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# Comparando a IA tradicional com agentes de software e IA agente
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A tabela a seguir fornece uma comparação detalhada da IA tradicional, dos agentes de software e da IA agente.


| Característica | IA tradicional | Agentes de software | IA agente | 
| --- | --- | --- | --- | 
| Exemplos | Filtros de spam, classificadores de imagens, mecanismos de recomendação | Chatbots, agendadores de tarefas, agentes de monitoramento | Assistentes de IA, agentes de desenvolvimento autônomos, orquestrações LLM multiagentes | 
| Modelo de execução | Batch ou síncrono | Event-driven ou agendado | Assíncrono, orientado por eventos e orientado por metas | 
| Autonomia | Limitado; geralmente requer orquestração humana ou externa | Médio; opera de forma independente dentro de limites predefinidos | Alto; age de forma independente com estratégias adaptativas | 
| Reatividade | Reativo aos dados de entrada | Reativo ao ambiente e aos eventos | Reativo e proativo; antecipa e inicia ações | 
| Proatividade | Raro | Presente em alguns sistemas | Atributo principal; impulsiona o comportamento direcionado a um objetivo | 
| Comunicação | Mínimo; geralmente autônomo ou API-bound | Inter-agent ou mensagens entre agente e humano | Interação multiagente avançada e humano-in-the-loop | 
| Decision-making | Somente inferência de modelo (classificação, previsão e assim por diante) | Raciocínio simbólico ou decisões baseadas em regras ou roteirizadas | Raciocínio contextual, baseado em metas e dinâmico (frequentemente) LLM-enhanced | 
| Intenção delegada | Não; executa tarefas definidas diretamente pelo usuário | Parcial; age em nome de usuários ou sistemas com escopo limitado | Sim; age com metas delegadas, geralmente entre serviços, usuários ou sistemas | 
| Aprendizagem e adaptação | Geralmente centrado em modelos (por exemplo, treinamento de ML) | Às vezes adaptável | Aprendizado, memória ou raciocínio incorporados (por exemplo, feedback, autocorreção) | 
| Agência | Nenhuma; ferramentas para humanos | Implícito ou básico | Explícito; opera com propósito, metas e autodireção | 
| Consciência do contexto | Baixo; sem estado ou baseado em instantâneos | Moderado; algum rastreamento de estado | Alto; usa modelos de memória, contexto situacional e ambiente | 
| Perfil de infraestrutura | Incorporado em aplicativos ou pipelines de análise | Componente de middleware ou camada de serviço | Malha de agentes composta integrada a sistemas de nuvem, sem servidor ou de borda | 

Em resumo:
+ A IA tradicional é centrada em ferramentas e funcionalmente restrita. Ele se concentra na previsão ou classificação.
+ Os agentes de software tradicionais introduzem autonomia e comunicação básica, mas geralmente são estáticos ou vinculados a regras.
+ A IA agente reúne autonomia, assincronia e agência. Ele permite que entidades inteligentes e orientadas por metas possam raciocinar, agir e se adaptar em sistemas complexos. Isso torna a IA agente ideal para o futuro nativo da nuvem. AI-driven