Com o avanço de tecnologias como o GPT e frameworks como o LangChain, criar agentes de IA tornou-se mais acessível. No entanto, muitas empresas enfrentam uma série de barreiras técnicas para integrar LLMs e escalar agentes de IA em operações robustas.
Neste artigo, detalhamos os principais obstáculos para escalar agentes de IA e como superá-los.
O que são Agentes de IA?
Os agentes de IA são projetados para agirem como o sistemas autônomos capazes de conectar dados variados, interpretar contextos e executar tarefas específicas.
Enquanto um chatbot tradicional apenas responde perguntas, um agente atua como um braço operacional que estende as funcionalidades do modelo. Sendo capaz de utilizar ferramentas extras para realizar ações como: ler um PDF, consultar uma API ou buscar informações em um banco de dados SQL, entregando resultados prontos para o usuário.
Essa capacidade de orquestração permite que o agente entenda a intenção do usuário e decida qual “braço” utilizar para resolver o problema. Nesse sentido, ele não apenas fala sobre o trabalho; ele executa.
Do protótipo à escala: por que a expansão é complexa?
A principal função desses agentes é operacionalizar a inteligência artificial, tirando-a do campo passivo para gerar impacto direto nos resultados da empresa, automatizando processos que anteriormente dependiam de decisões manuais.
Escalar significa garantir que múltiplos agentes funcionem simultaneamente, atendendo a várias tarefas sem perder a qualidade da resposta. Esse crescimento exige uma infraestrutura e uma governança robusta, pois o aumento da operação impacta diretamente os custos de processamento e eleva os riscos de exposição de dados sensíveis se não houver controles adequados.
Vamos entender como resolver os obstáculos que surgem nesse processo.
1. O desafio do acesso: interpretando dados dispersos
Para que um agente de Inteligência Artificial seja útil, ele deve operar integrado ao ecossistema da sua empresa. Mas enfrentamos um desafio técnico: a fragmentação. Dados corporativos costumam residir em silos isolados, como bancos SQL, APIs e data lakes. Sem conectar essas pontas, o agente perde o contexto necessário para agir. Afinal, a IA só entrega resultados precisos quando compreende não apenas os números, mas as regras de negócio que governam sua operação.
Como unificar a visão dos dados?
A solução começa por estabelecer uma camada unificada, criando uma “fonte única da verdade” que simplifica o acesso do agente. Mas o acesso não pode ser irrestrito: é fundamental implementar o RBAC (Controle de Acesso Baseado em Função), garantindo que o agente tenha as mesmas permissões limitadas que o usuário.
Com as regras de negócio bem estruturadas, servindo de insumo para que o modelo interprete corretamente os dados, evita-se que o agente invente informações ou tome decisões baseadas em premissas erradas.
2. Segurança: como proteger dados em escala
Vamos desmistificar o processo de coleta de informações: o modelo de IA não acessa seus dados diretamente; ele expressa uma intenção de consulta que é executada por ferramentas controladas pela aplicação.
Estratégias de blindagem da informação
Uma proteção eficaz utiliza camadas intermediárias entre o agente e a fonte de dados. Essas ferramentas aplicam pré-validações, como o bloqueio de campos sensíveis, e pós-validações para impedir vazamentos.
Simultaneamente, deve-se minimizar a disposição de dados. Isso significa entregar ao agente apenas o contexto estritamente necessário para responder à pergunta, usando views seguras ou dados agregados. Por fim, é importante definir formalmente o que pode ser compartilhado com o modelo através de políticas claras de auditoria e contratos de dados.
3. Custo de operação: otimizando a infraestrutura
Escalar agentes de IA pode envolver custos significativos de infraestrutura e inferência do modelo. Cada interação gera um gasto que varia conforme o tamanho do modelo e a complexidade das ferramentas auxiliares usadas para consultar bancos de dados ou documentos.
No entanto, é possível reduzir esses custos significativamente. O segredo não está em cortar funcionalidades, mas na eficiência da arquitetura do projeto. Ou seja, é necessário adequar a potência do modelo à complexidade real da tarefa. Afinal, usar o modelo mais avançado (e caro) para resumir um texto simples é um desperdício de recursos. O objetivo é equilibrar qualidade e custo, pagando apenas pelo processamento que realmente gera valor para o negócio.
Técnicas para reduzir o consumo de tokens
Uma estratégia eficiente é o Roteamento de Modelos (Model Routing). Você pode usar modelos menores e mais baratos para tarefas simples, reservando os modelos robustos apenas para desafios complexos.
Outra prática indispensável é o Caching. Ao armazenar interações repetitivas, você evita o reprocessamento e economiza tokens. Para gerenciar tudo isso, ferramentas de monitoramento como o LangSmith ajudam a identificar gargalos e custos excessivos por mensagem, permitindo ajustes rápidos.
4. Qualidade das respostas em produção
Manter a precisão das respostas quando o sistema está em funcionamento é fundamental. Mudanças em sistemas internos ou novos tipos de perguntas podem levar o agente a “alucinar” ou executar tarefas incorretamente.
Monitoramento humano e automático
Para garantir a qualidade, utilizamos a técnica de LLM-as-a-judge, onde uma IA avalia outra. Isso permite criar métricas automáticas para mensurar clareza, segurança e aderência às regras de negócio em milhares de interações.
Apesar da automação, o monitoramento humano continua indispensável. Modelos não compreendem estratégias de negócio ou mudanças regulatórias sozinhos, exigindo supervisão constante para garantir o alinhamento com os objetivos da empresa.
Perguntas frequentes: Agentes de IA na sua empresa
- É seguro integrar agentes de IA com meus dados confidenciais?
Sim, desde que haja uma arquitetura correta. O modelo não deve acessar o banco de dados diretamente. Utilizamos camadas intermediárias e controle de acesso (RBAC) para garantir que o agente veja apenas o que é permitido.
- Agentes de IA são muito caros para manter?
O custo pode ser alto se não for gerenciado. Porém, com técnicas como caching e roteamento de modelos (usando IAs menores para tarefas simples), é possível otimizar o investimento e garantir eficiência.
- Como sei se o agente está dando respostas certas?
Implementamos monitoramento contínuo. Usamos métricas de fidelidade ao dado e consistência, além de validação humana e automática para assegurar que as respostas sigam as regras do seu negócio.
Próximos passos: da teoria à prática
Quer ver na prática como essa arquitetura de dados funciona? No vídeo, você confere a palestra completa do AI Summit 2025. Nela, nossos especialistas detalham como superar esses desafios e construir agentes realmente preparados para o ambiente corporativo.
Se você busca implementar agentes de IA com segurança e previsibilidade, converse com nossa equipe.