A escolha e materialização de índices são atividades comumente realizadas por administradores de bancos de dados (DBAs) para acelerar o processamento de aplicações de bancos de dados. Devido à complexidade da tarefa de seleção de índices e à pressão por maior produtividade sobre os profissionais que realizam sintonia, diversos trabalhos na literatura e em sistemas comerciais procuram obter ferramentas que possam apoiar o DBA na escolha dos melhores índices para uma dada carga de trabalho. Classificamos estes trabalhos como sendo de auto-sintonia local, uma vez que se focam em um problema de sintonia específico, em oposição a trabalhos de auto-sintonia global, que almejam obter um desempenho aceitável para o sistema como um todo. Esta dissertação propõe duas arquiteturas que permitem automatizar completamente a sintonia de índices. A indepedência de intervenção humana é obtida através do uso de agentes de software. A combinação de agentes com SGBDs torna os sistemas mais autônomos e capazes de auto-sintonia. Implementamos uma das arquiteturas propostas no SGBD de código fonte aberto PostgreSQL e obtivemos resultados experimentais com uma carga transacional que mostram a viabilidade de nossa abordagem.