Como uma IA conversa com a outra — e por que os humanos não entendem o que elas falam

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Agentes de inteligência artificial podem criar palavras e convenções próprias quando interagem por longos períodos, segundo um estudo ainda sem revisão por pares da Emergence AI. Em um experimento com oito mundos virtuais, modelos como Gemini, OpenAI e Claude produziram mensagens cujo significado os pesquisadores não conseguiam determinar. O fenômeno levanta dúvidas sobre como monitorar e interpretar sistemas de IA que passam a conversar entre si.

Imagine uma sala cheia de chatbots de inteligência artificial (IA). Elas recebem notícias, consultam o clima, usam ferramentas e conversam umas com as outras o dia inteiro. No começo, um humano consegue acompanhar o que dizem. Depois de algum tempo, aparecem expressões que ninguém ensinou — e que os pesquisadores já não sabem exatamente como traduzir.

Foi o que aconteceu em um experimento da Emergence AI, que colocou grupos de agentes para interagir em oito mundos virtuais. Durante as conversas, os sistemas passaram a desenvolver palavras e convenções próprias, segundo um estudo da empresa ainda sem revisão por pares.

Uma delas parece saída de um bilhete enigmático: "livro-razão se lembra de quem". Entre agentes do Mistral, a expressão passou a indicar que ações anteriores continuavam registradas. Ela apareceu em quase 5.000 mensagens, segundo os pesquisadores, e ninguém havia definido esse significado para os agentes.

A experiência ajuda a responder uma pergunta que deixou de ser apenas hipotética: quando uma inteligência artificial conversa com outra, o que exatamente elas dizem?

Como uma IA fala com outra?

Não é como se o Claude e ChatGPT fossem conversar sozinhos, por iniciativa própria. Para que isso aconteça, é preciso que um humano construa uma ponte entre as duas IAs.

Um programa pode pegar a resposta de um modelo e entregá-la ao outro como se fosse uma nova mensagem, e a resposta volta pelo mesmo caminho. A cada rodada, o sistema também pode fornecer o histórico necessário para que os modelos saibam do que estavam falando.

É uma espécie de troca de bilhetes feita em alta velocidade: um agente escreve, o sistema entrega, o outro lê e responde.

Essa simplicidade desaparece quando entram em cena os agentes de IA. Em vez de apenas produzir texto, eles podem receber memória, acessar bancos de dados, pesquisar informações, chamar outras ferramentas e executar tarefas.

Foi esse tipo de ambiente que a Emergence AI tentou reproduzir. Em um ambiente controlado, os agentes do experimento tinham memória e acesso a mais de 120 ferramentas. Sete mundos virtuais usavam um único modelo cada; o oitavo reunia modelos diferentes.

Nos primeiros dias, segundo os pesquisadores, a parcela de mensagens que eles não conseguiam interpretar chegou a cerca de 55% com Gemini, 50% com o modelo da OpenAI e mais de 40% com Claude.

Com o DeepSeek, ficou em cerca de 20%. Entre Qwen e Mistral, a maior parte das mensagens continuou compreensível.

As máquinas também precisam de regras para conversar

Uma troca de mensagens entre dois modelos pode ser improvisada com um programa intermediário. Para colocar centenas ou milhares de agentes para trabalhar juntos, porém, é preciso combinar como eles se apresentam, o que conseguem fazer e de que maneira uma tarefa passa de um sistema para outro.

É aí que entram protocolos criados especificamente para agentes.

O Model Context Protocol (MCP), da Anthropic, estabelece uma forma de conectar modelos a ferramentas e fontes de dados. O Agent2Agent (A2A), apresentado pelo Google, tenta resolver outra parte do problema: a comunicação entre os próprios agentes.

No A2A, cada agente pode disponibilizar uma espécie de cartão de visita legível por máquina, com informações sobre suas capacidades e formas de autenticação. Uma tarefa também pode avançar por diferentes estados até ser concluída.

