O Google lançou o Gemini 2.5 Deep Think, seu primeiro sistema de inteligência artificial multi-agente.
O grande diferencial do Gemini 2.5 Deep Think é a utilização de múltiplos agentes que trabalham simultaneamente para resolver problemas complexos. O acesso à mais nova versão do Gemini permanece restrito aos assinantes do plano AI Ultra, que custa US$ 250 mensais.
O modelo emprega uma abordagem fundamentalmente diferente dos sistemas tradicionais de IA. Enquanto modelos convencionais processam consultas em uma única passagem, o Deep Think gera vários agentes especializados que exploram diferentes caminhos de raciocínio em paralelo. Essa metodologia consome significativamente mais recursos computacionais, mas produz respostas mais precisas e detalhadas.
O lançamento do novo modelo de IA do Gemini intensifica a competição entre Google e OpenAI pelo domínio do mercado de buscas inteligentes. Com o SearchGPT da OpenAI ganhando tração e representando cerca de 80% do tráfego em ferramentas de IA, o Google busca recuperar terreno perdido através de inovações técnicas avançadas.
Arquitetura multi-agente: a evolução do processamento de IA
Os sistemas multi-agente representam uma mudança na arquitetura de inteligência artificial. O Gemini 2.5 Deep Think opera através de agentes especializados que colaboram para resolver tarefas complexas, cada um focado em aspectos específicos do problema apresentado.
Essa abordagem permite que o sistema explore múltiplas hipóteses simultaneamente, avalie diferentes estratégias de solução e selecione a resposta mais adequada. O processo resulta em maior precisão, especialmente em tarefas que exigem raciocínio lógico, planejamento estratégico e análise multifacetada.
O Google demonstrou a eficácia do modelo ao conquistar a medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática de 2025. O sistema utilizado na competição, uma variação do Deep Think, processava problemas por horas em vez de segundos, evidenciando a capacidade de raciocínio profundo da tecnologia.
Benchmarks independentes confirmam o desempenho superior do modelo. No teste Humanity’s Last Exam, o Gemini 2.5 Deep Think alcançou 34,8% de acertos, superando o Grok 4 da xAI (25,4%) e o o3 da OpenAI (20,3%). Em tarefas de programação competitiva no LiveCodeBench 6, o modelo obteve 87,6% de precisão, contra 79% do Grok 4 e 72% do o3.
A batalha pelo futuro das buscas com IA
A disputa entre Google e OpenAI transcende a simples competição tecnológica. Trata-se de uma corrida pelo controle do acesso à informação na era da inteligência artificial. O Google, que detém 86,83% do mercado de buscas nos Estados Unidos, enfrenta sua primeira ameaça significativa desde a sua criação.
A OpenAI transformou o ChatGPT em uma ferramenta de busca integrada, oferecendo respostas contextualizadas com citações de fontes em tempo real. O SearchGPT processa consultas de forma conversacional, contrastando com o modelo tradicional de links do Google. Essa abordagem atrai usuários que buscam respostas diretas em vez de navegar por múltiplas páginas.
O Google respondeu com investimentos massivos em IA. A empresa planeja aplicar um total de US$ 75 bilhões no desenvolvimento de inteligência artificial em 2025. — focando na integração de capacidades avançadas em seu ecossistema de produtos. O Gemini 2.5 Deep Think é parte dessa estratégia, oferecendo capacidades de raciocínio que superam modelos concorrentes.
A competição intensifica-se com o anúncio da OpenAI sobre o desenvolvimento de um navegador web próprio — que deve ser lançado ainda em 2025. O projeto visa desafiar diretamente o Chrome, criando um ecossistema integrado que combina busca, navegação e assistência por com o ChatGPT. Essa movimentação força o Google a acelerar inovações para manter sua posição dominante.
Desafios técnicos e limitações operacionais
Apesar dos avanços impressionantes, os sistemas multi-agente enfrentam algumas limitações. O consumo elevado de recursos computacionais torna a operação custosa, explicando por que empresas como Google e xAI restringem acesso aos planos premium. Essa barreira econômica pode limitar a democratização da tecnologia.
A complexidade arquitetural também apresenta desafios. Coordenar múltiplos agentes especializados exige sofisticação técnica considerável, aumentando a probabilidade de falhas e inconsistências. O Google ainda não divulgou detalhes sobre como gerencia os conflitos entre agentes ou garantir coerência nas respostas finais.
A latência representa outro ponto crítico. Embora o Deep Think produza respostas mais precisas, o tempo de processamento é significativamente maior que modelos tradicionais. Usuários acostumados com respostas instantâneas podem estranhar a mudança, especialmente em contextos que exigem agilidade.
A questão da transparência permanece em aberto. Sistemas multi-agente operam como “caixas-pretas” complexas, dificultando a compreensão de como chegam às conclusões. Isso pode gerar resistência em setores que exigem auditabilidade e explicabilidade das decisões automatizadas.
Perspectivas para a evolução da IA
O lançamento do Gemini 2.5 Deep Think marca o início de uma nova fase na evolução da inteligência artificial. Empresas como Anthropic e xAI também estão desenvolvendo sistemas multi-agente, sinalizando convergência da indústria em direção a essa abordagem arquitetural.
A tendência sugere que modelos futuros combinarão especialização de agentes com capacidades de raciocínio estendido. O Google já planeja disponibilizar o Deep Think via API para desenvolvedores e empresas, potencialmente democratizando o acesso à tecnologia através de integrações customizadas.
Qual é o futuro do mercado de IA?
A competição entre Google e OpenAI ficará mais intensa nos próximos meses. Ambas as empresas estão investindo pesado em pesquisa e desenvolvimento, buscando vantagens competitivas em diferentes aspectos da experiência do usuário. Essa rivalidade beneficia o mercado através de inovações aceleradas e melhorias contínuas.
Enquanto a OpenAI segue dominando o mercado de IA com o ChatGPT, o Google corre atrás com a implementação do AI Mode nas buscas orgânicas e investimentos cada vez maiores no Gemini.
Além disso, empresas como xAI e Meta também têm investido muito em IA e lançado modelos próprios de Inteligência Artificial. O mercado está cada vez mais disputado e os chatbots multi-agentes parecem ser o foco atual das principais empresas.
