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Os 10 principais agentes de IA a observar em 2025 🚀

Os 10 principais agentes de IA a observar em 2025 🚀

Jan 03, 202512 min read

No ano passado, os [agentes de IA] (https://zilliz.com/glossary/ai-agents) não estavam apenas a fazer manchetes - mudaram a forma como trabalhamos, comunicamos e resolvemos problemas. Desde a automatização de tarefas entediantes até à resolução de desafios complexos, tornaram-se aliados indispensáveis para programadores e empresas.

À medida que avançamos para 2025, os agentes de IA já estão a moldar-se para serem ainda mais capazes e versáteis. Estes sistemas são como ter um assistente supercarregado ao seu lado - analisando dados, tomando decisões e integrando-se perfeitamente com ferramentas e ambientes.

Eis o que os torna tão revolucionários:

🧠 Raciocínio: Eles não se limitam a seguir instruções - eles pensam nos problemas.
🛠️ Uso de ferramentas: Precisa de se ligar a APIs ou controlar hardware? Eles têm-no coberto.
📚 Recuperação de informações: Com integrações com ferramentas como modelos de linguagem de grande dimensão (LLMs), bases de dados vectoriais como Milvus e Zilliz Cloud, e modelos de incorporação, cortam conjuntos de dados maciços como manteiga.
Consciência ambiental: Obtêm o contexto numa conversa ou no mundo físico.

Nesta postagem, estamos analisando os 10 agentes de IA mais impressionantes que você deve observar em 2025. Você vai querer manter essas ferramentas no seu radar se estiver interessado em criar aplicativos mais inteligentes, mais rápidos e mais capazes. Vamos começar! 🌟

Projeto Astra do Google: Redefinir a assistência de IA para a vida quotidiana

O Google's Project Astra é um agente de IA avançado desenvolvido pela DeepMind, concebido para se integrar perfeitamente na vida quotidiana através de capacidades multimodais. Alimentado por Gemini 2.0, um modelo de IA recentemente lançado para a área agêntica, o Astra processa e responde a diversas entradas - texto, imagens, vídeos e áudio - tornando-o um assistente altamente interativo e intuitivo.

As caraterísticas de destaque do Astra incluem memória em tempo real para compreensão contextual, utilização avançada de ferramentas (por exemplo, Google Search, Maps e Lens) e a capacidade de ajudar em tarefas como identificar objectos ou fornecer recomendações. Por exemplo, os utilizadores podem apontar o telemóvel para uma estante e pedir ao Astra que identifique o livro com melhor classificação, demonstrando a sua capacidade única de ligar os mundos digital e físico. Com planos para integrar algumas das suas capacidades noutros produtos Google, o Astra está preparado para redefinir a IA pessoal em 2025 e mais além.

Atualmente, o Projeto Astra está a ser testado por um número limitado de utilizadores de confiança para aperfeiçoar as suas capacidades e descobrir novas utilizações para um assistente de IA universal. Se estiver interessado, pode juntar-se [à lista de espera] (https://deepmind.google/technologies/project-astra/) para se tornar um testador.

Copiloto da Microsoft: Simplificar os fluxos de trabalho e aumentar a produtividade

O Microsoft Copilot é um agente de IA integrado em muitas plataformas de escritório da Microsoft, como o Office 365 e o Dynamics 365, concebido para simplificar as tarefas e os fluxos de trabalho quotidianos. Por exemplo, no Word, o Copilot ajuda-o a redigir relatórios ou a refinar o texto existente. No Excel, ele ajuda a gerar fórmulas e criar visualizações com base em entradas de linguagem natural. No Teams, o Copilot melhora a colaboração resumindo reuniões, destacando pontos-chave e sugerindo itens de ação. A sua capacidade de se adaptar ao contexto do utilizador torna-o um agente prático e eficiente para melhorar a produtividade.

Para os programadores, o Copilot vai além das tarefas do utilizador final, oferecendo integração com o Azure para automatizar fluxos de trabalho e gerir processos empresariais. Ao incorporar a IA nas ferramentas que as pessoas já utilizam diariamente, o Microsoft Copilot simplifica o trabalho repetitivo, permitindo que as equipas se concentrem em desafios mais complexos e criativos.

Plugins do ChatGPT: Estendendo o alcance do GPT para tarefas do mundo real

Os ChatGPT Plugins transformam os modelos GPT da OpenAI em ferramentas poderosas que podem interagir com sistemas externos, tornando-os capazes de realizar tarefas do mundo real para além da geração de texto. Estes plugins permitem ao ChatGPT obter dados em tempo real, integrar-se com serviços de terceiros como Expedia, Wolfram Alpha e Zapier, e automatizar fluxos de trabalho, aproximando-o de atuar como um assistente de IA dinâmico para indivíduos e empresas. Por exemplo, os utilizadores podem pedir ao ChatGPT para reservar voos, calcular equações complexas ou automatizar tarefas repetitivas em várias aplicações.

