Se você já pediu a um assistente de IA para encontrar o preço de um produto, verificar os horários de um voo ou confirmar notícias recentes, e ele respondeu com algo que parece certo, mas está errado, você já viu o problema que a navegação web fundamentada tenta resolver. Modelos de linguagem grandes (LLMs) como GPT ou Llama sabem muito - mas só até a data em que foram treinados. Se algo mudou depois disso, eles não sabem. E isso é um grande risco quando você precisa de informações atualizadas.
O que é navegação web fundamentada?
Navegação web fundamentada é quando um agente de IA consegue acessar a web em tempo real, navegar por sites, ler conteúdo, extrair dados e usar essas informações para responder perguntas - tudo isso com a capacidade de mostrar de onde veio a informação. Isso não é só buscar no Google e copiar um trecho. É entender a página, identificar elementos relevantes, lidar com layouts dinâmicos e, principalmente, fundamentar a resposta em uma fonte verificável.Segundo a documentação do Vertex AI da Google, fundamentação significa "conectar a saída do modelo a fontes de informação verificáveis". Já a Salesforce define como "injetar no prompt do LLM as informações que ele precisa considerar". Em prática, isso transforma um agente de IA de um adivinho em um pesquisador confiável.
Como isso funciona na prática?
Um agente com navegação web fundamentada não fica só pensando. Ele age. Ele abre um navegador virtual, vai até o Google, digita uma busca, clica nos resultados, lê o texto da página, identifica tabelas, preços, datas - e só então responde. Tudo isso em segundos.Plataformas como o BrowserArena, lançado em outubro de 2024, são os laboratórios onde isso é testado. Lá, agentes enfrentam tarefas reais enviadas por usuários: "Encontre o preço mais barato da câmera Sony ZV-E10 na Amazon hoje", ou "Quais são os horários do trem da Estação Central para o aeroporto amanhã?". Em 83% dos casos, os agentes usam o Google Search API. Nos outros 17%, eles abrem o site diretamente - como um humano faria. Alguns, como os modelos Llama-4, até preferem navegar manualmente no Google.com em vez de usar a API.
Esses agentes não são magia. Eles usam ferramentas como o BrowserUse, uma biblioteca de automação de navegador que funciona com Chrome, Firefox e Edge. Eles também combinam técnicas como:
- RAG (Retrieval Augmented Generation): Buscam dados em bancos de vetores antes de responder, para reforçar o contexto.
- Downsampling de DOM: Reduzem o tamanho da página HTML para não sobrecarregar o modelo. Técnicas usadas reduzem o uso de tokens em 62% sem perder precisão.
- Fusão visão-língua: Usam visão computacional para entender onde estão os botões, preços ou links, mesmo em sites com layouts complexos.
Quão bem eles funcionam?
Os números mostram que isso não é teoria - é eficaz. No BrowserArena, agentes com navegação web fundamentada alcançaram 72,3% de precisão em perguntas que exigem conhecimento atual. Sem essa capacidade, a precisão cai para apenas 41,7%. Isso significa uma melhora de quase 31 pontos percentuais.Em tarefas específicas, os resultados são ainda mais impressionantes:
- Para buscar produtos em e-commerce, agentes como o GLAINTEL atingiram 72,6% de sucesso - 9,4 pontos acima de sistemas anteriores.
- Em verificações de preços de voos ou produtos, a precisão chega a 84,2%.
- Reduziram o tempo de busca de produtos em 43% para um cliente de varejo, segundo relatos de desenvolvedores no Reddit.
Mas nem tudo é perfeito. Em sites com muitos scripts JavaScript, a taxa de sucesso cai para 53%. Em páginas que pedem CAPTCHA, os agentes falham em 89% dos casos. E se a página mudar de layout - algo comum em sites de e-commerce - o erro aumenta em 27% por cada passo adicional na navegação.
Quais são os desafios reais?
Técnicos que tentam implementar isso enfrentam obstáculos práticos:- Custo: Cada consulta complexa pode custar cerca de US$ 0,042 - quase 5 vezes mais que uma resposta simples do LLM.
