A popularização de ferramentas como o ChatGPT fez a inteligência artificial se tornar acessível a todos. Esse assistente de IA, pode ser utilizado para otimizar tarefas diárias, inclusive no agronegócio, em atividades que vão desde a criação de relatórios até a análise de dados de mercado. No entanto, essa é apenas a “ponta do iceberg” da tecnologia que está em curso.

Nos bastidores, uma nova geração de sistemas começa a atuar de forma autônoma, integrando dados, executando processos e apoiando decisões: os agentes de IA. Trata-se de uma evolução direta dos assistentes virtuais, que amplia a capacidade de atuação da inteligência artificial.

A distinção é crucial:

• Um assistente é uma ferramenta reativa, cuja inteligência depende inteiramente do comando do usuário no “front-end” (interface que você vê e interage).
• Já um agente é um sistema proativo, com o conhecimento específico sobre o negócio embarcado diretamente no “back-end” (estrutura interna do sistema), permitindo que execute tarefas complexas de forma autônoma.

Mas, na prática, o que são agentes de IA? Como esses agentes funcionam para ir além das tarefas simples de um assistente de IA? E, o mais importante: como essas ferramentas podem ser aplicadas no dia a dia do agronegócio para, de fato, otimizar processos, reduzir erros e melhorar tomadas de decisão?

Ao longo deste artigo, você conhecerá os diferentes tipos de agentes de IA, suas vantagens e como eles já estão sendo aplicados (ou podem ser) no agronegócio brasileiro. Vamos além da teoria para mostrar como essa tecnologia está criando “super-humanos” no setor e qual o papel dos novos “builders“, os construtores dessa revolução.

Assistentes de IA: o ponto de partida

Os assistentes de IA são as ferramentas mais conhecidas da “Inteligência Artificial”.

• ChatGPT (lançado em novembro de 2022),
• Gemini,
• Copilot,
• Claude.

Os assistentes de IA funcionam com base em modelos de linguagem capazes de compreender comandos escritos e gerar respostas contextualizadas.

Sua operação é baseada na interação direta: o usuário digita um comando (“prompt“) em uma tela e o modelo de linguagem devolve uma resposta, com base em dados e padrões aprendidos durante o treinamento.

Esta é a “ponta do iceberg”, uma ferramenta poderosa, mas limitada pela sua própria arquitetura.

Como os assistentes de IA funcionam?

Os assistentes de IA funcionam a partir de modelos de linguagem de larga escala (Large Language Models – LLMs), treinados com bilhões de palavras de textos públicos e técnicos.

Quando o usuário insere um comando (o “prompt”), o modelo converte esse texto em representações matemáticas (vetores), identifica o contexto, interpreta a intenção e gera uma resposta previsível com base em padrões aprendidos durante o treinamento.

Esse processo é puramente reativo: a IA não decide o que fazer sozinha. Ela responde conforme a entrada recebida, sem acessar bancos de dados internos da empresa, sensores, sistemas de gestão ou planilhas.

Em outras palavras, o assistente não tem conhecimento sobre o negócio: ele apenas processa o conteúdo que o usuário no “front-end” fornece, aplicando raciocínio linguístico para organizar, resumir ou transformar a informação.

É por isso que sua eficiência depende da qualidade das instruções: quanto mais preciso o comando e melhor o contexto, mais útil será a resposta.

O desempenho do assistente depende diretamente da clareza e da qualidade do comando. Por isso, fala-se tanto em engenharia de prompt: a habilidade de formular perguntas precisas e fornecer contexto suficiente para que a IA entregue respostas úteis.

Como os assistentes de IA podem apoiar o agronegócio?

Por serem ferramentas de uso genérico, os assistentes não são especialistas nativos no agronegócio. A sua utilidade vem da capacidade de processar e organizar as informações que você fornece.

Para produtores e gestores, eles são excelentes para acelerar tarefas que dependem de contexto externo ou da organização de dados brutos. Um gestor pode, por exemplo:

• Analisar informações de mercado: anexar múltiplos relatórios, como da Conab ou do USDA, e pedir ao assistente para “resumir as tendências de preço da soja para os próximos 6 meses, listando os principais fatores de risco”;
• Otimizar a comunicação técnica: fornecer um manual técnico sobre uma nova prática de aplicação de defensivos e solicitar: “Crie um comunicado claro e direto para a equipe de campo sobre os novos procedimentos de aplicação de produtos fitossanitários indicados pela Embrapa”;
• Acelerar o aprendizado: anexar um artigo científico sobre um novo ingrediente ativo e pedir para “explicar os resultados deste estudo em termos simples, focando nos resultados obtidos para controle da praga “X” e na produtividade”.

