Agentic AI refers to AI systems that can interpret goals, plan tasks, make decisions, use tools, access data, and take actions with a degree of autonomy.

How is agentic AI different from generative AI?

Generative AI primarily creates content in response to prompts. Agentic AI can use generative models while also planning, selecting tools, performing actions, and adapting its approach.

An AI agent is a software-based entity that perceives context, evaluates an objective, makes decisions, and takes actions using available models, tools, data, and permissions.

What are common agentic AI use cases?

Common agentic AI use cases include customer service automation, software development, security operations, research, workflow management, analytics, procurement, and IT support.

What are the primary risks of agentic AI?

Agentic AI risks include sensitive data exposure, excessive permissions, unauthorized actions, insecure tool use, prompt manipulation, inaccurate decisions, and limited accountability.

How does agentic AI access enterprise data?

Agentic AI may access enterprise data through APIs, databases, search systems, SaaS applications, vector stores, plugins, connectors, or other authorized tools.

How can organizations secure agentic AI?

Organizations can secure agentic AI by inventorying agents, classifying accessible data, enforcing least privilege, applying policy guardrails, monitoring behavior, and requiring human approval for high-risk actions.

Does agentic AI require human oversight?

The required level of human oversight depends on the agent's autonomy, data access, potential impact, and use case. High-risk actions should include approvals, escalation, or human review.

Segurança e Governança da IA

O que é IA agente?

A Inteligência Artificial Agética refere-se a sistemas de inteligência artificial que conseguem interpretar objetivos, planejar tarefas, tomar decisões, usar ferramentas, acessar dados e executar ações com intervenção humana limitada.

Explore Segurança e Governança de IA Veja a definição

Planeja e executa tarefas com várias etapas. Utiliza ferramentas, APIs e dados corporativos. Opera com diferentes níveis de autonomia.

Fluxo de trabalho de agente autônomo

01

Interprete o objetivo Compreender o objetivo, o contexto e as restrições.

Razão

02

Elabore um plano Divida o objetivo em tarefas e decisões sequenciais.

Plano

03

Acesso a dados e ferramentas Utilize sistemas corporativos, APIs, aplicativos e conjuntos de dados.

Conectar

04

Agir e adaptar-se Concluir tarefas, avaliar resultados e ajustar o plano.

Executar

Modelos Agentes Ferramentas APIs Dados empresariais

Definição rápida

Visão geral da IA Agética

A IA agética combina raciocínio, planejamento, memória, uso de ferramentas e ação autônoma para atingir objetivos definidos.

01

Objetivo principal

Concluir objetivos complexos por meio de ações autônomas ou semiautônomas.

02

Competências Essenciais

Raciocínio, planejamento, memória, uso de ferramentas, tomada de decisão e execução.

03

Entradas comuns

Objetivos do usuário, dados corporativos, políticas, contexto do aplicativo e feedback do sistema.

04

Conexões comuns

APIs, bancos de dados, plataformas SaaS, aplicativos de negócios e outros agentes de IA.

05

Principais riscos

Acesso excessivo, ações não intencionais, exposição de dados e supervisão limitada.

06

Conceitos relacionados

Inteligência Artificial generativa, agentes de IA, sistemas multiagentes, governança de IA e segurança de IA.

Definição Essencial

O que é IA Agencial?

IA Agética É uma categoria de inteligência artificial projetada para perseguir objetivos e concluir tarefas complexas com um certo grau de autonomia.

Ao contrário dos sistemas de IA que apenas geram uma resposta a um único estímulo, a IA agente pode avaliar um objetivo, desenvolver um plano, selecionar ferramentas, acessar informações relevantes, executar ações e ajustar seu comportamento com base nos resultados.

Um sistema agético pode incluir um agente de IA ou vários agentes colaborativos. Cada agente pode ter uma função, memória, permissões, ferramentas, acesso a dados e limites operacionais definidos.

O nível de autonomia varia. Alguns agentes precisam de aprovação antes de agir, enquanto outros podem concluir tarefas de forma independente, dentro de políticas predefinidas e diretrizes técnicas.

Terminologia relacionada

Agente de IA

Uma entidade de IA baseada em software que percebe o contexto, toma decisões e executa ações em direção a um objetivo definido.

IA Generativa

Inteligência artificial que cria novos conteúdos, como texto, imagens, áudio, vídeo ou código, com base na entrada do usuário.

Sistema Multiagente

Um ambiente onde múltiplos agentes de IA especializados colaboram, delegam tarefas ou coordenam decisões.

Orquestração de IA

A coordenação de modelos, agentes, ferramentas, fontes de dados, fluxos de trabalho e políticas em um sistema de IA.

Principais distinções

IA Agencial vs. Conceitos de IA Relacionados

A IA agente baseia-se nas capacidades da IA generativa e preditiva, mas adiciona planejamento, uso de ferramentas, tomada de decisões e execução autônoma.

Ação orientada para objetivos

IA Agética

O sistema consegue atingir um objetivo de forma independente?

A IA agente planeja e executa tarefas de várias etapas, utiliza ferramentas e adapta suas ações com base nos resultados.

Criação de conteúdo

IA Generativa

O sistema consegue gerar conteúdo novo?

A IA generativa produz texto, imagens, código, áudio ou outros conteúdos em resposta a comandos.

Previsão

IA preditiva

O sistema consegue prever um resultado?

A IA preditiva analisa padrões históricos para estimar resultados, probabilidades ou classificações futuras.

Automação de fluxo de trabalho

Automação tradicional

O sistema segue regras predefinidas?

