Imagine que chegou a hora de realizar seu sonhe e você decidiu levar sua família para viajar para a Espanha, tendo Madri como destino. O roteiro está definido, mas as passagens aéreas representam o maior custo e podem comprometer o orçamento. Pesquisar todas as empresas aéreas e agências uma vez é fácil. O problema é repetir a busca diariamente atrás dos melhores valores.
É justamente aí que os agentes de compras fazem diferença. Você estabelece as datas, o número mínimo de dias no destino, o orçamento e as condições aceitáveis. A inteligência artificial pesquisa, compara, registra mudanças e avisa quando encontra uma opção vantajosa.
Esse comportamento cresce dentro de um mercado enorme: o comércio eletrônico brasileiro movimentou R$ 225 bilhões em 2024. Na temporada de compras de 2025, o tráfego enviado por ferramentas de IA aos sites de varejo dos Estados Unidos aumentou 693,4%, embora ainda partisse de uma base pequena.
O que são agentes de compra?
Agentic Commerce, também chamado de comércio agêntico, é o uso de agentes de inteligência artificial para pesquisar, comparar, monitorar e, quando autorizados, executar etapas de uma compra em nome do consumidor.
A diferença para um chatbot comum está na capacidade de agir. Um chatbot pode explicar qual passagem parece melhor. Um agente pode consultar diferentes fontes, eliminar opções incompatíveis, organizar os resultados e repetir a pesquisa no dia seguinte sem que o usuário precise reiniciar todo o processo.
Existem diferentes níveis de atuação. O agente de pesquisa localiza ofertas. O agente de comparação avalia preço, prazo e qualidade. O agente de monitoramento acompanha mudanças e envia alertas. Já o agente transacional pode preencher dados ou iniciar o checkout, sempre dentro das permissões concedidas.
No exemplo da viagem para Madri, pedir apenas “encontre a passagem mais barata” seria insuficiente. Uma tarifa R$ 300 menor pode incluir duas escalas, doze horas adicionais de viagem e nenhuma bagagem despachada. O agente precisa entender que a melhor compra não é necessariamente a mais barata, mas aquela que oferece o melhor equilíbrio entre custo, conforto e condições.
Por isso, eu trato o agente como um representante digital orientado pelo consumidor. Ele reduz o trabalho repetitivo, mas não substitui a avaliação humana nem deve receber autonomia ilimitada.
Como as lojas virtuais devem se preparar para essa nova realidade?
Para as lojas virtuais, a primeira pergunta é simples: o catálogo consegue explicar cada produto sem depender de um vendedor humano? Os agentes trabalham melhor quando encontram informações completas, coerentes e atualizadas.
Nome, marca, categoria, GTIN, preço, estoque, variações, dimensões, especificações, prazo de entrega, garantia, avaliações e política de devolução precisam estar organizados. Expressões como “produto incrível” ou “o melhor do mercado” ajudam pouco. O agente precisa saber para quem o item serve, quais problemas resolve e quais limitações possui.
Imagine duas lojas vendendo o mesmo tênis pelo mesmo preço. A primeira informa apenas marca, cor e numeração. A segunda apresenta tipo de pisada, material, peso indicado, tamanhos disponíveis, prazo, avaliações e regras de troca. Para o agente, a segunda oferta é mais fácil de interpretar e recomendar.
Também será necessário trabalhar com dados estruturados, feeds de produtos e integrações por API. O Agentic Commerce Protocol da OpenAI, por exemplo, permite que lojistas compartilhem catálogos, preços e disponibilidade para melhorar a descoberta de produtos no ChatGPT.
A reputação continuará decisiva. Avaliações legítimas, cumprimento de prazos, segurança, atendimento e clareza nas condições influenciam a recomendação. Um produto barato em uma loja pouco confiável pode ser descartado quando o consumidor estabelece segurança como prioridade.
O SEO não desaparece, mas ganha outra camada. Além de aparecer no Google e convencer pessoas, o e-commerce precisará ser compreendido por sistemas de IA. Catálogos desorganizados, informações contraditórias e checkouts difíceis deixam de ser apenas falhas operacionais. Passam a reduzir diretamente a visibilidade da loja.
