Todo vendor do planeta descobriu agente de IA. Huawei lançou AgentArts. Google Cloud publicou "AI Agent Trends 2026". Salesforce tem Agentforce, ServiceNow tem AI Agents, Microsoft tem Copilot Agents. "Agente" virou uma buzzword vazia, como "cloud" em 2012 e "blockchain" em 2018.
Eu construo infraestrutura de agentes no Sigil Protocol, um protocolo aberto pra identidade, verificação de propriedade e reputação. Uso Claude Code todo dia e orquestro workflows autônomos em vários projetos. Quando a Huawei diz que o AgentArts "reduz o tempo de entrega de agentes em 60%", quero saber: entrega de quê, exatamente?
O teste do if-else
Se o sistema classifica input e roteia pra um workflow predeterminado, tu construiu um roteador com LLM fazendo o case matching de um switch. Chamar isso de agente é como chamar termostato de inteligente porque decide com base na temperatura. Pelo amor de Deus.
Um agente tem objetivo, faz um plano e age. Observa o resultado e se ajusta: pode falhar no passo 3 de 7 e descobrir uma alternativa sozinho, ou buscar informação que ninguém forneceu. Esse loop é o que falta na maioria dos "agentes" enterprise. São pipelines com um node de LLM, vendidos com outro nome porque "agente" testa melhor em pesquisa de comprador.
Como funciona a arquitetura
O loop central é observar, pensar, agir e repetir, sem saber antes quantas iterações vão ser necessárias. Claude Code faz isso: recebe uma tarefa, lê arquivo, roda comando, encontra erro e tenta de novo com um ajuste. Um sistema que roteia ticket de suporte pro departamento certo continua sendo um pipeline de dois passos com budget de marketing.
Selecionar ferramenta exige julgamento sobre qual usar, quando usar e se o resultado tá bom. Workflow é O(n). Agente é O(vai saber). A imprevisibilidade faz parte da feature.
Memória
A maioria desses "agentes" funciona como função stateless, com a memória de um peixinho dourado numa função serverless. Nasce, executa, morre, repete. Não guarda contexto entre interações nem aprende com execuções anteriores. Um agente lembra o que tentou, o que deu certo e o que falhou, construindo um modelo do ambiente com o tempo. Os produtos enterprise que tô criticando não lembram o que fizeram cinco minutos atrás. Foram feitos pra processar request e devolver response.
Identidade
Quando um agente age de forma autônoma, quem responde pelo que ele faz? Quem construiu e fez deploy? O que ele já fez antes, e dá pra confiar? Quase ninguém no papo de "agentes devorando o mundo" fala disso. Tão ocupados escrevendo press release.
O Sigil Protocol resolve isso com identidade criptográfica, cadeia de propriedade verificável e reputação pelo comportamento real. Claim de marketing não serve quando uma decisão custa dinheiro ou afeta gente. Alguém precisa responder, e "a IA que fez" não é resposta.
Por que o enterprise ama esse nome
"Automação de workflow" é produto de 30 conto por mês. "Agente de IA" é plataforma de 30 mil por ano. Muda o deck de PowerPoint e a funcionalidade fica. Venderam como RPA em 2020, automação inteligente em 2022, workflows com IA em 2024, agentes de IA em 2026. A arquitetura mal mudou; o preço triplicou. Clássico.
Tem agente de verdade sendo construído. Assistentes de código como Claude Code navegam o codebase, rodam teste e iteram pra corrigir bug. Assistentes de pesquisa formulam queries, leem papers e voltam a buscar quando encontram lacunas. Sistemas de trading observam o mercado, testam estratégias a partir de hipóteses e se adaptam. São difíceis de construir, caros de rodar e falham pra caramba. Não têm nome bonito nem tier enterprise.
O vendor quer algo fácil, escalável e que pareça transformador. Parafusa a palavra "agente" no motorzinho de workflow que vende há uma década. Em 2026, o tal "ano dos agentes", a palavra tá perdendo o sentido. Constrói agente ou constrói workflow, mas seja honesto sobre o que tu vende.