No fundo, um agente é apenas um loop. O modelo recebe um objetivo, decide a próxima ação (geralmente uma chamada de ferramenta), observa o resultado e repete até que o objetivo seja atingido ou ele decida que não pode prosseguir. Isso às vezes é chamado de padrão "ReAct" — Raciocinar, Agir, Observar. O que o torna poderoso é que o modelo mantém estado entre as iterações: ele lembra o que já tentou, o que falhou e quais informações coletou. O loop é orquestrado por um harness — um trecho de código que envia mensagens ao modelo, executa as chamadas de ferramenta que o modelo solicita e alimenta os resultados de volta. Frameworks como LangChain, CrewAI e o próprio Agent SDK da Anthropic fornecem esse harness, mas você também pode construir um em cerca de cinquenta linhas de código. O modelo em si nunca "executa" nada; ele apenas gera JSON estruturado dizendo "chame esta função com estes argumentos", e seu código faz o resto.
A diferença prática entre um bom agente e um frustrante se resume a como você define suas ferramentas e quanta autonomia você dá a ele. Um agente de programação como Claude Code ou o modo agente do Cursor pode ter ferramentas para ler arquivos, escrever arquivos, executar comandos no terminal e buscar em uma base de código. Um agente de suporte ao cliente pode ter ferramentas para consultar pedidos, emitir reembolsos e escalar tickets. A decisão-chave de design é a granularidade: ferramentas de menos e o agente não consegue fazer nada útil; ferramentas demais e ele fica confuso sobre qual escolher. Na produção, a maioria das equipes descobre que 5–15 ferramentas bem definidas é o ponto ideal. Cada ferramenta precisa de um nome claro, uma boa descrição (é isso que o modelo lê para decidir quando usá-la) e um schema de parâmetros bem tipado.
Um dos maiores equívocos sobre agentes é que eles precisam de arquiteturas multi-agente elaboradas para serem úteis. A indústria passou por uma fase de "enxames de agentes" e padrões "crew" onde você teria um agente planejador, um agente pesquisador, um agente escritor e um agente crítico todos conversando entre si. Na prática, um único modelo em um loop eficiente com boas ferramentas geralmente supera essas configurações complexas. Padrões multi-agente adicionam latência, custo e modos de falha. Eles fazem sentido para cargas de trabalho genuinamente paralelas — digamos, escanear dez repositórios simultaneamente — mas para a maioria das tarefas sequenciais, um agente com instruções claras dá conta do recado. As empresas que estão entregando produtos reais com agentes (Anthropic, OpenAI, Google) convergiram para essa arquitetura mais simples.
Confiabilidade é a parte difícil. Um agente que funciona 90% das vezes parece bom até você perceber que em uma tarefa de 10 etapas, uma taxa de sucesso de 90% por etapa dá uma chance de ~35% de completar tudo. É por isso que agentes em produção precisam de proteções: limites máximos de iteração, tetos de custo, checkpoints com humano no loop para ações perigosas (como deletar dados ou gastar dinheiro) e modos de falha graciosos. As melhores implementações de agentes também incluem lógica de retry com backoff, tratamento estruturado de erros que alimenta as falhas de volta ao modelo para que ele possa tentar uma abordagem diferente, e logging que permite rastrear exatamente o que aconteceu quando as coisas dão errado.
A evolução dos agentes foi rápida. Em 2023, o AutoGPT viralizou mas era principalmente uma demo — consumia tokens ferozmente e raramente completava tarefas complexas. Em 2025, Claude Code, Devin e ferramentas similares estavam escrevendo código de produção, rodando testes e enviando pull requests com confiabilidade real. A diferença não foram apenas modelos melhores; foram melhor design de ferramentas, melhores prompts e lições de engenharia duramente aprendidas sobre manter o loop enxuto. Se você está construindo um agente hoje, comece com um único loop, um punhado de ferramentas e invista seu tempo em fazer essas ferramentas retornarem saídas limpas e úteis. Isso importa mais do que qualquer escolha de framework.