- Latência: Enquanto uma resposta direta leva 2,3 segundos, uma busca fundamentada leva em média 14,7 segundos.
- Complexidade técnica: Desenvolvedores precisam de conhecimento avançado em Python, HTML, CSS, JavaScript, e ferramentas como Playwright ou Selenium. A curva de aprendizado média é de 8 a 12 semanas.
- Dependência de buscadores: 89% das consultas de agentes vão parar em apenas três APIs de busca. Isso cria risco: se o Google mudar seu algoritmo, tudo pode cair.
- Conteúdo protegido: Agentes não conseguem acessar páginas que exigem login - o que exclui muitos sites de bancos, assinaturas ou redes sociais.
Além disso, há um problema maior: quem paga pela web? Agentes de IA geram tráfego massivo - mas não clicam em anúncios. O Circle estimou que isso pode ameaçar o ecossistema de publicidade digital, que movimenta US$ 547 bilhões por ano. Se os sites não forem compensados, pode haver uma reação: bloqueios, CAPTCHAs mais difíceis, ou até a desativação de APIs públicas.
Quem está usando isso hoje?
Grandes empresas já estão investindo:- Google com Vertex AI Grounding, que permite a empresas conectar seus LLMs a dados em tempo real.
- Microsoft com Azure Cognitive Services, que inclui ferramentas de busca e extração de conteúdo.
- Salesforce com Agentforce, usada em atendimento ao cliente para responder perguntas com base em manuais, sites e bases de conhecimento atualizadas.
- Startups como BrowseAI e Webfuse estão criando APIs especializadas em DOM downsampling e visual grounding, com soluções que melhoram a precisão em 37% ao adicionar identificadores numéricos a elementos da página.
Segundo a IDC, 47% das empresas da Fortune 500 já estão testando essas tecnologias. Os setores que mais adotam são:
- E-commerce (68% das implementações)
- Atendimento ao cliente (23%)
- Análise financeira (9%)
Qual o futuro?
As previsões apontam para três grandes mudanças até o final de 2025:- Protocolos padronizados para agentes navegarem na web - como um "HTTP para IA".
- Markup especial em sites: códigos HTML que dizem ao agente "esse é um preço", "esse é um horário", "esse é um botão de compra".
- Regulamentação: A UE já está discutindo regras para sistemas de navegação autônoma, exigindo transparência sobre fontes e proteção de dados pessoais.
Além disso, a próxima geração de agentes vai integrar visão e linguagem de forma mais profunda. Pesquisadores da UC Berkeley, como Dawn Song, acreditam que isso pode aumentar a precisão em até 28 pontos. Imagens de botões, ícones, layouts - tudo será interpretado como parte da informação.
Um dos maiores riscos, porém, é a homogeneização da informação. Se todos os agentes usam os mesmos três buscadores, todos vão acabar repetindo os mesmos resultados. Isso pode criar uma "espiral de verdade única", onde a web se torna um espelho de si mesma - e perde diversidade.
Como começar a usar?
Se você é desenvolvedor e quer experimentar:- Escolha uma ferramenta de automação: Playwright ou Selenium.
- Integre com um framework de IA como LangChain ou LlamaIndex.
- Use um banco de vetores como Chroma para armazenar resultados anteriores e evitar buscas repetidas.
- Implemente downsampling de DOM: corte partes irrelevantes da página antes de enviar ao LLM.
- Teste em sites simples primeiro - Wikipedia, sites de notícias, lojas com layout estável.
- Monitore erros: CAPTCHA, mudanças de layout, timeouts.
Comunidades como o subreddit r/WebNavigationAI (3.247 membros) e o Discord do BrowserUse (1.842 membros) são ótimos lugares para tirar dúvidas e ver exemplos reais.
Conclusão: é necessário, mas não é mágica
A navegação web fundamentada não é um recurso de luxo. É uma necessidade para qualquer aplicação de IA que precise de informações atualizadas, confiáveis e verificáveis. Ela transforma agentes de IA de meros repetidores em pesquisadores reais. Mas ela exige esforço, custo e cuidado. Não resolve tudo. Não funciona em todos os sites. E ainda enfrenta desafios éticos e econômicos profundos.Se você quer que sua IA saiba o que está acontecendo agora, e não o que aconteceu em 2023, então você precisa dessa tecnologia. Mas não espere que ela seja perfeita. Espere que ela seja útil - e que, com o tempo, se torne indispensável.
