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# Os cronogramas convergem: o surgimento da IA agente
## 2023-2024 — plataformas de agentes de nível corporativo
A convergência de arquiteturas de agentes de software distribuídos e baseadas em transformadores LLMs culminou no surgimento da IA agente.
+ [O Amazon Bedrock Agents](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html) introduziu uma forma totalmente gerenciada de criar agentes de software orientados por metas e usando modelos básicos do Amazon Bedrock.
+ O**** Model Context Protocol (MCP) da Anthropic definiu um método para grandes modelos de linguagem acessarem e interagirem com ferramentas, ambientes e memória externos. Isso é fundamental para um comportamento contextual, persistente e autônomo.
Esses dois marcos representam a síntese de agência e inteligência. Os agentes não estavam mais limitados a fluxos de trabalho estáticos ou automação rígida. Agora, eles podiam raciocinar em várias etapas, coordenar com ferramentas e APIs manter o estado contextual e aprender e se adaptar ao longo do tempo.
## De janeiro a junho de 2025 — capacidades corporativas expandidas
No primeiro semestre de 2025, o cenário de IA agente se expandiu significativamente com novos recursos corporativos. Em fevereiro de 2025, a Anthropic lançou o Claude 3.7 Sonnet, que foi o primeiro modelo de raciocínio híbrido no mercado, e a especificação MCP ganhou ampla adoção.
Assistentes de codificação de IA, como [Amazon Q Developer](https://aws.amazon.com/q/developer/), Cursor e MCP WindSurf integrado, para padronizar a geração de código, a análise de repositórios e os fluxos de trabalho de desenvolvimento. A versão do MCP de março de 2025 introduziu recursos significativos prontos para uso corporativo, incluindo integração de segurança OAuth 2.1, tipos de recursos expandidos para acesso diversificado a dados e opções aprimoradas de conectividade por meio de HTTP Streamable. Com base nessa base, AWS anunciou em maio de 2025 que estava se juntando ao comitê diretor do MCP e contribuindo para novas capacidades de agent-to-agent comunicação. Isso fortalece ainda mais a posição do protocolo como um padrão do setor para interoperabilidade de IA agente.
[Em maio de 2025, AWS fortaleceu as opções dos clientes para criar fluxos de trabalho de IA agentes ao abrir o código-fonte da estrutura Strands Agents.](https://strandsagents.com) Essa estrutura independente do provedor e independente do modelo permite que os desenvolvedores usem modelos básicos em todas as plataformas, mantendo a profunda integração de serviços. AWS Conforme destacado no [blog de código AWS aberto](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/introducing-strands-agents-an-open-source-ai-agents-sdk/), a Strands Agents segue uma filosofia de design que prioriza o modelo, que coloca os modelos básicos no centro da inteligência dos agentes. Isso torna mais fácil para os clientes criar e implantar agentes de IA sofisticados para seus casos de uso específicos.
## Emergência — IA agente
A evolução dos agentes de software, desde as ideias iniciais de autonomia até a orquestração moderna baseada em LLM, foi longa e complexa. O que começou com a visão de Oliver Selfridge de perceber programas se transformou em um ecossistema robusto de agentes de software inteligentes, conscientes do contexto e orientados por metas que podem colaborar, se adaptar e raciocinar.
A convergência da inteligência artificial distribuída (DAI) e da IA generativa baseada em transformadores marca o início de uma nova era na qual os agentes de software não são mais apenas ferramentas, mas atores autônomos em sistemas inteligentes.
A IA agente representa a próxima evolução em sistemas de software. Ele fornece uma classe de agentes inteligentes que são autônomos, assíncronos e agentes, que podem agir com intenção delegada e operar propositalmente em ambientes dinâmicos e distribuídos. A inteligência artificial da Agentic unifica o seguinte:
+ A linhagem arquitetônica de sistemas multiagentes e o modelo de ator
+ O modelo cognitivo de perceber, raciocinar, agir
+ O poder generativo dos transformadores LLMs e
+ A flexibilidade operacional da computação nativa em nuvem e sem servidor