Os agentes de IA estão por toda a parte. Seu desenvolvimento está relacionado diretamente aos avanços dos modelos de linguagem de grande escala e modelos multimodais.
Segundo o Fórum Econômico Mundial, agentes de IA são sistemas autônomos capazes de perceber, aprender, tomar decisões e agir sobre seus ambientes, sem ou com pouquíssima intervenção humana. Isso pode significar desde um chatbot até complexos agentes que coordenam ações entre sistemas de segurança para mitigar ameaças cibernéticas.
Fato é que os agentes de IA estão se tornando avançados, com casos de uso cada vez mais diversos, abrindo uma era de eficiência dirigida por IA.
Em um relatório, o Fórum Econômico Mundial indica que, até 2027, 50% das empresas que já utilizam IA generativa devem adotar agentes de IA, com setores como o financeiro, desenvolvimento de software e varejo puxando a frente.
Como integrar agentes de IA generativa a um processo, sistema?
Como um agente de IA funciona
Um agente de IA tem seis componentes por padrão:
- Inputs do usuário: as instruções fornecidas pelos humanos
- Ambiente de operação: área em que o agente vai operar, física ou digital
- Sensores: a informação, estruturada ou não, que ele visualiza do ambiente
- Centro de controle: ambiente onde estão os algoritmos, gerenciamento de memória, processamento da resposta, decisão e planejamento da ação
- Efetores: possíveis ferramentas que ele usa para agir, como braços robóticos, comandos enviados a outros sistemas de software etc.
- Ações: as alterações realizadas pelos efetores propriamente ditos.
Esses core componentes podem estar na base de agentes mais ou menos complexos, conforme a finalidade, definindo tipos de agente como:
- Agentes de reflexo simples: eles têm um só ou poucos sensores, que, uma vez ativados, levam a uma ação. São os encontrados em termostatos digitais ou em aspiradores de pó inteligentes.
- Agentes de reflexo baseados em modelo: seus sensores captam informações sobre os pontos de interesse, levando a uma análise preditiva. São exemplos os sensores de previsão de necessidades de estoque ou de carros autônomos.
- Agentes baseados em objetivos: resolvem problemas específicos, gerando listas de tarefas. São os modelos de agentes jogadores de xadrez.
- Agentes baseados em utilidade: avaliam decisões em cenários complexos, provendo análises de probabilidade sobre custos, tempo e esforço. São exemplos os sistemas de recomendação.
- Agentes de aprendizado: aprendem com o ambiente e com seu próprio comportamento. Podem ser anti-spams e outros sistemas.
Diversos tipos de agente podem se conectar em sistemas multiagentes, que delegam tarefas a agentes específicos.
Etapas para integração de agentes de IA
Ao compreender os componentes de um agente, você percebe que os sensores devem estar integrados a um ponto de entrada e os efetores a um ou mais pontos de saída, que podem ser diferentes. Essa é a condição para que os agentes acessem dados e ajam de maneira significativa.
Como é feita essa integração?
Digamos que você já tenha definido o objetivo do agente, bem como os data sources e as decisões que ele poderá tomar e como vai poder agir no ambiente, e agora você precisa integrar tudo isso.
Vejamos quais as suas etapas:
1. Arquitetura de integração
A arquitetura da integração vai depender do ecossistema tecnológico atual da organização, bem como das necessidades do objetivo definido para o agente, mas em geral pode envolver:
- Integração via APIs/webhooks: o agente de IA se conecta a sistemas (SIEM, CRM, ERP etc.) por APIs REST/SOAP.
- Event-driven: agente de IA reage a eventos publicados em um barramento de mensagens.
- Middleware: o agente funciona dentro de um sistema de orquestração, com o fluxo completo do processo.
Todas essas arquiteturas de integração são suportadas por um iPaaS, como o APIPASS, que permite que você integre com pouco ou nenhum código.
Camada de sensores
É o que alimenta o agente. Pode vir de:
- APIs REST dos sistemas internos (ex: API do SIEM, firewall, CRM, ERP, etc.)
- Webhooks (eventos em tempo real)
- Logs e streams (Kafka, Fluentd, AWS Kinesis, Azure Event Hub)
- Base de conhecimento (documentos, base de tickets, emails).
Centro de controle
É onde a “inteligência” do agente de IA opera. Ele pode operar com:
- LLMs (Large Language Models): como GPT, Claude e Mistral
- Engines de decisão: regras, árvores de decisão e reinforcement learning
- Módulos de raciocínio: memória (vector DBs), planejamento e ferramentas.
Camada de efetores
É o que sai do centro do controle, que pode ser:
- Chamar APIs (p. ex.: “bloquear IP”, “enviar email” ou “abrir ticket”)
- Acionar workflows (p. ex.: executar um runbook ou pipelines de CI/CD)
- Interagir com humanos (p. ex.: Slack, Microsoft Teams ou email).
2. Segurança
Segurança e compliance são críticos na integração de agentes de IA. Isso pode envolver:
- Autenticações e autorizações: como OAuth2, OpenID Connect, mTLS
- Criptografia de dados sensíveis
- Logging: rastreabilidade de cada ação do agente de IA
- Controle de acessos.
3. Treinamento e melhoria contínua
Agentes de IA precisam ser continuamente refinados, aprendendo com interações anteriores ou com novos treinamentos.
Desafios na integração de agentes de IA
Fragmentação e baixa qualidade de dados
Riqueza de dados não significa qualidade de dados. Por exemplo, dados de clientes no CRM, dados operacionais no ERP, dados de comunicação no Slack e por aí vai. Os dados estão em formatos incompatíveis e espalhados, o que dificulta a consolidação.
Agentes de IA dependem de consistência de dados para interpretá-los corretamente, e a falta dela pode minar a confiança nos resultados, levando à inutilização.
Incompatibilidade de sistemas
Discrepâncias na arquitetura de sistemas, protocolos de API e padrões de troca de dados também podem dificultar a integração. E uma vez que sistemas como CRMs, ERPs e bancos de dados proprietários nem sempre são projetados com foco na interoperabilidade, isso demanda soluções de integração.
Ingestão de alto volume de dados
Agentes de IA frequentemente exigem o processamento de volumes enormes de dados, de fontes diversas. É preciso manter uma infraestrutura robusta, capaz de lidar com a alta taxa de transferência, mantendo a precisão e integridade dos dados.
Limitações de sistemas de fornecedores
Sistemas de terceiros podem impor limites de chamadas de API, restringindo o acesso a dados, impactando a confiabilidade dos resultados da IA. Interrupções ou falhas também podem causar perda ou atraso de dados críticos, afetando negativamente o desempenho da IA.
Agente de IA com iPaaS
O iPaaS oferece recursos de integração pré-construídos para você desenvolver integrações com facilidade entre um agente de IA e diversos sistemas, sem necessidade de conhecimento técnico aprofundado.
E há mais vantagens:
- Implantação rápida: interfaces visuais e conectores prontos
- Escalabilidade: facilidade para ajustar e expandir conforme as necessidades
- Custos iniciais baixos: custos iniciais mais baixos e menor necessidade de equipes de desenvolvimento especializadas em comparação com desenvolvimentos personalizados.
Quer saber mais sobre o iPaaS APIPASS? Veja a nossa demonstração interativa.