A inteligência artificial chegou a um novo patamar. Se antes os sistemas de IA se limitavam a responder comandos ou gerar conteúdo sob demanda, agora estão ganhando mais autonomia e aprendendo a agir, literalmente. Os agentes de IA (também chamados de Agentic AI) avançam a passos largos, definindo a próxima fronteira dessa tecnologia ao combinar maior poder de síntese de dados e capacidades aprimoradas de tomada de decisão, execução de tarefas e interação com múltiplas ferramentas com o mínimo de intervenção humana.
Com foco no comportamento orientado a objetivos específicos, os agentes de IA realizam tarefas a partir de uma lista de etapas que executam de forma autônoma. “Os agentes de AI estão ajudando a romper a barreira entre interação e execução. Com eles, não só automatizamos processos, mas ampliamos a capacidade cognitiva das organizações. Os agentes são altamente capazes de se conectar a aplicativos já existentes, acelerando a inovação”, afirma Gilson Magalhães, vice-presidente e general manager para a América Latina da Red Hat.
Do prompt à ação
Agentes de IA podem ajudar organizações que estão começando a explorar a IA generativa a identificar benefícios mensuráveis para seus negócios. Se a IA generativa prioriza a criação, os agentes de IA se concentram na ação. A IA generativa cria novos conteúdos usando técnicas de aprendizado profundo, enquanto a intenção dos agentes é criar um sistema focado em ações autônomas e autodirigidas, sem instruções explícitas, guiadas por mecanismos de controle.
Por exemplo, um agente de IA pode criar seus próprios prompts e resultados adicionais com base nas informações às quais tem acesso. “Antes, a IA apenas respondia. Agora, ela age. Esse comportamento orientado a metas está impulsionando a produtividade e permitindo uma tomada de decisão mais rápida e embasada", diz Victoria Martinez, gerente de inteligência artificial da Red Hat para a América Latina.
No final do ano passado, o Gartner apontou a Agentic AI como uma das principais tendências tecnológicas para 2025, colocando-a como estratégia número 1 para os líderes de TI que querem moldar o futuro com inovação responsável. Segundo a empresa, até 2028, 33% dos aplicativos de software corporativo incluirão Agentic AI, permitindo que 15% das decisões de trabalho do dia a dia sejam tomadas de forma autônoma.
Mas por que esses agentes estão atraindo tanta atenção do mercado? A resposta vem com os inúmeros benefícios que podem trazer. Segundo um estudo da PwC, esta tecnologia pode aumentar significativamente a vantagem competitiva de uma organização ao automatizar fluxos de trabalho complexos, reduzir custos operacionais e melhorar os processos de tomada de decisão. Projetados para se adaptar a um ambiente de negócios em constante mudança, impulsionam a produtividade, além de prever tendências e preferências dos clientes, permitindo que as empresas adaptem suas estratégias proativamente.
Os agentes de IA podem ser usados em diferentes situações. Nas operações empresariais podem ajudar a gerenciar cadeias de suprimentos, detectar bloqueios, recalcular rotas logísticas e ajustar processos. Já na saúde, permitem interagir com pacientes, realizar planos de tratamento, reduzir o tempo de resposta e diminuir o custo operacional, mantendo um atendimento personalizado. “Nas operações financeiras pode realocar fundos automaticamente com base em déficits de liquidez previstos, acelerando a tomada de decisões empresariais. Até na cibersegurança eles são relevantes, podendo monitorar tráfego de rede, detectar problemas e responder a ameaças em tempo real”, afirma Sandra Vaz, Country Manager da Red Hat Brasil.
Autonomia com responsabilidade
No entanto, para organizações que buscam tomar decisões críticas com base em dados privilegiados e permitir que agentes inteligentes executem operações de forma autônoma, ter a infraestrutura certa é essencial. “Para aproveitar ao máximo uma solução de Agentic AI, especialmente quando os dados são distribuídos em ambientes on-premises e na nuvem, é necessária uma plataforma de IA híbrida. Essa arquitetura não só garante o controle e a segurança de dados sensíveis, como também possibilita a interoperabilidade e a autonomia necessárias para que os agentes atuem de forma eficaz e em tempo real”, explica María Bracho, CTO da Red Hat para a América Latina.
É justamente neste contexto que entra a Red Hat. Com suas soluções open source, a empresa tem apostado no Red Hat AI, portfólio de produtos e serviços projetados para acelerar o desenvolvimento e a implantação de soluções de inteligência artificial na nuvem híbrida. O Red Hat AI oferece uma plataforma empresarial para treinamento e inferência de modelos, que proporciona mais eficiência, uma experiência simplificada e flexibilidade para implantar em qualquer lugar na nuvem híbrida.
“Essa plataforma inclui o Red Hat Enterprise Linux® AI, que pode ser usado para o ajuste fino dos LLMs e SLMs necessários nos fluxos de trabalho de agentes. E também o Red Hat OpenShift® AI, uma plataforma unificada onde aplicativos, modelos e agentes podem trabalhar em harmonia. Além disso, o aprendizado adaptativo e raciocínio que os agentes de IA utilizam podem ser controlados por meio dos recursos de MLOps do OpenShift", explica a executiva.
O Red Hat AI também ajuda as organizações a desenvolver os frameworks para criar fluxos de trabalho e escalar os agentes de IA. Mas para isso é essencial que a inferência seja feita com eficácia, segurança e responsabilidade.
Inferência como motor da execução
A inferência é a fase operacional da IA na qual o modelo pode aplicar o que aprendeu durante o treinamento, gerando resultados ou tomando decisões com base em novos dados. Essa habilidade de inferir ajuda em tarefas práticas do cotidiano, como comparar históricos de pacientes na área na saúde, aumentar a segurança de carros autônomos ou detectar fraudes em sistemas financeiros. Na Agentic AI, tem papel fundamental, já que os agentes precisam ser bem treinados para que funcionem com eficiência.
Há porém grandes desafios nessa jornada: executar inferências de IA requer escala, recursos e custos. Nesse sentido, o uso de ferramentas como o vLLM - um servidor de inferência que acelera a produção de aplicações com IA generativa - tem sido fundamental.
O vLLM é uma biblioteca de código aberto que ajuda modelos LLMs a fazer cálculos com mais eficiência. Capaz de processar grandes volumes de dados com menos recursos computacionais, o vLLM ajuda a viabilizar aplicações escaláveis e seguras. “Com vLLM, conseguimos aumentar a velocidade e reduzir os custos da inferência, o que é essencial para agentes de IA. Além disso, a abordagem open source garante transparência e inovação constante”, pontua Victoria Martinez.
Impacto real, transformação tangível
De agências governamentais a corporações multinacionais, os agentes de IA já estão remodelando processos, oferecendo respostas mais rápidas, tomando decisões baseadas em dados e transformando a experiência do usuário. Segundo projeções do Gartner, até 2029 a Agentic AI será responsável por resolver 80% dos problemas comuns de atendimento ao cliente sem intervenção humana, reduzindo os custos operacionais em 30%.
A Agentic AI não apenas promete, mas entrega produtividade, eficiência e vantagem competitiva. Na intersecção entre execução autônoma, inferência de IA e plataformas abertas, está surgindo uma nova era da inteligência artificial. “O futuro da IA está na colaboração entre agentes inteligentes, infraestruturas abertas e modelos adaptáveis. Estamos apenas começando a explorar seu potencial transformador”, conclui Gilson Magalhães. E isso, definitivamente, muda tudo.
