A IA evoluiu rapidamente de uma novidade para algo que muitas pessoas usam todos os dias. Os usos mais simples e comuns são criar rascunhos de mensagens, resumir documentos ou pesquisar na web. Mas uma nova evolução está em andamento com o surgimento dos agentes de IA — sistemas de IA que não apenas respondem a perguntas, mas agem de forma semiautônoma para realizar tarefas.

Em termos simples, um agente de IA é um software que usa IA para buscar um objetivo e realizar ações na sua vida digital com supervisão mínima. Em vez de responder a um comando por vez, um agente pode ler informações, decidir o que fazer a seguir e continuar trabalhando até alcançar um resultado ou solicitar que você insira alguma informação. Em vez de simplesmente pedir a uma IA para “Resumir meus e-mails”, você poderia dizer a um agente “Ajude a manter minha caixa de entrada sob controle” e ele lerá, organizará, criará rascunhos e até enviará e-mails dentro dos limites que você definiu.

Essa capacidade de agir é o que diferencia os agentes de IA de ferramentas de IA mais simples, como os grandes modelos de linguagem. Aqui está uma análise mais detalhada do que são os agentes de IA, do que eles são capazes, dos riscos envolvidos e de como você pode se manter seguro ao usá-los.

Neste artigo, você aprenderá:

Para que servem os agentes de IA?

Os agentes de IA são implantados em ambientes digitais e usados tanto em contextos pessoais quanto profissionais para aumentar a produtividade.

No uso diário, os agentes de IA podem:

  • Monitorar sua caixa de entrada, criar rascunhos de sugestões de resposta e destacar qualquer item urgente
  • Organizar notas ou artigos salvos e gerar resumos rápidos
  • Acompanhar alterações de preços de voos ou produtos e notificar você quando eles caírem
  • Gerenciar compromissos no seu calendário sugerindo horários de reunião e enviando convites
  • Organizar e marcar fotos ou arquivos para fácil referência

Em casos de negócios, os agentes de IA são frequentemente usados para:

  • Ajudar as equipes de suporte ao cliente a fazer a triagem de tíquetes, classificá-los e preparar rascunhos de respostas
  • Auxiliar as equipes de vendas e marketing resumindo informações de contas e gerando mensagens de contato personalizadas para revisão
  • Assumir tarefas repetitivas de back-office, como extrair dados de faturas para ferramentas de contabilidade ou sinalizar transações incomuns
  • Auxiliar as equipes de TI e segurança escaneando registros e agrupando alertas relacionados

Em todos esses casos, o benefício prático é claro: os agentes de IA podem economizar tempo e reduzir o esforço manual ao coordenar várias etapas em diferentes ferramentas. Mas embora os agentes de IA possam aumentar a produtividade e a automação, eles também abrem as portas para novos tipos de erros, ataques e violações de dados, como exploraremos a seguir.

Como funcionam os agentes de IA?

A principal experiência da maioria das pessoas com a IA é por meio de um chatbot como o ChatGPT, o Google Gemini ou o Microsoft Copilot. Um chatbot é um aplicativo que envolve um modelo de IA em uma interface de conversa. Você digita uma pergunta, o chatbot a envia para o modelo e você recebe uma resposta.

Os agentes de IA partem dessa ideia básica, mas adicionam vários componentes importantes. A maioria dos agentes modernos combina três partes essenciais:

Um modelo de linguagem

No centro de muitos agentes está um grande modelo de linguagem (LLM). O LLM é responsável por compreender instruções de linguagem, raciocinar sobre elas e gerar texto. Ele transforma o resultado que você definiu para o seu agente de IA em etapas e decisões concretas.

Uso de ferramentas (ou chamada de ferramentas)

Um agente geralmente está conectado a ferramentas e serviços externos, como e-mail, calendários, bancos de dados e navegadores web. O agente pode chamar essas ferramentas para ler dados ou realizar ações, como obter e-mails recentes e atualizar registros ou convites de reunião.

Memória e contexto

Os agentes de IA geralmente retêm alguma forma de memória para que possam acompanhar o que já aconteceu e o que ainda precisa ser feito. Isso pode incluir desde tarefas anteriores até as preferências do usuário. A memória ajuda o agente a trabalhar em várias etapas, em vez de tratar cada interação de forma isolada.

Em geral, um agente de IA segue estas etapas:

  • Você fornece ao agente um objetivo e o contexto relevante
  • O agente interpreta sua solicitação e planeja uma série de etapas
  • Ele usa ferramentas para coletar informações ou realizar ações
  • Sua memória é constantemente atualizada com base no que aconteceu e orienta o que fazer a seguir
  • O processo se repete até que seu objetivo seja alcançado ou sua resposta seja necessária

Simplificando, os chatbots oferecem uma interface para você “conversar” com um modelo e receber respostas, mas os agentes de IA combinam esse modelo com ferramentas e memória para que possam realmente trabalhar dentro dos seus aplicativos e contas.

