Agents 101: Entendendo os Fundamentos de Agentes de IA
Por que você precisa entender agentes de IA (mesmo não sendo desenvolvedor)
Recentemente, comecei atuar como especialista de IA em um projeto ambicioso: desenvolver um software que utiliza IA generativa para renderizar componentes de UI diretamente na tela do usuário. É o tipo de projeto que parece saído de uma história futurista, mas que está se tornando cada vez mais realidade.
No entanto, enquanto trabalhava com o time, percebi algo: apesar da IA generativa estar em alta e ser amplamente discutida, muitas pessoas ainda não entendem os fundamentos de Agentes de IA. E isso é um problema.
Por quê? Porque o entendimento de todo time é essencial para o sucesso de qualquer solução de IA. Por exemplo, profissionais funcionais em especial são os que trazem a demanda real, entendem as necessidades do cliente e definem os casos de uso que fazem a diferença. Tendo os fundamentos do tema, temos mais autonomia para propor e desenhar soluções que realmente funcionem.
Foi pensando nisso que montei esse post, com uma introdução aos conceitos básicos de agentes de IA, em linguagem acessível, para que qualquer pessoa possa entender e contribuir mais para projetos de IA generativa.
A Equação Fundamental: O que é um Agente de IA?
Um agente de IA pode ser definido da seguinte forma prática:
Agente de IA = LLM + Tools + Prompt (caso de uso)
Cada parte dessa equação é importante, e a seguir vamos destrinchar todas elas:
LLM não é o mesmo que Agente
Aqui está a primeira revelação importante: uma LLM (Large Language Model) sozinha NÃO é um agente de IA. Pense na LLM como um cérebro poderoso, que sabe raciocinar, planejar, criar textos estruturados e responder perguntas complexas. Mas, no final das contas, tudo que esse cérebro produz é apenas texto.
É como ter uma pessoa extremamente inteligente trancada em uma sala sem telefone, sem internet, sem acesso ao mundo exterior. Ela pode pensar, analisar, criar ideias brilhantes… mas não pode agir no mundo real. Um agente de IA vai além: ele pode agir.
Nos primórdios da IA generativa, quando você conversava com o ChatGPT, e ele apenas respondia suas perguntas, você estava interagindo com uma LLM simples. Mas hoje, quando você usa um assistente que consegue agendar reuniões no seu calendário, enviar e-mails, consultar bases de dados e tomar decisões sobre qual ação executar… aí você está interagindo com um agente.
Como LLMs Funcionam: O Autocompletar Sofisticado
Podemos considerar uma LLM como se fosse um autocompletar extremamente sofisticado. Assim como, ao escrever uma frase no seu celular, o seu teclado te sugerir a próxima palavra, a LLM também faz isso, mas em um escala muito maior. A LLM tem a capacidade de lidar com uma quantidade absurda de texto, identificando relações probabilísticas entre as palavras, e utilizando essas informações para prever as próximas. Tudo isso levando em consideração o que há dentro do seu contexto.
A importância do Contexto
Aqui está um segredo que muita gente não sabe: toda vez que você envia uma mensagem para uma LLM via API (ou chat), ela precisa receber TODO o histórico da conversa de novo, para te devolver uma resposta.
Deixe-me ilustrar com um exemplo:
Você: “Qual é a capital da França?”
LLM: “Paris”
Você: “Quantos habitantes ela tem?”
Para responder a segunda pergunta, a LLM precisa receber:
Sua primeira pergunta (“Qual é a capital da França?”)
A resposta dela (“Paris”)
Sua segunda pergunta (“Quantos habitantes ela tem?”)
Só assim ela consegue entender que “ela” se refere a “Paris”. A LLM não tem memória real — ela simplesmente recebe todo o contexto novamente a cada interação. Na verdade, a memória é controlada pelo software que chama a LLM.
Qual a consequência disso?
Isso significa que o conhecimento da LLM está limitado ao que está dentro da sua janela de contexto. Tudo que você coloca ali vai acabar influenciando na resposta, de um jeito ou de outro. Por isso, é muito importante ter cuidado com o que enviamos:
❌ Informações desnecessárias criam ruído
❌ Dados desorganizados confundem o modelo
❌ Contexto muito grande aumenta custos e latência
✅ Contexto enxuto mas completo gera respostas precisas
Ferramentas (Tools): O Que Torna um Agente Poderoso
As ferramentas permitem que o agente tome ações concretas e externas, dando a ele a capacidade de interagir com o mundo real a partir do seu próprio julgamento.
