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Mais um dia, mais um anúncio sobre agentes de IA.
Aclamado por vários relatórios de pesquisa de mercado como a grande tendência tecnológica de 2025 — especialmente no setor empresarial — parece que não conseguimos passar mais de 12 horas sem o lançamento de uma nova forma de criar, orquestrar (interligar) ou otimizar ferramentas e fluxos de trabalho de IA específicos, projetados para lidar com tarefas rotineiras de escritório.
No entanto, a Emergence AI, uma startup fundada por ex-veteranos da IBM Research, que no final do ano passado lançou sua própria estrutura de orquestração de agentes de IA multiplataforma, trouxe algo inovador em relação aos demais: uma nova plataforma de criação de agentes de IA que permite ao usuário humano especificar o trabalho que está tentando realizar por meio de prompts de texto e, em seguida, entrega isso a modelos de IA para criar os agentes que acreditam ser necessários para realizar esse trabalho.
Esse novo sistema é literalmente um construtor de múltiplos agentes, sem necessidade de código, baseado em linguagem natural e alimentado por IA, funcionando em tempo real. A Emergence AI o descreve como um marco em inteligência recursiva, com o objetivo de simplificar e acelerar fluxos de trabalho de dados complexos para usuários empresariais.
“A inteligência recursiva abre caminho para que agentes criem agentes”, disse Satya Nitta, cofundador e CEO da Emergence AI. “Nossos sistemas permitem que a criatividade e a inteligência escalem de forma fluida, sem gargalos humanos, mas sempre dentro de limites definidos pelos humanos.”
A plataforma é projetada para avaliar tarefas recebidas, verificar seu registro de agentes existentes e, se necessário, gerar novos agentes adaptados para atender às necessidades empresariais específicas. Ela também pode criar proativamente variantes de agentes para antecipar tarefas relacionadas, ampliando suas capacidades de resolução de problemas ao longo do tempo.
De acordo com Nitta, a arquitetura do orquestrador possibilita níveis inteiramente novos de autonomia na automação empresarial. “Nosso orquestrador une vários agentes de forma autônoma para criar sistemas de múltiplos agentes sem codificação humana. Se não houver um agente para uma tarefa, ele irá gerar automaticamente um e até jogar autonomamente para aprender tarefas relacionadas criando novos agentes”, explicou.
Uma breve demonstração apresentada à VentureBeat durante uma videochamada na semana passada foi impressionante, com Nitta mostrando como uma simples instrução de texto para que a IA categorizasse e-mails provocou uma onda de novos agentes sendo criados, exibidos em uma linha do tempo visual mostrando cada agente representado como um ponto colorido em uma coluna designando a categoria de trabalho que foi projetado para ajudar.
Nitta também afirmou que o usuário poderia parar e intervir nesse processo, transmitindo instruções de texto adicionais a qualquer momento.
Introduzindo a codificação agentica nos fluxos de trabalho empresariais
A tecnologia da Emergence AI foca na automação de fluxos de trabalho empresariais centrados em dados, como criação de pipelines ETL, migração de dados, transformação e análise. Os agentes da plataforma são equipados com laços de agentic, memória de longo prazo e habilidades de autoaperfeiçoamento por meio de planejamento, verificação e auto-jogo. Isso permite que o sistema não apenas complete tarefas individuais, mas também compreenda e navegue pelos espaços de tarefas circundantes para casos de uso adjacentes.
A plataforma da Emergence AI procura preencher essa lacuna integrando as habilidades de geração de código de grandes modelos de linguagem com tecnologia de agentes autônomos. “Estamos unindo as capacidades de geração de código dos LLMs com a tecnologia de agentes autônomos”, acrescentou Nitta. “A codificação agentica tem implicações enormes e será a história do próximo ano e na próxima década. A desconstrução é profunda.”
A Emergence AI destaca a capacidade da plataforma de integrar com os principais modelos de IA, como GPT-4o e GPT-4.5 da OpenAI, Claude 3.7 Sonnet da Anthropic e Llama 3.3 da Meta, assim como frameworks como LangChain, Crew AI e Microsoft Autogen.
A ênfase está na interoperabilidade — permitindo que as empresas tragam seus próprios modelos e agentes de terceiros para a plataforma.
Expandindo as capacidades de múltiplos agentes
Com o lançamento atual, a plataforma se expande para incluir agentes conectores e agentes de inteligência de dados e texto, permitindo que as empresas construam sistemas mais complexos sem precisar escrever código manual.
A capacidade do orquestrador de avaliar suas próprias limitações e tomar medidas é central para a abordagem da Emergence.
“Uma coisa muito não trivial que está acontecendo é que, quando uma nova tarefa chega, o orquestrador descobre se pode resolver a tarefa verificando o registro de agentes existentes”, disse Nitta. “Se não puder, cria um novo agente e o registra.”
Ele acrescentou que esse processo não é simplesmente reativo, mas gerativo. “O orquestrador não está apenas criando agentes; ele está criando metas para si mesmo. Ele diz: ‘Não consigo resolver essa tarefa, então criarei uma meta para fazer um novo agente.’ Isso é verdadeiramente emocionante.”
Mas, para sua preocupação de que o orquestrador possa sair do controle e criar demaiss agentes personalizados desnecessários para cada nova tarefa, a pesquisa da Emergence sobre sua plataforma mostra que foi projetada para — e realiza com sucesso — o requisito adicional de diminuir o número de agentes criados à medida que se aproxima do cumprimento de uma tarefa, adicionando agentes com mais aplicabilidade geral ao seu registro interno para sua empresa e verificando isso antes de criar novos.
Priorizando segurança, verificação e supervisão humana
Para manter a supervisão e garantir o uso responsável, a Emergence AI incorpora vários recursos de segurança e conformidade. Isso inclui áreas de proteção e controles de acesso, rubricas de verificação para avaliar o desempenho do agente e supervisão do humano na validação de decisões-chave.
Nitta enfatizou que a supervisão humana continua sendo um componente essencial da plataforma. “Um humano na loop ainda é importante,” ele disse. “É preciso verificar se o sistema de múltiplos agentes ou os novos agentes gerados estão realizando a tarefa que você deseja e se estão na direção certa.” A empresa estruturou a plataforma com pontos de verificação e camadas de verificação claras para garantir que as empresas mantenham o controle e a visibilidade sobre os processos automatizados.
Ainda que informações sobre preços não tenham sido divulgadas, a Emergence AI convida as empresas a entrar em contato diretamente para obter detalhes sobre acesso e precificação. Além disso, a empresa planeja uma atualização adicional em maio de 2025, que expandirá as capacidades da plataforma para suportar implantação em contêineres em qualquer ambiente de nuvem e permitirá uma criação de agentes expandida por meio de auto-jogo.
Olhando para o futuro: escalando a automação empresarial
A Emergence AI está sediada em Nova York, com escritórios na Califórnia, Espanha e Índia. A equipe de liderança e engenharia da empresa inclui ex-alunos de laboratórios de pesquisa em IA e equipes de tecnologia da IBM Research, Google Brain, The Allen Institute for AI, Amazon e Meta.
A Emergence AI descreve seu trabalho como ainda em estágios iniciais, mas acredita que sua abordagem de inteligência recursiva pode desbloquear novas possibilidades para automação empresarial e, eventualmente, para sistemas impulsionados por IA em geral.
“Acreditamos que camadas agenticas sempre serão necessárias,” disse Nitta. “Mesmo à medida que os modelos se tornem mais poderosos, a generalização no espaço de ação é incrivelmente difícil. Há muito espaço para pessoas como nós avançarem nisso na próxima década.”
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