ChatGPT Agent. Uma análise anti‑hype
ChatGPT Agent. Uma análise anti‑hype
Fui fundo para ver se a promessa é real. Neste artigo, mostro o que você realmente precisa saber sobre essa ferramenta.
Fui fundo para ver se a promessa é real. Neste artigo, mostro o que você realmente precisa saber sobre essa ferramenta.
Sep 17, 2025
O que o ChatGPT Agent promete
Compreendi a proposta do ChatGPT Agent como uma evolução de duas ferramentas anteriores, a Deep Research e a Operator, agora unidas para executar tarefas do início ao fim. O sistema foi desenhado sobre um modelo de raciocínio que combina duas capacidades centrais.
Pesquisa profunda: o agente percorre milhares de documentos para gerar relatórios com citações. Ele pode, por exemplo, analisar uma base inteira de tickets de suporte para extrair padrões e gerar relatórios de atendimento.
Ação automatizada: o sistema opera um computador virtual, o que lhe permite abrir sites, rolar páginas, clicar em botões e digitar textos. Ele consegue interagir com planilhas para analisar dados e depois gerar uma apresentação de slides.
Como o agente executa essas tarefas?
Para entender como o agente executa essas tarefas, eu analisei seus quatro componentes principais: o modelo de IA, a memória, as ferramentas e o sistema orquestrador que coordena os subagentes.
1. Modelo especializado e aprendizado por reforço (Reinforcement Learning - RL)
A OpenAI desenvolveu um modelo de linguagem adaptado somente para o modo Agent. O treinamento foi baseado em aprendizado por reforço (RL). Nesse método, a IA recebe um objetivo complexo, executa centenas de buscas e usa dezenas de ferramentas para gerar um plano e avaliar os resultados. Depois, ela é retreinada usando apenas as tentativas bem-sucedidas.
Essa abordagem cria agentes muito bons em tarefas específicas. Contudo, existe uma compensação. Os modelos que passam por esse ajuste fino perdem desempenho em outras áreas. Isso exige que os laboratórios de pesquisa construam diversos modelos para cada tipo de tarefa.
Com isso, visualizo um futuro com "manadas de agentes" em vez de uma única inteligência artificial geral (AGI). Nesse cenário, empresas como a OpenAI e a Anthropic, que controlam os modelos, podem ajustá-los como desejarem, enquanto as startups que constroem aplicações sobre eles precisam se adaptar às regras e APIs definidas por esses provedores.
2. Memória: curto e longo prazo
A performance do agente depende de como ele gerencia a memória, um processo chamado de “engenharia de contexto”.
Eu entendi que o agente usa uma memória de curto prazo em dois níveis. Existe a memória de tarefa, para ele lembrar de decisões recentes dentro de um mesmo trabalho, e a memória de sessão, para reter o que aconteceu em interações anteriores na mesma conversa.
O diferencial está nos mecanismos de memória de longo prazo, que guardam fatos ou eventos importantes para uso futuro. Esses mecanismos incluem:
Eventos de formação de memória, nos quais o modelo decide que algo é importante o suficiente para ser lembrado permanentemente.
Reduções de conteúdo, que transformam longos trechos de texto em resumos fáceis de recuperar.
Armazenamento de fatos pontuais, como as minhas preferências de formato ou outras informações fixas.
Para recuperar o que foi guardado, o agente usa a busca semântica. Ele transforma a consulta em um vetor e procura por trechos de texto que são correlacionados dentro de um banco de dados vetorial.
As memórias curtas são inseridas diretamente no prompt, o que dá um viés para informações recentes, enquanto a memória de longo prazo é recuperada por essa semelhança semântica.
3. Conectores e ferramentas
Na minha análise, uma das principais inovações do Agent é como o modelo foi ensinado a usar ferramentas de forma extensiva. Identifiquei quatro categorias de ferramentas que ele usa para executar tarefas:
Navegador sem interface (headless browser). Eu entendi que o ChatGPT Agent opera em um computador virtual, provavelmente em contêineres Docker ou Kubernetes, com acesso a um navegador e sistema de arquivos. Isso permite ao modelo interagir com sites e arquivos sem precisar de uma interface de usuário real.
Ferramentas de código. O agente possui acesso a interpretadores de linguagem como o Python. Com eles, pode escrever scripts, fazer cálculos ou simplesmente raciocinar usando código.
Sistema de arquivos. Ele vem com um conjunto de utilitários que possibilitam ler e escrever arquivos, enviar documentos ou manipular arquivos no ambiente virtual.
