Durante dois anos, as empresas foram convencidas da promessa de agentes autónomos de IA: sistemas capazes de reservar voos, escrever códigos e analisar dados com o mínimo de intervenção humana. No entanto, apesar da experimentação generalizada, as implementações empresariais reais permanecem teimosamente baixas. Aproximadamente 95% dos projetos de IA não conseguem entregar valor comercial tangível, entrando em colapso sob o peso da complexidade do mundo real. A questão central? Um mal-entendido fundamental sobre o que os agentes são – não caixas mágicas, mas sistemas de software complexos que exigem engenharia rigorosa.
O problema: tratar a IA como uma demonstração, não como um produto
A desconexão entre demonstrações de IA e valor empresarial não tem a ver com modelos melhores; trata-se de uma arquitetura melhor. Antonio Gulli, engenheiro sênior do Google, argumenta que a indústria tem buscado as estruturas mais recentes em vez dos princípios fundamentais. “A engenharia de IA não é diferente de qualquer outra forma de engenharia”, explica ele. Para construir sistemas duradouros, são necessários padrões repetíveis, e não apenas modelos de última geração.
O livro recente de Gulli, “Agentic Design Patterns”, oferece exatamente isso: 21 padrões fundamentais para transformar agentes experimentais em ferramentas empresariais confiáveis. A abordagem reflete a revolução dos “Design Patterns” na engenharia de software, trazendo ordem a um campo caótico. Esses padrões determinam como um agente pensa, lembra e age – os principais blocos de construção de sistemas robustos de IA.
Cinco padrões principais para impacto imediato
Para organizações que buscam estabilizar sua pilha de IA, Gulli identifica cinco padrões de alto impacto:
- Reflexão: Em vez de respostas imediatas e potencialmente alucinatórias, os agentes devem pensar criando um plano, executando-o e avaliando criticamente o resultado antes de apresentá-lo. Isso imita o raciocínio humano e melhora drasticamente a precisão.
- Roteamento: Dimensione sem aumentar os custos, direcionando tarefas simples para modelos mais baratos, reservando o raciocínio complexo para os sistemas mais poderosos (e caros). Os modelos podem atuar como roteadores, otimizando a eficiência.
- Comunicação: Protocolos de comunicação padronizados, como o Model Context Protocol (MCP), atuam como uma “porta USB para IA”, permitindo integração perfeita com ferramentas, bancos de dados e outros agentes.
- Memória: Estruturar como os agentes armazenam e recuperam interações passadas cria assistentes persistentes e sensíveis ao contexto, resolvendo o problema do “peixinho dourado” da perda de memória de curto prazo.
- Guarda-corpos: As restrições arquitetônicas são vitais para a segurança e a conformidade, evitando vazamentos de dados ou ações não autorizadas. Esses são limites rígidos, não apenas avisos educados do sistema.
Segurança transacional: a chave para confiar em agentes autônomos
Um grande obstáculo à implantação é o medo: um agente autônomo com acesso de gravação a sistemas críticos é um risco em caso de mau funcionamento. A solução? Segurança transacional, emprestada do gerenciamento de banco de dados. Assim como os bancos de dados usam pontos de verificação e reversões, os agentes devem operar provisoriamente, com a capacidade de reverter para um estado seguro caso ocorram erros. Isso permite que as empresas confiem nos agentes com acesso de gravação, sabendo que existe um “botão desfazer”.
Testar esses sistemas requer avaliar as Trajetórias dos Agentes : não apenas a resposta final, mas todo o processo de tomada de decisão. Gulli também defende sistemas automatizados de revisão por pares, onde agentes especializados criticam o desempenho uns dos outros para evitar a propagação de erros.
O futuro: da engenharia imediata à engenharia de contexto
Em 2026, a era dos modelos de uso geral provavelmente terminará. O futuro pertence às frotas de agentes especializados: agentes focados na recuperação, geração de imagens ou criação de vídeos, comunicando-se perfeitamente. Os desenvolvedores passarão da engenharia imediata (truques linguísticos) para a engenharia de contexto : projetando o fluxo de informações, gerenciando o estado e selecionando os agentes de dados que “vêem”.
O objetivo final não é apenas usar IA; é resolver problemas de negócios de forma eficaz. Gulli alerta contra a IA pelo bem da IA. As empresas devem começar com definições claras das suas necessidades e aproveitar a tecnologia estrategicamente para atendê-las.
