Insights · Tecnologia
Os primeiros 90 dias do ano em IA agêntica: o que já mudou
Balanço prático do primeiro trimestre de 2026 em agentes de IA: function calling, MCP e os casos de uso que escalaram.
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Em dezembro escrevemos sobre as tendências de tecnologia para 2026 e a IA agêntica liderava a lista. Passados pouco mais de 90 dias, dá para separar o que era promessa do que virou prática. Spoiler: o hype esfriou em alguns lugares, mas o uso real cresceu mais rápido do que muita gente esperava — especialmente nos backstages de software que ninguém vê.
Neste post compartilhamos o que estamos observando — tanto no que entregamos para clientes quanto no que ouvimos da comunidade. Sem "a IA vai substituir todo mundo" nem "é só hype". Apenas o que está funcionando de verdade.
O que virou prática real
Function calling deixou de ser experimento
No primeiro trimestre de 2026, function calling (também chamado de tool use) saiu dos POCs e entrou em produção em escala. Os modelos da família Claude 4 e GPT-5 ficaram suficientemente confiáveis para orquestrar 5 a 10 ferramentas em sequência sem perder o fio da meada.
- Casos que funcionam — atendimento ao cliente, automação de back-office, agentes de pesquisa
- O segredo — descrever bem a tool no schema, validar entrada e saída, dar feedback de erro claro pro modelo
- Onde ainda quebra — loops infinitos quando a tool falha sem mensagem boa, e "hallucinated tool calls" em modelos menores
MCP virou o "USB-C" dos agentes
O Model Context Protocol da Anthropic, lançado no fim de 2024, finalmente alcançou massa crítica. Hoje existem servidores MCP para praticamente qualquer SaaS — e o que era integração ad-hoc virou plug-and-play.
- Para devs — um agente acessa GitHub, Slack, banco de dados e Jira sem código de cola
- Para empresas — reduz drasticamente o tempo de construir agentes internos
- Para usuários finais — assistentes conseguem agir no ambiente real, não só conversar
Loops longos com supervisão humana
Quando um agente pode rodar 30 ou 50 iterações antes de entregar resultado, o jogo muda. Tarefas que antes precisavam de um humano olhando agora viram "human in the loop" apenas em pontos críticos — aprovar uma compra, validar uma migration, autorizar um deploy.
O que ainda não funcionou (e por quê)
Nem tudo o que prometeram entregou. Alguns pontos importantes:
- Agentes "autônomos completos" ainda não são confiáveis o suficiente para operar sem supervisão. Quanto mais aberta a tarefa, maior a chance de drift — o agente esquece o objetivo no meio
- Custo — rodar agente com função calling em volume ainda é caro. Cache de prompt e modelos menores específicos ajudam, mas o orçamento sobe rápido
- Observabilidade — ferramentas para entender por que um agente fez X em vez de Y ainda são imaturas. Logs de tool calls ajudam, mas não substituem um debugger de verdade
- Multi-agente — arquiteturas com vários agentes conversando entre si continuam mais frágeis do que um único agente bem desenhado com várias tools
Onde os agentes estão entregando valor
Os dados acima não vêm de pesquisa formal — são uma síntese do que ouvimos no mercado e do que vemos nos projetos. Os casos onde o impacto é mais nítido:
Desenvolvimento de software
Claude Code, Cursor e similares deixaram de ser "auto-complete melhorzinho". Hoje um agente toca tarefas inteiras — lê o repo, escreve o código, roda os testes e abre PR. Times que adotaram bem reportam ganhos reais de produtividade.
Atendimento ao cliente
Quem combinou IA conversacional com function calling para consultar dados internos (status de pedido, agendamento, cobrança) viu redução real de tickets de nível 1. A chave foi não tentar substituir o humano, mas escalá-lo quando preciso.
Backoffice e automação
Tarefas como reconciliação de planilhas, triagem de currículos, qualificação de leads e geração de relatórios viraram trabalho de agente. O ROI é direto: tempo de gente liberado para o que importa.
O que estamos aplicando no Avizuaí
Nossa plataforma de comunicação para saúde municipal (a ser lançada em abril/2026) inclui dois modos de auto-atendimento: pipeline clássico com state machine e modo agente com function calling. O agente consulta agendamentos, busca FAQ na base de conhecimento e escala para humano quando o caso pede. Estamos vendo na prática como function calling muda a flexibilidade do atendimento — e voltamos a falar disso em maio.
Olhando para os próximos 90 dias
Algumas apostas para o segundo trimestre:
- Mais ferramentas de observabilidade para agentes (tracing, replay, debugging visual)
- Modelos menores e mais baratos específicos para tool use, reduzindo custo
- Padrões emergentes para human-in-the-loop em fluxos longos
- MCP servers privados dentro de empresas, isolando agentes em ambientes corporativos
O que ficou claro nos primeiros 90 dias do ano é simples: a IA agêntica não é mais novidade — é infraestrutura. Quem não está construindo agentes hoje vai estar consumindo agentes de terceiros amanhã. A escolha é apenas de qual lado da equação você quer estar.
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Boa parte do que escrevemos nasceu de um problema real de cliente.
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