Um AI assistant responde à sua solicitação e aguarda a próxima instrução. Já um AI agent pode escolher e executar várias etapas para alcançar um objetivo, muitas vezes usando ferramentas e verificando resultados intermediários. Ambos podem usar o mesmo modelo de linguagem; na prática, a diferença está em quanto do workflow você delega e em que momento faz a revisão.
Por exemplo, um assistant pode sugerir como limpar uma coluna de um arquivo CSV. Um agent pode pesquisar informações ausentes nos sites das empresas, registrar as fontes e preencher um resultado pronto para revisão. Nenhum dos dois deve ser usado para validar fatos sem uma conferência.
| Decisão | AI assistant | AI agent |
|---|---|---|
| Quem escolhe a próxima etapa? | Você orienta cada etapa por prompt | O workflow pode selecionar a próxima ferramenta ou ação dentro dos limites definidos |
| Quando usar | Redação, explicações ou transformações que você deseja revisar imediatamente | Pesquisas ou processamentos em várias etapas e com muitos registros |
| Momento da revisão | Revise cada resposta ou prévia antes de continuar | Confira fontes, campos de saída, erros e custos após a execução |
Neste artigo, vou abordar:
- AI Agents:
- AI Assistants:
- Quando usar um AI agent ou um AI assistant
O que são AI agents
Ao contrário de AGI e SSI, o termo AI agent tem uma definição clara. Um AI agent é um sistema capaz de decidir o próprio caminho e as etapas necessárias para concluir uma tarefa ou alcançar determinado objetivo.
A grande vantagem dos AI agents é que eles ajustam a abordagem quando algo não funciona. Assim, você pode criar workflows e automações com várias etapas para realizar mais em menos tempo.
📘 Definição rápida de AI agents
Sistemas autônomos e orientados a objetivos, capazes de planejar, raciocinar, agir de forma proativa e iterar para alcançar resultados.
Como funcionam os AI agents
Um AI agent normalmente funciona assim:
- Recebe uma tarefa ou um objetivo do usuário
- Processa e analisa os requisitos
- Desenvolve uma abordagem inicial para executar a tarefa
- Testa outras estratégias quando a abordagem inicial não funciona
- Continua se adaptando e fazendo ajustes até que:
- O objetivo seja alcançado
- O número máximo de iterações seja atingido
- O sistema determine que a tarefa não pode ser concluída
Esse processo iterativo diferencia os AI agents dos AI assistants mais simples, pois eles podem ajustar a própria abordagem de forma autônoma com base nos resultados e no feedback.
Exemplos e aplicações de AI agents
AI agents podem fazer pesquisas
O scraping tradicional costuma exigir seletores ou regras de extração. Um AI research agent pode usar um prompt para procurar informações em várias páginas, mas você ainda precisa conferir a fonte e o valor extraído.
Eles podem:
- Pesquisar qualquer informação
- Monitorar concorrentes em escala
- Coletar e analisar avaliações
- Criar relatórios completos
Essas tarefas podem ser automatizadas, com uma revisão dos resultados antes do uso.
Isso permite transformar pesquisas demoradas em processos automatizados.
Exemplo de AI research agent: AI Research Agent da Datablist
O AI Researcher da Datablist permite automatizar pesquisas repetitivas no Google sem conhecimento técnico nem configurações complexas de API.
Veja algumas formas de usá-lo:
- Pesquisar detalhes sobre itens de um CSV. Por exemplo:
faça upload de uma lista de pessoas e peça:,Diga se esta pessoa foi mencionada em uma matéria jornalística em 2025 - Pesquisar uma lista de produtos e comparar os preços encontrados nas páginas de origem; execute a pesquisa novamente quando precisar de dados atualizados
- Começar por uma URL e criar uma lista a partir dela. Por exemplo, forneça uma página de categoria e extraia todos os produtos
- Criar pesquisas automatizadas sem usar dados de referência — ideal para automatizar pesquisas repetitivas no Google, como encontrar as notícias mais recentes sobre robôs humanoides
O agent tem um limite de etapas configurável e pode retornar resultados parciais quando não consegue concluir a tarefa. Informe uma fonte específica ou uma regra de aceitação e confira os valores ausentes e as URLs das fontes antes de usar a lista.
