Operacionalizar Agentes de IA exige organização em três eixos fundamentais: execução dos agentes (workers que consomem LLMs e RAG), persistência (bases vetoriais, logs e memória de longo prazo) e orquestração com observabilidade.
Quando baixa latência e previsibilidade são prioridades (como em resposta a incidentes) microserviços containerizados rodando em Kubernetes oferecem uma base sólida: escalam sob demanda, isolam recursos e conectam-se facilmente a monitoramento robusto. Já cenários de experimentação ou times enxutos se beneficiam do serverless, que reduz a sobrecarga operacional, embora possa introduzir cold starts e limitar fluxos prolongados ou com estado persistente.
Fluxos duráveis, nos quais agentes permanecem “ativos” e reagem a eventos ao longo do tempo, ganham maturidade com motores como Temporal, Prefect ou Argo. Eles trazem rastreabilidade, reexecução confiável e checkpoints, atributos valiosos em pipelines RAG usados em análises forenses ou correlações de alertas.
Na camada de inferência, o caminho se divide entre velocidade e controle: provedores gerenciados otimizam a entrega, enquanto infra própria (com GPUs e APIs padronizadas por frameworks como BentoML, Cortex ou MLServer) garante conformidade e previsibilidade de custos para cargas volumosas ou dados sensíveis.
Bases vetoriais seguem a mesma lógica: algumas priorizam conveniência e outras, maturidade em produção. Ambientes críticos exigem escolhas que suportem alto throughput, consultas híbridas ou hospedagem própria com replicação, backup e governança de dados pessoais.
Independentemente da escolha, observabilidade é inegociável: rastrear latência por prompt, uso de tokens, custos, falhas e fluxos completos de agentes transforma complexidade em clareza. Nesse ponto, camadas de segurança, gestão de segredos e isolamento de rede não são opcionais, são parte da arquitetura.
Uma estratégia equilibrada combina agentes síncronos para respostas rápidas e assíncronos para análises profundas ou enriquecimentos longos, usando filas como Kafka ou SQS para organizar cargas. Isso mantém a experiência fluida para o usuário ao mesmo tempo que permite confiabilidade operacional em segundo plano. Adicionar mecanismos como circuit breakers e controle de backpressure impede comportamentos instáveis em momentos de pico e protege limites de uso dos modelos.
A jornada para produção se completa com pipelines que testam prompts e fluxos, registram versões de modelos e vetores, validam cenários ponta a ponta e promovem entregas graduais. Sem versionamento claro, um agente se torna imprevisível; com ele, torna-se auditável. Plataformas de MLOps, GitOps e registros organizados garantem que cada execução carregue contexto rastreável, reproduzível e seguro.
No fim, a arquitetura vencedora não é a mais complexa, mas a que equilibra performance, governança e capacidade de evolução: comece simples com serviços gerenciados se a urgência é aprender e validar; invista em controle e automação se a exigência é escala, conformidade e resiliência. Em todos os casos, mantenha rotinas de revisão humana em ações críticas, processos claros de rollback e uma observabilidade que permita enxergar o agente operando, não apenas assumindo que ele funciona.
David Matos
Referências:
Automação com IA e AgentOps em Cibersegurança e Proteção de Dados
Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA