O Que É Um Agente de IA? Como os Agentes de IA Autônomos Funcionam e Onde São Usados

Um Agente de IA é um sistema de inteligência artificial capaz de planear tarefas autonomamente, invocar ferramentas e executar ações multi-etapas baseadas em objetivos específicos. Ao utilizar Large Language Models (LLMs) para compreender requisitos e planear objetivos, as suas características centrais – raciocínio proativo e capacidades operacionais entre ferramentas – distinguem-no dos sistemas de IA tradicionais que dependem de instruções predefinidas. Os Agentes de IA estão a impulsionar a IA generativa de simples diálogos de chat para uma nova fase de execução autónoma.

Recentemente, a Meta lançou uma impressionante série de vídeos mostrando um agente de IA chamado "Cicero". Ele não só consegue compreender a intenção estratégica humana em jogos, mas também negociar proativamente com outros jogadores, construir alianças e, em última análise, vencer.

O sistema de colaboração multiagente por trás dos Agentes de IA pode simular o comportamento humano em ambientes sociais complexos. Este é um avanço marcante: a IA já não é apenas um respondente passivo, mas uma entidade autónoma capaz de planear e executar ativamente tarefas complexas.

Este artigo apresenta o que são os Agentes de IA, a sua história, frameworks técnicas, fluxos de trabalho, cenários de aplicação e estudos de caso.

Público-alvo:

• Entusiastas de tecnologia e aprendizes iniciantes
• Profissionais e gestores que procuram ganhos de produtividade
• Decisores empresariais e líderes de negócios
• Utilizadores gerais interessados nas futuras tendências da IA

Tabela de Conteúdos:

• 01 O que é um Agente de IA?
• 02 A Evolução dos Agentes de IA
• 03 Qual a Diferença Entre um Agente de IA e uma IA de Chat Padrão?
• 04 Quais São os Componentes Centrais de uma Arquitetura de Agente de IA? Análise da Arquitetura de Agente de IA
• 05 Como os Agentes de IA Tomam Decisões Autónomas? Do Abstrato à Execução Concreta
• 06 Quais são os melhores frameworks de agentes de IA? Comparação dos Principais Frameworks de Agentes de IA
• 07 Para Que Servem os Agentes de IA? Casos de uso de agentes de IA no mundo real
• 08 Desafios Atuais e Estratégias
• 09 Tendências Futuras e Valor para Indivíduos
• 10 Perguntas Frequentes (FAQ)

01 O que é um Agente de IA?

Um Agente de IA é um sistema de software de IA que utiliza inteligência artificial para alcançar o planeamento autónomo de tarefas, a invocação de ferramentas e a execução de tarefas para atingir um objetivo. Vai além da compreensão e geração de linguagem natural; possui a capacidade de perceber o seu ambiente, tomar decisões e executar ações.

Ao contrário da IA de chat tradicional, que apenas responde a perguntas, um Agente de IA pode orquestrar recursos, colaborar com outros agentes e utilizar várias ferramentas, como Large Language Models (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), Bases de Dados Vetoriais, APIs, frameworks e linguagens de programação de alto nível como Python.

Imagine dizer a um Agente de IA: "Analise os dados de vendas da semana passada e crie um relatório em PPT." Ele executaria autonomamente o seguinte: buscar dados, limpar e analisá-los, gerar gráficos, escrever as principais conclusões e, finalmente, formatar uma apresentação profissional. Essa capacidade torna os Agentes de IA verdadeiros "colegas digitais" que expandem o potencial humano, em vez de meros parceiros de chat.

Casos de uso simples incluem a automatização de pedidos de serviço ao cliente, a geração de insights a partir de dados corporativos e o auxílio a criadores de conteúdo no planeamento e execução de publicações em múltiplas plataformas.

Estes cenários refletem a autonomia, orientação a objetivos e poder de execução do Agente de IA — dado um objetivo de alto nível, ele descobre como realizar o trabalho por conta própria.

