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- A Genspark apresentou o Super Agent, um sistema de IA autônomo capaz de executar tarefas complexas em múltiplos setores.
- O objetivo é oferecer uma solução que ultrapasse a automação básica, executando tarefas finais de forma independente.
- Você pode se beneficiar de tarefas automatizadas, como reservas e produção de conteúdo, com maior eficiência.
- A tecnologia pode impactar setores como marketing, educação e finanças, reduzindo custos e tempo.
A startup Genspark apresentou seu Super Agent da Genspark, um sistema autônomo capaz de executar tarefas reais em múltiplos setores, movimentando a disputa entre as empresas para criar agentes de IA realmente flexíveis. A solução promete automatizar etapas complexas — desde reservas em restaurantes por chamada de voz até a produção de vídeos — e reforça o interesse das empresas em adoção rápida desse tipo de tecnologia para uso comercial.
Como o Super Agent da Genspark está moldando a nova onda da IA autônoma
De acordo com Eric Jing, cofundador da Genspark, essa plataforma combina nove modelos de linguagem diferentes, mais de 80 ferramentas de automação e mais de dez bancos de dados proprietários. O objetivo é entregar resultados completos, ultrapassando o grau de automação dos chatbots comuns que apenas interagem sem executar tarefas finais.
Nas demonstrações públicas, a ferramenta planejou uma viagem completa de cinco dias para San Diego, calculando distâncias entre pontos turísticos, rotas de transporte público e até ligando para restaurantes, onde conseguiu mencionar alergias alimentares e preferências de lugares para sentar. A solução também gerou vídeos culinários com receitas ilustradas e produziu um episódio animado no estilo South Park sobre escândalos políticos, mostrando seu potencial criativo aliado à automação.
Segundo os desenvolvedores, a proposta é abranger atividades que misturam criatividade, planejamento e execução, rompendo fronteiras tradicionais da IA. Isso inclui desde tarefas do dia a dia, como organizar viagens, até produção de conteúdos em múltiplos formatos para setores de marketing ou entretenimento.
Outro aspecto importante apresentado é que, durante a operação, o sistema exibe visualmente seu raciocínio: ele mostra quais ferramentas são ativadas, como escolhe os modelos e por que toma determinadas decisões. Isso dá mais clareza sobre o comportamento da IA e pode incentivar outros criadores a buscarem mais transparência nesses sistemas autônomos.
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Diferenças da abordagem diante de startups e gigantes da tecnologia
Esse passo da Genspark ocorre numa corrida que esquentou desde que a chinesa Manus surgiu recentemente com uma solução parecida. Manus surpreendeu o setor ao usar agentes que coordenam múltiplas ferramentas open source para automação de tarefas em nuvem — como triagem de currículos e análise de ações — sem precisar de tanta supervisão manual.
Nos exames no benchmark GAIA, criado para medir o desempenho de automação de tarefas reais via IA, a Genspark obteve 87,8%, superando os 86% da Manus. Esse resultado pode ter sido influenciado por sua maior quantidade de ferramentas proprietárias e variedade de modelos, enquanto a startup chinesa se baseou mais em componentes disponíveis abertamente.
Para atingir esse nível, a startup norte-americana adota uma técnica semelhante à discutida em pesquisas na China, chamada CoTools. Nela, o modelo principal permanece congelado, enquanto módulos menores controlam a seleção e uso de ferramentas específicas, aumentando a eficiência na resolução de problemas complexos sem a necessidade de refinar o modelo base.
Outro fator é o uso do chamado Model Context Protocol (MCP), protocolo padrão que aprimora a capacidade do agente para carregar dados e contexto durante várias etapas, intensificando a personalização e o direcionamento das ações do sistema. Além disso, seus próprios bancos de dados exclusivos permitem um refinamento maior ao comparar com opções concorrentes baseadas apenas em APIs públicas.
Situação dos grandes nomes da tecnologia
Empresas como OpenAI, Microsoft e Amazon, por enquanto, preferem apresentar ferramentas mais segmentadas e limitadas. O Copilot Studio da Microsoft, por exemplo, está concentrado em ajudar no Excel, Outlook e outros produtos na sua suíte de escritório. A OpenAI oferece seu Agent SDK como base para parceiros criarem seus próprios agentes, mas ainda não lançou uma solução geral no mercado, como esse da Genspark.
Já a Amazon introduziu o Nova Act, que permite criar ações específicas baseadas em navegador voltadas para quem desenvolve, integrando-se à arquitetura própria e ao modelo Nova LLM. Essas alternativas costumam prezar pela segurança, modularidade e controle, o que limita sua autonomia para tarefas mais amplas.
Essa cautela é atribuída ao receio de erros públicos que possam prejudicar a imagem da marca, como um agente agendar um voo errado ou se comunicar inadequadamente em chamadas telefônicas. Além disso, as gigantes possuem ecossistemas fechados, o que torna difícil adotar orchestradores que misturam vários modelos ao mesmo tempo.
Enquanto isso, startups menores conseguem explorar combinações múltiplas e improvisar arquiteturas que aceleram sua inovação, mesmo assumindo mais riscos e desafios técnicos.
A disputa comercial por agentes autônomos e suas aplicações
Apesar dos exemplos demonstrados incluírem reservas de viagem ou produção de vídeos engraçados, o real interesse corporativo está em automatizar processos internos e fluxos complexos. Isso pode envolver desde análise e apresentação de documentos para conformidade regulatória até criação multiplataforma de conteúdos, otimizando custos com infraestrutura leve frente a soluções tradicionais.
A tendência é que esses agentes gerais fiquem mais próximos das plataformas B2B, competindo com softwares SaaS e sistemas de automação baseados em RPA já em uso por grandes empresas. A facilidade de configuração e a necessidade mínima de ajustes são atrativos para setores como marketing, educação e finanças.
Segundo a Genspark, seu agente já pode ser manipulado por recrutadores, designers, analistas e professores sem configurações avançadas, destacando uma ampliação na acessibilidade dessas soluções de IA multitarefa.
Com a rápida evolução dessas tecnologias, o ciclo de lançamentos e aprimoramentos tem sido bastante curto, intensificando a competição. Soluções semelhantes provavelmente vão surgir tanto por startups quanto por grandes corporações, afetando desde tarefas cotidianas até o planejamento estratégico dentro das organizações.
Esse cenário se conecta com o que acontece em outros segmentos da tecnologia. Por exemplo, a Microsoft vem integrando recursos de IA, como citamos em seu Copilot Podcast para rivalizar com o Google NotebookLM. Já a OpenAI está ampliando sua base de modelos, conforme abordado no anúncio do adiamento do GPT-5 e a chegada dos modelos o3 e o4-mini.
Enquanto grandes marcas avançam em soluções mais segmentadas, o interesse por plataformas generalistas capazes de integração com múltiplas ferramentas deve crescer. Isso poderá afetar o mercado de aplicações empresariais, tornando as operações mais autônomas e reduzindo etapas manuais em setores diversos.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
