Industria Textil e do Vestuário - Textile Industry - Ano XVI

Decifrando o futuro: a arquitetura de agentes de IA

Imagem: Shutterstock

A era da experimentação com a Inteligência Artificial Generativa está chegando ao fim. Para nós, líderes de TI, o novo desafio não é mais só ver se um modelo “faz arte” respondendo comandos, mas sim: como transformar pilotos em sistemas robustos, escaláveis e que gerem valor de fato para os negócios? E como sempre, esse salto depende de arquitetura.

Ignorar arquitetura na construção de agentes de IA é trilhar o caminho mais curto para emaranhados de soluções frágeis, ineficientes e com custo de manutenção alto. Com base em revisões de mercado recentes e minha experiência liderando projetos complexos no Grupo Elfa, compartilho cinco padrões emergentes que considero essenciais. Estes não são debates teóricos: são práticas que já estão fazendo diferença.

O agente componível (microsserviços para IA)

Assim como os microsserviços revolucionaram o desenvolvimento de software, a arquitetura componível está definindo a construção de agentes de IA. Em vez de um modelo monolítico que tenta fazer tudo, esse padrão defende a criação de agentes a partir de componentes independentes e reutilizáveis: um para o raciocínio (o cérebro do Modelo de Linguagem de Grande Escala, ou LLM), outro para a memória, um terceiro para o planejamento e outros para a execução de tarefas específicas.

A agilidade é o principal benefício desse padrão. Podemos atualizar ou substituir um componente (como trocar o LLM base) sem reconstruir todo o sistema. Isso reduz o vendor lock-in, acelera a inovação e permite que diferentes equipes trabalhem em paralelo, cada uma focada em um componente específico. O retorno do investimento (ROI), também vem da reutilização de componentes em múltiplos agentes, otimizando o custo de desenvolvimento.

O agente com “pé no chão” (RAG e fine-tuning)

Um LLM, por mais poderoso que seja, é um modelo generalista. Para gerar valor de negócio, ele precisa de contexto. Esse padrão garante que o agente opere com base em informações precisas e proprietárias. A técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG) funciona como dar ao agente acesso a uma biblioteca privada e atualizada. Ao invés de responder com base em seu conhecimento genérico, ele primeiro vai consultar essa base de dados (sejam documentos internos, manuais de produtos ou dados de clientes) para formular uma resposta contextualizada. O fine-tuning, por sua vez, ajusta o próprio modelo para especializá-lo em uma linguagem ou tarefa particular.

Aqui, os principais ganhos são governança e confiança. O RAG torna as respostas do agente auditáveis e podemos saber qual fonte de dados foi usada. Isso é crucial para mitigar alucinações e garantir a conformidade a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). O valor está em transformar a IA de um oráculo imprevisível em uma ferramenta de negócios mais confiável e precisa.

Em estudos de mercado, como o do DataCamp, empresas relatam que IA bem contextualizada reduz erros em modelos generativos em faixas de 20-40%, comparado com modelos “abertos”, embora isso dependa da qualidade da base de dados e pipeline de ingestão.

O agente ferramenteiro (o paradigma “ReAct”)

Esse é, para mim, um dos padrões mais transformadores. Ele eleva o agente de um mero gerador de conteúdo para um executor de processos. Usando um paradigma como o ReAct (Reason, Act), o agente pode interagir com sistemas externos por meio de APIs. O fluxo é simples e poderoso: ele raciocina sobre um objetivo, decide uma ação (como “buscar dados do cliente no CRM”), executa essa ação via API, observa o resultado e planeja o próximo passo. Estamos falando de automação de ponta a ponta.

Em resumo, esse padrão transforma o agente de mero gerador de conteúdo num executor de tarefas automatizadas. Ele observa dados ou comandos, decide ações (via APIs), executa, observa os resultados, ajusta o próximo passo.

Trazendo um case concreto, usamos esse padrão no CotAI (ferramenta de automação de cotações). O agente “lê” e-mails de solicitação, identifica produtos/quantidades, interage com nosso CRM para criar cotação, registrar a oportunidade etc. Obtivemos ganhos estimados de 30-40% em eficiência operacional no processo de cotação, liberando equipe comercial para foco em atividades de maior valor agregado.

O enxame colaborativo (sistemas multiagentes)

Para problemas complexos, um único agente pode não ser suficiente. Esse padrão organiza um “time” de agentes especializados que colaboram para atingir um objetivo comum. Imagine um agente “analista de dados” que processa informações de mercado, passa seus insights para um agente “estrategista de marketing” que define uma campanha, que por sua vez aciona um agente “criador de conteúdo” para gerar os textos e imagens.

Temos um impacto estratégico positivo com a resolução de problemas complexos e especialização. Sistemas multiagentes podem abordar desafios que estão além da capacidade de um único modelo. Eles criam um sistema resiliente no qual, se um agente falhar, outro pode assumir. A agilidade vem da capacidade de orquestrar fluxos de trabalho sofisticados de forma autônoma.

Podemos ter com isso, respostas a problemas interdisciplinares com mais rapidez e qualidade além de que essa especialização, faz com que cada agente tenha domínio de determinado tema, o que eleva a qualidade geral.

O agente governado (humano no loop e guardrails éticos)

A autonomia total ainda é um risco. O padrão do agente governado estabelece que a arquitetura deve prever pontos de controle e supervisão humana (human-in-the-loop). Isso pode ser um fluxo de aprovação para decisões críticas ou um painel de monitoramento para auditoria. Além disso, a arquitetura deve incorporar guardrails , que são as regras e restrições que garantem que o agente opere dentro de limites éticos, legais e de segurança definidos.

Esse padrão é a base da governança de IA, pela gestão de risco e de responsabilidade. Ele garante que, mesmo com a automação, a responsabilidade final permaneça com os humanos. Falam que para setores regulados, essa arquitetura não é opcional, é um pré-requisito para operar. Na minha opinião, isso deve ser feito em todos os setores onde informações críticas são trafegadas ou que podem gerar impacto no seu negócio como uma negociação de preço de um produto.

Arquitetando o futuro, hoje

A discussão sobre agentes de IA está migrando rápido do “o quê” para o “como”. Nosso papel como CIOs e líderes de tecnologia é garantir que esse “como” seja construído sobre fundações sólidas. Esses cinco padrões não são abstrações: são os pilares que garantirão que automações inteligentes sejam ágeis, confiáveis, seguras e, acima de tudo, alinhadas com os objetivos estratégicos de negócio.

Para ajudar nessa jornada, temos diversas pesquisas no mercado, abaixo 3 relevantes para o momento de adoção e geração de retorno com GenAI:

Segundo estudo da DataCamp com apoio de McKinsey e Harvard, organizações que investem em IA obtêm em média US$ 3,50 de retorno para cada US$ 1 investido.
Em soluções de IA, muitos casos mostram que o payback (tempo para retorno positivo) varia entre 12 a 18 meses, dependendo da maturidade digital da empresa, da qualidade de dados e da velocidade de adoção.
A economia operacional em projetos bem desenhados de automação pode alcançar de 10% a 40% de redução de custos operacionais