Agentes de IA para Pesquisa Profunda: Um Comparativo Completo das Melhores Soluções Disponíveis

Introdução

O cenário da inteligência artificial evoluiu drasticamente nos últimos anos. Saímos de simples bots de perguntas e respostas para agentes sofisticados capazes de conduzir pesquisas completas de forma autônoma. Os chamados agentes de “Deep Research” representam a vanguarda dessa evolução, prometendo revolucionar a forma como obtemos informações e geramos conhecimento.

Diferentemente dos assistentes convencionais, esses agentes executam raciocínio em múltiplas etapas, formulam consultas de pesquisa complexas, navegam pelo conteúdo da web, analisam dados e sintetizam descobertas em relatórios estruturados com citações adequadas. O mais impressionante? Conseguem comprimir horas de trabalho de pesquisa em apenas alguns minutos.

Neste artigo, faremos um mergulho profundo nas diferentes arquiteturas, capacidades e desempenho dos principais agentes de pesquisa disponíveis atualmente, desde soluções proprietárias até alternativas open-source. Você descobrirá qual solução melhor se adapta às suas necessidades específicas.

Arquiteturas de Agentes de Pesquisa Profunda: Autônomos vs. Humanos-no-Loop (HITL)

Existem duas abordagens arquitetônicas fundamentais no desenvolvimento de agentes de pesquisa profunda, cada uma com suas vantagens e limitações.

Agentes Totalmente Autônomos

Os agentes totalmente autônomos operam de forma independente do início ao fim, sem intervenção humana após receberem o prompt inicial. O exemplo mais notável é o Deep Research da OpenAI, lançado em fevereiro de 2025, que permite ao ChatGPT atuar como um verdadeiro “analista de pesquisa”.

Este agente trabalha por vários minutos coletando informações da web e compila um relatório completo com fontes. A tecnologia por trás dessa capacidade é impressionante: uma versão especializada do modelo o3 da OpenAI, otimizado especificamente para raciocínio e navegação na web.

Principais características:

• Operação completamente independente após receber o prompt inicial
• Geração interna de planos de pesquisa sem aprovação humana
• Execução contínua até a geração do relatório final
• Conveniência máxima, mas exige alta capacidade de decisão e verificação

Agentes Human-in-the-Loop (HITL)

Em contraste, os agentes HITL incorporam feedback ou aprovação humana em diferentes etapas do fluxo de trabalho de pesquisa. Em vez de executar todo o processo sem questionamentos, esses agentes pausam estrategicamente para obter orientações.

Tipicamente, a pausa ocorre após a formulação de um plano de pesquisa ou esboço, permitindo que o usuário revise e ajuste a abordagem antes que o agente prossiga. Esse modelo garante maior controle sobre o processo e resultados mais alinhados com as expectativas do usuário.

Principais características:

• Incorporação de feedback humano em pontos estratégicos
• Maior alinhamento com a intenção original do usuário
• A etapa de revisão do plano serve como controle de qualidade
• Maior controle, mas exige mais envolvimento do usuário

A escolha entre estas duas arquiteturas depende fundamentalmente do nível de controle desejado e da confiança depositada no agente. Enquanto os agentes autônomos oferecem maior conveniência, os agentes HITL garantem maior precisão e alinhamento com objetivos específicos.

Arquitetura Comum em Ferramentas de Pesquisa Profunda: Agentes Gerenciadores e de Ferramentas

Independentemente de serem autônomos ou HITL, a maioria dos agentes de pesquisa profunda compartilha um padrão arquitetônico comum: a divisão em subagentes ou componentes especializados. Esta abordagem modular, bem documentada no Open Deep Research da LangChain, geralmente envolve dois tipos principais de agentes.

Agentes Gerenciadores

O agente gerenciador, geralmente implementado como a instância primária do LLM (Large Language Model), funciona como o “cérebro” da operação. Suas responsabilidades incluem:

• Interpretar a solicitação inicial do usuário
• Dividir a tarefa de pesquisa em subtarefas lógicas e gerenciáveis
• Coordenar o processo geral de pesquisa
• Analisar as informações coletadas e determinar próximos passos
• Sintetizar as descobertas em um relatório coerente

Este componente é responsável pelo raciocínio de alto nível, tomando decisões sobre quais informações buscar e como organizar o conhecimento adquirido.

