Resenha do artigo "AI’s Next Leap: Agentic Intelligence"

Resenha de Artigo: "AI’s Next Leap: Agentic Intelligence", de autoria de Azim Shaik.

por Giovanna Oliveira Martins, em 14 de maio de 2026.

O artigo, publicado em maio desse ano (2025) por Azim Shaik, oferece uma análise aprofundada sobre a evolução dos sistemas de inteligência artificial, destacando o surgimento do conceito de Agentic AI como um marco na construção de sistemas mais autônomos, adaptativos e proativos. Diferente dos agentes baseados apenas em modelos de linguagem (LLMs) que operam de forma reativa, o Agentic AI é caracterizado pela sua capacidade de compreender metas de alto nível, sendo capazes de planejar, adaptar-se e agir com autonomia para alcançá-las. 

Os LLMs tradicionais são ferramentas poderosas de processamento de linguagem, que respondem eficientemente a comandos diretos. Esses agentes operam de maneira reativa, sem capacidade significativa de memória persistente ou de elaboração de estratégias de longo prazo. O artigo também comenta sobre agentes LLM mais sofisticados, organizados em fluxos de trabalho compostos por múltiplos subagentes. Apesar de mais eficazes, esses sistemas ainda dependem de interações externas para cada passo relevante, mantendo uma lógica reativa. 

A principal inovação do Agentic AI está na sua habilidade de decompor objetivos complexos em sub-tarefas, traçar planos dinâmicos, adaptar-se a resultados inesperados e executar ações em ambientes reais ou digitais com mínima intervenção humana. Esses sistemas vão além da geração de texto ou da execução de sequências pré-definidas: eles integram raciocínio contínuo, monitoramento de contexto e capacidade de autocorreção ao longo de seus processos. 

Outro diferencial importante é o uso de memória persistente, que permite ao agente manter o histórico de suas ações, decisões e aprendizados ao longo do tempo, promovendo uma atuação mais eficiente e contextualizada. Além disso, o Agentic AI é capaz de orquestrar ferramentas externas — como bancos de dados, bibliotecas estatísticas ou interfaces gráficas — de forma autônoma, utilizando recursos diversos para atingir seus objetivos. 

Essas características alinham-se fortemente com os pré-requisitos da Inteligência Artificial Geral (AGI), pois envolvem elementos como planejamento, adaptabilidade, tomada de decisão e capacidade de operar em múltiplos domínios. Ao reconhecer essa distinção, o texto propõe uma nova perspectiva sobre o futuro da IA, não apenas como assistentes de linguagem, mas como entidades capazes de agir estrategicamente no mundo digital e real.