O que é fundamentação em agentes de IA?
Fundamentação é a capacidade de um agente de IA conectar suas respostas a fontes reais e verificáveis, como páginas da web, bancos de dados ou documentos atualizados. Isso evita que ele invente informações com base apenas no que aprendeu durante o treinamento.
Qual a diferença entre busca tradicional e navegação web fundamentada?
Na busca tradicional, você digita uma pergunta e recebe um link ou trecho copiado. Na navegação fundamentada, o agente abre o site, lê o conteúdo, entende o contexto, identifica o que é relevante e responde com a informação extraída - sempre apontando a fonte. É como ter um assistente que vai até a página e volta com a resposta certa.
Agentes conseguem acessar sites que exigem login?
Na maioria dos casos, não. A maioria das ferramentas atuais não consegue lidar com autenticação complexa, como 2FA, CAPTCHA ou sessões de login dinâmicas. Isso limita seu uso em sites de bancos, redes sociais ou plataformas de assinatura.
Por que os agentes falham em sites com JavaScript?
Muitos sites carregam conteúdo dinamicamente com JavaScript, e os navegadores virtuais usados pelos agentes nem sempre conseguem esperar ou interpretar corretamente esses scripts. Isso faz com que elementos da página não apareçam quando o agente tenta lê-los, levando a erros de extração. A taxa de sucesso cai para cerca de 53% nesses casos.
Essa tecnologia vai substituir os buscadores tradicionais?
Não substitui - mas transforma. Em vez de você digitar "preço da PS5 hoje" e clicar em links, o agente faz isso por você e entrega a resposta direta. Os buscadores ainda serão a porta de entrada, mas o papel do usuário muda: de pesquisador para solicitante.
Qual o custo médio de uma consulta fundamentada?
Uma consulta complexa, que envolve navegação e extração de dados, custa cerca de US$ 0,042. Isso é quase 5 vezes mais que uma resposta direta de um LLM, que custa cerca de US$ 0,008. O custo aumenta com a complexidade da tarefa e o número de passos necessários.
O que é BrowserArena?
BrowserArena é uma plataforma de avaliação criada em outubro de 2024 para testar agentes de IA em tarefas reais de navegação web. Ela simula perguntas de usuários e mede a precisão, eficiência e confiabilidade dos agentes ao acessar sites como Google, Amazon e Wikipedia.
Agentes podem ser enganados por sites maliciosos?
Sim. Se um site for projetado para enganar - por exemplo, mostrando preços falsos ou informações manipuladas - o agente pode acreditar e repetir esses dados. Isso é um risco de segurança. A fundamentação garante que a resposta vem de uma fonte, mas não garante que a fonte é confiável.
Existe alguma solução para o problema de tráfego sem publicidade?
Sim, há discussões em andamento sobre mecanismos de compensação. Empresas como Aisera sugerem que agentes poderiam pagar taxas simbólicas por acesso a conteúdo, ou que os provedores de IA repassassem parte da receita aos sites. Essa ideia ainda está em fase experimental, mas é considerada essencial para a sustentabilidade da web aberta.
Quais habilidades são necessárias para implementar isso?
Você precisa de conhecimento avançado em Python, experiência com frameworks de IA como LangChain, familiaridade com automação de navegador (Playwright/Selenium), e entendimento de HTML/CSS/JavaScript. A curva de aprendizado média é de 8 a 12 semanas, segundo pesquisas de desenvolvedores.
8 Comentários
Essa tecnologia é o futuro, mano. Já usei um agente assim pra comparar preço de uma câmera e ele achou uma promoção que nem eu tinha visto no site. Foi tipo um assistente que realmente lê o que tá na página, não só copia o primeiro resultado do Google.
Seu LLM normal só fala merda se o dado mudou depois de 2023. Esse aqui, não.
