de e-mails também se enquadram nessa categoria.

IA com memória limitada

A IA com memória limitada domina as aplicações modernas. Ao guardar temporariamente dados recentes ou contexto para tomar decisões bem informadas, os sistemas de IA com memória limitada permitem um comportamento dinâmico. Diferente das máquinas reativas, elas usam informações históricas dentro de uma janela de contexto limitada.

Quase todas as ferramentas de IA preditiva e IA generativa usadas hoje em dia são dessa categoria. LLMs como o Claude Opus 4.5 guardam o histórico das conversas, lembrando o que você falou há alguns minutos pra dar respostas que fazem sentido com base no que já foi dito antes. A janela de contexto decide quantas informações históricas o sistema pode usar como referência. 

Os carros autônomos programam a velocidade e a trajetória dos veículos próximos por vários segundos, prevendo suas posições futuras em vez de reagir apenas à sua localização atual.

Teoria da Mente IA

A IA da Teoria da Mente ocupa um espaço disputado entre o protótipo de pesquisa e a capacidade prática. Os sistemas que se enquadram nessa categoria modelariam os estados mentais, crenças, intenções, emoções e desejos humanos para prever o comportamento com precisão. 

Essa capacidade é essencial para a interação social natural, permitindo que a IA interprete sinais implícitos, detecte mentiras ou adapte as respostas ao humor do usuário. 

Modelos pioneiros anteriores, como o GPT-4 da OpenAI, já alcançaram resultados semelhantes aos humanos em tarefas de crenças falsas, como prever ações com base em crenças incorretas, conforme mostrado no estudo PNAS de 2024 do pesquisador Michal Kosinski, da Universidade de Stanford. 

Mas, os especialistas ainda discutem se isso quer dizer que os LLMs modernos já podem ser vistos como sistemas de teoria da mente de verdade ou se só aplicam a correspondência de padrões do treinamento de linguagem. Os esforços de protótipo incluem o ToMnet da DeepMind, feito pra deduzir as crenças de outros agentes em ambientes simulados.

IA autoconsciente

A IA autoconsciente é um conceito de máquinas que têm consciência, sensibilidade e uma compreensão clara da própria existência, separada do mundo ao seu redor. 

Isso representa não apenas inteligência, mas também experiência subjetiva. Uma máquina assim não só processaria informações sobre si mesma, mas também teria uma sensação de “eu existo”, com sentimentos, necessidades e desejos associados.

Esse nível vai além da capacidade computacional, entrando no território filosófico sobre a natureza da própria consciência. Uma IA autoconsciente sentiria dor, prazer ou medo de ser desativada? Se sim, isso merece consideração moral ou direitos? Essas questões mudam o foco da conversa da engenharia para a ética.

Nenhum sistema atual chega a esse nível. Exemplos fictícios, como o HAL 9000 de 2001: Uma Odisséia no Espaço, de : Odisséia no Espaço, ou Data, de Star Trek, mostram o conceito, mas ainda não dá pra saber se isso vai rolar algum dia.

Principais tipos de modelos de IA

Além da teoria de alto nível, os profissionais de dados precisam entender as arquiteturas específicas que vão encontrar na produção. Em termos gerais, os tipos de modelos de IA usados atualmente na indústria podem ser classificados como criadores ou analisadores. Você pode ler mais sobre essa diferença neste artigo sobre modelos generativos versus discriminativos.

IA generativa: Os criadores

Os modelos de IA generativa são feitos pra criar novas instâncias de dados parecidas com os seus dados de treinamento. Esses modelos aprendem a distribuição de probabilidade subjacente de um conjunto de dados para produzir textos, imagens, códigos ou áudios originais. Essa mudança da análise para a criação oferece muitas possibilidades para geração de conteúdo escalável, aumento criativo e simulação. 

Exemplos populares incluem LLMs como Claude para escrita e codificação, modelos de difusão como Midjourney ou Nano Banana Pro para síntese de imagens e modelos de geração de vídeo como Sora, que podem simular cenas complexas. É importante notar que nem todos os geradores de imagens dependem da difusão; modelos como o GPT Image 1.5 usam uma arquitetura autorregressiva.

