Agentes de IA abrem leque de oportunidades para equipes que constroem automações nas empresas visando aprimorar e acelerar processos. Agora, agentes baseados em LLMs tornam viáveis workflows que antes eram imprevisíveis demais ou dependentes da tomada de decisão humana.
A liderança das empresas já percebeu isso.
Enquanto equipes de TI enfrentam uma pressão para entregar valor de IA para a empresa, você já deve saber que os resultados inconsistentes e imprecisos que os modelos grandes de linguagem (LLMs) geram simplesmente não funcionarão em aplicações críticas para o negócio. Precisão e confiabilidade são os temas que você exercitou durante toda a sua carreira, trabalhando com integração.
Nós sabemos bem disso. Agentes são o futuro e queremos que equipes de integração sejam as responsáveis por eles. Na Digibee, passamos muito tempo pensando nos desafios que os agentes apresentam e em como superá-los.
O que não podemos mudar (ainda)
Até a publicação deste artigo (IA muda rápido), os LLMs sofrem de três grandes problemas inevitáveis que reduzem a confiabilidade dos agentes:
- Alucinações: LLMs consistentemente geram saídas que parecem certas, mas às vezes estão incorretas.
- Não-determinismo: Mesmo com prompts de entrada idênticos, as saídas dos LLMs podem variar.
- Limitações de contexto: Quanto mais tokens um LLM processa, maior a probabilidade de cometer erros.
Para levar agentes precisos e confiáveis à produção, os desenvolvedores precisam construir sistemas corporativos robustos, mesmo com esses problemas apresentados pelos modelos.
As três abordagens e onde os agentes se encaixam nelas
Automações ajudam pessoas a realizar tarefas minimizando ou eliminando o envolvimento humano. À medida que novas abordagens surgem, é importante usar a solução certa para elas.
Em geral, as abordagens de automação se enquadram em três categorias:
- Automação determinística: Gatilhos induzem ações específicas, como um usuário enviando uma solicitação de redefinição de senha e recebendo um link por e-mail. Ideal para casos de uso com entradas e processos altamente previsíveis.
- Agentes autônomos: Agentes se coordenam dinamicamente, decidindo quando colaborar, delegar e transferir tarefas. Ideal para casos de uso que são extremamente abertos e mantêm humanos ativamente no circuito.
- Agentes orquestrados: Humanos definem a sequência e estrutura das entradas e das ações dos agentes com autonomia controlada. Ideal para casos de uso que se beneficiam da criatividade do agente em etapas-chave, mas exigem precisão e previsibilidade no escopo mais geral.
Dados da indústria apoiam de maneira esmagadora o uso de agentes orquestrados para implantações em produção. Essa abordagem custa de 4x a 15x menos que agentes autônomos, ao mesmo tempo que oferece melhor confiabilidade.
Organizações como Mayo Clinic, Kaiser Permanente, ServiceNow e PwC utilizam universalmente padrões de agentes orquestrados em implantações de produção para garantir confiabilidade, controle de custos e conformidade. Estudos analisando sistemas multiagentes descobriram que 60% das tentativas de colocar agentes autônomos em produção não conseguem escalar além dos pilotos, principalmente devido à complexidade de coordenação e falhas de especificação.
As estratégias abaixo focam em agentes orquestrados, que são a abordagem comprovada para implantações nas empresas, onde precisão e previsibilidade importam.
APIs de sistemas legado não foram construídas para agentes
Agentes de IA corporativos geram impacto através de sua interação com APIs. Mas arquiteturas de APIs (particularmente de sistemas legado) podem prejudicar o sucesso dos agentes.
Agentes se perdem com APIs “tagarelas”
Cada passo que um agente dá aumenta exponencialmente a probabilidade de uma transação falhar, inibindo sua confiabilidade em transações extensas.
- Problema: APIs REST “tagarelas” frequentemente exigem múltiplas chamadas sequenciais para atingir um único resultado (por exemplo, buscar um funcionário, depois o ID da equipe dele, depois seu gerente).
- Solução: Em vez de expor chamadas de API individuais, construa uma ferramenta única que encapsule todas as interações de API subjacentes necessárias, por exemplo, “getEmployeeManager(employeeName)”. O agente chama uma ferramenta que lida com a orquestração interna. Isso minimiza as etapas do agente e melhora a precisão.
APIs explicam erros de forma insuficiente
Pipelines agênticos podem “autorresolver” problemas, quando encontram erros de API. Eles podem chamar endpoints com intervalos crescentes ou atualizar estruturas de payload para corresponder a um nome de campo alterado. No entanto, isso requer informações suficientes para tratamento dos erros.
- Problema: APIs tradicionais construídas para consumo de software frequentemente retornam códigos de erro genéricos ou respostas vazias.
- Solução: Pipelines MCP (veja quadro destacado) podem enriquecer respostas de erro de API para traduzir “404 Not Found” em uma mensagem semanticamente rica como “Erro: ID de funcionário não existe no sistema. Por favor, verifique o ID.” Esse feedback detalhado capacita o agente a entender o erro, tentar uma ação corretiva ou solicitar esclarecimento ao usuário.
Pipelines MCP da Digibee
Na Digibee, os “pipelines” são a maneira como equipes de integração sempre orquestraram fluxos complexos através de sistemas e dados.
Quando um agente precisa fazer algo da mesma maneira toda vez (sem uso de criatividade ou sem necessidade de autonomia), um pipeline se torna a forma perfeita de fazer isso.
A Digibee entrega nativamente esses pipelines como ferramentas MCP para qualquer agente usar.
Agentes de IA podem ter dificuldade com regras no prompt
Para que agentes gerem valor de negócio, eles devem seguir regras de negócio. Agentes sem limites podem tomar ações que prejudicam o negócio, como vender uma picape por US$ 1 (embora as consequências geralmente sejam mais sutis).