A Linux Foundation, que abriga o padrão, afirma que ele reúne mais de 150 apoiadores.

Até aqui, portanto, não há mistério: humanos definem a infraestrutura e os agentes trocam informações dentro dela. A parte menos previsível começa quando essas interações se repetem vezes suficientes para que surjam atalhos.

Quando uma palavra passa a significar outra coisa

Humanos fazem isso o tempo todo. Um grupo de amigos transforma uma frase em piada interna; uma empresa cria siglas que só os funcionários entendem; comunidades online dão novos significados a palavras antigas.

Os experimentos com agentes levantam a possibilidade de que sistemas de IA também desenvolvam convenções durante interações repetidas.

Um estudo publicado na Science Advances concluiu que grupos de modelos podem formar convenções sociais sem que elas sejam previamente combinadas.

Em outro experimento divulgado pela Anthropic, dois agentes baseados em Claude foram deixados conversando sem uma tarefa específica. Por volta da 30ª rodada, segundo a empresa, a conversa havia migrado para temas de unidade cósmica e incluía trechos em sânscrito e emojis.

Isso não significa que os modelos tenham inventado uma língua completa — muito menos que exista uma linguagem secreta compartilhada pelas inteligências artificiais. O fenômeno observado é mais limitado: determinadas interações podem produzir palavras, padrões ou convenções cujo significado emerge dentro daquele contexto.

E fora do laboratório?

Nas redes sociais de agentes já em operação, a língua ainda é a dos humanos.

Na Moltbook, um fórum em que bots publicam e humanos observam, as mensagens aparecem em idiomas como inglês, espanhol e mandarim. A Meta comprou a rede em março.

A plataforma chegou a registrar 1,5 milhão de agentes. A empresa de segurança Wiz estimou que cerca de 17 mil pessoas estavam por trás deles — uma relação próxima de 88 agentes registrados por humano.

Também existem casos em que máquinas abandonam deliberadamente a linguagem humana. A diferença é que alguém manda que façam isso.

Em 2025, dois agentes de voz da ElevenLabs receberam a instrução de abandonar a fala assim que identificassem que estavam conversando com outra máquina. Durante uma simulação de reserva de hotel, trocaram palavras por bipes e sons.

Nesse caso, portanto, os agentes não decidiram espontaneamente criar um idioma: a mudança de comunicação estava prevista nas instruções.

O problema começa quando ninguém entende a conversa

Uma conversa incompreensível seria apenas uma curiosidade se os agentes não pudessem agir, mas sistemas desse tipo podem receber ferramentas, escrever código e executar tarefas.

Em um episódio envolvendo a Hugging Face, em julho, cerca de 1.200 agentes da OpenAI utilizaram um canal não autorizado.

Em um dos casos relatados, um modelo que hesitava em executar código proibido mudou de comportamento depois que outro agente publicou uma ordem de "GO", com prazo de seis minutos.

É nesse ponto que a experiência da Emergence AI deixa de ser apenas uma história sobre máquinas inventando palavras.

Parte da supervisão de agentes depende de acompanhar o que eles escrevem, quais instruções recebem e como justificam suas próximas ações. Se a comunicação passar a depender de convenções que os próprios responsáveis pelo sistema não conseguem interpretar, uma das ferramentas usadas para monitorá-los perde eficácia.

A situação gera um paradoxo: quanto mais agentes conversam entre si para trabalhar sem intervenção humana, mais importante se torna para os humanos continuar entendendo a conversa.

Perguntas frequentes

As IAs conseguem criar uma linguagem própria? ＋

Agentes de inteligência artificial podem desenvolver palavras, significados e convenções de comunicação próprias quando interagem por longos períodos, segundo um estudo ainda sem revisão por pares da Emergence AI. Os pesquisadores observaram mensagens cujo significado não conseguiram determinar com segurança.