A IA generativa é um grande avanço nos fluxos de trabalho de IA agênica, onde os modelos não só respondem, mas também criam ativos ou planos de forma ativa. Vamos dar uma olhada nos agentes de IA mais tarde, com mais detalhes.

IA discriminativa: Os analistas

Enquanto a IA generativa ganha destaque nas manchetes, a IA discriminativa, também conhecida como IA preditiva, continua sendo a espinha dorsal das operações empresariais. Esses modelos não criam novos dados; em vez disso, eles aprendem a diferença entre as classes em um conjunto de dados para classificar entradas ou prever valores futuros.

O valor comercial da IA discriminativa está na sua capacidade de ajudar na tomada de decisões e avaliar riscos. As organizações usam esses modelos para automatizar julgamentos que exigem a aplicação consistente de critérios aprendidos.

Diferente dos modelos generativos, os modelos discriminativos não se concentram na criatividade, mas priorizam a precisão e a confiabilidade, geralmente funcionando em cenários de alto risco, onde os erros têm consequências significativas.

Exemplos incluem:

• Modelos de pontuação de crédito que prevêem o risco de inadimplência de empréstimos.
• Filtros de spam que classificam e-mails como lixo eletrônico ou legítimos.
• Ferramentas de diagnóstico médico que identificam anomalias em raios-X.
• Sistemas de monitoramento financeiro que detectam transações fraudulentas. 

Modelos básicos

Os modelos básicos são treinados em conjuntos de dados enormes e variados, incluindo texto, imagens, código e dados estruturados, aprendendo padrões gerais que funcionam em vários domínios. Um modelo básico não aprende só a classificar imagens ou gerar texto; ele desenvolve uma compreensão ampla da linguagem, do raciocínio e do conhecimento do mundo que se transfere para novas tarefas com um mínimo de treinamento adicional.

Essa abordagem reduz bastante o tempo e os dados necessários para implementar a IA em novas aplicações. Em vez de criar um modelo diferente para cada problema específico, as organizações ajustam um único modelo básico para várias tarefas, desde análise de documentos jurídicos até geração de código e tradução de idiomas.

Atualmente, estamos vendo um aumento nos Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs). São versões eficientes e simplificadas de modelos básicos, feitas pra rodar localmente em aparelhos (como laptops ou celulares), oferecendo privacidade e velocidade sem o custo computacional gigante dos gigantes baseados na nuvem.

Tipos de agentes de IA

A IA está evoluindo de ferramentas passivas para agentes autônomos capazes de executar fluxos de trabalho complexos. Enquanto um modelo padrão espera por uma entrada para produzir uma saída, um agente de IA consegue perceber o ambiente, pensar em como atingir um objetivo e agir para executá-lo. Pra entender a arquitetura por trás dos agentes e como criá-los, recomendo começar com nosso curso Introdução aos Agentes de IA.

Os tipos de agentes de IA geralmente são classificados de acordo com o nível de complexidade e autonomia. Vamos dar uma olhada neles.

Agentes reflexos simples

Os agentes reflexos são a forma mais simples de agente. Eles funcionam com uma regra rígida de “Condição-Ação”, reagindo só ao que percebem no momento e ignorando o passado. Um termostato inteligente mostra isso com regras como estas: Se a temperatura cair abaixo de 20 °C, ligue o aquecimento. Se passar dos 22 °C, liga o ar condicionado. 

Os robôs de linha de montagem são outro exemplo; eles fazem coisas quando os sensores percebem que as peças chegaram nos lugares certos. Os agentes reflexos são ótimos em tarefas repetitivas em ambientes estáveis, mas têm dificuldade quando as condições mudam de repente, porque não têm o entendimento do contexto para se adaptar.

Agentes reflexos baseados em modelos

Os agentes reflexivos baseados em modelos mantêm um modelo interno do mundo, programando o estado ao longo do tempo para lidar com ambientes parcialmente observáveis. Eles não só reagem, mas também lembram das informações importantes necessárias para funcionar direitinho.

Os sistemas autônomos de frenagem de emergência são um exemplo disso, combinando dados de radares e câmeras para acompanhar a trajetória dos veículos ao longo do tempo, em vez de só reagir a ameaças imediatas. Eles mantêm estimativas precisas do estado mesmo com informações incompletas, como lembrar a posição estimada de um carro depois que ele desaparece atrás de um caminhão.