Como os consumidores podem se beneficiar dessa nova realidade?
Para o consumidor, o principal benefício é economizar tempo sem abandonar critérios importantes. Em pesquisa da Commerce e do PayPal com 3 mil compradores dos Estados Unidos, Reino Unido e Austrália, aproximadamente dois terços demonstraram interesse em experimentar compras assistidas por agentes, embora muitos ainda prefiram manter controle sobre o pagamento.
O agente pode acompanhar passagens, hotéis, eletrônicos, seguros ou compras recorrentes. Em vez de comparar dezenas de páginas manualmente, o consumidor define orçamento, qualidade mínima, prazo, garantia, frete e outras prioridades.
No caso da viagem em família, o ganho não está apenas em encontrar uma tarifa menor. Está em evitar uma economia aparente que resulte em escalas excessivas, perda de dias no destino ou cobrança adicional de bagagem.
Essa tecnologia não elimina riscos. Informações incompletas, critérios vagos e fontes desatualizadas podem produzir recomendações ruins. Por isso, eu mantenho a decisão final e o pagamento sob aprovação humana. O agente executa o trabalho repetitivo; o consumidor continua responsável pela escolha.
Passo a passo para criar seu agente de compras no ChatGPT
Para criar um agente de compras no ChatGPT, eu começo abrindo uma conversa e selecionando o modo chat no menu de ferramentas. Em seguida, descrevo a missão com critérios objetivos. Não é necessário programar, mas é indispensável explicar o que deve ser pesquisado e como as opções serão avaliadas.
Na busca por passagens, informo origem, destino, datas de referência, flexibilidade permitida, número mínimo de dias completos no local, quantidade máxima de escalas, bagagem necessária e orçamento. Também determino que nenhuma compra seja feita sem minha autorização.
Peço uma comparação que apresente preço final, companhia ou agência, horários, duração total, escalas, bagagem, regras tarifárias e fonte da informação. Depois da primeira execução, confiro se o agente interpretou corretamente as datas e comparou condições equivalentes.
Quando o resultado está adequado, transformo a pesquisa em tarefa recorrente. No ChatGPT, tarefas concluídas podem ser programadas para repetir diariamente, semanalmente ou mensalmente, e os agendamentos podem ser gerenciados na área específica da plataforma.
Também defino quando desejo ser avisado. O alerta pode ser acionado por uma queda relevante de preço, pela disponibilidade de um voo direto ou por uma tarifa abaixo de determinado limite.
As funcionalidades citadas foram verificadas em julho de 2026 e podem mudar conforme a evolução da plataforma.
Passo a passo para criar seu agente de compras no Claude
No Claude, eu estruturaria o processo como uma tarefa recorrente de pesquisa e monitoramento. O recurso Cowork permite delegar trabalhos e programá-los para execução automática em contas elegíveis.
O primeiro passo é abrir o Cowork e descrever a missão. Informo os trechos da viagem, as datas, a flexibilidade permitida, o número de dias completos no destino e os critérios que deverão aparecer no relatório. Também estabeleço que o sistema não deve realizar compras nem inserir dados de pagamento.
Depois, peço que a pesquisa compare companhias aéreas e agências, registre o menor valor encontrado e destaque mudanças em relação à execução anterior. Para evitar comparações enganosas, todas as opções devem considerar as mesmas regras de bagagem, escalas e permanência.
A tarefa pode ser programada pela área Scheduled ou pelo comando “/schedule” dentro do Cowork. As execuções acontecem remotamente, sem a necessidade de manter o computador ligado.
Há uma diferença importante em relação ao ChatGPT. Até julho de 2026, a documentação oficial do Claude apresenta recursos de navegação, execução e agendamento, mas não uma infraestrutura comercial nativa equivalente ao Agentic Commerce Protocol. Portanto, eu usaria o Claude principalmente para pesquisar, comparar e acompanhar preços.
A própria Anthropic recomenda cautela com ações difíceis de reverter. Por isso, compras e operações sensíveis devem permanecer sob supervisão direta do usuário.
