A web de agentes já começou a tomar forma, e ela não se parece exatamente com a Web Semântica imaginada por Tim Berners-Lee em 2001. Em vez de apenas encontrar páginas, sistemas de IA podem ler mensagens, pesquisar preços, preencher formulários, reservar serviços e concluir tarefas em nosso nome. A promessa é conveniente. O problema é que a internet também pode deixar de ser um espaço feito para pessoas e passar a ser uma coleção de corredores controlados por poucos agentes, plataformas e empresas.
O que é a web de agentes?
A web de agentes é uma internet em que programas autônomos interpretam informações e executam tarefas para os usuários. A ideia lembra a visão apresentada por Berners-Lee e dois colegas na Scientific American, em 2001: irmãos usariam agentes para encontrar clínicas, verificar a cobertura do seguro e marcar sessões de fisioterapia para a mãe, conciliando tudo com suas agendas.
Na virada do milênio, isso parecia ficção de escritório futurista. O Google tinha poucos anos de vida, a conexão discada ainda fazia seu barulho de modem e muitos sites eram construídos como quem monta uma barraca. A Web Semântica dependia de etiquetas especiais, capazes de informar ao software que determinado trecho era um endereço, um horário ou um tipo de serviço. A mão de obra seria enorme. O benefício, nebuloso.
Os grandes modelos de linguagem mudaram a equação. Eles conseguem distinguir o endereço de uma clínica dos tipos de atendimento sem exigir que cada página seja previamente catalogada. Também podem interpretar imagens de telas, clicar em menus e seguir links. Em vez de percorrer páginas de resultados para achar uma passagem barata, o usuário pode pedir que Claude ou ChatGPT compare dezenas de sites e resolva a parte enfadonha.
É aí que a diferença aparece. Um mecanismo de busca entrega opções; um agente tenta concluir o serviço. Meta, OpenAI e Anthropic aparecem nesse movimento com ferramentas que acessam caixas de entrada, serviços de compra e outros ambientes digitais. A web deixa de ser uma biblioteca consultada por humanos. Começa a parecer uma repartição que despacha agentes.
Como os agentes estão aprendendo a usar a internet?
Os agentes estão seguindo dois caminhos principais: imitar o usuário em um navegador ou conversar diretamente com os sistemas por meio de texto, código e conectores. O primeiro caminho parece intuitivo, mas ainda é cheio de tropeços. Interfaces gráficas foram desenhadas para olhos, mãos, mouse e teclado; um programa precisa entender cada mudança de tela, botão e campo antes de agir.
Siva Reddy e Xing Han Lu, da Universidade McGill, estudaram inicialmente os agentes capazes de navegar como pessoas. Em 2024, a hipótese parecia razoável: o melhor agente seria aquele que soubesse usar um navegador comum, permitindo que o proprietário acompanhasse seus movimentos. Mas há muitas peças soltas na web, diz Lu. Menus mudam, anúncios aparecem, páginas carregam pela metade. O clique humano tolera o improviso. O agente, nem sempre.
A alternativa é oferecer conectores preparados para tarefas específicas. Um conector do Gmail pode organizar a caixa de entrada; uma integração com o Instacart pode montar uma compra. No caso de pagamentos, o agente pode usar o serviço Link, da Stripe, sem enxergar diretamente o número do cartão. A confirmação humana antes da compra funciona como uma pequena catraca: até aqui, sim; depois daqui, pergunte.
O segundo caminho é mais seguro, mas cria uma internet menos visível para nós. Agentes podem consultar bases de texto alimentadas por rastreadores, sem abrir cada página como um leitor faria. A Time, por exemplo, passou a preparar conteúdos mais fáceis de interpretar por agentes e a testar anúncios direcionados a eles. A ponte está sendo construída enquanto o trânsito já começou.
Quem controla a economia da web de agentes?
As empresas que controlam plataformas decidirão boa parte da economia da web de agentes, porque podem permitir, limitar ou bloquear o acesso automatizado. Quando a Meta lançou o agente Muse, a Amazon bloqueou sua presença no site e afirmou que não havia autorizado o acesso. A decisão também protege a Alexa para compras, o agente próprio da companhia, mas há uma razão técnica por trás do gesto.
A Amazon foi desenhada para a atenção humana: ofertas Prime na vitrine, recomendações, anúncios patrocinados e resultados organizados para produzir mais cliques. Um agente não precisa contemplar a página. Ele pode ignorar a decoração, comparar preços e escolher uma opção em poucos segundos. Isso ameaça o modelo baseado em transformar olhos humanos em receita.
O jornalismo já sente algo parecido. Um estudo do Pew Research Center, citado no material, apontou que usuários ficam cerca de 40% menos propensos a clicar em sites quando o Google exibe um resumo gerado por IA. Outra análise indicou queda de aproximadamente um terço em certos tipos de receita publicitária de publishers entre 2025 e 2026. Menos cliques significam menos anúncios vistos e menos assinaturas vendidas.
