Agentes de IA vs. IA Agente: Uma Taxonomia Conceitual, Aplicações e Desafios

Resumo

Este estudo distingue criticamente entre Agentes de IA e IA Agêntica, oferecendo uma taxonomia conceitual estruturada, mapeamento de aplicações e análise de desafios para esclarecer suas filosofias de design e capacidades divergentes. Começamos delineando a estratégia de pesquisa e definições fundamentais, caracterizando Agentes de IA como sistemas modulares impulsionados por Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e Modelos de Imagem de Grande Escala (LIMs) para automação específica de tarefas. A IA Generativa é posicionada como um precursor, com Agentes de IA avançando por meio de integração de ferramentas, engenharia de prompts e aprimoramentos de raciocínio. Em contraste, sistemas de IA Agêntica representam uma mudança paradigmática marcada por colaboração multiagente, decomposição dinâmica de tarefas, memória persistente e autonomia orquestrada. Através de uma avaliação sequencial da evolução arquitetônica, mecanismos operacionais, estilos de interação e níveis de autonomia, apresentamos uma análise comparativa entre ambos os paradigmas. Domínios de aplicação como suporte ao cliente, agendamento e resumo de dados são contrastados com implantações de IA Agêntica em automação de pesquisa, coordenação robótica e suporte à decisão médica. Examinamos ainda desafios únicos em cada paradigma, incluindo alucinação, fragilidade, comportamento emergente e falha de coordenação, e propomos soluções direcionadas, como loops ReAct, RAG, camadas de orquestração e modelagem causal. Este trabalho visa fornecer um roteiro definitivo para o desenvolvimento de sistemas robustos, escaláveis e explicáveis impulsionados por Agentes de IA e IA Agêntica. >Agentes de IA, Agente-impulsionado, Modelos Visão-Linguagem, Sistema de Suporte à Decisão de IA Agêntica, Aplicações de IA Agêntica

English

This study critically distinguishes between AI Agents and Agentic AI, offering a structured conceptual taxonomy, application mapping, and challenge analysis to clarify their divergent design philosophies and capabilities. We begin by outlining the search strategy and foundational definitions, characterizing AI Agents as modular systems driven by Large Language Models (LLMs) and Large Image Models (LIMs) for narrow, task-specific automation. Generative AI is positioned as a precursor, with AI Agents advancing through tool integration, prompt engineering, and reasoning enhancements. In contrast, Agentic AI systems represent a paradigmatic shift marked by multi-agent collaboration, dynamic task decomposition, persistent memory, and orchestrated autonomy. Through a sequential evaluation of architectural evolution, operational mechanisms, interaction styles, and autonomy levels, we present a comparative analysis across both paradigms. Application domains such as customer support, scheduling, and data summarization are contrasted with Agentic AI deployments in research automation, robotic coordination, and medical decision support. We further examine unique challenges in each paradigm including hallucination, brittleness, emergent behavior, and coordination failure and propose targeted solutions such as ReAct loops, RAG, orchestration layers, and causal modeling. This work aims to provide a definitive roadmap for developing robust, scalable, and explainable AI agent and Agentic AI-driven systems. >AI Agents, Agent-driven, Vision-Language-Models, Agentic AI Decision Support System, Agentic-AI Applications