Como destaca o diretor de tecnologia, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, a diferença entre uma demonstração de agente de IA e um agente de IA em produção é, frequentemente, tão grande quanto a diferença entre um protótipo de laboratório e um produto que precisa funcionar para usuários reais, com dados reais, em condições que nenhum teste antecipou completamente. As demonstrações são cuidadosamente construídas para mostrar os casos em que o agente funciona bem. A produção revela os casos em que ele falha, e essas falhas, em sistemas com autonomia crescente, podem ter consequências que vão muito além do que um bug de software convencional causaria.
Se você está avaliando a implementação de agentes de IA no seu produto ou na sua operação, ou se já iniciou essa jornada e está tentando entender por que os resultados em produção divergem do que a demonstração mostrava, este artigo foi construído para oferecer perspectiva técnica e operacional que os materiais de marketing raramente fornecem.
O que são agentes de IA na prática e em quais classes de tarefas eles agregam valor real hoje?
Na definição mais funcional, um agente de IA é um sistema que usa um modelo de linguagem como motor de raciocínio para planejar e executar sequências de ações com o objetivo de completar uma tarefa, utilizando ferramentas externas como busca na web, execução de código, acesso a APIs e manipulação de arquivos conforme necessário. Essa definição distingue agentes de simples chamadas a modelos de linguagem porque inclui o componente de planejamento sequencial e o uso de ferramentas externas que permitem ao sistema agir no mundo, e não apenas gerar texto.
Segundo Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, as classes de tarefas em que agentes de IA entregam valor mensurável em produção hoje têm características comuns que vale identificar. Primeiro, são tarefas em que o objetivo pode ser definido com suficiente precisão para que o agente possa avaliar se está progredindo na direção correta. Segundo, são tarefas em que as ferramentas disponíveis para o agente são adequadas para os passos necessários para completar o objetivo. Terceiro, são tarefas em que erros parciais podem ser detectados e corrigidos antes de causar dano irreversível.
Quais são as falhas mais frequentes e mais sérias em agentes de IA em produção e como antecipar e mitigá-las?
Conforme Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, o problema de planejamento de múltiplos passos é onde agentes de IA falham com mais frequência e de formas mais difíceis de prever. Modelos de linguagem que são excelentes em raciocinar sobre o próximo passo podem acumular erros ao longo de sequências longas de ações, tomando decisões que parecem localmente razoáveis, mas que se revelam globalmente incorretas quando o objetivo final é avaliado. Esse problema se agrava quando o agente não tem mecanismos adequados de verificação de progresso ao longo da sequência, permitindo que desvios do objetivo se acumulem sem sinal de alerta. A implementação de checkpoints explícitos de validação em tarefas que envolvem muitos passos é uma das mitigações mais eficazes disponíveis.
A injeção de prompt via conteúdo externo é uma classe de vulnerabilidade que afeta agentes com acesso à web ou a documentos de terceiros de formas que a maioria dos times não antecipa adequadamente. Quando um agente processa conteúdo externo, como páginas web ou documentos, esse conteúdo pode conter instruções disfarçadas que o agente interpreta como parte das suas instruções originais, potencialmente alterando seu comportamento de formas que o desenvolvedor não autorizou. Essa vulnerabilidade, diferente de vulnerabilidades de software convencional, não é resolvida apenas com validação de input: requer design de sistema que isole o contexto de instrução do contexto de conteúdo externo de formas que o modelo não consiga confundir.
De acordo com o diretor de tecnologia Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, a alucinação de ações é uma categoria de falha que não existe em software convencional e que se manifesta de formas particularmente problemáticas em sistemas agênticos. Um agente pode construir um plano que inclui o uso de uma ferramenta de uma forma que a ferramenta não suporta, pode relatar ter completado uma ação que na verdade falhou silenciosamente, ou pode gerar parâmetros de chamada de API que parecem plausíveis, mas são incorretos de formas que só se revelam na execução. A implementação de verificação robusta de resultado de ações, com confirmação explícita de que cada passo foi completado com sucesso antes de prosseguir para o próximo, é uma prática de engenharia essencial em sistemas agênticos e que frequentemente está ausente em implementações construídas rapidamente seguindo tutoriais.
Como implementar sistemas agênticos de forma que maximize valor e minimize os riscos da autonomia crescente?
O princípio do menor privilégio, bem estabelecido em segurança de sistemas, aplica-se com particular importância a agentes de IA: um agente deve ter acesso apenas às ferramentas e aos dados estritamente necessários para completar a tarefa para a qual foi designado, e nada além disso. Agentes com acesso irrestrito a sistemas internos, com capacidade de enviar comunicações externas sem aprovação humana, ou com permissões de modificação de dados de produção, representam um nível de risco que raramente é justificado pelo valor que a automação agêntica entrega. A definição explícita de quais ferramentas, quais dados e quais ações estão dentro do escopo de cada agente é um componente de design que deve acontecer antes do desenvolvimento, não como restrição adicionada depois que problemas surgem.
A implementação de supervisão humana proporcional ao nível de risco de cada classe de ação é o segundo princípio de implementação responsável. Nem toda ação de um agente requer aprovação humana antes da execução, mas ações que têm consequências irreversíveis, que envolvem valores financeiros acima de um threshold predefinido, que afetam dados de produção ou que comunicam em nome da organização para audiências externas devem ter um mecanismo de revisão humana antes da execução. Esse mecanismo de revisão não precisa ser manual para todas as ações: pode ser implementado como classificação automática de risco que determina quais ações entram na fila de revisão humana e quais são executadas automaticamente.
Por fim, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira ressalta que o monitoramento e a observabilidade de sistemas agênticos precisam ser tratados como requisitos de primeira classe, não como adição posterior. Saber exatamente quais ações o agente tomou, em que sequência, com base em qual raciocínio e com qual resultado é essencial tanto para depuração quando algo falha quanto para auditoria de conformidade em contextos regulados. Frameworks de observabilidade específicos para sistemas de IA estão evoluindo rapidamente, mas o princípio fundamental é o mesmo que em qualquer sistema crítico: todo estado e toda transição significativa devem ser registrados de forma que permita reconstruir o que aconteceu depois do fato.
Autor: Diego Rodríguez Velázquez