Essencialmente, os Agentes de IA combinam raciocínio, planeamento, memória e ação para que possam:

• Compreender instruções em linguagem natural;
• Decompor tarefas complexas em múltiplas etapas;
• Utilizar ferramentas externas, APIs e fontes de dados;
• Manter o contexto durante interações de longo prazo.

Esta autonomia permite-lhes ir além da simples saída de texto para a realização de ações em ambientes digitais com base na intenção do utilizador.

Cenários de Aplicação Comuns

🔹 Automação da Produtividade Pessoal: Agendamento, gestão de caixa de entrada, geração de documentos;
🔹 Fluxos de Trabalho Empresariais: Análise de dados, criação de relatórios, atualizações de CRM;
🔹 Automação do Suporte ao Cliente: Classificação inteligente de tickets e encaminhamento de respostas;
🔹 DevOps e Engenharia: Revisões de código, atualizações de dependências;
🔹 Criação de Conteúdo: Escrita de artigos, geração de esboços criativos.

02 A Evolução dos Agentes de IA

O conceito de Agente de IA não é novo, mas o seu verdadeiro boom começou com a maturidade da tecnologia Large Language Model (LLM). Desde os primeiros sistemas baseados em regras até os agentes sofisticados de hoje, capazes de tarefas complexas autónomas, os Agentes de IA passaram por várias etapas críticas.

O desenvolvimento da IA pode ser amplamente categorizado em fases, especificamente a evolução de serviços tradicionais para IA proativa com um sentido de propósito.

Os primeiros sistemas de IA baseavam-se principalmente em regras predefinidas e árvores de decisão — como os chatbots tradicionais — que só podiam responder a comandos específicos e careciam de verdadeira compreensão ou adaptabilidade.

As capacidades multimodais da IA generativa e dos modelos de fundação proporcionaram o avanço fundamental para os Agentes de IA. Esses modelos podem processar texto, voz, vídeo, áudio e código, enquanto se envolvem em diálogo, raciocínio, aprendizagem e tomada de decisões.

Foi só quando os modelos de fundação de IA e as capacidades multimodais amadureceram que os Agentes de IA ganharam a base técnica para passar da "resposta passiva" para a "execução ativa". Hoje, os Agentes de IA entraram numa fase de aplicação generalizada e otimização contínua, desempenhando um papel cada vez mais importante nas indústrias do mundo real.

A evolução dos Agentes de IA não aconteceu da noite para o dia. Abrange décadas de pesquisa, evoluindo de programas simples baseados em regras para os sistemas autónomos impulsionados por LLM de hoje.

Cronograma de Desenvolvimento de Agentes de IA

03 Qual a Diferença Entre um Agente de IA e uma IA de Chat Padrão?

Embora os Agentes de IA e as IAs de chat padrão partilhem fundamentos técnicos semelhantes, eles diferem significativamente no posicionamento funcional, fluxo de trabalho e saída. Essas diferenças tornam os Agentes de IA mais adequados para tarefas complexas e do mundo real.

Agentes de IA vs Chatbots: As principais diferenças refletem-se em três áreas: natureza da tarefa, modo de interação e resultados de saída.

A IA de chat padrão (como ChatGPT, DeepSeek, Gemini) principalmente responde a perguntas e fornece informações ou sugestões. Em contraste, um Agente de IA planeia e executa ativamente tarefas até que o objetivo seja alcançado.

[Imagem comparando os fluxos de trabalho de Chatbot vs Agente de IA]

Ao contrário do modo de resposta passiva da IA de chat, um Agente de IA pode avançar ativamente uma tarefa, identificando o que precisa ser feito a seguir e tomando ações. Mais importante ainda, enquanto a IA de chat produz saída textual, um Agente de IA produz resultados tangíveis, como um relatório de análise concluído, uma apresentação gerada ou um processo de negócios executado.