Note que, em todos esses casos, é o usuário quem fornece o conhecimento, seja o relatório, o manual ou o artigo. O assistente não pode, por exemplo, verificar se você possui defensivos com o ingrediente ativo apresentado no artigo em seu estoque, através do ERP, ou cruzar os dados de produtividade desse artigo científico com o seu histórico produtivo. Ele apenas processa os arquivos isolados que você entrega.

A inteligência está no modelo, mas o conhecimento sobre o negócio vem do usuário.

Agentes de IA: da resposta à execução

Os agentes de IA representam o passo seguinte na evolução dessa tecnologia, “a parte submersa do iceberg”. Enquanto os assistentes se limitam a responder, os agentes são capazes de executar tarefas e tomar decisões dentro de um escopo definido.

O que são Agentes de IA?

Agentes de IA são sistemas autônomos, projetados não apenas para responder a comandos, mas para agir: interpretando solicitações, executando tarefas e atingindo objetivos complexos, sem depender da constante intervenção humana.

Na prática, um agente de IA pode integrar dados de diferentes fontes (como ERPs agrícolas, planilhas, sensores ou plataformas de telemetria) e reagir a mudanças de forma automática. Ele pode, por exemplo:

• Verificar o estoque de um produto no ERP e emitir um alerta de compra ao atingir o limite mínimo;
• Cruzar dados climáticos com previsões de aplicação de defensivos e sugerir ajustes de operação;
• Consolidar informações de custos de produção e gerar indicadores de rentabilidade.

Como os Agentes de IA funcionam?

Os agentes de IA funcionam a partir de uma arquitetura que combina três elementos principais:

• conhecimento embarcado,
• conectividade, e
• automação de tarefas.

Enquanto um assistente precisa que o usuário descreva tudo o que deve ser feito, o agente já possui regras, dados e fluxos de decisão pré-programados, o que lhe permite agir com autonomia.

Na prática, um agente é composto por camadas integradas:

1. Camada de conhecimento: reúne informações específicas sobre o negócio, como políticas internas, bancos de dados técnicos, históricos operacionais ou protocolos de manejo.
   Essa base pode ser alimentada por técnicas como o RAG (Retrieval-Augmented Generation), que conecta o agente a documentos internos, ou por fine-tuning, quando o modelo é ajustado com exemplos e padrões da própria empresa.
2. Camada de integração: é responsável por conectar o agente a diferentes sistemas, como ERPs agrícolas, planilhas, CRMs, plataformas de telemetria ou APIs externas.
   Essa conectividade permite que o agente busque dados, atualize registros e dispare ações em outros ambientes digitais.
3. Camada de execução: define o fluxo lógico de ações que o agente deve seguir para atingir determinado objetivo.
   É nessa camada que estão os gatilhos e condições de resposta: se determinada variável muda (por exemplo, um alerta de clima, estoque ou umidade do solo), o agente reconhece o evento e executa automaticamente a tarefa correspondente.

Em conjunto, essas camadas permitem que o agente realize operações completas, de ponta a ponta:  desde interpretar uma solicitação até executar uma ação em outro sistema.

É o caso de um agente que identifica o baixo nível de estoque de um defensivo, consulta o histórico de consumo, emite um alerta de compra e registra a solicitação no ERP, tudo de forma automatizada.

Qual a diferença entre o assistente de IA e agente de IA?

Tanto os assistentes de IA quanto os agentes de IA dependem da qualidade do “input” (a entrada de dados ou comandos) para funcionar.

A diferença fundamental não é se um depende e o outro não, mas sim a natureza dessa dependência e onde a inteligência realmente está armazenada.

Nos assistentes de IA, como o ChatGPT, o conhecimento é generalista. O sistema foi treinado para compreender linguagem e gerar respostas com base em padrões, mas não possui entendimento prévio sobre o negócio de quem o utiliza. Por isso, o desempenho do assistente depende de dois fatores principais:

• A capacidade do modelo em si (o modelo “GPT-4” é inerentemente mais capaz que um “GPT-3.5”, por exemplo), e
• A habilidade do usuário em fornecer contexto e instruções claras, prática conhecida como “engenharia de prompt”.

