A ascensão da Inteligência Artificial Generativa (IAG), notadamente com os grandes modelos de linguagem a exemplo do GROK, ChatGPT, Gemini, Claude etc., transformou a forma como seres humanos interagem com máquinas.
No entanto, apesar do protagonismo dessas tecnologias, a literatura recente tem se debruçado sobre o conceito de agente inteligente, que vai além da capacidade de gerar texto, áudio ou imagem. Trata-se de uma tecnologia que simula comportamento autônomo, capaz de atuar em ambientes dinâmicos com base em objetivos específicos e interfaces com outros aplicativos, como e-mails e softwares (e outros!).
A distinção entre essas duas abordagens é essencial para avaliar o papel das tecnologias no apoio à tomada de decisão humana (aqui friso sempre que são ferramentas de apoio, e não devem tomar decisão por você leitor, até porque as decisões automatizadas podem conter opacidades ou vieses), com base em objetivos pré-definidos e contextos solicitados.
Este artigo se propõe a esclarecer essa diferença e verificar se os agentes inteligentes são, de fato, ferramentas superiores.
A Inteligência Artificial Generativa (IAG) é um subcampo da IA que utiliza modelos probabilísticos para gerar novos conteúdos — texto, imagem, código, áudio — com base em padrões extraídos de grandes volumes de dados (ZHAO et al., 2023).
As IAGs não “compreendem” nem têm intenção ou metas: operam por predição estatística e processamento de linguagem natural, e não compreendem contextos, culturas, valores e emoções.
Xi et al. (2023), afirma que os modelos de linguagem de última geração (LLMs) operam como grandes “cérebros estáticos”, com capacidades impressionantes de geração e síntese, mas carecem de percepção contínua, planejamento e autonomia real.
Agentes Inteligentes são sistemas que operam com base em três pilares: percepção, raciocínio e ação. Portanto, trata-se de entidades computacionais situadas em um ambiente, que percebem por sensores, agem por atuadores e tomam decisões com base em na ascensão da Inteligência Artificial Generativa (IAG), notadamente com os grandes modelos de linguagem como os anteriormente citados modelo no primeiro parágrafo, o que transformou a forma como seres humanos interagem com máquinas.
Abaixo um quadro comparativo auxilia no entendimento e diferença da Generativa e dos Agentes Inteligentes.
Comparativo: IAG vs. Agentes Inteligentes
| Aspecto | Inteligência Artificial Generativa | Agente Inteligente |
| Finalidade | Geração de conteúdo com base em grandes dados | Execução de tarefas com base em metas específicas |
| Autonomia | Reativa, limitada à entrada | Autônoma, com planejamento e tomada de decisão |
| Memória e contexto | Temporária ou frágil | Persistente, com memória de curto e longo prazo |
| Aplicações | Chatbots, geração de arte, escrita, código | Robôs, assistentes jurídicos, gestão pública automatizada |
| Ferramenta para humanos | Interativa, mas limitada | Colaborativa, pró-ativa, capaz de operar por conta própria |
De acordo com o quadro acima exposto verifica-se que os agentes inteligentes são, atualmente, ferramentas mais completas para o apoio humano do que as inteligências artificiais generativas (que só produzem o Prompt solicitado).
Agente Inteligentes possuem agency — a capacidade de agir por conta própria com base em objetivos definidos. Isso permite que o humano delegue missões, e não apenas tarefas isoladas. Em segundo lugar, os agentes podem operar em ambientes abertos e incertos, como sistemas multiagente, o que amplia significativamente seu potencial em setores como justiça digital, governança pública, saúde e mercado financeiro.
Por outro lado, a IA generativa continua sendo essencial como motor cognitivo interno de muitos agentes inteligentes, sendo responsável por sua “linguagem”, mas não por sua ação.
Com o avanço da inteligência artificial, distinguir entre ferramentas cognitivas (IAG) e ferramentas atuantes (agentes inteligentes) torna-se fundamental para o Direito Digital e a regulação ética dessas tecnologias. A preferência por agentes inteligentes como ferramentas humanas decorre da sua capacidade de agir com autonomia, estratégia e intenção.
A integração entre os dois modelos será o caminho para uma nova geração de tecnologias jurídicas, assistentes médicos, decisores públicos automatizados e controladores industriais inteligentes.