A tabela abaixo ilustra claramente a comparação entre Agente de IA e IA de chat padrão:

Por que os Agentes de IA estão a surgir agora? A ascensão dos agentes de IA modernos

A convergência de vários avanços tecnológicos tornou os agentes de IA de hoje uma realidade:

1. Large Language Models (LLMs): Fornecem compreensão profunda e raciocínio em linguagem natural.
2. Integração de Ferramentas e API: Os agentes podem interagir com sistemas reais (ex: bases de dados, calendários, ferramentas de análise).
3. Sistemas de Memória e Planeamento: Os agentes podem manter o contexto em tarefas prolongadas.
4. Infraestrutura em Nuvem: A computação escalável suporta a execução autónoma contínua.

Em suma, sistemas anteriores eram passivos e de função única; os agentes modernos são proativos, orientados a objetivos e conscientes do ambiente. É por isso que 2025 é frequentemente considerado o verdadeiro ano de avanço para os agentes de IA utilizáveis. Gartner prevê que, até 2026, cerca de 40% das aplicações empresariais terão agentes de IA baseados em tarefas incorporados, marcando a sua transição de ferramentas experimentais para infraestrutura de nível empresarial.

04 Quais São os Componentes Centrais de uma Arquitetura de Agente de IA? Análise da Arquitetura de Agente de IA

Um Agente de IA totalmente funcional consiste em vários componentes colaborativos que lhe permitem perceber, pensar, decidir e agir. Compreender estes componentes ajuda-nos a entender como os Agentes de IA funcionam e onde residem os seus limites.

Pode-se comparar a arquitetura técnica de um Agente de IA a um sistema cognitivo humano, onde cada componente corresponde a uma função diferente da mente humana.

O Planeador é o "cérebro estratégico" do Agente de IA, responsável por decompor tarefas complexas em sequências de subtarefas executáveis, semelhante à resolução de problemas humanos. O Sistema de Memória — incluindo memória de curto prazo, longo prazo e episódica — permite ao agente manter o contexto e aprender com interações passadas.

A Interface de Ferramenta/Ação é como as "mãos e o kit de ferramentas" do agente, permitindo-lhe conectar-se e invocar ferramentas externas, APIs e serviços, como consultas a bases de dados, pesquisas na web ou software especializado. Finalmente, o Executor traduz as decisões em ações específicas, completando a saída final e a entrega da tarefa.

Estes componentes trabalham juntos para formar um sistema de ciclo fechado completo, desde a perceção do ambiente até à ação. Além disso, um mecanismo de feedback avalia os resultados para otimização subsequente.

Pilha Tecnológica do Agente de IA

• Perceção: Como o agente deteta a entrada (texto, dados, APIs);
• Memória: Armazenamento de contexto, interações passadas e factos relevantes;
• Raciocínio e Planeamento: Decidir quais os passos a tomar para atingir um objetivo;
• Interface de Ação: Executar tarefas (invocações de ferramentas, scripts de automação);
• Integração de Ferramentas: Conectar a bases de dados, calendários e serviços em nuvem.

Os agentes de IA modernos utilizam frameworks de raciocínio (como o paradigma ReAct) para entrelaçar pensamento e ação, permitindo a tomada de decisões dinâmicas em vez de respostas estáticas.

05 Como os Agentes de IA Tomam Decisões Autónomas? Do Abstrato à Execução Concreta

Para compreender verdadeiramente o poder de um Agente de IA, é melhor observar como ele lida com uma tarefa do mundo real. Tomemos o exemplo "Analisar os dados de vendas da semana passada e criar um relatório em PPT" para detalhar o processo.

Como os Agentes de IA Funcionam: Um Fluxo Passo a Passo

Ao receber um pedido, o Agente de IA primeiro compreende o objetivo da tarefa, identificando-a como um trabalho complexo que requer análise de dados, criação de gráficos e layout de documentos.