Em outras palavras, o controle está nas mãos do usuário, bem como  toda a responsabilidade de guiar a IA. É ele quem precisa explicar o problema, anexar documentos e validar as respostas.

Já nos agentes de IA, a lógica é inversa.

A inteligência é embarcada no sistema. O desenvolvedor (o “builder“) já construiu no “back-end” um fluxo de trabalho completo. Esse fluxo inclui:

• o conhecimento técnico especialista (a “sabedoria”) sobre o negócio,
• as conexões diretas com bancos de dados, planilhas ou ERPs,
• e um conjunto de prompts complexos que o usuário final (“user”) não tem acesso.

O comando do usuário para um agente é, portanto, muito mais simples: é um gatilho para uma função pré-programada.

Por exemplo, em vez de anexar uma planilha de estoque e pedir um resumo, o usuário pode simplesmente perguntar:

“Qual o estoque do produto X?” via WhatsApp.

O agente recebe esse gatilho, executa sua função pré-definida (consultar o ERP no back-end) e entrega uma resposta precisa dentro de seu escopo, de forma confiável.

A autonomia, portanto, é o que diferencia os dois modelos:

• O assistente de IA interpreta e responde.
• O agente de IA entende, executa e entrega.

Tipos de Agentes de IA

Os agentes de IA são projetados com diferentes níveis de complexidade. De modo geral, podemos agrupá-los em quatro tipos:

Agentes Reativos Simples

Um agente reativo simples, que possui a arquitetura mais básica dentre os agentes, toma decisões olhando apenas para a informação que recebe no exato momento, sem nenhuma memória do que aconteceu antes.

Ele opera com base em regras de condição-ação (do tipo “se-então”). Pense nele como um reflexo: se você toca em algo quente (condição), você tira a mão (ação), sem pensar “toquei nisso há 5 minutos e estava frio”.

Dessa forma, o agente recebe uma percepção do ambiente (ex: um sensor) e a compara com sua biblioteca de regras. Se a percepção bate com uma regra, ele executa a ação correspondente.

Um exemplo claro dessa atuação no agronegócio é um agente de piloto automático básico em um trator.

• Regra: “se o sensor frontal detectar um obstáculo a menos de 2 metros de distância, acione o freio imediatamente”.
• O agente não sabe por que o obstáculo está lá, não sabe se já freou antes ou se o obstáculo é uma pessoa ou um poste. Ele apenas reage ao estímulo denominado “obstáculo próximo”.

Agentes Baseados em Modelos

Este agente possui memória e capacidade de estimar estados anteriores ou futuros.

O modelo busca entender as partes do ambiente que não pode “ver” agora. Com base no que já tem registrado, o agente se pergunta: “Com base no que aconteceu antes, o que essa solicitação não está me dizendo?”.

Dessa forma, quando um sensor falha ou uma informação fornecida está incompleta, o agente consulta seu modelo interno para tomar uma decisão mais inteligente e precisa.

Para exemplificar, vamos usar o mesmo agente de piloto automático, citado para os “Agentes Reativos Simples”, mas agora baseado em modelos. Suponhamos que o sinal de GPS (percepção atual) falha e os dados de georreferenciamento não são enviados à inteligência.

• O comportamento do “Agente Reativo Simples” pararia imediatamente, já que seguiria a regra: “Se o GPS não funciona, pare rapidamente”.
• O “Agente Baseado em Modelos” consulta seu estado interno: “Meu último sinal GPS foi há 2 segundos, minha velocidade era 10 km/h e eu estava na linha A. Portanto, meu estado atual provável é 5 metros à frente na linha A. Sei que tenho mais Y metros para finalizar a linha A, portanto, seguirei meu caminho, sinalizando o operador que houve uma perda de sinal”.

Assim, podemos perceber que o modelo visa manter a operação devido à um problema que pode ser recuperado em breve, mas sempre sinaliza o operador sobre o problema para que o humano tome a decisão diante da operação.

Agentes Baseados em Objetivos

Este tipo de agente é proativo e, assim, não apenas reage ou modela o presente, mas tem um objetivo definido, conseguindo planejar uma sequência de ações futuras para alcançá-lo.

O planejamento é o fator primordial para o agente, sendo que seu comportamento é baseado em avaliações de processos, como:

• “O que acontece se eu fizer a Ação A?
• E se eu fizer a Ação B?
• Qual sequência me leva ao meu objetivo?”.

