Sistemas de Memória de IA Agentic indicam crescimento no tráfego de rede

Você precisa entender o impacto operacional das soluções de IA agentes que implementa. A memória agente está passando por uma inovação acelerada, tornando-se o próximo indicador chave do impacto operacional. Por quê? A inovação na "memória longa" agente está impulsionando diretamente a inovação em IA agentes, que afeta diretamente a rede.

De acordo com um relatório recente da S&P Global Data, “Avanços no raciocínio, em sistemas multiagentes e em técnicas de recuperação estão impulsionando a IA agêntica: A IA agêntica evolui rapidamente por meio de estruturas avançadas de raciocínio, modelos dinâmicos de colaboração multiagente e técnicas inteligentes de recuperação. Essas inovações permitem que os agentes percebam, planejem e atuem autonomamente, aumentando a escalabilidade, adaptabilidade e personalização em ambientes complexos do mundo real.”

Os avanços na tecnologia de memória de longa duração estão impulsionando a inovação em IA agêntica. Conhecidas também como estruturas de raciocínio avançado, soluções como LangMem, Memobase e Mem0 usam novos tipos de função de memória que oferecem acesso ao estado, contexto e evolução da informação durante e entre os fluxos agênticos. Toda essa criação, armazenamento, atualização, movimentação e compartilhamento de dados eleva a demanda sobre a rede.

Além disso, sistemas de memória agêntica criam uma nova localização de dados potencialmente acessada por grupos de agentes que precisam compartilhar e atualizar informações — tanto empresariais quanto pessoais — que devem ser mantidas, governadas, auditadas e protegidas com o mesmo rigor aplicado a qualquer outro ativo da empresa. Esse cenário traz três impactos ao tráfego de rede.

Segundo o Relatório Global de Tráfego de Rede da Nokia, o tráfego de IA empresarial deve crescer a uma taxa composta anual (CAGR) de 57% até 2033. Por quê? Os agentes geram novo tráfego que não existia antes da implantação, aumentando o consumo de largura de banda e a possibilidade de latência. Esse tráfego aparece como chamadas de API. Mais ações realizadas por mais agentes resultam em mais chamadas de API, afetando a rapidez dos endpoints da API. A geração aumentada por recuperação (RAG) é outra fonte de chamadas de API que tende a crescer com a adoção de agentes, porque a memória dinâmica de recuperação traz consciência ao contexto em evolução. Isso faz com que o RAG deixe de ser estático e passe a atualizar em tempo real. Mais RAG significa mais chamadas de API para bancos de dados vetoriais, tanto para atualizar dados quanto para enriquecer a inferência.

O IDC informa que as empresas estão alinhando seus roteiros GenAI com esforços de modernização de rede para dar suporte às cargas de trabalho de IA agentes. Surgem mais caminhos de tráfego de rede em todas as direções, criando uma malha de caminho de dados que cresce exponencialmente à medida que adicionamos mais agentes e recursos. Mais tráfego entre contêineres. Mais tráfego entrando e saindo dos hosts de contêiner. Mais tráfego entrando e saindo dos pods e clusters de contêineres. O aumento dos caminhos de rede exige políticas, configurações para componentes de rede e automação adicionais. Os mapas de rede ficam sobrecarregados e a atividade de monitoramento aumenta. Qual o resultado? Tudo isso gera um ambiente maior, uma malha de caminho de dados que requer processos de manutenção, segurança e governança.

Mais caminhos exigem maior emissão e coleta de telemetria operacional. Usamos essa telemetria para todos os tipos de observabilidade — desde o gerenciamento operacional e resolução de problemas até segurança e governança. Altas concentrações de agentes, modelos e recursos podem congestionar a rede em arquiteturas centralizadas. O roteamento inteligente reduz isso até certo ponto, mas requer equilibrar o congestionamento entre diferentes segmentos da rede, o que pode não ser eficaz se a capacidade da rede for insuficiente.

Felizmente, as empresas podem aplicar as lições aprendidas com a adoção de microsserviços à IA agêntica. A explosão semelhante da telemetria operacional exige as mesmas medidas de controle de custos, como decidir quanto e qual telemetria é fundamental emitir, coletar, analisar e armazenar.

O Agentic AI ainda está em fase de desenvolvimento. Enquanto os desenvolvedores criam ferramentas e kits de desenvolvimento, você, operador de TI, deve se preparar para o impacto inevitável na sua rede.

Organizações bem preparadas combinam protótipos de desenvolvedores com testes iniciais de infraestrutura para monitorar e medir o impacto na rede, garantindo que melhorias sejam implementadas antes do início da operação. Colaboração e comunicação minimizam o risco de uma área avançar sem o alinhamento da outra. Além disso, acompanhar o ritmo da inovação em memória agêntica ajuda os operadores de rede a se manterem à frente da curva de inovação.

Quando a inovação em memória agente se consolidar, você, operador de TI, saberá que o momento da primeira implantação de solução agente em larga escala na sua rede está próximo.