Passo 1: Decomposição da Tarefa (Planeamento). O agente divide o objetivo geral em subtarefas gerenciáveis: ① Recuperar dados de vendas; ② Limpar e analisar dados; ③ Gerar gráficos e visualizações; ④ Escrever as principais conclusões; ⑤ Formatar o PPT.

Passo 2: Execução Sequencial. O agente invoca as ferramentas apropriadas em ordem: usa uma ferramenta de consulta de base de dados para obter dados; invoca uma ferramenta de análise de dados para limpeza; usa uma API de geração de gráficos para visuais; utiliza um modelo de geração de texto para insights; e finalmente usa uma ferramenta de apresentação para o layout.

Passo 3: Avaliação e Otimização. Após cada etapa, o agente verifica a qualidade do resultado, ajustando a sua estratégia ou reexecutando os passos, se necessário. Isto permite-lhe lidar com situações inesperadas.

Passo 4: Entrega Final. Integra os resultados num relatório PPT completo, garantindo consistência e coerência para atender aos requisitos do utilizador.

Ao longo deste fluxo, o sistema de memória do Agente de IA mantém o contexto, garantindo uma transferência suave de informações entre as etapas.

Vejamos um fluxo de trabalho prático para desmistificar como os agentes de IA operam.

Tarefa Exemplo:

Analisar os dados de vendas da semana passada e gerar um relatório em PowerPoint.

Fluxo de Trabalho do Agente de IA

1. Compreensão do Objetivo: Interpretar a intenção do utilizador.
2. Recuperação de Dados: Aceder ao conjunto de dados de vendas do armazenamento em nuvem.
3. Limpeza de Dados: Normalizar os dados e filtrar outliers.
4. Análise e Insights: Calcular tendências e identificar produtos populares.
5. Gráficos e Visualização: Gerar gráficos.
6. Elaboração do Conteúdo do Relatório: Resumir os resultados da análise.
7. Gerador de PPT: Compilar uma apresentação de slides estruturada.
8. Entrega: Guardar/relatar ou enviar por e-mail o relatório ao solicitante.

Este processo demonstra como múltiplos passos de raciocínio e ação se combinam num fluxo de trabalho coerente. Ao contrário dos sistemas simples de prompt-resposta, o agente pode gerir autonomamente todo o processo e adaptar-se conforme necessário (ex: lidar com dados em falta).

06 Quais são os melhores frameworks de agentes de IA? Comparação dos Principais Frameworks de Agentes de IA

À medida que a tecnologia de Agentes de IA amadurece, vários frameworks de desenvolvimento surgiram para ajudar os desenvolvedores a construir aplicações de forma mais eficiente. Estes frameworks focam-se em diferentes necessidades e cenários de utilizador.

Para desenvolvedores, existem atualmente cinco frameworks principais: LangChain, LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel e AutoGen. Estes fornecem níveis variados de abstração.

A tabela abaixo fornece uma comparação abrangente:

Na prática, verificámos que o LangGraph é mais estável para controlo de estado ao construir protótipos multiagente, mas os custos de depuração são mais altos.

Se deseja construir um protótipo rapidamente, comece com LangChain. Se precisa de um sistema complexo de colaboração em equipa, CrewAI é a melhor escolha.

Para utilizadores gerais e aplicações empresariais, existem plataformas que permitem a utilizadores não técnicos alavancar as capacidades dos Agentes de IA.

Estas plataformas oferecem interfaces amigáveis e soluções pré-configuradas. As plataformas líderes incluem:

• Google Vertex AI Agent Builder: Agentes de IA de nível empresarial com integração em nuvem e API.
• AWS Autonomous Agents: Focados em segurança e tarefas de DevOps.
• Agentes de terceiros (ex: Manus): Executores de tarefas altamente autónomos.

• O framework LangChain tem uma curva de aprendizagem moderada, mas oferece alta personalização.
• A plataforma Vertex AI fornece ferramentas no-code/low-code para utilizadores empresariais.