Agentes de Ferramentas

Os agentes de ferramentas são especializados em interagir com recursos externos e executar ações concretas. Suas funções típicas incluem:

• Realizar buscas na web através de APIs ou automação de navegadores
• Navegar em páginas da web para coletar informações
• Extrair e processar dados de diversas fontes
• Executar código para análise de dados quando necessário

Estes agentes funcionam como as “mãos” do sistema, realizando o trabalho prático de coleta de informações sob a direção do agente gerenciador.

Em muitas implementações, especialmente as open-source, esta arquitetura é implementada através de um paradigma “CodeAgent”, onde o agente gera e executa código para realizar suas tarefas. Esta abordagem tem se mostrado particularmente eficiente, reduzindo o número de etapas de raciocínio necessárias e melhorando o desempenho geral.

A LangChain’s Open Deep Research documenta detalhadamente esta arquitetura, enquanto o smolagents da Hugging Face implementa efetivamente o paradigma CodeAgent.

Capacidades de Navegação e Inspeção de Páginas Web

Os agentes de pesquisa profunda dependem fundamentalmente de capacidades robustas de navegação na web. Para funcionar efetivamente, estes sistemas integram dois componentes essenciais: uma ferramenta de pesquisa e um inspetor/leitor de conteúdo.

Formulação de Consultas e Busca

O processo começa com a formulação de consultas de pesquisa, derivadas do prompt inicial do usuário ou das necessidades de informação identificadas durante o processo. Esta etapa é crucial, pois a qualidade das consultas determina diretamente a relevância dos resultados obtidos.

Os agentes utilizam diferentes métodos para executar estas buscas:

• APIs de mecanismos de busca (como SerpAPI para consultas no Google)
• Automação direta de navegadores
• Mecanismos de busca incorporados (como no caso do Google Gemini)

O OpenDeepResearcher, por exemplo, utiliza o SerpAPI para realizar consultas no Google, enquanto soluções proprietárias como o Deep Research da OpenAI possivelmente utilizam sistemas internos semelhantes ao navegador alfa do ChatGPT ou ao sistema “Operator” mencionado pela empresa.

Extração e Processamento de Conteúdo

Uma vez identificadas as páginas relevantes, o agente precisa acessá-las e extrair seu conteúdo. Isto é geralmente realizado através de:

• Navegadores simplificados baseados em texto
• Clientes HTTP para buscar o HTML da página
• Ferramentas de parsing para extrair o texto relevante

O smolagents da Hugging Face, por exemplo, inclui um navegador web básico e um inspetor de arquivos de texto, permitindo a extração eficiente de informações de páginas web.

Exploração Iterativa

Um aspecto fundamental destes sistemas é a natureza iterativa da exploração. Em vez de uma única rodada de pesquisa, os agentes tipicamente:

1. Realizam uma pesquisa inicial
2. Analisam os resultados obtidos
3. Identificam lacunas de informação
4. Formulam novas consultas mais específicas
5. Exploram links adicionais para aprofundamento

Esta abordagem de “aprofundamento progressivo” permite que o agente construa gradualmente um entendimento mais completo e nuançado do tópico pesquisado.

A capacidade de manter um estado coerente durante esta exploração iterativa, lembrando o que já foi descoberto e o que ainda precisa ser investigado, é um dos diferenciais dos agentes mais avançados.

Métricas de Avaliação: GAIA e Humanity’s Last Exam (HLE)

Para avaliar objetivamente a eficácia dos agentes de pesquisa profunda, pesquisadores desenvolveram benchmarks específicos que testam o raciocínio complexo e a integração de conhecimentos. Dois dos mais proeminentes são o GAIA e o Humanity’s Last Exam (HLE).