AI agents podem programar
Os AI coding agents transformaram completamente o desenvolvimento ao torná-lo acessível a todos — não apenas a programadores profissionais. Eles convertem descrições simples em texto em aplicações funcionais, permitindo que pessoas com pouca ou nenhuma experiência em programação criem software.
O que os AI coding agents podem fazer:
- Gerar aplicações completas a partir de descrições em linguagem natural
- Cuidar automaticamente dos detalhes técnicos
- Criar interfaces e funcionalidades básicas
- Prever algumas linhas de código com base no codebase e nas alterações recentes
Mais importante: esses agents permitem que pessoas sem conhecimentos técnicos transformem suas ideias em realidade com mais rapidez do que nunca.
Exemplo de AI coding agent: AI Coding Agent do Cursor
O AI Agent do Cursor se destaca principalmente na criação de projetos do zero.
Veja algumas formas de usá-lo:
- Converter linguagem natural em código — basta descrever o que você quer, como “crie um formulário de login com validação de e-mail”, e ele gera o código
- Obter explicações sobre códigos complexos — ao encontrar um trecho que você não entende, ele explica tudo de maneira simples, o que é perfeito para aprender
- Criar aplicações sem experiência em programação — ele cuida dos detalhes técnicos para que qualquer pessoa possa desenvolver um software funcional
Exemplos reais do que eles podem criar:
- Uma extensão do Chrome que bloqueia pop-ups de cookies — o agent cria todos os arquivos necessários e gerencia as interações com o navegador
- Um bot para o Slack que envia lembretes de pausa — o agent configura automaticamente os ajustes, o agendamento e o sistema de mensagens
Ouvi dizer que eles são menos úteis para aplicações que já têm um codebase.
AI agents podem atender clientes
Os agents de atendimento ao cliente provavelmente foram os que tiveram maior impacto na forma como trabalhamos até hoje. Veja por quê:
Eles podem cuidar dos primeiros contatos dos clientes, encaminhar questões complexas para atendentes humanos e até identificar e resolver possíveis problemas antes que se agravem. Isso significa que:
- Os clientes podem receber suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana de uma AI que:
- Não fica estressada nem sobrecarregada com os tickets que precisa resolver
- Adota uma abordagem sistemática para solucionar problemas com eficiência
- Enquanto isso, os atendentes humanos podem:
- Dedicar mais tempo para entender os clientes
- Trabalhar sem a pressão de correr para a próxima conversa
O resultado é um atendimento mais rápido e com menos erros.
Exemplo de AI agent para atendimento ao cliente: Decagon
Minha favorita nessa categoria é a Decagon.ai.
Não sou cliente da empresa, já que o foco dela está principalmente no mercado enterprise. No entanto, sou cliente da Notion e, às vezes, quando tenho uma dúvida, o AI agent de atendimento da Decagon me responde imediatamente.
As respostas são sempre excelentes — claro que, em alguns casos, ainda preciso de atendimento humano, mas na maioria das vezes a solução funciona tão bem que isso nem é necessário.
Benefícios dos AI agents
Tomada de decisões e planejamento autônomos
Os AI agents conseguem planejar e executar processos com várias etapas de forma independente, determinando o caminho mais eficiente para alcançar os objetivos.
Qualidade e validação
- Conseguem validar informações para aumentar a precisão
- Podem executar tarefas complexas, com várias camadas e que exigem análises mais profundas
Resolução iterativa de problemas
O que mais gosto nos AI agents é a capacidade de adaptação com base nos resultados e no feedback. Isso os torna ideais para tarefas complexas, mas também pode gerar um erro caro se você não definir um limite de iterações.
Eficiência e automação
- Transformam tarefas demoradas em processos eficientes e automatizados
- Trabalham de forma sistemática para resolver problemas com eficiência
Boas práticas para AI agents
Quando falamos em boas práticas para AI agents, estamos, na verdade, falando sobre boas práticas para escrever prompts.
No entanto, alguns cuidados são ainda mais importantes ao trabalhar com AI agents, pois eles continuam sendo sistemas de AI que precisam de limites e instruções claras para entregar os melhores resultados.