Conectores e MCPs. O sistema tem integrações nativas com softwares de terceiros, chamadas de conectores do ChatGPT, como Gmail, GitHub e SharePoint. Existe também a classe MCP Servers, que expõe centenas de outras ferramentas, mas que no momento só estão disponíveis via API.
Com essa combinação de ferramentas, o modelo consegue cumprir instruções complexas, como enviar e-mails, criar planilhas ou reservar restaurantes. Contudo, notei que ações que envolvem informações sensíveis sempre exigem a minha intervenção, o que adiciona uma camada de segurança e consentimento.
4. Sistema orquestrador e multiagentes
Na minha análise, descobri que o agente não trabalha sozinho. A OpenAI adotou um sistema multiagente, semelhante ao utilizado pela Claude Research, que funciona com um orquestrador e vários subagentes. Percebi que esse sistema cresce de duas maneiras.
Primeiro, ele cresce verticalmente. Entendi que existe um agente líder, ou planejador, responsável por traçar o plano geral da tarefa, e subagentes que refinam cada etapa específica. Esse arranjo reduz o tamanho do contexto necessário para cada agente e diminui os custos, pois os subagentes podem ser modelos menores. Na prática, o modelo maior delega e os menores executam as tarefas.
Segundo, o sistema cresce horizontalmente. Nesse modo, várias instâncias de sistemas verticais trabalham em paralelo no mesmo problema, usando heurísticas como "Best of N" que é uma estratégia bastante usada em problemas de otimização, busca e aprendizado de máquina, onde você gera N candidatos (ou soluções) e seleciona o melhor entre eles com base em algum critério (função objetivo, custo, precisão, etc.). Ou votação majoritária para decidir a resposta final. Embora esse método seja redundante, ele aumenta a cobertura estatística e reduz a probabilidade de erros graves.
Entendi que o ciclo de trabalho do Agent segue um fluxo de Planejar, Executar e Avaliar. Consegui quebrar o processo em quatro etapas principais:
Primeiro, fornecemos uma solicitação. Com base nela, o agente principal elabora um plano e define as subtarefas.
Em seguida, os agentes entram em um ciclo de execução. Eles raciocinam sobre a próxima etapa, usam uma ferramenta, como um conector ou um código, e geram um resultado.
Depois, um modelo crítico avalia a qualidade desse resultado. Se for necessário, o agente repete a etapa; caso contrário, ele avança.
Por fim, entendi que os sistemas mais sofisticados possuem um mecanismo de intervenção. Isso me permite pausar ou alterar a execução quando o agente está prestes a realizar ações sensíveis, como movimentar dinheiro ou enviar e-mails.
Benefícios e limitações
Ao final da minha análise, coloquei na balança os benefícios e as limitações do Agent. A conclusão a que cheguei é que os resultados iniciais são “promissores”, mas é preciso ter os pés no chão e evitar exageros.
Em tarefas bem definidas e com padrões repetitivos, eu vi que o ChatGPT Agent pode economizar tempo ao produzir relatórios e automatizar fluxos. O uso intensivo de ferramentas e o sistema multiagente são, na minha opinião, avanços claros na construção de assistentes autônomos.
Por outro lado, identifiquei limitações importantes que não podem ser ignoradas:
Especialização estreita. Como os modelos são ajustados para objetivos específicos via RL, entendi que seu desempenho em tarefas fora do domínio treinado pode cair.
Dependência dos provedores. As aplicações construídas sobre os modelos da OpenAI precisam seguir as normas da empresa, compartilhar dados com ela e aguardar a liberação de novos conectores.
Memória e contexto. Apesar dos mecanismos de memória, concluí que contextos longos ainda são caros e podem ser esquecidos. A recuperação semântica nem sempre traz as passagens mais relevantes.
Segurança. A intervenção como usuário continua sendo necessária para prevenir ações indevidas. Como o agente trabalha em um computador virtual, falhas de acesso ou bugs nas ferramentas podem comprometer a tarefa.
Conclusão
Na minha análise final, concluo que o ChatGPT Agent inaugura uma nova fase, na qual os modelos de linguagem não apenas produzem textos, mas agem sobre o mundo digital. A combinação de pesquisa autônoma, memória duradoura, uso de ferramentas e um sistema multiagente permite que ele execute trabalhos complexos do início ao fim.
Contudo, não se trata de uma revolução iminente nem do início do "pós-trabalho".