Seu funcionamento é pautado na comparação do estado atual com o estado desejado, disparando a execução de um algoritmo de busca ou planejamento para encontrar a melhor sequência de passos. Isso pode ser observado, no agronegócio, em um agente de otimização logística da colheita de uma fazenda, por exemplo.

Imagine uma situação em que três colhedoras estão com 80% da sua capacidade e há um caminhão vazio no pátio (a 10 minutos da frente de colheita) e um caminhão está descarregando (a 25 minutos da frente de colheita).

• O objetivo do agente é não permitir que as colhedoras parem sua atividade devido à falta de capacidade.
• Dessa forma, o agente dispara um aviso para que o caminhão mais próximo seja deslocado até a colhedora A, que encherá em 15 minutos. Dessa forma, o caminhão chegará a tempo para que a operação não pare.

Agentes Baseados em Utilidade

Este é o tipo mais avançado de agente, que pode ser chamado de “Agentes Baseados em Aprendizado por Reforço”. Ele não quer apenas atingir o objetivo, mas fazê-lo da forma mais otimizada possível. Para isso, diversas variáveis são avaliadas, como rentabilidade e tempo de execução.

Dessa forma, o agente realiza uma ampla avaliação, de acordo com a condição encontrada, atribuindo graus de “utilidade” a cada um dos cenários possíveis.

Esses agentes, usualmente, aplicam o denominado “aprendizado por reforço” para utilizar de seus resultados históricos como base de informações para otimizar suas decisões futuras, exatamente como nós, humanos, utilizamos nossas experiências para não cometer erros e ser mais eficientes.

Para tornar isso mais claro, suponhamos que o mesmo agente de logística, citado anteriormente, fora adaptado para um “agente baseado em utilidade”. Seu objetivo anterior era, apenas, manter as colhedoras funcionando.

Agora, o objetivo é mantê-las funcionando, esvaziando seus tanques armazenadores com o menor custo de diesel e o menor tempo de espera, maximizando a rentabilidade da operação.

• A tomada de decisão, agora, avalia duas rotas para o mesmo caminhão.
• A rota A é mais curta, mas há um risco de atolamento em um trecho específico da estrada.
• Enquanto isso, a rota B é cinco (05) km mais longa, mas completamente asfaltada.
• Dessa forma, o agente tende a escolher a rota B para que o caminhão garanta a entrega esperada, superando o “valor” da economia de diesel em relação à rota mais curta.

Onde os agentes de IA já estão presentes

A definição dos tipos de agentes pode fazer parecer que se trata de uma tecnologia distante. No entanto, todos nós já interagimos com agentes de IA, muitas vezes sem chamá-los por esse nome. Eles são a inteligência que roda “por baixo dos panos” em muitas ferramentas comuns.

• Aplicativos de GPS (Waze/Google Maps): Este é um exemplo clássico de um agente baseado em objetivos e utilidade. O objetivo é te levar de A até B, mas a utilidade está em fazer isso no menor tempo possível ou com o menor custo de pedágios, por exemplo. O agente não apenas reage quando você erra uma rota, mas ele planeja diversas alternativas, com sentido perceptivo aguçado, como detecção de trânsito, reavaliando o plano estabelecido e – proativamente – sugere opções para maximizar sua utilidade.
• Filtros de Spam (Gmail/Outlook): Seu filtro de e-mail é um agente baseado em modelos, não seguindo apenas regras simples, mas usando um modelo complexo, treinado com bilhões de exemplos. Assim, é capaz de ler um novo e-mail, consultar seu histórico/contexto e, com isso, classificar um e-mail como “spam” ou como uma mensagem relevante.
• Sistemas de Recomendação (Netflix/Spotify): Esses agentes são baseados em utilidade e aprendizado, sendo classificados como do Tipo 4. O objetivo deles é maximizar a utilidade, levando em consideração o engajamento do usuário e o seu tempo na plataforma. Através da análise do que você assiste, pula ou curte, o agente é capaz de “aprender” seu gosto e refinar as sugestões futuras, aumentando sua percepção de valor na plataforma em questão.

Agentes de IA no Agronegócio

Os conceitos e tipos de agentes, como citado anteriormente, podem ser aplicados ao agronegócio, sendo esse um setor primordial no desenvolvimento de tecnologias aplicadas com IA.

