Tenho visto uma onda de gente tentando resolver tarefas simples com soluções complexas. E quando o assunto é IA, isso se traduz basicamente em uma escolha: você precisa mesmo de um agente autônomo ou só está tentando matar uma mosca com um canhão?
Pois é. A diferença entre um agente e uma automação bem feita pode ser a linha entre um projeto leve e funcional… Ou uma bola de ferro no seu pé.
A armadilha do “super agente”
Recentemente, atendi um cliente numa consultoria particular que queria um agente para automatizar a publicação de conteúdo em redes sociais. A ideia parecia boa no papel: um agente com memória, múltiplas ferramentas e capacidade de adaptação ao contexto de cada plataforma.
Na prática? Um festival de problemas.
O agente se perdia entre os contextos do Instagram e do LinkedIn, confundia formatos, publicava legendas trocadas e, claro, exigia uma penca de debugging. Depois de alguns dias tentando ajustar o comportamento, tomei uma decisão simples e libertadora: desmontei o agente e criei workflows separados, com prompts específicos para cada rede.
Resultado? O sistema ficou mais rápido, mais barato e, o mais importante, confiável.
A diferença entre automação e agente
Muita gente acha que usar um agente é sinônimo de estar na vanguarda da IA quando, na verdade, muitas vezes é só uma forma de complicar o que poderia ser simples.
Se a tarefa tem passos bem definidos, se o comportamento é previsível, se você sabe exatamente o que precisa ser feito… Então você não precisa de um agente. Precisa de uma automação.
Automação, nesse caso, pode ser uma sequência de prompts, um fluxo com roteamento ou até uma integração simples com ferramentas como Zapier, n8n, Make ou LangChain.
Quando a automação resolve (e resolve bem)
Aqui vai minha regra prática:
- Se você consegue explicar o processo de forma linear, use automação.
- Se o comportamento não muda com o tempo, use automação.
- Se o número de ferramentas envolvidas é pequeno (menos de 5), use automação.
- Se você consegue prototipar em um dia, use automação.
E, principalmente: se o custo da tarefa não justifica uma arquitetura mais complexa, não inventa moda.
Quando agentes fazem sentido (mas só às vezes)
Agora, tem casos em que o uso de agentes é válido. Por exemplo:
- Quando a tarefa exige decisões em tempo real com base em múltiplos contextos
- Quando o fluxo de execução não pode ser pré-definido
- Quando há necessidade de adaptação dinâmica entre ferramentas
- Quando o problema envolve exploração de caminhos desconhecidos
Mas mesmo nesses casos, eu sigo uma abordagem progressiva. Começo com o mais simples possível. Se não for suficiente, escalo. E só parto para um agente completo quando todas as outras opções falharam.
Spoiler: 80% dos projetos que atendo param na primeira ou segunda etapa.
Complexidade custa caro (e não só em dinheiro)
Complexidade não é sinônimo de sofisticação. É mais como um empréstimo com juros altos: você até consegue o que quer rápido, mas vai pagar caro depois — em tempo, em manutenção, em noites mal dormidas.
E a verdade é que a maioria dos agentes que vejo por aí são só workflows disfarçados, pagando o “imposto da complexidade” à toa.
Conclusão: menos glamour, mais entrega
Se você está começando um projeto com IA, meu conselho é simples: não tente mostrar que sabe tudo. Mostre que sabe entregar. Priorize a entrega sempre.
Na dúvida, escolha o caminho mais simples. E lembre-se: um bom prompt pode valer mais do que mil linhas de código com comportamento imprevisível.
—
Já caiu na armadilha de usar agente quando não precisava? Me conta nos comentários ou me chama no LinkedIn. Sempre bom trocar experiências com quem também já levou uns tombos nesse caminho.