O que pode ser uma ferramenta?
Praticamente qualquer coisa que permita ao agente fazer algo: consultar um banco de dados, buscar na internet, criar documentos, acessar APIs externas…
Como Ferramentas Funcionam na Prática
Aqui está algo importante: a LLM não executa as ferramentas diretamente. Ela solicita ao software para que execute determinada ferramenta, a sua própria escolha, e depois devolva a ela o resultado da execução. O fluxo é assim:
A LLM analisa a situação
A LLM solicita a execução de uma ferramenta
O software que você construiu executa a ferramenta
O resultado é devolvido para a LLM
A LLM usa o resultado para continuar o raciocínio
Para que a LLM tenha a capacidade de julgar, entender e utilizar uma ferramenta, é importante que você descreva as ferramentas em linguagem natural para a LLM. Desta forma e ela entende quando e como usá-las.
Veja um exemplo real:
{
"nome": "buscar_dados_cliente",
"descricao": "Busca informações cadastrais completas de um cliente
pelo CPF. Retorna nome, email, telefone, endereço e status da conta.
Use esta ferramenta quando precisar verificar dados de um cliente
ou quando o cliente pedir informações sobre seu cadastro.",
"entrada": {
"cpf": "string com 11 dígitos (apenas números, sem pontos ou traços)"
},
"saida": {
"nome": "string",
"cpf": "string",
"email": "string",
"telefone": "string",
"endereco": "string",
"status": "string (ativo/inativo)"
}
}
A LLM lê isso e entende:
O que a ferramenta faz
Quando deve usá-la
O que precisa fornecer (CPF)
O que vai receber de volta
Essa descrição funcional é importante, pois o agente decide sozinho quando usar cada ferramenta baseado na situação. Para isso, ele precisa ter um entendimento claro de como ele pode usar a ferramenta.
Dicas de Otimização de Agentes
Agora que já entendemos as partes fundamentais de um agente, vamos falar sobre um dos conceitos mais importante: Context Engineering. Abaixo segue um princípio fundamental:
Se o agente precisa cumprir uma tarefa importante, dê a ele TODAS as ferramentas e conhecimento necessários, formatados de forma a FACILITAR ao máximo o trabalho dele, mas nada além disso.
Isso pode parece óbvio, mas infelizmente é onde a maioria dos projetos de IA falha.
O Checklist Essencial
Toda vez que você estiver desenhando um agente, faça essas três perguntas:
1️⃣ O agente tem as informações necessárias dentro do seu contexto?
Se ele precisa saber o nome da empresa, horário de atendimento, políticas de devolução… isso está no prompt do sistema?
2️⃣ Se não, ele tem ferramentas para buscar essas informações?
Se ele não sabe de antemão o histórico do cliente, tem como consultar o CRM? Se não conhece todos os produtos, pode buscar no catálogo?
3️⃣ As informações estão formatadas de forma otimizada?
Dados estão estruturados e as descrições estão claras? Há dados adicionais que não importam para a tarefa e podem confundir a LLM ?
Passando por esse crivo, seu agente tem tudo para ter sucesso.
Benefícios do Context Engineering bem feito:
Reduz custos drasticamente
Context engineering bem feito pode reduzir o consumo de tokens. Por exemplo: colocar 200 tokens de informação essencial no prompt evita que o agente faça 3-4 buscas desnecessárias de 1000+ tokens cada.
Agente se perde menos
Com contexto claro e ferramentas adequadas, o agente sabe exatamente o que fazer. Não precisa “adivinhar” ou tentar múltiplas abordagens.
Respostas mais rápidas e precisas
Com o contexto certo, o agente acerta de primeira. Usuário feliz, sistema eficiente.
Conclusão
Agora você tem o conhecimento fundamental sobre como agentes de IA funcionam. Se você está trabalhando em projetos de IA, use esse conhecimento para:
Questionar designs de agentes
Contribuir melhor em discussões técnicas
Propor casos de uso mais efetivos sabendo sobre possibilidades e limitações
A IA generativa está mudando como trabalhamos. Mas para aproveitá-la bem, precisamos entender seus fundamentos.
Sobre a autora: Micaelle é especialista em agentes de AI na Accenture Song, atuando em arquitetura de soluções e sistemas multi-agentes. Trabalha com ML, ambientes multi-cloud (AWS Bedrock, GCP Vertex AI, Azure OpenAI) e frameworks como LangChain e LangGraph, entregando soluções enterprise de IA para clientes de finanças e telecom.