1. Alertas e Sensores Climáticos: diversos softwares de agricultura de precisão, que integram dados de estações meteorológicas e sensores de campo, usam agentes reativos para gerar informações através dos dados obtidos. Isso é possível através do monitoramento de telemetria dos equipamentos como pivôs de irrigação, por exemplo. Caso os dados obtidos pelos sensores de campo demonstrem que a regra de necessidade de irrigação seja cumprida, o pivô é ligado em vazões pré-determinadas.
2. Identificação de Pragas e Doenças por Imagem: as aplicações que utilizam a câmera do celular para identificar pragas ou doenças atuam por meio de agentes de IA. Quando recebe a imagem, o agente não segue apenas uma regra simples, mas compara aquela informação com seu conhecimento (banco de dados treinado com milhares de informações sobre as pragas e doenças), a fim de fornecer informações assertivas ao usuário. Este é um exemplo claro de um agente de IA que transforma o conhecimento de um entomologista em uma ferramenta de campo.
3. Softwares de Gestão: exemplo clássico da integração de informações, os sistemas de gestão agrícola utilizam de agentes de IA para permitir que informações oriundas de diversos bancos sejam interpretadas de forma conjunta, simplificando informações essenciais ao usuário. Ao registrar uma ordem de aplicação, por exemplo, o agente é acionado com o objetivo de validar e registrar a aplicação. Assim, passa a executar um plano: primeiro, verifica o estoque do produto no sistema; registra a saída da quantidade a ser utilizada na aplicação; se o nível mínimo for atingido, dispara um alerta de compra. Você apenas deu o gatilho, e o agente executou a sequência planejada.

Vantagens do Uso de Agentes e Assistentes de IA no Agronegócio

A adoção crescente de IA no agronegócio não é um modismo, mas uma tendência econômica e uma oportunidade validada por dados.

Segundo relatórios de mercado (como Mordor Intelligence e Precedence Research) o mercado global de IA aplicada ao setor deve ultrapassar US$ 2,5 bilhões em 2025, com crescimento anual acima de 20% ao ano até 2030.

No campo, as vantagens competitivas estão em:

• agilizar processos operacionais,
• reduzir custos (financeiros e de oportunidade), além de
• aumentar a assertividade na tomada de decisão.

Elas permitem que gestores e produtores automatizem tarefas repetitivas, processem um volume de dados humanamente impossível e ajam de forma mais rápida e precisa, aumentando diretamente a produtividade.

A grande mudança de paradigma é a ascensão dos “super-humanos”. A tendência não é a substituição do profissional do agro pela IA, mas o empoderamento dos usuários: teremos agrônomos, gestores e produtores cercados por dezenas de agentes especialistas, cada um atuando como um assistente especialista em sua área (finanças, pragas, clima, logística), permitindo que o humano atue de forma mais estratégica.

Essa tendência de empoderamento gera uma segunda onda: a enorme oportunidade para os “builders” (construtores).

A demanda pelos desenvolvedores cresce à medida que o número de usuários é expandido de forma exponencial e, devido à complexidade do agronegócio, é fundamental que os conhecimentos técnicos e tecnológicos caminhem em conjunto.

Por isso, é fundamental que haja profissionais que entendem do negócio (como do ciclo da soja, da gestão de uma fazenda, das dores enfrentadas pelo setor) e que conseguem transformar esse conhecimento em uma solução de IA.

A oportunidade de carreira está em se tornar a pessoa que constrói as ferramentas que os “super-humanos” irão usar.

Conclusão

A diferença entre assistentes de IA e agentes de IA está no papel que cada um desempenha. Enquanto os assistentes processam comandos e devolvem respostas, os agentes assumem responsabilidades operacionais, integrando sistemas e automatizando etapas que antes exigiam intervenção humana.

Para o agronegócio, isso significa sair do uso pontual da IA, restrito à geração de textos ou análises isoladas, e avançar para uma automação inteligente, conectada aos fluxos reais da fazenda ou da empresa.

Em vez de perguntar à IA o que fazer, os profissionais começam a construir soluções que fazem por si, e é nesse ponto que o campo digital encontra o campo produtivo.

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Sobre o autor:

Pedro Bernardes

Fundador da Agroadvance

• Engenheiro Agrônomo (ESALQ/USP)

• pedro.bernardes@agroadvance.com.br
• Perfil do Linkedin

Como citar este artigo:

BERNARDES, P. O que são agentes de IA e quais suas diferenças para os assistentes de IA?. Blog Agroadvance. Publicado em: 10 Nov. 2025. Disponível em: https://agroadvance.com.br/blog-o-que-sao-agentes-de-ia/ Acesso: 11 maio. 2026.