Estou implementando no meu projeto de e-commerce e a diferença é absurda.
Então é isso, né? 🤦♀️ Agora a IA vai navegar na web... enquanto eu ainda tô tentando descobrir como desativar o modo noturno no meu celular.
Quem paga a conta? O Google? O site? O usuário? Aí o agente tá lá, roubando tráfego e não clicando em anúncio...
Quer dizer, a gente tá criando um monstro que não paga imposto, não consome e ainda acha que é o dono da verdade. 🤖💸
Interessante, mas não é novidade. A ideia de fundamentação remete ao pragmatismo epistemológico de Dewey - a verdade como processo, não como entidade estática.
Contudo, a redução da complexidade da web a um algoritmo de busca é uma forma de colonialismo cognitivo: impõe um único modo de ver o conhecimento.
Se todos os agentes usam apenas três buscadores, estamos criando uma epistemologia monolítica. O que acontece quando o Google decide que certos conteúdos não são mais "relevantes"? A verdade se torna um produto de mercado.
É preciso questionar: quem define o que é "fonte verificável"?
Eu testei com um site de viagem e ele achou um voo mais barato que o meu app de viagem... mas demorou 17 segundos pra responder 😅
Enquanto isso, eu já tinha comprado o bilhete no celular.
Mas foi foda ver ele clicando nos botões, lendo os detalhes... tipo um humano, mas sem café. ☕️
Se melhorar a velocidade, eu uso todo dia.
MEU DEUS, ISSO É O FIM DO MUNDO COMO CONHECEMOS. 🚨
AGORA A IA VAI NAVEGAR NA WEB, LER OS SITES, CLICAR NOS LINKS, E AINDA POR CIMA VAI PEGAR OS PREÇOS E OS HORÁRIOS...
QUANDO É QUE ELA VAI COMEÇAR A ME DAR CONSELHOS DE VIDA TAMBÉM?!
EU NÃO QUERO QUE MINHA IA SAIA DO QUARTO PRA IR NO AMAZON E VOLTE COM UMA CÂMERA QUE EU NÃO PEÇHI.
ISSO É TERROR. É CIÊNCIA FICÇÃO. É O FIM DA HUMANIDADE. 🤖😭
ALGUÉM LIGA PRA O GOOGLE?! ELES VÃO BLOQUEAR TUDO AGORA!!!
Alguém tem um exemplo de código simples pra começar com Playwright + LangChain? Estou tentando montar um agente básico pra busca de preços, mas toda vez que tento acessar um site com JS dinâmico, ele falha no primeiro click.
Vi que o downsampling de DOM reduz 62% nos tokens, mas não achei nenhum tutorial prático. Alguém já fez isso em produção?
mano, isso tudo é só porque vcs n sabem programar direito. eu fiz um bot em 3 dias com selenium e um prompt no claude que pega preço de qualquer site, até os que tem captcha (usei proxy e rotate user-agent).
o que tá aí é só marketing da google e da salesforce pra vender mais nuvem.
o verdadeiro problema é que todo mundo tá querendo usar LLM como se fosse um mago, mas a realidade é que se tu n souber DOM e JS, tu tá ferrado.
e sim, eu já peguei preço da amazon com python, sem API, sem nada. só com xpath e paciência. 🤓
esse negócio de "fundamentação" é só jargão pra parecer que é inteligente.
Então, depois de 10 anos de IA, a solução pra tudo é... fazer o que o humano faz? Que surpresa.
Enquanto isso, eu tô aqui tentando explicar pro meu chefe que não, o chatbot não vai conseguir acessar o portal da empresa porque pede 2FA.
Todo mundo tá animado com a "IA pesquisadora", mas ninguém quer resolver o problema real: 90% dos sites são feitos por pessoas que odeiam acessibilidade e usam JS como arma de destruição em massa.
Se a IA não consegue lidar com CAPTCHA, ela é tão útil quanto um robozinho que só sabe falar "olá, como posso ajudar?" e depois morre no meio da página.
É só um monte de gato andando em cima do teclado com um nome bonito.