Embora os plug-ins do ChatGPT não sejam agentes totalmente autónomos, permitem um comportamento semelhante ao de um agente, respondendo dinamicamente às solicitações e utilizando ferramentas externas para concluir tarefas. Para os programadores, isto significa uma forma mais simples de criar fluxos de trabalho personalizados ou adicionar automação inteligente sem uma configuração extensiva.

A OpenAI ainda não lançou um agente de IA autónomo como o Project Astra da Google ou o Copilot da Microsoft, mas existem rumores e especulações sobre uma futura oferta - com o nome de código "Operator " - que poderá trazer mais autonomia semelhante à de um agente. Vamos ficar atentos para ver como a OpenAI evolui neste espaço!

AutoGPT: Um pioneiro na execução autónoma de tarefas

O AutoGPT é um projeto experimental de código aberto que transforma os modelos GPT em agentes autónomos capazes de executar tarefas complexas e de vários passos com o mínimo de intervenção humana. Aproveitando o poder do GPT-4, o AutoGPT pode dividir objectivos de alto nível em tarefas mais pequenas e acionáveis, executá-las em sequência e iterar nos seus resultados para atingir os resultados desejados. Isto torna-o um dos primeiros exemplos de um agente de IA autónomo amplamente adotado pelos programadores.

Embora ainda na sua fase inicial, o AutoGPT captou a imaginação da comunidade de IA ao demonstrar o potencial dos agentes autónomos. Os programadores estão a experimentar as suas capacidades para criar aplicações que vão para além das respostas simples, desde assistentes de investigação a gestores de fluxos de trabalho automatizados. O AutoGPT realça a tendência crescente de agentes de IA que não se limitam a dar respostas, mas que tomam medidas, abrindo caminho para sistemas autónomos mais sofisticados no futuro.

BabyAGI: Automatização leve de tarefas para soluções escaláveis

BabyAGI é um agente autónomo leve e de código aberto concebido para executar tarefas de forma iterativa e inteligente. Tal como o AutoGPT, é alimentado pelo GPT-4. Centra-se na gestão e execução de tarefas, o que o torna uma ferramenta flexível e poderosa para os programadores que exploram soluções de IA orientadas para as tarefas. A sua conceção modular permite aos programadores personalizar fluxos de trabalho, integrar-se em várias bases de dados e criar soluções adaptadas a necessidades específicas.

Ao contrário de LLMs mais simples que respondem a consultas isoladas, o BabyAGI cria uma fila de tarefas com base num objetivo global, dá-lhes prioridade e completa-as passo a passo. Por exemplo, se forem dadas instruções de alto nível como "pesquisar um tópico e resumir os resultados", o BabyAGI dividi-lo-á autonomamente em subtarefas, como a recolha de recursos, a análise de conteúdos e a elaboração de um resumo coerente.

O que distingue a BabyAGI é o seu design leve e escalável. Fornece capacidades de IA essenciais sem exigir recursos extensivos, oferecendo um ponto de entrada acessível para organizações com orçamentos limitados. Além disso, o seu sistema de aprendizagem adaptativa evolui a par das necessidades do utilizador, garantindo uma assistência cada vez mais personalizada e eficiente ao longo do tempo. As actualizações recentes também introduziram funcionalidades de colaboração melhoradas, tornando a BabyAGI uma ferramenta valiosa para pequenas equipas que lidam com projectos partilhados.

O Miracle Agent da Oracle: IA pronta para a empresa para decisões baseadas em dados

O Miracle Agent da Oracle é um conjunto de mais de 50 agentes de IA especializados que se destinam especificamente a ambientes empresariais, com foco em gerenciamento de banco de dados e business intelligence. Com uma integração profunda no ecossistema de nuvem da Oracle, o Miracle Agent automatiza o processamento e a visualização de dados, permitindo que as empresas obtenham insights com o mínimo de intervenção manual.

Por exemplo, o Assistente de Planeamento de Turnos ajuda a criar e gerir os horários dos turnos dos funcionários, acomodando as preferências individuais e os regulamentos de conformidade. O Employee Hiring Advisor ajuda a encontrar candidatos e a simplificar o processo de recrutamento, reduzindo o tempo de contratação. Na gestão da cadeia de fornecimento, o Customer Sales Representative Guide oferece informações personalizadas para melhorar as interações com os clientes.