O futuro próximo provavelmente será ocupado por uma coleção de modelos e agentes especializados, coordenados por provedores como a OpenAI e a Anthropic.
Para mim, a mensagem é clara: a nova ferramenta pode aumentar a produtividade em tarefas bem estruturadas, mas ainda está longe de substituir o julgamento humano ou eliminar a necessidade de supervisão.
Em vez de deixar se levar pelo hype, precisamos experimentar com cuidado e compreender os limites do sistema para poder usar esses assistentes de forma responsável.
FAQ
1. O que é exatamente o ChatGPT Agent?
O ChatGPT Agent é uma nova funcionalidade do ChatGPT que combina dois modos existentes: o Deep Research (pesquisa web automatizada) e o Operator (execução de ações como clicar, preencher formulários, navegar em sites etc). A proposta é permitir que o sistema execute tarefas complexas de ponta a ponta, como pesquisar, analisar e agir, sem intervenção humana.
2. Ele substitui o Deep Research e o Operator?
Não. O Agent incorpora esses dois modos como ferramentas internas. Ele usa Deep Research para investigar um tema e Operator para agir no navegador virtual. O diferencial é que agora isso tudo acontece dentro de uma única tarefa automatizada e coordenada, com planejamento, execução e revisão.
3. Como o Agent decide o que fazer?
Ele segue um padrão de raciocínio chamado Plan → Execute → Evaluate. Primeiro, cria um plano com subtarefas, depois usa ferramentas como navegador ou terminal para executar ações, e por fim avalia se os resultados foram satisfatórios. Se necessário, ele repete o ciclo.
4. Quais são os principais casos de uso?
O Agent pode, por exemplo:
Analisar milhares de tíquetes de suporte e propor um plano de ação.
Gerar uma apresentação executiva com base em planilhas financeiras.
Escrever e executar código em ambiente controlado para organizar dados ou consultar APIs.
Navegar em sites como TripAdvisor para reservar viagens.
5. Quais são as limitações atuais?
Apesar do avanço, o Agent ainda depende de muitos ajustes. Ele:
Pode cometer erros de interpretação.
Requer aprovação manual para dados sensíveis.
Pode ser mais lento do que esperado em tarefas longas.
6. O ChatGPT Agent vai substituir empregos?
Depende. Para alguns fluxos repetitivos e estruturados, ele já é muito eficiente. Mas para tarefas criativas, estratégicas ou que exigem julgamento humano, ele ainda está longe disso.
O que o ChatGPT Agent promete
Compreendi a proposta do ChatGPT Agent como uma evolução de duas ferramentas anteriores, a Deep Research e a Operator, agora unidas para executar tarefas do início ao fim. O sistema foi desenhado sobre um modelo de raciocínio que combina duas capacidades centrais.
Pesquisa profunda: o agente percorre milhares de documentos para gerar relatórios com citações. Ele pode, por exemplo, analisar uma base inteira de tickets de suporte para extrair padrões e gerar relatórios de atendimento.
Ação automatizada: o sistema opera um computador virtual, o que lhe permite abrir sites, rolar páginas, clicar em botões e digitar textos. Ele consegue interagir com planilhas para analisar dados e depois gerar uma apresentação de slides.
Como o agente executa essas tarefas?
Para entender como o agente executa essas tarefas, eu analisei seus quatro componentes principais: o modelo de IA, a memória, as ferramentas e o sistema orquestrador que coordena os subagentes.
1. Modelo especializado e aprendizado por reforço (Reinforcement Learning - RL)
A OpenAI desenvolveu um modelo de linguagem adaptado somente para o modo Agent. O treinamento foi baseado em aprendizado por reforço (RL). Nesse método, a IA recebe um objetivo complexo, executa centenas de buscas e usa dezenas de ferramentas para gerar um plano e avaliar os resultados. Depois, ela é retreinada usando apenas as tentativas bem-sucedidas.
Essa abordagem cria agentes muito bons em tarefas específicas. Contudo, existe uma compensação. Os modelos que passam por esse ajuste fino perdem desempenho em outras áreas. Isso exige que os laboratórios de pesquisa construam diversos modelos para cada tipo de tarefa.
Com isso, visualizo um futuro com "manadas de agentes" em vez de uma única inteligência artificial geral (AGI). Nesse cenário, empresas como a OpenAI e a Anthropic, que controlam os modelos, podem ajustá-los como desejarem, enquanto as startups que constroem aplicações sobre eles precisam se adaptar às regras e APIs definidas por esses provedores.