Da comparação acima, podemos ver que cada framework de Agente de IA tem as suas próprias características e casos de uso. Portanto, não existe um único melhor framework de Agente de IA; existe apenas o framework de Agente de IA mais adequado com base nos requisitos específicos do cenário.

07 Para Que Servem os Agentes de IA? Casos de uso de agentes de IA no mundo real

O valor dos Agentes de IA é finalmente realizado em aplicações práticas. Eles destacam-se em cenários que exigem tomada de decisão repetitiva, estruturada e manuseio de processos multi-etapas, razão pela qual os agentes de IA empresariais estão a ser cada vez mais adotados para automatizar fluxos de trabalho, otimizar operações e apoiar decisões de negócios orientadas por dados em escala.

Criadores de Conteúdo: Aumentando a Eficiência e Qualidade

Os criadores frequentemente lutam com a pressão de planear, criar e publicar em múltiplas plataformas. Na prática, os Agentes de IA podem reduzir significativamente o tempo de produção.

Tradicionalmente, os criadores procuram materiais manualmente, planeiam horários, escrevem conteúdo, desenham gráficos e publicam em várias plataformas. Um Agente de IA pode analisar automaticamente tópicos em tendência, gerar esboços, auxiliar na redação/layout, combinar visuais e agendar publicações, permitindo que o criador se concentre na ideia criativa central.

Operações Empresariais: Processamento e Relatórios de Dados Automatizados

As equipas de operações precisam de analisar dados de negócios e gerar relatórios regularmente. Os Agentes de IA podem reduzir o tempo de geração de relatórios de horas para minutos.

Sem um agente, o pessoal deve exportar dados de múltiplos sistemas, limpá-los manualmente e criar gráficos — um processo propenso a erros. Um Agente de IA pode conectar-se automaticamente a fontes de dados, realizar análises, gerar visualizações, escrever relatórios de insights e enviá-los às partes interessadas.

Produtividade Pessoal: Gestão Inteligente de Agenda e Tarefas

Os utilizadores pessoais frequentemente enfrentam sobrecarga de informação. Os Agentes de IA podem poupar aos utilizadores 1-2 horas por dia.

Tradicionalmente, os utilizadores organizam manualmente e-mails, notas de reuniões e listas de afazeres. Um Agente de IA pode classificar automaticamente informações, extrair itens de ação, agendar reuniões de forma inteligente e acompanhar o progresso das tarefas, permitindo que os utilizadores se concentrem em trabalho de alto valor.

Suporte ao Cliente: Resolução Inteligente de Problemas 24/7

As equipas de suporte enfrentam grandes volumes de consultas repetitivas. Os Agentes de IA podem lidar com 70-80% das perguntas comuns, libertando os agentes humanos para casos complexos.

Um Agente de IA pode compreender consultas em linguagem natural, recuperar informações de uma base de conhecimento, fornecer soluções precisas e escalar automaticamente problemas complexos, proporcionando uma experiência de cliente consistente e eficiente.

08 Desafios Atuais e Estratégias

Apesar dos progressos significativos, os Agentes de IA ainda enfrentam vários desafios na aplicação prática.

"Alucinações" de IA e Erros de Decisão

Durante o planeamento complexo, um agente pode gerar passos ilógicos ou tomar decisões baseadas em informações falsas. A estratégia é reforçar os módulos de verificação, adicionando supervisão humana (human-in-the-loop) ou validação cruzada em pontos de decisão chave.

Eficiência e Custo

Chamadas frequentes a LLMs e uso de ferramentas podem levar a velocidades lentas e altos custos operacionais. As soluções envolvem a otimização do planeamento de tarefas para reduzir chamadas desnecessárias e o uso de modelos mais eficientes e estratégias de cache.

Riscos de Segurança e Controlo

Os riscos incluem loops infinitos ou ações não autorizadas (como enviar e-mails desonestos). Isso requer definir Guardrails claros, limitando o escopo e as permissões do agente, e estabelecendo trilhas de auditoria.