GAIA (General AI Assistant)

O GAIA avalia como os agentes de IA lidam com tarefas de resolução de problemas do mundo real que exigem:

• Raciocínio em múltiplas etapas
• Uso eficiente de ferramentas (como navegação na web)
• Combinação de informações de múltiplas fontes
• Síntese coerente de descobertas

Este benchmark simula situações reais onde o agente precisa navegar por informações complexas e interconectadas para chegar a conclusões válidas.

Os resultados neste benchmark são impressionantes: o Deep Research da OpenAI estabeleceu novos recordes, obtendo aproximadamente 72-73% de acertos nas questões do GAIA. Para contextualizar este avanço, a reprodução da Hugging Face alcançou 55,15% no conjunto de validação do GAIA, enquanto o agente Magentic-One da Microsoft atingiu cerca de 46%.

Humanity’s Last Exam (HLE)

O HLE representa um desafio ainda maior: um teste abrangendo mais de 100 assuntos de nível especialista, incluindo direito, medicina, engenharia e outras áreas técnicas. Como o nome sugere, este benchmark pretende avaliar se uma IA pode “passar” no último exame que os humanos lhe aplicariam.

O Deep Research da OpenAI, utilizando o modelo o3, alcançou 26,6% de precisão no HLE – um salto extraordinário em comparação com os aproximadamente 3% obtidos por modelos anteriores como GPT-4o e Grok-2.

Estes benchmarks não apenas oferecem uma métrica objetiva para comparar diferentes implementações, mas também ilustram o progresso significativo na capacidade de raciocínio da IA nos últimos anos. O avanço de um desempenho de 3% para 26,6% no HLE, por exemplo, representa uma melhoria de quase 9 vezes em um teste extremamente desafiador.

Alternativas Open-Source

Um dos desenvolvimentos mais empolgantes neste campo é a rápida evolução das alternativas open-source. Estas implementações estão rapidamente reduzindo a distância que as separa das soluções proprietárias, oferecendo capacidades comparáveis a uma fração do custo.

Réplicas Rápidas e Eficientes

A velocidade com que a comunidade open-source consegue replicar avanços proprietários é notável. Um exemplo impressionante foi a reprodução do agente de pesquisa profunda da OpenAI pela Hugging Face em apenas 24 horas após seu lançamento. Utilizando sua estrutura smolagents, esta implementação alcançou 55,15% no conjunto de validação do GAIA – um resultado notável considerando o curto período de desenvolvimento.

Inovações Arquitetônicas

As implementações open-source não se limitam a copiar soluções existentes – elas frequentemente introduzem inovações significativas. Um exemplo é a adoção generalizada da abordagem CodeAgent, onde o LLM gera código para realizar ações em vez de usar um sistema de raciocínio mais complexo.

Esta mudança arquitetônica teve um impacto significativo no desempenho, reduzindo o número de etapas de raciocínio necessárias e melhorando a eficiência geral do sistema. É um exemplo perfeito de como uma abordagem diferente pode levar a resultados comparáveis ou até superiores.

Flexibilidade e Personalização

Talvez a maior vantagem das soluções open-source seja a flexibilidade que oferecem. Usuários podem:

• Substituir componentes individuais para otimizar o desempenho
• Adaptar o sistema para domínios específicos
• Modificar o formato e estilo dos relatórios gerados
• Integrar com sistemas existentes

Esta capacidade de personalização permite que os usuários ajustem o agente às suas necessidades específicas, algo raramente possível com soluções proprietárias fechadas.

A comunidade open-source continua a inovar rapidamente neste espaço, com projetos como LangChain’s Open Deep Research, Hugging Face’s smolagents e OpenDeepResearcher liderando o caminho.

Comparação Lado a Lado das Implementações: OpenAI, Google e Open-Source

Para uma avaliação completa, é crucial comparar diretamente as principais implementações disponíveis. Cada uma tem seus pontos fortes e fracos, adequando-se a diferentes casos de uso.