Tipos de agentes de IA

Os agentes de IA podem ser agrupados em vários tipos, dependendo de suas funções e de como tomam decisões. Em geral, existem cinco tipos de agentes de IA:

Agentes de reflexo simples

O tipo mais básico de agentes de IA, os agentes de reflexo simples reagem apenas às informações atuais e seguem condições pré-definidas sem analisar o contexto passado. Eles são mais adequados para tarefas repetitivas e simples, como filtrar e-mails.

Agentes de reflexo baseados em modelos

Semelhantes aos agentes de reflexo simples, os agentes de reflexo baseados em modelos também usam condições para tomar decisões, mas levam em consideração decisões e situações passadas. Isso permite que eles aprendam com as memórias de ambientes anteriores e ajustem seus padrões de acordo. Carros autônomos e aspiradores de pó robóticos comumente usam agentes de reflexo baseados em modelos.

Agentes baseados em objetivos

Em vez de simplesmente reagir a entradas de dados, os agentes baseados em objetivos tomam decisões de acordo com um objetivo desejado. Eles são mais dinâmicos e avançados, podendo evoluir e traçar novas estratégias mesmo que surjam obstáculos. Sistemas de navegação por GPS são um exemplo de agentes baseados em objetivos, onde seu destino é o resultado pretendido e sua rota pode mudar dependendo das condições de tráfego.

Agentes baseados em utilidade

Os agentes baseados em utilidade avaliam os “valores” ideais de vários resultados e escolhem a opção que oferece a melhor relação custo-benefício de acordo com uma métrica escolhida, como tempo, custo ou risco. Eles são mais úteis em situações onde há prioridades concorrentes — por exemplo, quando você precisa priorizar tarefas.

Agentes de aprendizagem

Projetados para melhorar continuamente, os agentes de aprendizagem podem ajustar seu comportamento com base na experiência e no feedback. Isso os torna mais eficazes ao longo do tempo, à medida que acumulam e processam mais dados, e são particularmente úteis para funções que mudam rapidamente, como um assistente pessoal virtual.

Como começar a usar um agente de IA

Quando você estiver começando a usar agentes de IA, é melhor ter cautela com as tarefas que solicita que eles façam e, depois, refiná-las gradualmente.

  1. Comece com uma tarefa de baixo risco
    Pense em uma tarefa simples que você deseja automatizar, como fazer um agente de IA organizar uma pasta de newsletters, elaborar rascunhos de respostas que você ainda aprova manualmente ou resumir artigos salvos. Isso permite que você decida qual é o melhor tipo de agente para o trabalho e permite observar primeiro como ele se comporta, sem conceder acesso a informações confidenciais.
  2. Use os recursos integrados do agente primeiro
    Muitas ferramentas agora incluem recursos básicos de agente, como assistentes de caixa de entrada “inteligentes”, organizadores de documentos ou bots de suporte. Usar essas opções costuma ser mais seguro do que criar um agente personalizado, principalmente se você não tiver muita experiência em codificação e desenvolvimento.
  3. Adicione acesso passo a passo
    Quando você conectar um agente às suas contas, comece com um acesso limitado de apenas leitura. Só permita que ele envie e-mails, atualize registros ou faça alterações depois que você se sentir confortável com o seu desempenho.
  4. Revise e ajuste consistentemente
    Preste atenção no que o agente acerta e onde ele tem dificuldades. A maioria dos sistemas permite ajustar as configurações ou restringir o escopo para que o agente continue focado nas tarefas em que agrega mais valor.

Depois de se familiarizar mais com o funcionamento e o comportamento dos agentes, você poderá passar de pequenos casos de uso pessoal para fluxos de trabalho mais complexos e integrados — com as devidas proteções implementadas.

Por que os agentes de IA trazem novos riscos

Qualquer sistema que possa agir em seu nome também pode cometer erros em seu nome ou ser abusado por outra pessoa, e os agentes de IA não são exceção. Aqui estão alguns riscos comuns dos agentes de IA:

Superfícies de ataque maiores

Como os agentes de IA geralmente têm acesso a aplicativos como e-mail, armazenamento em nuvem, calendários e painéis de controle, isso os torna um alvo maior. Se um invasor conseguir influenciar esse agente, ele poderá potencialmente se mover por todos esses sistemas conectados e acessar facilmente dados confidenciais.