As actualizações recentes melhoraram a sua escalabilidade, permitindo-lhe suportar conjuntos de dados maiores e consultas mais complexas. As suas capacidades de análise preditiva também permitem às empresas antecipar tendências e tomar decisões proactivas.

MultiOn's Agent API: Automação Web simplificada para programadores

A MultiOn's Agent API é uma plataforma centrada no programador que permite a integração de agentes de IA em várias aplicações e dispositivos, automatizando tarefas baseadas na Web e melhorando as experiências do utilizador. Lançada em versão beta pública em abril de 2024, a Agent API permite aos programadores incorporar agentes de IA capazes de realizar acções complexas na Web, tais como navegar em websites, extrair dados e concluir transacções online.

A API de agente oferece suporte a SDKs Python e JavaScript, facilitando a integração perfeita com estruturas LLM populares, como LangChain e LlamaIndex. Esta flexibilidade permite que os programadores criem aplicações de IA personalizadas que podem navegar, raspar e manipular conteúdos Web com facilidade.

Os programadores e as empresas de vários sectores adoptaram a API de agentes para automatizar tarefas e ajudar os clientes. Por exemplo, os fabricantes de dispositivos inteligentes integraram assistentes de voz capazes de executar acções como pedir boleias, fazer compras online ou reservar restaurantes diretamente a partir do dispositivo. Da mesma forma, as plataformas de compras e viagens utilizam a API para simplificar os processos de compra e reserva, mantendo os utilizadores envolvidos e reduzindo o atrito associado à navegação para sites externos.

AgentGPT: A sua IA autónoma baseada no navegador

O AgentGPT é um agente de IA autónomo de código aberto que permite aos utilizadores implementar agentes orientados para tarefas diretamente no seu browser. Concebido para ser simples e acessível, o AgentGPT permite aos utilizadores criar e gerir agentes de IA capazes de executar tarefas complexas e de várias etapas com o mínimo de intervenção do utilizador. Foi criado para proporcionar uma forma prática de os programadores e não programadores experimentarem o poder da IA autónoma.

O que torna o AgentGPT único é a sua funcionalidade no navegador, eliminando a necessidade de uma configuração extensiva ou de software externo. Isto reduz a barreira à entrada para experimentar fluxos de trabalho de IA orientados para tarefas, tornando-o uma ferramenta valiosa no cenário de IA em evolução.

Aomni: Pesquisa alimentada por IA e automatização de vendas

A Aomni é um agente de IA concebido para transformar as vendas e a pesquisa B2B, automatizando o planeamento de contas e a descoberta de potenciais clientes. Agindo como um assistente personalizado, o Aomni realiza pesquisas aprofundadas na Web, identifica Perfis de Clientes Ideais (ICPs) e gera planos estratégicos de contas. A sua capacidade para analisar informações complexas e ligar os pontos entre as necessidades dos clientes e as ofertas comerciais torna-o uma ferramenta valiosa para as equipas de vendas que pretendem otimizar os fluxos de trabalho e fechar negócios mais rapidamente.

Uma das principais caraterísticas do Aomni é a sua capacidade de treinar um agente de IA personalizado, adaptado aos dados específicos de uma empresa. Ao compreender o seu produto, mercado e objectivos, o agente cria estratégias de conta abrangentes e produtos prontos a utilizar. Por exemplo, pode analisar os desafios de uma empresa-alvo, alinhá-los com a sua solução e gerar planos de divulgação, poupando tempo e melhorando a precisão.

O design leve e escalável do Aomni garante que empresas de todas as dimensões podem beneficiar das suas capacidades. Quer seja uma empresa em fase de arranque a explorar novos mercados ou uma empresa a aperfeiçoar as suas estratégias baseadas em contas, a Aomni pode ajudá-lo a simplificar a pesquisa e a melhorar o envolvimento.

Amazon Bedrock Agents: Automação inteligente para fluxos de trabalho empresariais

Os Amazon's Bedrock Agents são a mais recente oferta da AWS para os programadores que procuram criar soluções orientadas para a IA sem a complexidade de começar do zero. Estes agentes combinam modelos de base com uma fácil integração em ferramentas e dados do mundo real, dando-lhe o poder de criar fluxos de trabalho de IA personalizados e adaptados à sua aplicação.