Modelos Base

A escolha do modelo base tem um impacto significativo no desempenho geral do agente:

• OpenAI Deep Research: Utiliza o modelo o3, especialmente otimizado para raciocínio de formato longo e integrado com uma estrutura de agente interna. Este modelo proprietário foi desenvolvido especificamente para navegação na web e análise de dados.
• Google Gemini Deep Research: Baseia-se nos modelos Gemini 1.5 Pro e 2.0 do Google, que representam o estado da arte em capacidades de raciocínio e processamento multimodal.
• Implementações Open-Source: Geralmente utilizam modelos menores ou uma combinação de múltiplos componentes. Por exemplo, o OpenDeepResearcher pode usar o Claude-3.5 da Anthropic para geração de consultas e análise de conteúdo, enquanto a demonstração da Hugging Face empregou o DeepSeek para raciocínio.

A implementação da LangChain se destaca por sua arquitetura modular, permitindo conectar diferentes modelos para diferentes fases do processo – o3-mini da OpenAI para planejamento e Claude da Anthropic para escrita, por exemplo.

Fluxo de Trabalho e Autonomia

O grau de autonomia varia significativamente entre as implementações:

• OpenAI Deep Research: Altamente autônomo, gerando um plano internamente, executando buscas e retornando um relatório detalhado sem intervenção humana.
• Google Gemini Deep Research: Inclui uma etapa de aprovação do plano na interface do usuário, indicando um fluxo de trabalho semiautônomo que oferece ao usuário algum controle sobre a direção da pesquisa.
• Implementações Open-Source: Variam em abordagem – OpenDeepResearcher e Ollama Deep Researcher executam um loop autônomo único até a conclusão, enquanto o open_deep_research da LangChain adota a abordagem “planejar e executar”, pausando após a fase de planejamento para permitir feedback do usuário.

Metodologia de Busca

As fontes e métodos de busca representam outra área de diferenciação importante:

• OpenAI Deep Research: Provavelmente utiliza uma pilha de navegação web proprietária, priorizando fontes confiáveis e com capacidade para lidar com dados não textuais, incluindo a invocação de ferramentas como Python para análise de dados quando necessário.
• Google Gemini Deep Research: Integrado diretamente ao mecanismo de busca do Google, oferecendo acesso a um vasto índice de conteúdo web, mas potencialmente enfatizando resultados populares ou bem classificados no Google.
• Implementações Open-Source: Tipicamente utilizam APIs de pesquisa públicas como SerpAPI ou Tavily, ou mecanismos de busca abertos. A metodologia de busca geralmente pode ser configurada conforme necessário.

Metodologias de Busca e Geração de Relatórios

A qualidade final de um agente de pesquisa profunda depende não apenas da coleta de informações, mas também de como essas informações são organizadas e apresentadas. As diferentes implementações adotam abordagens distintas para a busca de informações e geração de relatórios.

Priorização de Fontes e Qualidade de Dados

• OpenAI Deep Research: Prioriza fontes de alta qualidade e confiáveis, com capacidade para lidar com dados não textuais. O sistema pode invocar ferramentas como Python para análise de dados quando necessário, permitindo uma compreensão mais profunda de informações complexas.
• Google Gemini Deep Research: Aproveita o poderoso motor de busca do Google, acessando um vasto índice de conteúdo web. Esta integração oferece amplitude incomparável, mas pode enfatizar o que é popular ou bem classificado no Google em vez de priorizar fontes acadêmicas ou especializadas.
• Implementações Open-Source: Geralmente utilizam APIs de pesquisa públicas como SerpAPI ou Tavily, com a vantagem de permitir configuração e personalização da metodologia de busca. Muitas implementam uma busca iterativa de aprofundamento, onde os resultados iniciais são analisados para gerar novas consultas mais específicas.

Estrutura e Estilo dos Relatórios

O formato e estilo dos relatórios gerados variam significativamente entre as implementações:

• OpenAI Deep Research: Conhecido por produzir relatórios extensos e detalhados, com um estilo estruturado e formal. Os relatórios incluem citações completas e geralmente seguem uma estrutura acadêmica.
• Google Gemini Deep Research: Tende a gerar resumos mais concisos, focando nos pontos principais com menos elaboração. Esta abordagem pode ser preferível para usuários que buscam respostas rápidas sem detalhes excessivos.
• LangChain Open Deep Research: Gera saída em formato Markdown, facilitando a conversão para diferentes formatos finais. Uma vantagem significativa das estruturas abertas é a possibilidade de personalizar o formato do relatório, garantindo que sempre inclua seções específicas ou siga um estilo particular.