Agentes baseados em objetivos

Agentes baseados em objetivos agem para alcançar objetivos específicos, em vez de simplesmente reagir. Quando têm um objetivo tipo “planejar férias na Itália”, eles pensam em várias sequências de ações e avaliam qual delas leva à satisfação do objetivo. Isso representa a vanguarda da IA agênica.

Ferramentas como o Roo Code para engenharia de software ou assistentes de reserva autônomos fazem várias etapas de trabalho, tipo pesquisar, comparar, checar restrições e tomar decisões para terminar tarefas inteiras. Plataformas de fluxo de trabalho como a n8n permitem a criação de processos complexos, nos quais agentes de IA lidam com pontos de decisão e lógica adaptativa.

Se você quer construir uma base sólida em Agentes de IA, recomendo fazer nosso programa Fundamentos de Agentes de IA.

Agentes baseados em utilidade 

Os agentes baseados em utilidade vão ainda mais longe: eles otimizam o melhor caminho para atingir os objetivos, em vez de qualquer caminho que funcione. Eles fazem isso usando funções de utilidade que atribuem pontuações numéricas aos resultados, permitindo uma comparação quantitativa. 

Enquanto um agente baseado em objetivos reserva qualquer voo para Roma, um agente baseado em utilidade considera fatores como custo, duração, escalas e horários de partida para maximizar a utilidade geral.

Exemplos incluem sistemas de negociação algorítmica que equilibram lucro e risco, e aplicativos de navegação como o Waze, que otimizam rotas com base nas preferências do usuário, como tempo mais rápido, distância mais curta ou evitar pedágios.

Agentes de aprendizagem

Os agentes de aprendizagem atuam em ambientes desconhecidos ou em constante mudança, melhorando continuamente por meio da experiência, sem intervenção humana. A arquitetura inclui um crítico que dá feedback sobre o desempenho e um elemento de aprendizagem que modifica a política do agente. 

Os rovers em Marte aprendem quais características do terreno indicam caminhos seguros à medida que encontram novas formações geológicas. O algoritmo de recomendação da Netflix é outro exemplo: ele aprimora continuamente sua compreensão das preferências do usuário com base no histórico de visualizações, melhorando assim as sugestões ao longo do tempo.

Estruturas agênicas: Criando os agentes

As estruturas agênicas funcionam como o sistema operacional para agentes complexos, conectando o núcleo de raciocínio (normalmente um LLM) à memória, às ferramentas e à coordenação multiagente. Eles cuidam de:

• Orquestração: Decidir qual agente cuida de cada subtarefa e gerenciar o fluxo de trabalho entre os componentes
• Planejamento: Dividir metas complexas em etapas que dão pra fazer e se adaptar quando as coisas mudam
• Uso de ferramentas: Dando aos agentes acesso a mecanismos de busca, bancos de dados, APIs ou execução de código
• Memória: Manter o histórico das conversas e o contexto a longo prazo, além das interações imediatas.

Entre as estruturas mais populares estão:

• LangChain/LangGraph: Padrão da indústria para conectar LLMs a fontes de dados com integrações extensas.
• Google ADK: Estrutura de código aberto para criar agentes sofisticados no Vertex AI.
• CrewAI: Coordena vários agentes que desempenham diferentes funções e colaboram em tarefas complexas.

Pra dar uma olhada rápida nessas arquiteturas, recomendo que você dê uma olhada na folha de referência dos Agentes de IA. 

Conclusão

Já falamos de um monte de coisas aqui; vamos encerrar. 

Em vez de ver a IA como uma tecnologia única, devemos reconhecê-la como um ecossistema diversificado de abordagens especializadas, cada uma adequada a problemas específicos. Para entender completamente a IA, é preciso analisá-la através de três perspectivas distintas: tecnologia, capacidade e funcionalidade.

Atualmente, estamos passando de uma IA limitada, focada em tarefas específicas, para as primeiras formas de IA autônoma, que executam fluxos de trabalho complexos sozinhas, o que torna esse momento um ponto de inflexão importante para a adoção em todos os setores.

Dê o primeiro passo para se tornar um especialista em IA inscrevendo-se no programa de habilidades Fundamentos de IA.