A automação tradicional executa fluxos de trabalho e condições fixas, sem raciocinar de forma independente sobre circunstâncias variáveis.

Ciclo de decisão autônomo

Como funciona a IA Agencial

A IA agente normalmente opera por meio de um ciclo contínuo de interpretação, planejamento, execução, avaliação e adaptação.

01

Objetivo

Receba um gol

O agente recebe um objetivo, uma solicitação do usuário, um evento ou um resultado comercial a ser buscado.

02

Raciocínio

Interpretar o contexto

O sistema avalia as informações disponíveis, as restrições, as permissões, as políticas e o contexto histórico relevante.

03

Planejamento

Elabore um plano de tarefas

O agente divide o objetivo em ações, determina as dependências e seleciona uma sequência apropriada.

04

Uso de ferramentas

Acesso a dados e sistemas

O agente consulta dados, chama APIs, usa aplicativos, invoca modelos ou delega tarefas a outros agentes.

05

Execução

Aja

O agente executa ações aprovadas, como atualizar um registro, gerar um relatório, enviar uma solicitação ou iniciar um fluxo de trabalho.

06

Adaptação

Avaliar e ajustar

O agente analisa o resultado, detecta erros ou resultados incompletos e modifica seu plano quando necessário.

Impacto na Empresa

Por que a IA Agencial é importante

A IA agética pode automatizar trabalhos complexos e acelerar decisões, mas seu acesso e autonomia também introduzem novos riscos de segurança e governança.

01

Automatize fluxos de trabalho complexos

Os agentes podem coordenar várias etapas, aplicativos e decisões que antes exigiam esforço manual.

02

Melhorar a velocidade operacional

Agentes autônomos podem analisar informações e iniciar ações mais rapidamente do que fluxos de trabalho humanos sequenciais.

03

Ampliar a superfície de ataque da IA

Os agentes podem acessar dados sensíveis, ferramentas, APIs, credenciais e sistemas, aumentando o impacto de permissões excessivas ou uso indevido.

04

Exigir Governança Contínua

As organizações precisam de visibilidade sobre as identidades dos agentes, o acesso aos dados, o comportamento, as decisões, as políticas e as ações subsequentes.

Orientações de Implementação

Melhores práticas de segurança para IA Agentica

Proteja a IA ativa controlando os dados, identidades, permissões, ferramentas e ações que os agentes podem usar.

01

Mantenha um inventário de ativos de IA

Identificar agentes, modelos, conjuntos de dados, fluxos de trabalho, ferramentas, proprietários e objetivos de negócios em toda a empresa.

02

Descubra e classifique dados acessíveis.

Entenda a quais dados sensíveis, regulamentados, confidenciais ou críticos para os negócios cada agente pode ter acesso.

03

Impor o princípio do menor privilégio.

Limitar as permissões do agente aos dados, aplicativos, APIs e ações mínimos necessários para uma finalidade aprovada.

04

Aplicar supervisão humana a ações de alto risco.

Exigir aprovações ou escalonamento para ações destrutivas, sensíveis, financeiras, legais ou irreversíveis.

05

Monitorar continuamente o comportamento do agente

Detectar acessos a dados incomuns, violações de políticas, uso excessivo de ferramentas, ações inesperadas e mudanças no comportamento do agente.

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes sobre IA agente

Explore perguntas frequentes sobre agentes de IA autônomos, segurança, governança, acesso a dados e adoção empresarial.

O que é IA agentiva?

A Inteligência Artificial Agentica refere-se a sistemas de IA que conseguem interpretar objetivos, planejar tarefas, tomar decisões, usar ferramentas, acessar dados e executar ações com um certo grau de autonomia.

Qual a diferença entre IA agentiva e IA generativa?

A IA generativa cria conteúdo principalmente em resposta a instruções. A IA agente pode usar modelos generativos, ao mesmo tempo que planeja, seleciona ferramentas, executa ações e adapta sua abordagem.

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é uma entidade baseada em software que percebe o contexto, avalia um objetivo, toma decisões e executa ações usando modelos, ferramentas, dados e permissões disponíveis.

Quais são os casos de uso comuns de IA com agentes?

Os usos comuns incluem automação de atendimento ao cliente, desenvolvimento de software, operações de segurança, pesquisa, gerenciamento de fluxo de trabalho, análise de dados, compras e suporte de TI.

Quais são os principais riscos da IA agente?

Os riscos incluem exposição de dados sensíveis, permissões excessivas, ações não autorizadas, uso inseguro de ferramentas, manipulação imediata, decisões imprecisas e responsabilização limitada.

Como a IA agente acessa os dados corporativos?

Os agentes podem acessar dados corporativos por meio de APIs, bancos de dados, sistemas de busca, aplicativos SaaS, repositórios vetoriais, plugins, conectores ou outras ferramentas autorizadas.

Como as organizações podem proteger a IA agente?

As organizações devem inventariar os agentes, classificar os dados acessíveis, aplicar o princípio do privilégio mínimo, implementar diretrizes de políticas, monitorar o comportamento e exigir aprovação humana para ações de alto risco.

A inteligência artificial com capacidade de ação requer supervisão humana?

O nível de supervisão necessário depende da autonomia do agente, do acesso aos dados, do impacto potencial e do caso de uso. Ações de alto risco devem incluir aprovações, escalonamento ou revisão humana.

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Descubra, avalie, proteja e governe modelos de IA, agentes, conjuntos de dados, pipelines e os dados corporativos aos quais eles têm acesso.

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IA Agética vs. IA Generativa

Compare as capacidades, casos de uso, riscos e requisitos de governança da IA generativa e da IA agente.

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