2. Memória: curto e longo prazo
A performance do agente depende de como ele gerencia a memória, um processo chamado de “engenharia de contexto”.
Eu entendi que o agente usa uma memória de curto prazo em dois níveis. Existe a memória de tarefa, para ele lembrar de decisões recentes dentro de um mesmo trabalho, e a memória de sessão, para reter o que aconteceu em interações anteriores na mesma conversa.
O diferencial está nos mecanismos de memória de longo prazo, que guardam fatos ou eventos importantes para uso futuro. Esses mecanismos incluem:
Eventos de formação de memória, nos quais o modelo decide que algo é importante o suficiente para ser lembrado permanentemente.
Reduções de conteúdo, que transformam longos trechos de texto em resumos fáceis de recuperar.
Armazenamento de fatos pontuais, como as minhas preferências de formato ou outras informações fixas.
Para recuperar o que foi guardado, o agente usa a busca semântica. Ele transforma a consulta em um vetor e procura por trechos de texto que são correlacionados dentro de um banco de dados vetorial.
As memórias curtas são inseridas diretamente no prompt, o que dá um viés para informações recentes, enquanto a memória de longo prazo é recuperada por essa semelhança semântica.
3. Conectores e ferramentas
Na minha análise, uma das principais inovações do Agent é como o modelo foi ensinado a usar ferramentas de forma extensiva. Identifiquei quatro categorias de ferramentas que ele usa para executar tarefas:
Navegador sem interface (headless browser). Eu entendi que o ChatGPT Agent opera em um computador virtual, provavelmente em contêineres Docker ou Kubernetes, com acesso a um navegador e sistema de arquivos. Isso permite ao modelo interagir com sites e arquivos sem precisar de uma interface de usuário real.
Ferramentas de código. O agente possui acesso a interpretadores de linguagem como o Python. Com eles, pode escrever scripts, fazer cálculos ou simplesmente raciocinar usando código.
Sistema de arquivos. Ele vem com um conjunto de utilitários que possibilitam ler e escrever arquivos, enviar documentos ou manipular arquivos no ambiente virtual.
Conectores e MCPs. O sistema tem integrações nativas com softwares de terceiros, chamadas de conectores do ChatGPT, como Gmail, GitHub e SharePoint. Existe também a classe MCP Servers, que expõe centenas de outras ferramentas, mas que no momento só estão disponíveis via API.
Com essa combinação de ferramentas, o modelo consegue cumprir instruções complexas, como enviar e-mails, criar planilhas ou reservar restaurantes. Contudo, notei que ações que envolvem informações sensíveis sempre exigem a minha intervenção, o que adiciona uma camada de segurança e consentimento.
4. Sistema orquestrador e multiagentes
Na minha análise, descobri que o agente não trabalha sozinho. A OpenAI adotou um sistema multiagente, semelhante ao utilizado pela Claude Research, que funciona com um orquestrador e vários subagentes. Percebi que esse sistema cresce de duas maneiras.
Primeiro, ele cresce verticalmente. Entendi que existe um agente líder, ou planejador, responsável por traçar o plano geral da tarefa, e subagentes que refinam cada etapa específica. Esse arranjo reduz o tamanho do contexto necessário para cada agente e diminui os custos, pois os subagentes podem ser modelos menores. Na prática, o modelo maior delega e os menores executam as tarefas.
Segundo, o sistema cresce horizontalmente. Nesse modo, várias instâncias de sistemas verticais trabalham em paralelo no mesmo problema, usando heurísticas como "Best of N" que é uma estratégia bastante usada em problemas de otimização, busca e aprendizado de máquina, onde você gera N candidatos (ou soluções) e seleciona o melhor entre eles com base em algum critério (função objetivo, custo, precisão, etc.). Ou votação majoritária para decidir a resposta final. Embora esse método seja redundante, ele aumenta a cobertura estatística e reduz a probabilidade de erros graves.
Entendi que o ciclo de trabalho do Agent segue um fluxo de Planejar, Executar e Avaliar. Consegui quebrar o processo em quatro etapas principais:
Primeiro, fornecemos uma solicitação. Com base nela, o agente principal elabora um plano e define as subtarefas.
Em seguida, os agentes entram em um ciclo de execução. Eles raciocinam sobre a próxima etapa, usam uma ferramenta, como um conector ou um código, e geram um resultado.
Depois, um modelo crítico avalia a qualidade desse resultado. Se for necessário, o agente repete a etapa; caso contrário, ele avança.