Como escrever um bom comando para o agente de compras
Um agente de compras só funciona bem quando recebe uma missão que transforme preferências em critérios de decisão. Pedir “procure passagens baratas para Madri” deixa perguntas importantes sem resposta: quantos dias a família ficará no destino? Quantas escalas são aceitáveis? A bagagem está incluída? Existe um limite de preço?
Na prática, o comando precisa resolver cinco questões: o que procurar, quais limites respeitar, como comparar as alternativas, quando enviar um alerta e quais ações são proibidas.
Um modelo seria:
“Pesquise diariamente passagens de ida e volta do Rio de Janeiro para Madri. Considere ida próxima de 9 de abril de 2027 e retorno próximo de 26 de abril, testando datas flexíveis que garantam 15 dias completos no destino. Compare o preço final com taxas, bagagem, duração, aeroportos, horários e escalas. Registre a menor tarifa encontrada e avise quando surgir uma opção significativamente melhor. Não efetue a compra sem minha autorização.”
Depois da primeira execução, eu avalio o resultado e faço ajustes. Posso limitar o tempo de conexão, excluir horários ruins, indicar companhias preferidas ou estabelecer um valor máximo.
O mesmo raciocínio serve para qualquer produto. Quanto mais claramente eu explico o que significa uma boa compra, mais útil se torna o agente. A inteligência artificial executa a pesquisa, mas a estratégia continua sendo humana.
Perguntas frequentes sobre Agentic Commerce
Um agente de compras pode comprar sozinho?
Pode iniciar ou concluir etapas quando a plataforma, a loja e as permissões permitem. Para compras de maior valor, eu recomendo manter o pagamento sob aprovação humana.
O agente sempre encontra o menor preço?
Não. Ele depende das fontes acessíveis, da atualização dos dados e dos critérios informados. Além disso, a menor tarifa pode não ser a melhor opção quando existem taxas, bagagens ou escalas.
As lojas precisam criar um agente próprio?
Não obrigatoriamente. O primeiro passo é disponibilizar catálogo estruturado, preços atualizados, estoque, políticas claras e um checkout acessível. Um agente vendedor pode ser incorporado depois.
ChatGPT e Claude funcionam da mesma maneira?
Não. Ambos podem pesquisar e executar tarefas recorrentes, mas suas integrações comerciais, formas de navegação e recursos de agendamento são diferentes. Por isso, eu avalio a ferramenta de acordo com o tipo de compra, o nível de autonomia necessário e os sistemas que precisam ser consultados.
E agora?
Nos próximos dois anos, os agentes de compra deverão sair do campo experimental e ocupar uma posição relevante na descoberta e comparação de produtos. A McKinsey estima que o Agentic Commerce possa intermediar de US$ 3 trilhões a US$ 5 trilhões globalmente até 2030. É uma projeção, não faturamento realizado, mas ajuda a dimensionar essa mudança.
O consumidor poderá iniciar a jornada sem visitar diretamente um marketplace, um buscador ou o site de uma marca. Ele descreverá uma necessidade e receberá uma seleção filtrada antes de visualizar as ofertas.
Isso não tornará o marketing menos importante. Marcas precisarão combinar dados estruturados, reputação, preço, disponibilidade, conteúdo e experiência. Banners continuarão existindo, mas terão menos influência quando o agente eliminar ofertas inadequadas.
Também veremos agentes das próprias empresas. De um lado, o agente do consumidor procurará a melhor opção. Do outro, sistemas do lojista consultarão estoque, responderão perguntas e apresentarão condições. Em algumas situações, a negociação ocorrerá entre sistemas sob supervisão humana.
A adoção será desigual. Passagens, hospedagens, eletrônicos e reposições recorrentes tendem a avançar primeiro. Compras caras, emocionais ou sensíveis continuarão exigindo maior participação humana.
A família que hoje usa um agente para acompanhar passagens para Madri antecipa um comportamento que poderá chegar a seguros, serviços, equipamentos e compras do cotidiano. O Agentic Commerce não substituirá o comércio eletrônico atual. Criará uma nova porta de entrada para ele.
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