O que torna os Bedrock Agents práticos é a sua flexibilidade. Quer esteja a trabalhar num chatbot para apoio ao cliente, a automatizar fluxos de trabalho de backend ou a criar um sistema de recomendação, pode ajustar os agentes para utilizar os seus dados e regras de negócio de forma segura. Por exemplo, uma aplicação de logística pode utilizar os Bedrock Agents para controlar o inventário e agendar envios, extraindo dados em tempo real de sistemas externos sem expor detalhes sensíveis.

Esses agentes também vêm com suporte integrado para APIs populares, facilitando a conexão com a pilha existente. É possível acionar ações como processar pedidos ou executar análises com configuração mínima. E como o Bedrock é sem servidor, não é preciso se preocupar com o escalonamento do aplicativo.

Bases de dados vectoriais: A espinha dorsal da memória de agente de longo prazo

Agentes de IA como o AutoGPT, o Astra da Google e outros listados neste blogue são criações impressionantes. Eles não apenas processam dados - eles analisam, raciocinam e tomam decisões de maneiras que parecem quase humanas. No entanto, tal como os humanos, os agentes precisam de uma memória fiável para funcionarem eficazmente. É aqui que entram as [bases de dados vectoriais] (https://zilliz.com/learn/what-is-vetor-database), que fornecem a infraestrutura essencial para armazenar, gerir e recuperar dados contextuais. Muitos dos principais agentes de IA dependem de bases de dados vectoriais como Milvus e Zilliz Cloud para fornecer sistemas de memória rápidos, eficientes e escaláveis.

As bases de dados vectoriais armazenam informações como vectores de alta dimensão, capturando o significado semântico de dados não estruturados como texto, imagens ou áudio. Esta estrutura permite que os agentes de IA efectuem pesquisas de semelhança e recuperem instantaneamente informações contextualmente relevantes. Por exemplo, quando um agente enfrenta uma nova questão, pode recorrer ao seu sistema de memória para encontrar interações anteriores semelhantes ou conhecimentos relevantes, ajudando-o a tomar decisões informadas e a adaptar-se a novas situações. Sem essa memória, os agentes não teriam a continuidade necessária para o raciocínio avançado e a aprendizagem adaptativa.

Para começar a construir rapidamente um agente de IA, consulte os tutoriais abaixo.

Tutorial: Construindo um agente GraphRAG com Neo4j e Milvus
Tutorial: Agentic RAG com Claude 3.5 Sonnet, LlamaIndex e Milvus
Tutorial: Construir um agente de IA para RAG com Milvus e LlamaIndex
Tutorial: Pare de esperar, comece a construir: assistente de voz com Milvus e Llama 3.2

Conclusão

Os agentes de IA apresentados nesta lista são apenas o começo do que é possível em 2025. Desde o Project Astra da Google, que redefiniu a assistência pessoal, até aos Amazon Bedrock Agents, que simplificaram os fluxos de trabalho empresariais, estas ferramentas mostram como a IA está a mudar a nossa capacidade de trabalhar, criar e interagir com a tecnologia.

Naturalmente, esta não é uma lista exaustiva. Outros agentes promissores, como Anthropic's Claude Agents, Hugging Face's Transformers Agents, e Llamaindex's Llama Agents, estão também a moldar o futuro da IA agêntica. A diversidade e a especialização dos agentes de IA actuais significam que há algo para cada programador, empresa ou entusiasta de tecnologia que procura desbloquear todo o potencial da inteligência artificial. E se nenhum destes agentes satisfizer as suas necessidades, pode sempre construir o seu próprio agente de IA adaptado aos seus requisitos específicos - ferramentas como bases de dados vectoriais, LLMs e frameworks tornam mais fácil do que nunca criar soluções personalizadas.

À medida que o mundo da IA evolui, o mesmo acontece com os agentes que o alimentam. Quer seja um programador a integrar estas ferramentas ou uma empresa a tirar partido das suas capacidades, a chave é manter-se informado e pronto a adaptar-se. Com tantas possibilidades, o próximo agente de IA revolucionário pode já estar a ser desenvolvido - apenas à espera de transformar 2025 e mais além.

Recursos relacionados

Mistura de Agentes (MoA): Como a inteligência colectiva melhora o desempenho do LLM](https://zilliz.com/blog/mixture-of-agents-how-collective-intelligence-elevates-llm-performance)
A evolução dos sistemas multiagentes numa perspetiva metodológica - Zilliz Learn
A evolução dos sistemas multiagentes numa perspetiva algorítmica - Zilliz Learn
Como os VectorDBs alimentam os agentes inteligentes de IA
Estudo de caso: Como o fabrico de semicondutores utiliza modelos específicos do domínio e IA agêntica para a resolução de problemas

Atualizado em Apr 01, 2026

Fendy Feng
Fendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.

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