Há um paradoxo incômodo aí. Anúncios são irritantes, mas também pagam repórteres, fotógrafos e servidores. Se o agente captura a resposta e não visita a página, o leitor desaparece do modelo econômico. A publicidade voltada a agentes pode ser uma saída — a Time já testa essa hipótese —, embora ainda não esteja claro se um anúncio consegue convencer uma máquina da mesma forma que convence uma pessoa.
O comércio eletrônico também terá de se adaptar. Pesquisas lideradas por Akshit Kumar, da Universidade de Toronto Scarborough, indicaram que agentes recomendam menos produtos marcados como patrocinados. Eles parecem considerar a posição dos itens, mas não existe um ponto universalmente privilegiado: o comportamento varia entre modelos e gerações. O velho truque de pôr tudo no alto da página talvez encontre um consumidor que nem olha para a página.
A web de agentes será aberta ou cercada?
A web de agentes pode ampliar o poder do consumidor ou concentrá-lo em plataformas fechadas; a diferença dependerá de quem controla os agentes, os conectores e os critérios de recomendação. Em tese, um assistente poderia procurar informação em toda a internet, falar diretamente com fornecedores e eliminar intermediários como marketplaces e aplicativos de entrega.
David Rothschild, economista da Microsoft Research, enxerga uma possibilidade interessante: micropagamentos automáticos. Em vez de assinar uma revista inteira ou apoiar um canal por meio de uma plataforma, o agente poderia pagar alguns centavos por cada artigo, vídeo ou serviço consumido. O obstáculo administrativo, que matou essa ideia em outras épocas, seria transferido para o software.
Eni Mustafaraj, da Wellesley College, imagina agentes capazes de reorganizar o feed de acordo com a vontade do usuário, e não conforme a lógica do TikTok. É uma promessa sedutora. Mas a história da internet costuma transformar promessas distribuídas em poucos centros de poder. O caso do OpenClaw ilustra o movimento: depois de ganhar atenção em 2026, seu criador, Peter Steinberger, foi contratado pela OpenAI enquanto outras empresas aceleravam seus próprios assistentes.
O agente que deveria abrir portas pode virar porteiro. Se o Muse se tornar a forma padrão de pesquisar, comprar e administrar a vida digital, a Meta poderá privilegiar conteúdos de suas redes ou negócios que paguem para aparecer. Não é necessário imaginar uma conspiração de capa preta; basta um sistema de recomendação com incentivos comerciais e uma porta de entrada dominante.
Ambientes fechados também oferecem vantagens. Grandes empresas têm interesse em impedir golpes, invasões e compras indevidas, além de preservar a reputação do produto. Um ecossistema totalmente aberto certamente atrairia ferramentas sem salvaguardas. A segurança, porém, cobra pedágio: quanto mais controlado o agente, menor a liberdade de experimentar e menor a chance de crescimento distribuído.
O que acontece com a web feita para humanos?
A web humana não deve desaparecer de uma vez, mas pode perder espaço e mudar de função. A chegada do iPhone, em 2007, e da App Store, em 2008, não destruiu o navegador; empurrou muitos serviços para aplicativos, tornou certas páginas quase inutilizáveis no celular e deixou de fora quem não tinha telefone compatível.
A web de agentes pode repetir esse padrão. Empresas talvez criem conectores sem manter um site tradicional, e plataformas de reservas podem favorecer agentes capazes de disputar ingressos ou mesas no instante em que são liberados. Pessoas que tentarem competir manualmente poderão ficar para trás. Em Nova York, usuários teriam sido bloqueados pelo Resy ao tentar fazer reservas com agentes. O jantar começa antes de a fome chegar.
Existe, no entanto, um ganho de acessibilidade. Idosos e pessoas com deficiências visuais ou motoras podem se beneficiar de uma interface que aceite uma frase simples em vez de exigir menus minúsculos, senhas e combinações de cliques. Margaret Mitchell, cientista-chefe de ética da Hugging Face, observa que muitas interfaces foram desenhadas por jovens para jovens. Falar o que se deseja pode ser uma forma mais digna de atravessar esse labirinto.
Talvez as duas webs convivam. A humana ficaria com o passeio, a descoberta, o meme estranho e a conversa que não precisa terminar em tarefa. A de agentes cuidaria de voos, contas e formulários. Krystian Kolondra, da Opera, prefere planejar com a esposa os momentos de uma viagem, mas entregaria ao agente a pesquisa dos voos. Faz sentido. Ninguém quer terceirizar a surpresa inteira.
Mas não sei se a separação será tão limpa. Se os agentes passarem a ocupar a maior parte do tráfego, sites humanos poderão definhar por falta de receita, enquanto sistemas fechados ganharão força. A pergunta não é apenas se a máquina consegue clicar. É quem escolhe o destino depois que deixamos de clicar.