Injeção de prompt e conteúdo malicioso

Muitos agentes analisam rotineiramente páginas da web, documentos e e-mails como parte de seu trabalho. Invasores podem ocultar instruções nesse conteúdo, enganando os agentes para que vazem dados ou ignorem as proteções, já que os agentes de IA geralmente não são capazes de discernir entre instruções genuínas e falsas.

Acesso com privilégios excessivos

Pode ser tentador dar a um agente amplo acesso para maximizar a eficiência: controle total da caixa de entrada, bancos de dados de produção ou muitas ferramentas internas ao mesmo tempo. Mas isso também significa maior risco: se um agente com privilégios excessivos for comprometido ou se comportar de forma inadequada, o dano será muito mais grave.

Vazamento de dados e problemas de conformidade

Muitos agentes enviam prompts e documentos para serviços de IA de terceiros. Se esses provedores armazenarem dados ou os usarem para treinamento, você pode estar compartilhando mais do que pretende, com implicações para a privacidade pessoal e requisitos regulatórios.

Mas tudo isso não significa que o uso de agentes de IA seja inerentemente perigoso; apenas exige mais cuidado e as ferramentas e práticas certas para manter você seguro.

Como se manter seguro ao usar agentes de IA

O objetivo não é evitar totalmente os agentes de IA, mas usá-los de maneiras que respeitem a sua privacidade e minimizem o impacto caso algo dê errado. Quer você esteja experimentando a IA em sua vida pessoal ou implementando agentes no trabalho, estas etapas podem ajudar:

  1. Limite o que os agentes podem acessar. Dê a cada agente um escopo restrito e claramente definido, em vez de um acesso amplo. Por exemplo, permita que um agente pessoal leia a partir de um marcador de e-mail específico, em vez de toda a sua caixa de entrada, ou dê a um agente financeiro acesso apenas a dados de teste até que você confie no comportamento dele.
  2. Exija sempre aprovação humana para interações confidenciais. Tarefas que envolvem dinheiro, configurações de segurança ou compartilhamento de dados fora da sua organização devem exigir aprovação explícita. Um agente pode preparar pagamentos, rascunhos ou relatórios, mas uma pessoa deve revisar e confirmar qualquer coisa de alto impacto.
  3. Entenda para onde vão os seus dados. Antes de conectar um agente a contas ou documentos reais, verifique quais provedores ele usa, onde os dados são processados, por quanto tempo são armazenados e se são usados para treinar modelos. Opte por ferramentas que ofereçam controles claros e que respeitem a privacidade.
  4. Trate os agentes como softwares privilegiados. Registre o que eles fazem, revise regularmente e esteja pronto para revogar o acesso rapidamente se algo parecer errado. Em organizações, isso significa saber quais agentes existem, quais sistemas eles acessam e como desligá-los instantaneamente.

É aqui que o Proton Pass faz a diferença. O Proton Pass é um gerenciador de senhas criptografado de ponta a ponta que também oferece tokens de acesso de IA, permitindo que você controle e monitore a quais credenciais o seu agente tem acesso.

Em vezes de compartilhar nomes de usuário, senhas e chaves de API com o seu agente de IA de forma ad hoc, os tokens de acesso do Proton Pass concedem acesso limitado a itens ou cofres específicos. Você pode emitir tokens separados para diferentes agentes, garantindo que todas as suas credenciais permaneçam criptografadas e sempre sob o seu controle. Sempre que um agente usa um item, ele cria um registro de auditoria que inclui o motivo do acesso, para que você possa revisar e monitorar a atividade do seu agente.

Usadas em conjunto, essas práticas permitem que você aproveite os benefícios dos agentes de IA, mantendo os riscos sob controle.

Trabalhe e automatize agentes de IA com segurança usando o Proton Pass

Os agentes de IA são um próximo passo natural na forma como usamos a IA. Eles vão além de responder a perguntas para realmente ajudar no trabalho que você faz todos os dias, em sua caixa de entrada, arquivos e sistemas críticos. Isso os torna particularmente poderosos — e algo que merece as mesmas proteções que qualquer outro software confidencial.

Você pode reduzir drasticamente os riscos que acompanham essa nova onda de automação ao limitar o que cada agente pode acessar, manter seres humanos envolvidos em decisões importantes, entender onde os seus dados são processados e recusar o compartilhamento de credenciais brutas. Adicionar um gerenciador de senhas focado em privacidade como o Proton Pass oferece uma maneira segura de gerenciar as credenciais que os agentes usam, com tokens de acesso de IA que fornecem controle preciso sobre quais ferramentas podem acessar quais cofres.

E como acontece com qualquer tipo de tecnologia que exige informações confidenciais, o mais importante a se ter em mente ao usar agentes de IA é criar bons hábitos de segurança. Comece aos poucos, mantenha o acesso limitado e use ferramentas que sempre coloquem você no controle dos seus dados e das suas senhas.