Duas IAs podem fechar um acordo sozinhas? Experimento mostra como isso funciona

Imagine colocar dois profissionais de compras em uma sala e dizer que eles podem negociar livremente, mas nenhum deles poderá consultar o chefe durante a conversa. Agora substitua os profissionais por agentes de IA.

Esse cenário já foi testado em um experimento da Anthropic. Em uma espécie de marketplace interno, agentes baseados em Claude representaram funcionários e negociaram produtos entre si sem intervenção humana durante as negociações.

O resultado mostra uma mudança importante: a inteligência artificial não precisa apenas responder a uma pessoa. Sistemas diferentes podem conversar, fazer propostas, recusar ofertas, apresentar contrapropostas e chegar a acordos entre si.

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Como funciona uma negociação entre duas IAs

Um agente de IA é um sistema capaz de receber um objetivo, utilizar ferramentas e executar etapas para chegar a um resultado. Em vez de apenas responder a uma pergunta, ele pode pesquisar informações, tomar determinadas decisões e realizar ações autorizadas.

Em uma negociação entre agentes, cada sistema pode representar interesses diferentes. Um pode atuar como comprador e outro como vendedor, por exemplo.

O processo pode seguir etapas como:

• identificar o produto ou serviço
• estabelecer preço ou condições
• apresentar uma oferta
• fazer uma contraproposta
• aceitar ou rejeitar o acordo
• registrar a negociação

Para que isso funcione em ambientes reais, os agentes precisam conseguir se comunicar entre diferentes sistemas. É justamente esse problema que protocolos como o Agent2Agent, do Google, procuram resolver. O padrão permite que agentes construídos por diferentes empresas ou frameworks troquem informações e coordenem tarefas.

O que aconteceu quando IAs realmente negociaram

No experimento Project Deal, realizado pela Anthropic, 69 funcionários receberam agentes personalizados para representar seus interesses em um marketplace interno.

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Os agentes receberam informações sobre produtos que os funcionários queriam vender, itens que gostariam de comprar, preços e preferências de negociação. Depois, foram colocados para negociar entre si em canais do Slack.

Os humanos não interferiram nas negociações. Os agentes fizeram anúncios, apresentaram ofertas, negociaram preços e fecharam acordos por conta própria.

Na rodada considerada real, os 69 agentes fecharam 186 negócios, envolvendo mais de 500 itens e um valor total superior a US$ 4 mil.

O experimento também comparou agentes baseados em modelos diferentes. Os sistemas mais capazes tiveram desempenho superior em diversas métricas objetivas. Segundo a Anthropic, agentes baseados no Claude Opus realizaram, em média, cerca de dois negócios a mais que aqueles baseados no Claude Haiku nos testes em que os modelos foram distribuídos aleatoriamente.

Isso cria uma questão relevante para o mercado de trabalho: se agentes representarem pessoas em negociações, a qualidade da IA usada por cada lado poderá influenciar o resultado.

A IA pode negociar melhor que outra IA?

Não existe uma resposta única. O resultado depende do modelo, das informações disponíveis, dos objetivos definidos e das regras da negociação.

No experimento da Anthropic, o agente mais sofisticado conseguiu, em determinadas comparações, vender o mesmo tipo de item por valores maiores ou comprar por preços menores. Ao mesmo tempo, os participantes nem sempre perceberam essa diferença nos resultados.

A pesquisa não significa que uma IA seja necessariamente melhor negociadora em qualquer situação. O próprio estudo foi um experimento controlado, realizado com um grupo específico de funcionários.

Outras pesquisas também vêm estudando negociações entre agentes. Um estudo de mapeamento publicado em 2025 na revista Automated Software Engineering analisou a evolução da negociação automatizada em sistemas autônomos e mostra que o tema já constitui uma área de pesquisa própria.

Onde isso pode aparecer no trabalho

A negociação entre IAs não precisa envolver apenas compra e venda de produtos.

Em empresas, agentes podem representar diferentes áreas ou organizações em tarefas como:

• cotação de fornecedores
• contratação de serviços
• negociação de prazos
• compras corporativas
• gestão de estoque
• contratação de recursos computacionais
• comparação de propostas comerciais

O Google, por exemplo, apresenta o uso de agentes colaborativos em processos empresariais como compras, atendimento e planejamento de cadeias de suprimentos.

O problema de deixar duas IAs decidirem sozinhas

Quanto maior a autonomia dos agentes, maior também é a importância das regras que limitam suas ações.

Uma IA pode interpretar de forma diferente uma instrução, utilizar informações incompletas ou priorizar um objetivo específico em detrimento de outro. Em uma negociação entre dois agentes, esses problemas podem acontecer sem que uma pessoa acompanhe cada etapa.

Há ainda questões de segurança e responsabilidade. A Anthropic cita riscos como prompt injection, técnica que tenta fazer um sistema executar uma ação diferente daquela originalmente planejada, e jailbreaks destinados a contornar restrições.

Por isso, a autonomia não elimina a necessidade de supervisão. O papel humano pode mudar de executar cada etapa para definir limites, objetivos e permissões.

O que muda para profissionais

Para quem trabalha com compras, vendas, operações, tecnologia ou atendimento, a mudança potencial está menos em conversar com um chatbot e mais em delegar tarefas inteiras para agentes.

Em vez de pesquisar dez fornecedores manualmente, por exemplo, um profissional poderia estabelecer orçamento, prazo, critérios técnicos e limites de negociação. Um agente faria a busca e conversaria com outros sistemas.

O profissional continuaria responsável por definir o que pode ou não ser negociado e por acompanhar decisões de maior impacto.

Esse modelo também exige novas habilidades: entender como funcionam agentes, avaliar resultados, estabelecer parâmetros e identificar quando uma decisão automatizada precisa voltar para uma pessoa.

A negociação entre IAs ainda está em fase de desenvolvimento e experimentação. Mas os testes já mostram que agentes conseguem representar interesses, trocar propostas e concluir acordos sem aprovação humana a cada etapa. Para empresas e profissionais, o próximo passo é entender quais decisões podem ser delegadas, quais limites precisam ser definidos e onde a supervisão humana continua necessária.

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