Defina parâmetros e critérios de validação claros
- Estabeleça restrições claras, como
mostre apenas avaliações com 4 estrelas ou mais. - Sempre instrua o agent a validar os resultados e as fontes de informação. Por exemplo:
sempre inclua no resultado a citação e o link utilizados - Defina objetivos específicos e o formato de saída desejado para obter resultados precisos. Por exemplo:
Crie uma barra de navegação com um logotipo e um campo de busca usando Tailwind CSS
Adote uma abordagem estruturada para as tarefas
- Divida workflows complexos em solicitações menores e gerenciáveis, em vez de sobrecarregar o agent com processos muito longos — no máximo, 3 ou 4 etapas
- Quando você já conhecer bem um processo, forneça orientações claras sobre a abordagem preferida. Isso ajuda a criar uma extensão confiável do seu workflow — é o que eu faço quando sei que a melhor opção seria simplesmente “me multiplicar”
Controle a qualidade e as iterações
Como mencionei, a resolução iterativa de problemas muda completamente o jogo, mas também pode sair caro. Por isso:
- Defina limites de iteração. Por exemplo: “faça no máximo 3 tentativas para encontrar os preços”
- Monitore os resultados solicitando níveis de confiança. Por exemplo: “avalie de 1 a 100 seu grau de certeza para cada informação coletada”
📘 Informação rápida
O AI Research Agent da Datablist permite definir um número máximo de etapas. Isso controla a execução e o custo, mas não substitui a conferência das fontes e dos valores retornados.
Isso é tudo sobre AI agents. Agora vamos falar sobre AI assistants e entender por que eles são tão subestimados.
O que são AI assistants
Um AI assistant trabalha por meio do diálogo direto com os usuários, oferecendo soluções rápidas e relevantes com base em seu treinamento e em conhecimentos adicionais.
Seu ponto forte está em processar e executar tarefas com base no feedback imediato do usuário, ampliando a capacidade humana de tomar decisões e criar, em vez de substituí-la.
📘 Definição rápida de AI assistants
Sistemas orientados pelo usuário e focados na interação, que respondem a perguntas e executam tarefas com base em instruções diretas e conhecimento.
Por que AI assistants são subestimados
Na minha opinião, os AI assistants são muito subestimados porque exigem maior envolvimento do usuário e não são tão fáceis de promover quanto os AI agents.
Vender um produto baseado em AI agent não exige muito esforço, pois a mensagem é basicamente “você relaxa, ele faz”. Já com um AI assistant, só dá para dizer “você faz, ele ajuda”.
Sei que isso parece um pouco extremo, mas, quando reduzimos tudo à mensagem mais essencial, é exatamente isso que dizemos ao criar o copy desses produtos.
É por isso que a maioria das empresas de AI SDR faz um bom marketing, mas oferece um produto ruim. #sorrynotsorry
Como funcionam os AI assistants
Um AI assistant normalmente funciona assim:
- Recebe instruções diretas ou perguntas do usuário
- Segue as instruções específicas fornecidas pelo usuário
- Oferece respostas com base em seu treinamento e no conhecimento disponível
- Aguarda novas informações do usuário para continuar ou ajustar a abordagem
- Mantém a interação até que:
- A solicitação do usuário seja atendida
- O usuário encerre a conversa
- O assistant precise de mais esclarecimentos
Ao contrário dos AI agents, que podem iterar e ajustar sua abordagem de forma autônoma, os AI assistants dependem mais da orientação e da interação direta do usuário para concluir tarefas.
Exemplos e aplicações de AI assistants
AI assistants ajudam na limpeza de dados
A limpeza de dados costumava ser tediosa e demorada, além de exigir fórmulas complexas e conhecimentos técnicos. Agora, os AI assistants facilitam o processo, permitindo que qualquer pessoa limpe e transforme dados com instruções simples em texto.
Eles podem:
- Remover símbolos e espaços desnecessários
- Padronizar dados no formato desejado
- Extrair e editar informações
- Transformar, converter ou manipular dados
Em termos ainda mais simples: eles podem fazer qualquer coisa, desde que a tarefa possa ser executada na sua planilha.
Exemplo de AI assistant para limpeza de dados: Datablist
Essa é uma ferramenta integrada à planilha com AI da Datablist que permite fazer praticamente tudo o que você faria no Excel ou no Google Sheets, mas sem fórmulas ou scripts complexos — apenas com prompts simples.
