Taxonomia de agentes autônomos
Sete eixos ortogonais. Cada agente é um vetor; comparar dois agentes é ver em quais coordenadas diferem. O risco de governança é uma função das coordenadas, não da marca.
Para situar um agente autônomo você não precisa da marca, mas das coordenadas. Esta taxonomia codifica cada agente em sete eixos ortogonais, de modo que comparar dois sistemas se reduz a ver onde seus vetores diferem, e o risco de governança passa a ser uma função dessas coordenadas, não do marketing. Mapeia ~18 agentes de todos os grandes labs mais a fronteira open source, mantém a camada harness deliberadamente à parte e lê o formato do mercado: quais células os labs ocupam, qual só o open source ousa e onde cai a linha de governança.
Filtrar por eixo
| Agente | Vetor | Superfícies | Estado | Risco |
|---|---|---|---|---|
OpenClaw Open source | A4T3D2M3L2I1 | OS · API/MCP · Chat | Open source | Crítico |
Hermes Agent Nous Research | A4T3D2M3L2I1 | OS · API/MCP · Chat · Browser | Open source | Crítico |
Gemini Spark Google | A3T3D2M2L1I2 | API/MCP · Browser | Beta (US) | Alto |
Scout Microsoft | A3T3D2M2L1I2 | API/MCP · OS · Browser | Private preview | Alto |
Daily Brief Google | A3T3D1M2L1I1 | API/MCP | GA (US) | Crítico |
Copilot Studio agents Microsoft | A3T3D1M2L2I2 | API/MCP | GA* | Alto |
Claude Cowork Anthropic | A2T2D2M2L1I1 | OS · API/MCP | GA | Médio |
ChatGPT Agent OpenAI | A2T2D2M2L1I1 | Browser · API/MCP | GA | Médio |
Manus Manus AI | A3T2D2M2L2I1 | Browser · OS · API/MCP | GA | Alto |
Devin Cognition | A3T2D1M2L1I1 | Repo | GA | Alto |
Jules Google | A3T2D1M2L1I1 | Repo | GA | Alto |
Codex OpenAI | A3T2D1M2L1I1 | Repo | GA | Alto |
Claude Code Anthropic | A3T2D1M2L1I1 | Repo · API/MCP | GA | Alto |
Amazon Q Amazon | A2T2D1M2L1I1 | Chat · Repo | GA | Médio |
Nova Act Amazon | A2T2D2M1L1I1 | Browser | Preview | Médio |
Kiro Amazon | A2T2D1M2L1I1 | Repo | GA | Médio |
Sierra Sierra | A3T3D1M2L2I2 | API/MCP · Chat | GA | Alto |
Lindy Lindy AI | A3T3D2M2L2I1 | API/MCP | GA | Crítico |
Camada harness — não classificar como agentes
Um harness é o andaime que envolve o modelo: contexto, ferramentas, memória, avaliação. Spark = Gemini 3.5 Flash (modelo) + Antigravity (harness). A distância entre A3·M2 e A4·M3 é distância de harness, não de modelo.