A IA empresarial está evoluindo rapidamente de assistentes descartáveis para um ecossistema dinâmico de agentes autônomos que podem raciocinar, delegar e colaborar para resolver tarefas complexas.
Em vez de depender de um único modelo avançado, os líderes de TI com visão de futuro estão explorando como vários agentes inteligentes podem trabalhar juntos de maneira coordenada e orientada por objetivos.
CTO da Globant Enterprise AI.
Essa mudança representa um aumento de agente para agente. Uma colaboração que muda a forma como as empresas pensam sobre automação, tomada de decisões e operações digitais.
No entanto, a adoção de sistemas multiagentes requer novas infraestruturas, novos quadros de governação e novas mentalidades dos CIOs e líderes de TI para ter sucesso.
Aqui estão cinco coisas principais que você precisa saber e se preparar para a próxima era da IA corporativa.
1. A colaboração de IA envolve coordenação inteligente, não apenas automação de tarefas.
Como o Agent AI é diferente da IA anterior As ferramentas de automação são a capacidade de orquestrar processos de várias etapas por meio de autonomia e adaptabilidade. Isso significa ir além da simples execução de uma tarefa e redefinir dinamicamente como essa tarefa é acessada e entregue.
Hoje, os agentes de IA podem definir metas de alto nível e planejar de forma independente uma série de ações, selecionar as ferramentas apropriadas necessárias para esse plano e até mesmo modificar a sua abordagem quando surgirem obstáculos. Tudo isso é feito sem intervenção humana direta.
Quando vários agentes trabalham juntos, eles formam um sistema de inteligência distribuído. Por exemplo, um agente pode reunir requisitos ou informações para uma tarefa, outro agente pode avaliar riscos e um terceiro agente pode executar as entregas, tudo isso enquanto troca de funções, refina metas e reordena fluxos de trabalho com base em condições variáveis.
Este nível de orquestração reflete a forma como as equipes humanas operam hoje, mas permite que os agentes operem em maior velocidade e escala e permite que as organizações reimaginem a forma como o trabalho é realizado.
O que torna isso possível não são simplesmente modelos mais inovadores, mas também um melhor design arquitetônico. Para permitir uma melhor colaboração em IA, as empresas devem começar a tratar a IA além de um recurso complementar e como um tecido conjuntivo que coordena e integra fluxos de trabalho.
2. O agente AI falhará sem infraestrutura adequada.
A maioria das organizações subestima as demandas técnicas da colaboração dos agentes. Um verdadeiro sistema de agente requer uma arquitetura API-first, acesso a dados em tempo real, uma estrutura de identidade padronizada e um ambiente modular onde os agentes possam descobrir, ligar e confiar uns nos outros.
Na verdade, as equipes de TI deveriam investir na implementação de tecnologias como arquitetura orientada a eventos, camada de dados semântica e malha de serviço. Devem sempre começar a explorar novas camadas de dados, ferramentas e serviços disponíveis através de novos protocolos como MCP, A2A e AP2.
As equipes também devem construir e estabelecer políticas em torno dos dados. Segurança, controle de acesso e permissões contextuais, especialmente para agentes que operam em departamentos e sistemas.
A colaboração entre agentes é um recurso que depende de uma plataforma adaptável e bem projetada. As organizações que impulsionam esta mudança são aquelas que constroem ecossistemas concebidos para inteligência contínua e coordenação perfeita.
3. A interoperabilidade entre LLMs está a tornar-se a norma e não a excepção.
Os ecossistemas de agentes são inerentemente heterogêneos. Por exemplo, um agente pode ser otimizado para geração de código usando código aberto. O LLM lida com a análise de contratos usando um modelo jurídico proprietário. Mas esta diversidade é ao mesmo tempo uma força e um desafio.
Para ter sucesso neste ambiente, as empresas devem migrar para uma arquitetura que permita que vários LLMs coexistam e colaborem. Isso significa construir protocolos robustos entre agentes, políticas de mediação de modelos claros e janelas de contexto que mantêm a memória durante as interações.
O futuro da colaboração entre agentes irá além da seleção de um único “melhor” modelo e irá em direção à adaptação da combinação certa de modelos para uma tarefa específica. Os líderes de TI que prepararem a sua infraestrutura para estas mudanças estarão posicionados para avançar mais rapidamente e construir um ecossistema de IA verdadeiramente integrado.