Dificuldade de Avaliação

Não há um padrão unificado para quantificar a "capacidade de execução" de um agente. A indústria está a desenvolver frameworks de avaliação baseados na observabilidade para monitorizar o desempenho através de métricas chave.

Limitações Tecnológicas

Estas incluem também a potencial incapacidade dos agentes de IA de lidar com tarefas que exijam empatia profunda ou interações interpessoais complexas. É também necessária cautela ao aplicar agentes de IA em situações que envolvam altos riscos éticos ou ambientes físicos imprevisíveis.

Em cenários de negócios reais, descobrimos que a questão mais comum não é a capacidade do modelo, mas sim as permissões das ferramentas e os rollbacks de falhas.

09 Tendências Futuras e Valor para Indivíduos

A tecnologia de Agentes de IA continuará a evoluir, oferecendo mais utilidade para a pessoa comum.

Mais Autónomos e Confiáveis

Os agentes passarão de "precisar de instruções detalhadas" para "compreender intenções vagas", planear e executar tarefas com base em objetivos de alto nível.

Integração Multimodal

Ao integrar capacidades multimodais, os Agentes de IA serão capazes de ver, ouvir e interagir com interfaces gráficas de utilizador, tornando-se uma verdadeira interface para o mundo digital.

Escala e Plataformização

O surgimento de "Lojas de Aplicações de Agentes" e "Serviços de Nuvem de Agentes" permitirá aos utilizadores descarregar e usar agentes especializados tão facilmente quanto aplicações móveis.

Especialização e Verticalização

Agentes de nível especializado surgirão em campos como saúde, direito e finanças, fornecendo serviços profissionais de alta qualidade.

A direção mais empolgante é a Colaboração Humano-IA: Os Agentes de IA passarão de "substituir humanos" para "aumentar humanos", tornando-se uma extensão contínua das nossas capacidades.

Para a pessoa comum, os futuros Agentes de IA funcionarão mais como colegas ou assistentes digitais personalizados. Eles compreenderão os seus hábitos de trabalho, preferências e necessidades, auxiliando proativamente na conclusão de várias tarefas.

Estes assistentes inteligentes integrar-se-ão perfeitamente na vida diária, gerindo finanças pessoais, planeando estilos de vida saudáveis, apoiando a educação dos filhos e otimizando as tarefas domésticas, melhorando verdadeiramente tanto a qualidade de vida quanto a eficiência.

À medida que a tecnologia amadurece e os custos diminuem, os Agentes de IA tornar-se-ão mais acessíveis e democratizados. Deixarão de ser ferramentas exclusivas para grandes empresas, mas parceiros inteligentes disponíveis para todos.

As previsões de organizações autorizadas como a Gartner sugerem que a taxa de adoção de Agentes de IA em empresas atingirá 33% até 2028. Este número representa o resultado inevitável da maturidade tecnológica — as arquiteturas de Agentes de IA impulsionadas por Large Language Models (LLMs) tornaram-se o paradigma padrão para a construção de aplicações inteligentes.

Exemplos como o assistente de compras Rufus da Amazon, as ferramentas de colaboração de funcionários do Walmart e os sistemas de apoio à decisão para comerciantes da Shopify demonstram o valor tangível da IA Agentic nas operações de negócios. Os Agentes de IA estão a evoluir para trabalhadores digitais capazes de compreender proativamente necessidades de negócios complexas, planear tarefas multi-etapas e invocar várias APIs.

10 Perguntas Frequentes (FAQ)

P1: Agentes de IA e ChatGPT são a mesma coisa?

Não. ChatGPT é uma IA conversacional geral, enquanto um Agente de IA é um sistema de software centrado em "completar objetivos". Os agentes podem planear tarefas e invocar ferramentas, enquanto o ChatGPT principalmente gera texto.

P2: Os Agentes de IA precisam estar conectados à internet?