Agentes se desviam dos manuais operacionais da empresa
Em muitos casos de uso, um agente deve seguir uma ordem específica de operações, por exemplo, verificar a pontuação de crédito de um cliente antes de aprovar um empréstimo.
- Problema: Estudos descobriram que agentes podem se desviar até mesmo das ordens de processo mais claramente descritas, transformando sua “criatividade” em uma litigação.
- Solução: Orquestre agentes de maneira definida e determinística. Ao integrar agentes em um pipeline estruturado, você aplica o manual de negócios, usa a criatividade do agente apenas quando for útil e garante que cada etapa seja executada na ordem correta.
Regras de negócio se perdem nas sutilezas
Regras de negócio com muitas sutilezas (como franquias de bagagem de companhias aéreas por classe de bilhete) frequentemente confundem clientes e funcionários humanos. Agentes de IA, treinados em escrita humana, compartilham essa limitação em escala 1000x maior.
- Problema: A natureza não-determinística dos LLMs pode fazê-los agir de forma inconsistente ao seguir regras baseadas em prompts, criando problemas de auditoria e conformidade.
- Solução: Em vez de incorporar regras de negócio em prompts de agente, transforme-as em pipelines MCP determinísticos. Essa mudança força o agente a executar regras com 100% de previsibilidade. Isso garante conformidade, fornece uma trilha de lógica auditável para cada decisão e remove o risco de má interpretação do LLM.
Contextos desorganizados confundem agentes
Nos bastidores, cada ação que um agente toma começa com um prompt para um LLM. O tamanho e a estrutura do prompt podem impactar significativamente se a ação será bem-sucedida ou não.
Informações vitais podem se perder em contextos longos
Cada pedaço de informação enviado ou gerado por um agente aumenta seu “contexto”, que inclui prompts do sistema, mensagens do usuário, descrições de ferramentas e o texto dentro de cada etapa do raciocínio de um agente.
- Problema: Contagens altas de tokens aumentam o custo do agente e degradam sua precisão; informações vitais podem ficar “perdidas no meio“. Em casos extremos, contagens de tokens podem exceder a “janela de contexto” do LLM e gerar erros.
- Solução: Ferramentas de pipeline MCP podem usar padrões familiares aos clientes de plataforma de integração como serviço (iPaaS) para expor informações de forma restrita. Em vez de um registro completo de cliente, esses wrappers inteligentes usam APIs existentes para retornar apenas os campos necessários para cada transação, reduzindo o consumo de tokens e aumentando a precisão.
Exemplos de consumo de tokens
Prompt do sistema: As instruções iniciais que definem o comportamento, tom e/ou papel de um agente antes de qualquer interação do usuário.
Mensagens do usuário: As entradas de texto ou consultas que usuários humanos fornecem ao interagir com o sistema de IA.
Descrições de ferramentas: Explicações breves de ferramentas ou funções externas que um agente de IA pode chamar (por exemplo, busca na web, calculadora ou API).
Etapas: Ações ou estágios ordenados que um workflow ou processo de IA segue para completar uma tarefa.
Agentes tropeçam quando configurados com muitas ferramentas
A escolha e o design das ferramentas disponíveis para um agente influenciam diretamente seu desempenho. Pesquisadores da Microsoft identificaram recentemente 1.470 servidores MCP únicos nas plataformas smithery.ai e Docker MCP Hub, catalogando uma série de problemas na seleção disponível, incluindo centenas de “conflitos” entre ferramentas que provavelmente confundem os modelos.
- Problema: Muitas ferramentas, ferramentas com funcionalidades sobrepostas ou ferramentas mal descritas dificultam a seleção pelo agente para uma determinada tarefa, reduzindo a precisão.
- Solução: A plataforma da Digibee permite que usuários criem ferramentas MCP sob medida, altamente focadas em tarefas específicas. Ela também permite que usuários filtrem dinamicamente as ferramentas apresentadas a um agente. Isso reduz ambiguidade e melhora a probabilidade de utilização da ferramenta correta.
Como observabilidade insuficiente prejudica o impacto e construção iterativa dos agentes
Construir agentes é um processo iterativo. Para melhorar continuamente sua precisão e desempenho, mecanismos robustos de observabilidade e avaliação são indispensáveis durante a construção e a produção, infelizmente eles frequentemente não fazem parte do ferramental disponível.
- Problema: Sem visibilidade do funcionamento interno de um agente, desenvolvedores lutam para identificar padrões de falha ou ineficiência.
- Solução: Com a Digibee, usuários podem analisar e avaliar traces de agentes, ganhando uma visão transparente de cada etapa, chamada de ferramenta e resposta. Os usuários podem então identificar padrões repetitivos onde os agentes sofrem ou tomam caminhos menos promissores.
Essa capacidade analítica é crítica para implementar mudanças que levam a agentes mais precisos e eficientes, tornando efetivamente o processo de desenvolvimento e melhoria orientado por dados.
Você pode construir agentes corporativos eficazes
Construir agentes de IA precisos e confiáveis é complexo. Requer consideração cuidadosa dos comportamentos dos LLMs e as soluções certas para superar desafios de acuracidade.
Com a Digibee, equipes de integração podem levar agentes confiáveis à produção mais rapidamente ao:
- Alavancar workflows de agentes orquestrados, limitando a criatividade indesejada.
- Construir ferramentas MCP que utilizam execução determinística das regras de negócio.
- Otimizar o uso de tokens através da transformação de dados.
- Agrupar APIs “tagarelas” para reduzir as ações dos agentes.
- Habilitar tratamento inteligente de erros para criar agentes que resolvem problemas sozinhos.
- Entregar capacidades abrangentes de avaliação dos agentes.