4. Agente AI trava sem coordenação
A maioria das primeiras falhas de IA empresarial resulta de ajustes fracos, e não de modelos de baixo desempenho. Mesmo os conselheiros mais capazes não conseguirão comunicar eficazmente se não conseguirem interagir eficazmente. Sem comunicação estruturada ou clareza de funções, as equipes correm o risco de duplicação de trabalho, resultados conflitantes ou resultados atrasados.
Para evitar isso, as organizações precisam de uma poderosa camada de orquestração, metaagente ou estrutura que possa atribuir funções, monitorar o progresso e permitir uma estrutura entre agentes. Estruturas como LangGraph e CrewAI são tentativas iniciais de resolver esse problema, mas muitas empresas estão construindo sua própria lógica de coordenação personalizada. Embora esta seja uma ferramenta em estágio inicial, ela pode levar à complexidade em um ambiente empresarial real.
As empresas preferem ferramentas mais simples e transparentes, com orquestração explícita, em vez de estruturas pesadas que criam atrito. O futuro será inevitavelmente multimodelo e multiestrutura, tornando a portabilidade e a governança mais importantes do que a fidelidade a uma única pilha.
A maioria dessas estruturas de orquestração são, na verdade, linguagens específicas de domínio integradas, como: Python ou TypeScript, o que torna a camada de abstração fraca e de curta duração. Isto pode ser útil para pilotos ou prototipagem rápida, mas raramente fornece a estabilidade necessária para uma plataforma empresarial de longo prazo.
5. O início da era da experiência do agente: preservação de memórias interativas
Um dos desafios mais negligenciados na colaboração entre agentes é a retenção de experiência. À medida que os agentes interagem, delegam e melhoram a tomada de decisões, o conhecimento gerado a partir destas trocas torna-se tão importante quanto os próprios resultados. Quando esses registros de interação são perdidos, as empresas correm o risco de repetir erros, perder oportunidades de otimização e minar a confiança em seus sistemas.
Isso é o que chamamos de Era da Experiência do Agente. Inspirado por pesquisas como a estrutura Era of Experience da DeepMind, a ênfase muda de transações isoladas para o aprendizado contínuo entre interações.
As plataformas empresariais de IA devem garantir que todas as conversas, negociações e resultados entre agentes sejam capturados, estruturados e pesquisáveis, não apenas como registros, mas também como memórias em evolução que potencializam colaborações futuras.
Na prática, isso significa incorporar persistência de contexto, camadas de memória semântica e ciclos de feedback baseados em experiência na estrutura de orquestração. Tal como as equipas humanas se tornam mais eficientes com base na história partilhada, os ecossistemas de IA só podem atingir o seu pleno potencial quando os agentes podem aproveitar, reutilizar e confiar nas suas experiências acumuladas.
Os CIOs e líderes de TI com visão de futuro devem reconhecer que esta camada de memória não é um aprimoramento opcional. Esta é a base para a resiliência e o valor composto do ecossistema do agente.
IA de agente para agente
Estas mudanças já estão a acontecer e a acelerar mais rapidamente do que o esperado. A IA de agente para agente está mudando ativamente a forma como as empresas operam hoje. As organizações estão implantando sistemas multiagentes para modernizar e simplificar software legado. Gerencie dinamicamente o suporte ao cliente e os custos da nuvem.
O desenvolvimento de software vê os agentes trabalhando juntos para criar, testar e melhorar o código, encurtando os ciclos de desenvolvimento, criando valor e reduzindo gargalos. Setores como logística, saúde e serviços financeiros são particularmente adequados para esta mudança devido à sua elevada complexidade de dados e à necessidade de tomada de decisões em tempo real.
O aumento da colaboração entre agentes abre novas camadas de funcionalidade empresarial, mas requer infraestrutura, governança e estrutura de orquestração corretas para concretizar seu potencial. O verdadeiro desafio para os CIOs e líderes de TI é pensar sistematicamente sobre o ecossistema de IA além das implantações isoladas.
Apresentando o melhor chatbot de IA para negócios.
Este artigo foi produzido como parte do canal Expert Insights da TechRadarPro, que destaca as melhores e mais brilhantes mentes da tecnologia atualmente. As opiniões expressas aqui são de responsabilidade do autor e não necessariamente da TechRadarPro ou Future plc. Se você estiver interessado em contribuir, saiba mais aqui: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