Não necessariamente, mas para tarefas de negócios do mundo real, a maioria dos agentes de alto valor requer acesso à internet para invocar ferramentas externas, APIs ou bases de dados.

P3: Qual a diferença entre um Agente de IA e RPA?

RPA segue regras fixas ("seguir o script"). Os Agentes de IA podem compreender a intenção, planear dinamicamente e lidar com a incerteza.

P4: Como um Agente de IA "toma decisões"?

Ele usa LLMs para raciocínio e planeamento, combinados com sistemas de memória e feedback para avaliar cada passo.

P5: Um Agente de IA pode ficar preso num loop infinito?

Sim, se mal desenhado. Aplicações práticas usam "Guardrails" como limites máximos de passos e pontos de intervenção manual para evitar isso.

P6: O Agente de IA "lembrará" os meus dados?

Isso depende da implementação. Tarefas de curto prazo usam contexto temporário; a memória de longo prazo depende do design do sistema e das permissões de privacidade.

P7: Devo começar a usar um Agente de IA agora?

Se o seu trabalho envolve tarefas repetitivas ou a alternância entre muitas ferramentas, eles já são valiosos. Para trabalhos altamente criativos ou emocionais, são melhores como assistentes.

P8: Quais indústrias são mais adequadas para Agentes de IA?

Aquelas com processos claros: criação de conteúdo, análise de operações, suporte ao cliente, desenvolvimento de software e e-commerce.

P9: Os Agentes de IA substituirão empregos humanos?

A curto prazo, é mais provável que eles "aumentem" em vez de substituam. Os humanos permanecem essenciais para o julgamento, a criatividade e a empatia.

P10: Tenho de usar LangChain para construir um?

Não. Embora popular, existem muitas alternativas como LangGraph, Semantic Kernel e AutoGen.

P11: A barreira de entrada é alta para desenvolver Agentes de IA?

Para desenvolvedores, os frameworks baixaram a barra. Para utilizadores não técnicos, plataformas low-code permitem o uso imediato de agentes prontos.

Referências: [1]: https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents "What are AI agents? Definition, examples, and types."
[2]: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_human_companion "Artificial human companion"
[3]: https://en.wikipedia.org/wiki/Open_Agent_Architecture" Open Agent Architecture"
[4]: https://en.wikipedia.org/wiki/Procedural_reasoning_system" Procedural reasoning system"
[5]: https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI "Agentic AI"
[6]: https://www.barrons.com/articles/nvidia-stock-ceo-ai-agents-8c20ddfb "Nvidia CEO Says 2025 Is the Year of AI Agents"
[7]: https://www.salesforce.com/ap/agentforce/ai-agents/ "AI Agents: Definition, Types, Examples | Salesforce"
[8]: https://www.leanware.co/insights/ai-agent-architecture-concepts-components-best-practices "AI Agent Architecture: Concepts, Components & Best Practices"
[9]: https://www.geeksforgeeks.org/artificial-intelligence/ai-agent-frameworks/ "AI Agent Frameworks - GeeksforGeeks"
[10]: https://www.reddit.com//r/AI_Agents/comments/1n09f6b "Exploring AI agents frameworks was chaos… so I made a repo to simplify it (supports OpenAI, Google ADK, LangGraph, CrewAI + more)"
[11]: https://www.techradar.com/pro/google-cloud-is-making-its-ai-agent-builder-much-smarter-and-faster-to-deploy "Google Cloud is making its AI Agent Builder much smarter and faster to deploy"
[12]: https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/aws-rolls-out-autonomous-ai-agents-to-bolster-nvidia-led-cloud-push/articleshow/125770074.cms "AWS rolls out autonomous AI agents to bolster Nvidia-led cloud push"
[13]: https://en.wikipedia.org/wiki/Manus_%28AI_agent%29 "Manus (AI agent)"
[14]: https://www.reddit.com//r/MachineLearning/comments/1cy1kn9 "[D] AI Agents: too early, too expensive, too unreliable"