Considerações Práticas

Na escolha de um agente de pesquisa profunda, várias considerações práticas devem ser levadas em conta:

• Desempenho: Em benchmarks desafiadores como GAIA e HLE, o Deep Research da OpenAI atualmente lidera, graças ao poder do modelo o3-mini e à lógica de agente otimizada.
• Facilidade de uso: As soluções proprietárias geralmente se destacam na facilidade de uso e integração, oferecendo interfaces intuitivas e experiências sem atrito.
• Privacidade: As versões open-source permitem privacidade superior, possibilitando a execução do agente offline e garantindo que nenhum dado deixe seu ambiente.

• Custo: O Deep Research da OpenAI estava inicialmente disponível apenas com uma assinatura ChatGPT Enterprise/Pro de $200 por mês, enquanto o Deep Research do Google é muito mais acessível, incluído em um plano Google One Premium de aproximadamente $20/mês. Agentes open-source podem ser executados gratuitamente (se você tiver o poder computacional necessário) ou a um custo muito baixo.

Conclusão: Escolhendo o Agente Ideal para Suas Necessidades

Os agentes de pesquisa profunda representam um avanço significativo na forma como interagimos com a informação digital. Combinando diferentes arquiteturas, metodologias de busca e capacidades de síntese, estes sistemas podem realizar em minutos o que levaria horas para um pesquisador humano.

As soluções proprietárias como OpenAI Deep Research e Google Gemini Deep Research atualmente lideram em termos de desempenho puro, graças aos seus modelos de linguagem extremamente poderosos e arquiteturas otimizadas. No entanto, as alternativas open-source estão rapidamente reduzindo essa diferença, oferecendo flexibilidade, personalização e privacidade a um custo significativamente menor.

A escolha entre agentes autônomos e HITL, a arquitetura de agentes gerenciadores e de ferramentas, e a qualidade da busca web são fatores cruciais que influenciam a eficácia geral do sistema. Sua decisão deve basear-se nas necessidades específicas do seu caso de uso:

• Para pesquisas rápidas e convenientes em tópicos gerais, uma solução proprietária como o Google Gemini Deep Research pode ser ideal.
• Para pesquisas complexas exigindo o mais alto nível de raciocínio e síntese, o OpenAI Deep Research oferece resultados superiores.
• Para casos de uso específicos, exigindo personalização ou lidando com dados sensíveis, uma implementação open-source pode ser a melhor opção.

Olhando para o futuro, podemos esperar avanços contínuos neste campo. A integração de modelos multimodais, capazes de processar não apenas texto mas também imagens, áudio e vídeo, promete expandir ainda mais as capacidades destes agentes. Melhorias nas capacidades de raciocínio e a redução contínua dos custos computacionais provavelmente impulsionarão a adoção generalizada destes sistemas em diversos setores.

Os agentes de pesquisa profunda não estão aqui para substituir o pensamento humano, mas para amplificá-lo – permitindo-nos navegar pelo vasto oceano de informações digitais com eficiência e precisão sem precedentes.

Você está pronto para incorporar estas poderosas ferramentas em seu fluxo de trabalho? Experimente diferentes opções e descubra como os agentes de pesquisa profunda podem transformar sua abordagem à descoberta e síntese de conhecimento.

Referências Bibliográficas

Fonte: Não disponível. “A Comparison of Deep Research AI Agents”. Disponível em: https://aisecuritychronicles.org/a-comparison-of-deep-research-ai-agents-52492ee47ca7.

Fonte: LangChain. “Documentação do LangChain’s Open Deep Research”. Disponível em: https://github.com/langchain-ai/open_deep_research/blob/main/README.md.