Nos últimos dez anos, o progresso da inteligência artificial (IA) tem sido amplamente avaliado em uma única dimensão: modelos maiores e melhores benchmarks. Embora essa abordagem tenha funcionado por um tempo, já estamos atingindo os limites do que significa "maior".

A próxima grande inovação não se trata de aumentar os parâmetros para bilhões, mas sim da arquitetura subjacente, a parte que a maioria das pessoas não vê, mas que é sentida quando não funciona. É aí que entra a IA agentic. Não se trata de agentes como um termo da moda, mas de uma mudança prática na forma como a inteligência é distribuída.

Em vez de um único modelo esperando por um comando e gerando uma resposta, temos grupos de pequenos agentes especializados que observam o que está acontecendo, fazem raciocínios e atuam. A inteligência está na colaboração entre eles, e não em um modelo gigante tentando fazer tudo.

Assim que começamos a pensar dessa forma, a conversa muda de "O que o modelo pode fazer?" para "O que o sistema permite que o modelo faça?" E isso se refere totalmente à arquitetura.

De Respostas Geradas a Ciclos Contínuos
Embora a IA generativa tenha mudado a forma como as pessoas interagem com o software, o padrão não mudou muito: pergunta entra, resposta sai, e tudo se reinicia. Os sistemas agentic não funcionam assim. Eles permanecem alertas, respondendo a sinais que não foram explicitamente solicitados, como mudanças no comportamento do cliente, variações na demanda e pequenas anomalias que geralmente passam despercebidas nos painéis de controle.

A maior diferença está no tempo. Essas não são tarefas pontuais. Os agentes operam em ciclos, observando, decidindo, testando algo e retornando quando a situação muda. Isso se assemelha muito mais à forma como as equipes realmente trabalham quando estão em sua melhor forma.

No entanto, nenhuma dessas coordenações funciona sem um contexto compartilhado. Se um agente baseia suas decisões em perfis unificados e outro utiliza um conjunto de dados desatualizado e duplicado, haverá desvio. Uma vez que os agentes se desviam, eles deixam de ser inteligentes e tornam-se imprevisíveis.

Dados Unificados Não São Mais Opcionais
Todos nós sabemos que dados fragmentados são problemáticos. Em sistemas agentic, isso se torna perigoso. Os agentes operam em paralelo e precisam ter a mesma compreensão sobre clientes, produtos, eventos — tudo. Caso contrário, decisões contraditórias surgirão, demonstrando os danos somente após ocorridos.

Uma camada de identidade unificada se torna a memória compartilhada. É o que mantém os agentes ancorados e permite que colaborem em vez de se atrapalharem. Essa não é uma questão filosófica. Sem essa memória compartilhada, os agentes "aprendem" realidades diferentes, e o sistema rapidamente se torna incoerente.

Ecosistemas, Não Monólitos
Por muitos anos, as empresas se voltaram para grandes plataformas que fazem tudo, temendo que conectar sistemas diferentes quebrasse tudo. Ironia das ironias, a IA agentic inverte essa ideia.

Em vez de plataformas gigantes, obtemos pequenos agentes especializados que se comunicam entre si, quase como microserviços, exceto que eles raciocinam, e não apenas processam. O desafio, porém, é que não basta