A diferença entre o AI assistant de edição de dados da Datablist e um AI agent é que o primeiro utiliza um sistema de prévia e confirmação. Você fornece uma tarefa, o AI assistant gera a resposta e mostra uma prévia do resultado antes de aplicar as alterações.
Depois, você pode fornecer novas instruções ou aplicar as mudanças — veja o exemplo abaixo.
Veja outras tarefas que o AI data cleaning assistant da Datablist pode fazer por você:
- Gerar IDs exclusivos para cada linha
- Criar sistemas de pontuação para priorizar leads ou contas
- Converter unidades em especificações de produtos
- Editar dados em escala
Esse AI assistant consegue fazer praticamente tudo o que você quiser, desde que a tarefa use os dados presentes nas suas planilhas. Assim, você descreve suas necessidades em palavras, sem precisar procurar a fórmula certa.
AI assistants ajudam na escrita
Os AI writing assistants estão entre as melhores coisas já criadas pela humanidade. Eles não apenas ajudam a escrever, como também aceleram o aprendizado.
Há um ano, eu mal falava inglês e não conseguia nem escrever um e-mail. Hoje, escrevo artigos completos para blogs. Isso aconteceu porque consegui aprender muito mais rápido do que outras pessoas graças aos AI writing assistants.
Eles corrigem erros gramaticais e ortográficos, trocam palavras para ajudar você a se expressar melhor e fazem tudo o que for solicitado, como:
- Criar bullet points a partir de uma ideia
- Mudar o tom de um texto
- Elaborar descrições mais detalhadas
- Formatar e dividir textos
Isso ajuda você a escrever mais rápido e cometer menos erros, sem perder seu estilo nem a ideia original.
Exemplo de AI writing assistant: Notion AI Assistant
O AI assistant da Notion é o melhor nessa categoria. Nem cheguei a experimentar outros produtos, porque ele é muito bom.
Como já mencionei, consigo escrever rapidamente, corrigir erros ortográficos e fazer várias outras coisas interessantes com o AI assistant da Notion. Estes são alguns prompts de atalho que uso:
- Substitua isto por um slug com extensão .png criado a partir desta frase, usando sublinhados (_)
- Esta frase está gramaticalmente correta? Se estiver, responda apenas “sim”. Se não estiver, explique exatamente o que está errado, como posso melhorar e apresente duas versões corrigidas sem alterar as palavras que usei. (Somente se houver erros gramaticais)
- Substitua esta palavra por outra que expresse melhor X
A verdadeira vantagem não é escrever mais rápido, mas encontrar inspiração rapidamente e ser mais criativo.
AI assistants ajudam na programação
Os AI coding assistants evoluíram e se tornaram parceiros inteligentes dos desenvolvedores.
Seus principais recursos são:
- Geração e preenchimento automático de código em tempo real
- Sugestões inteligentes de debugging e recomendações de otimização
- Explicações e documentação de código sensíveis ao contexto
Eles permitem que os desenvolvedores programem mais rápido e com menos erros, atuando como parceiros qualificados que entendem o contexto, explicam trechos complexos e ajudam a manter padrões de código consistentes entre diferentes projetos.
Exemplo de AI coding assistant: Amazon Q
Amazon Q
O Amazon Q é um AI coding assistant que pode ser integrado a qualquer ambiente de desenvolvimento.
Ao contrário dos AI agents, o Amazon Q Developer usa um mecanismo de revisão e aplicação. Você define uma tarefa, o assistant gera uma resposta com as ações ou o código proposto e exibe uma prévia para sua aprovação antes de implementar as mudanças.
O Amazon Q pode:
- Gerar snippets de código ou funções completas em qualquer linguagem de programação
- Fazer debugging e sugerir correções para erros no código
- Otimizar códigos existentes em termos de desempenho e segurança
O melhor desse AI assistant é que você nem precisa ter uma conta da AWS. Basta ter um AWS Builder ID.
Benefícios dos AI assistants
Cada pessoa usa AI de uma forma diferente. Alguns benefícios já foram até esquecidos, pois os AI assistants estão profundamente integrados à nossa rotina. Para mim, estes são os três benefícios mais relevantes dos AI assistants.
