O que são agentes de IA?
Sistemas que fazem trabalho de verdade — não só conversam, executam.
Um agente de IA é um sistema que recebe um objetivo, planeja os passos, usa ferramentas (APIs, bancos de dados, MCPs), decide o próximo passo com base no resultado anterior e itera até completar a tarefa ou pedir ajuda humana.
Agente vs. chatbot vs. automação
- Chatbot — responde perguntas com base em contexto. Não age no mundo.
- Automação (RPA) — segue regras fixas. Quebra quando o cenário muda.
- Agente — interpreta contexto, escolhe ferramentas, lida com ambiguidade e executa fluxos multi-step de forma adaptativa.
Componentes de um agente de produção
- LLM — o raciocínio (Claude, GPT, modelos open-source)
- Tools/MCPs — as mãos do agente (CRMs, ERPs, APIs internas)
- Memory — contexto de curto e longo prazo
- Guardrails — limites do que pode fazer, aprovações humanas, fallback
- Observability — logs, traces, métricas de sucesso/falha
Casos de uso reais
- Triagem e resolução de tickets de suporte (com escalação humana)
- Análise de documentos e extração estruturada para workflows
- Operações internas: onboarding, aprovações, reconciliação
- Assistentes internos com acesso controlado a sistemas da empresa
Quando faz sentido
- A tarefa envolve julgamento + ação, não só leitura
- Os passos variam conforme o contexto (não é regra fixa)
- O volume justifica automação inteligente (não one-off)
- Você tem dados e sistemas para o agente operar
Quando não faz sentido
- Workflow 100% determinístico — use automação tradicional
- Sem guardrails ou supervisão — risco operacional alto
- Expectativa de 100% de acerto sem fallback humano
- Hype de "substituir o time inteiro" sem métricas
O que a Wavy faz com agentes
Construímos agentes que vão para produção: com guardrails, testes, monitoramento e métricas de valor entregue. Começamos com pilotos enxutos que provam ROI antes de escalar. Engenharia, não demo.