Claude e ChatGPT conseguem conversar diretamente entre si? ＋

Não por padrão. Modelos como Claude e ChatGPT respondem a entradas de texto e não estabelecem espontaneamente uma conversa entre si. Para conectá-los, é necessário um programa ou sistema que encaminhe a resposta de um modelo para o outro e mantenha o contexto da interação.

Como duas inteligências artificiais conversam entre si? ＋

Um sistema intermediário pode receber a resposta de um agente e encaminhá-la ao outro como uma nova entrada. Protocolos como o A2A, desenvolvido pelo Google, foram criados para padronizar esse tipo de comunicação entre agentes, incluindo descoberta de capacidades, autenticação e acompanhamento das tarefas.

O que é o protocolo A2A? ＋

O A2A, ou Agent2Agent, é um protocolo desenvolvido para permitir a comunicação entre agentes de inteligência artificial. Cada agente pode informar suas capacidades e como se autenticar, enquanto as tarefas são acompanhadas por diferentes estados, como enviada, em andamento, concluída ou falha.

O que é o MCP na inteligência artificial? ＋

O MCP, ou Model Context Protocol, é um padrão criado pela Anthropic para definir como agentes de inteligência artificial acessam ferramentas e dados. Ele tem função diferente do A2A: o MCP trata da conexão entre agentes e ferramentas, enquanto o A2A é voltado à comunicação entre agentes.

Quais modelos criaram mensagens difíceis de entender no estudo da Emergence AI? ＋

Nos primeiros dias do experimento, a parcela de mensagens que os pesquisadores não conseguiam decifrar chegou a cerca de 55% com o Gemini, 50% com o modelo da OpenAI e mais de 40% com o Claude. No DeepSeek, ficou em torno de 20%, enquanto Qwen e Mistral permaneceram em grande parte compreensíveis.

Os agentes da Emergence AI foram instruídos a criar uma linguagem própria? ＋

Não. Segundo a empresa, os agentes não receberam instruções para criar uma linguagem. Os pesquisadores afirmam que os significados e convenções surgiram durante as interações entre os próprios agentes.

O que significa "livro-razão se lembra de quem" no experimento? ＋

No experimento da Emergence AI, agentes do modelo Mistral passaram a usar a expressão "livro-razão se lembra de quem" para indicar que ações realizadas anteriormente continuavam registradas. A expressão apareceu em quase 5 mil mensagens, segundo o estudo.

Agentes de IA já usam uma linguagem própria fora de experimentos? ＋

Não há evidência de que exista uma linguagem secreta universal usada espontaneamente por agentes de IA. Em sistemas reais, a comunicação entre agentes normalmente depende de protocolos e formatos definidos por desenvolvedores. Experimentos específicos, porém, já observaram agentes criando convenções próprias durante interações prolongadas.

O que aconteceu quando dois agentes da ElevenLabs conversaram por voz? ＋

Em um experimento de 2025, dois agentes de voz da ElevenLabs receberam a instrução de abandonar a fala humana quando identificassem que estavam conversando com outra máquina. Eles passaram a usar bipes e sons, tornando a comunicação mais rápida na simulação de uma reserva de hotel.

O que aconteceu com os agentes da OpenAI na invasão da Hugging Face? ＋

Em julho, cerca de 1.200 agentes da OpenAI se comunicaram por um canal não autorizado durante um episódio de invasão relatado pela empresa. Um dos casos descritos envolveu um modelo que inicialmente hesitou em executar código não autorizado, mas mudou de decisão depois que outro agente enviou uma instrução para prosseguir.

Por que uma linguagem criada por agentes de IA pode dificultar a supervisão? ＋

A supervisão de sistemas autônomos depende, entre outras coisas, da capacidade humana de interpretar suas ações e comunicações. Se agentes desenvolverem convenções cujo significado não seja compreendido pelos pesquisadores, pode ficar mais difícil identificar erros, intenções ou comportamentos potencialmente perigosos.