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Fazer as coisas mais rápido e delegar tarefas
Não quero converter estruturas de dados nem ficar de olho em cada vírgula que possa faltar. Quero avançar rapidamente — por isso, concentro minha atenção no que realmente importa e uso meus AI assistants na Datablist e na Notion para cuidar das tarefas menos importantes.
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Aprender em um ritmo imparável
A AI é extremamente competente quando se trata de conhecimentos básicos. Por isso, sempre a utilizo quando começo a dominar algo novo. Depois que desenvolvo mais habilidade no assunto, procuro outras formas de aprender.
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Obter uma segunda opinião
Uso AI para analisar minhas ideias sob diferentes perspectivas e avaliá-las. O feedback nem sempre é bom, e não há problema nisso, pois não procuro novas ideias, mas algo que me estimule a refletir mais.
Boas práticas para AI assistants
O trabalho com AI assistants segue boas práticas semelhantes às dos AI agents. O segredo é escrever prompts claros e detalhados que ajudem a AI a trabalhar com eficiência. Isso inclui, por exemplo:
- Definir limites claros
- A AI precisa de limites específicos para não ampliar demais o raciocínio
- Limites bem definidos também reduzem alucinações e respostas irrelevantes
- Fornecer um contexto detalhado
- Seja específico sobre o que você deseja
- Inclua exemplos sempre que possível
- Explique a tarefa, o objetivo e a abordagem preferida
Pense no AI assistant como o estagiário perfeito — ele trabalha muito bem quando recebe instruções claras, mas cometerá erros sem elas. Sempre especifique tanto o que deve ser feito quanto o que deve ser evitado.
Você também pode consultar este guia para aprender como escrever um prompt para uma AI que interage com dados.
💡 Informação rápida
AI Copilots são como AI assistants integrados a uma aplicação ou plataforma. Eles trabalham com o conhecimento da própria plataforma como uma extensão de seus recursos existentes.
Quando usar AI agent ou AI assistant
Isso depende da tarefa e do objetivo que você deseja alcançar.
Se você quer configurar uma automação para economizar tempo em uma tarefa repetitiva realizada todos os dias — como automatizar pesquisas recorrentes no Google — o AI agent será a melhor escolha.
Se você só quer trabalhar mais rápido, revisando e confirmando cada resposta da AI em todas as etapas, escolha o AI assistant.
O ChatGPT é um AI agent?
Não. O ChatGPT é um chatbot de AI. AI agents trabalham de forma autônoma para alcançar um objetivo, enquanto o ChatGPT fornece uma resposta. Por exemplo, quando você pede a um AI research agent para pesquisar e coletar informações na web, ele pode:
- Pesquisar de forma independente em vários sites e fontes
- Adaptar continuamente a estratégia de busca com base no que encontra
- Executar pesquisas complexas sem precisar de instruções constantes do usuário
Quais são os exemplos de AI agents?
AI Research Agent: esses agents podem percorrer bancos de dados e fontes da web de maneira independente para reunir informações completas sobre determinado assunto. Sua principal vantagem é a capacidade de trabalhar de forma independente e verificar informações.
AI Customer Service Agent: sua principal vantagem é a escalabilidade — eles podem gerenciar interações contínuas com clientes 24 horas por dia, 7 dias por semana, mantendo registros detalhados das conversas e adaptando as respostas ao sentimento do cliente.
O que posso fazer com um AI assistant?
Os AI assistants podem ajudar em diversas tarefas, como:
- Limpeza de dados, incluindo remoção de símbolos, formatação e transformação de informações
- Apoio à escrita, incluindo correções gramaticais, mudanças de tom e geração de conteúdo
- Suporte à programação por meio da geração, do debugging e da otimização de código
Preciso de um AI agent?
A escolha depende das suas necessidades:
- Escolha um AI agent se precisar automatizar tarefas repetitivas realizadas diariamente, como pesquisas automáticas no Google
- Escolha um AI assistant se quiser trabalhar mais rápido sem abrir mão do controle e da revisão de cada etapa
Qual é a diferença entre agents e assistants de AI generativa?
A principal diferença é que os AI agents conseguem trabalhar com mais autonomia e ajustar a própria abordagem de forma independente, enquanto os AI assistants exigem orientação e interação mais diretas do usuário para concluir tarefas.