Agentes de IA na empresa: o que são, o que não são e quando valem a pena

A palavra "agente" foi gastada em 2024 assim como "AI-powered" em 2023. Hoje, qualquer formulário que chama uma vez a API do OpenAI é vendido como agente. Vamos separar o que é marketing do que é engenharia.

O que é um agente de IA sério

Um agente é um sistema que:

1. Têm um objetivo mais além de responder a uma mensagem.
2. Toma decisões sobre qual ferramenta ou ação usar em cada passo.
3. Mantém contexto entre interações (memória, estado).
4. Se recupera de erros e reintenta com estratégias alternativas.

Se o seu "agente" faz apenas uma chamada a um LLM e devolve a resposta, não é um agente. É um wrapper. Não há nada de errado com os wrappers, mas vamos chamá-los pelo nome correto.

O caso Tontin: o que há debaixo de um agente real

Tontin é nossa plataforma de coaching profissional com IA. Tem um chatbot e uma extensão do Chrome. Vista de fora, parece "outro assistente". Vista de dentro:

• Múltiplos agentes especializados com prompts e memórias distintas: o assessor de CV, o consultor web, o buddy de código. Cada um com conhecimento próprio.
• Memória persistente entre sessões. Se você voltar na semana que vem, o sistema lembrará onde você estava.
• Compressão de contexto: antes de cada chamada, uma camada própria reduz o contexto histórico em 50% sem perder o importante. Isso reduz os custos pela metade.
• Fallback chain entre provedores: se o Groq estiver caído, salta para o Gemini. Se o Gemini estiver saturado, salta para o Anthropic. O usuário não se dá conta.
• Busca semântica com embeddings sobre conversas passadas usando pgvector dentro do Postgres.
• Feedback loop: cada resposta pode ser marcada como útil ou não, e isso retroalimenta o sistema.

Depois de mais de 500 conversas completadas, tudo isso está testado em produção. Esse é o custo real de um agente que funciona.

Quando vale a pena para a sua empresa

Um agente bem feito faz sentido se:

• O processo é repetitivo mas requer raciocínio contextual (não pode ser automatizado com um if-else).
• O custo do erro é baixo ou está acotado (sugestão, não decisão de coisas irreversíveis).
• Você tem volume suficiente para amortizar o investimento inicial.

Exemplos onde sim: classificação e encaminhamento de tickets, geração de borradores de propostas, assistente interno sobre sua própria documentação, síntese de reuniões com ações extraídas.

Exemplos onde não, ainda: tomar decisões financeiras sem supervisão humana, atender clientes em momentos críticos sem escalonamento humano garantido, qualquer coisa onde um erro sem filtro humano gere dano real.

O custo escondido que quase ninguém nomeia

Um agente em produção não é apenas o desenvolvimento inicial. É:

• Custo por chamada ao LLM (cada interação são tokens faturados).
• Armazenamento de embeddings e memória persistente.
• Monitoramento de qualidade: revisar amostras periódicas para detectar regressões.
• Atualizações: os modelos mudam, o que funcionava há 3 meses pode se comportar de forma diferente.

O custo depende muito do enfoque: usando modelos open-source e serviços com camada gratuita (Groq, Supabase, Vercel), é possível colocar em produção um agente funcional com custo inicial próximo a zero. O que custa é o tempo de engenharia e a manutenção.

Conclusão

Os agentes de IA são uma das poucas tecnologias atuais que justificam o hype, mas apenas se estiverem bem feitos. Um agente mal feito é pior do que não ter nada: confunde os usuários, dá respostas ruins e desgasta a equipe. Antes de se meter, defina o caso de uso concreto, a métrica de sucesso e o plano de manutenção.

Se você tem um processo que se repete e acredita que a IA possa ajudar, escreva para nós. Em uma primeira ligação, veremos se o caso justifica um agente, um wrapper simples ou nem isso.

---

Por Esteban Aleart, Founder & Lead Engineer da Pair Programming.