Por fim, entendi que os sistemas mais sofisticados possuem um mecanismo de intervenção. Isso me permite pausar ou alterar a execução quando o agente está prestes a realizar ações sensíveis, como movimentar dinheiro ou enviar e-mails.
Benefícios e limitações
Ao final da minha análise, coloquei na balança os benefícios e as limitações do Agent. A conclusão a que cheguei é que os resultados iniciais são “promissores”, mas é preciso ter os pés no chão e evitar exageros.
Em tarefas bem definidas e com padrões repetitivos, eu vi que o ChatGPT Agent pode economizar tempo ao produzir relatórios e automatizar fluxos. O uso intensivo de ferramentas e o sistema multiagente são, na minha opinião, avanços claros na construção de assistentes autônomos.
Por outro lado, identifiquei limitações importantes que não podem ser ignoradas:
Especialização estreita. Como os modelos são ajustados para objetivos específicos via RL, entendi que seu desempenho em tarefas fora do domínio treinado pode cair.
Dependência dos provedores. As aplicações construídas sobre os modelos da OpenAI precisam seguir as normas da empresa, compartilhar dados com ela e aguardar a liberação de novos conectores.
Memória e contexto. Apesar dos mecanismos de memória, concluí que contextos longos ainda são caros e podem ser esquecidos. A recuperação semântica nem sempre traz as passagens mais relevantes.
Segurança. A intervenção como usuário continua sendo necessária para prevenir ações indevidas. Como o agente trabalha em um computador virtual, falhas de acesso ou bugs nas ferramentas podem comprometer a tarefa.
Conclusão
Na minha análise final, concluo que o ChatGPT Agent inaugura uma nova fase, na qual os modelos de linguagem não apenas produzem textos, mas agem sobre o mundo digital. A combinação de pesquisa autônoma, memória duradoura, uso de ferramentas e um sistema multiagente permite que ele execute trabalhos complexos do início ao fim.
Contudo, não se trata de uma revolução iminente nem do início do "pós-trabalho".
O futuro próximo provavelmente será ocupado por uma coleção de modelos e agentes especializados, coordenados por provedores como a OpenAI e a Anthropic.
Para mim, a mensagem é clara: a nova ferramenta pode aumentar a produtividade em tarefas bem estruturadas, mas ainda está longe de substituir o julgamento humano ou eliminar a necessidade de supervisão.
Em vez de deixar se levar pelo hype, precisamos experimentar com cuidado e compreender os limites do sistema para poder usar esses assistentes de forma responsável.
FAQ
1. O que é exatamente o ChatGPT Agent?
O ChatGPT Agent é uma nova funcionalidade do ChatGPT que combina dois modos existentes: o Deep Research (pesquisa web automatizada) e o Operator (execução de ações como clicar, preencher formulários, navegar em sites etc). A proposta é permitir que o sistema execute tarefas complexas de ponta a ponta, como pesquisar, analisar e agir, sem intervenção humana.
2. Ele substitui o Deep Research e o Operator?
Não. O Agent incorpora esses dois modos como ferramentas internas. Ele usa Deep Research para investigar um tema e Operator para agir no navegador virtual. O diferencial é que agora isso tudo acontece dentro de uma única tarefa automatizada e coordenada, com planejamento, execução e revisão.
3. Como o Agent decide o que fazer?
Ele segue um padrão de raciocínio chamado Plan → Execute → Evaluate. Primeiro, cria um plano com subtarefas, depois usa ferramentas como navegador ou terminal para executar ações, e por fim avalia se os resultados foram satisfatórios. Se necessário, ele repete o ciclo.
4. Quais são os principais casos de uso?
O Agent pode, por exemplo:
Analisar milhares de tíquetes de suporte e propor um plano de ação.
Gerar uma apresentação executiva com base em planilhas financeiras.
Escrever e executar código em ambiente controlado para organizar dados ou consultar APIs.
Navegar em sites como TripAdvisor para reservar viagens.
5. Quais são as limitações atuais?
Apesar do avanço, o Agent ainda depende de muitos ajustes. Ele:
Pode cometer erros de interpretação.
Requer aprovação manual para dados sensíveis.
Pode ser mais lento do que esperado em tarefas longas.
6. O ChatGPT Agent vai substituir empregos?
Depende. Para alguns fluxos repetitivos e estruturados, ele já é muito eficiente. Mas para tarefas criativas, estratégicas ou que exigem julgamento humano, ele ainda está longe disso.
