Agentes de IA elevando a tomada de decisões na pilha

Neste momento, a maioria dos sistemas empresariais não enfrenta dificuldades. Os primeiros agentes continuam sendo chatbots, copilotos ou ferramentas de produtividade isoladas.

À medida que avançam para os fluxos de trabalho empresariais (como resolução de pedidos, processamento de sinistros, triagem, entrega), eles começam a interagir com sistemas reais. Isso significa:

• A infraestrutura precisa entender a lógica inserida pelo agente
• Gateways precisam interpretar mais do que apenas JWTs e caminhos
• Balanceadores de carga devem deixar de focar no “mais rápido” e passar a focar no “adequado para a tarefa”

Ainda não é uma crise. Mas está prestes a chegar. Quando acontecer, o problema não será a falta de largura de banda. Será o desencontro entre as decisões dos agentes e o modo como a infraestrutura gerencia o tráfego.

Aqui está o verdadeiro ponto da arquitetura: os agentes estão elevando a tomada de decisões na pilha.

A solicitação assume o papel do plano de controle.

Ele não pergunta à infraestrutura: "O que devo fazer?" Ele a orienta: "Preciso disto. Quero que você aja assim. Agora execute."

Se seus sistemas tratarem isso como uma solicitação normal, apenas mais um GET ou POST, a lógica de fallback vai conflitar, as tentativas vão se sobrepor e o desempenho do agente vai cair por razões que não aparecerão nos seus painéis.

Não porque a infraestrutura falhou. Mas porque não prestamos atenção.

Essa transformação não é apenas teórica, está se concretizando em estruturas reais. Iniciativas como o Model Context Protocol (MCP), modelos de comunicação Agente-a-Agente (A2A) e até os primeiros avanços em roteamento de tarefas com políticas indicam a mesma direção:

• MCP incorpora o contexto completo — objetivos, restrições, opções de fallback — diretamente na carga da solicitação.
• Os protocolos A2A permitem que você coordene tarefas e transfira decisões dinamicamente entre agentes, sem depender de um orquestrador central.
• A delegação de tarefas em tempo de execução por metadados estruturados permite que a infraestrutura interprete — sem decidir — no momento da execução.

Eles diferem em sintaxe, estrutura e abstração — mas todos alcançam o mesmo resultado arquitetônico: política na carga mal-intencionada e finalidade na solicitação.

E quando a solicitação carregar a lógica, a infraestrutura terá duas opções: se adaptar ou se reduzir a um simples pipeline de transporte de cargas.

Não é uma questão de demolir e substituir. É uma oportunidade de se antecipar à mudança, enquanto ainda está no início. Comece por aqui:

1. Capture o contexto
   Registre X-Intent, X-Task-Profile e todos os metadados que indiquem o que o agente tenta realizar. Se sua observabilidade parar no URI, você já estará atrasado.
2. Pense em “adequação à tarefa”, não em “disponibilidade”
   Um backend funcionando não garante sua eficácia. Comece a testar modelos de saúde que considerem SLA, limites de latência e intenção.
3. Seja estratégico com suas políticas
   Plataformas existentes de entrega e segurança de aplicações já contam com camadas de script. Aproveite-as. Comece a interpretar os cabeçalhos de intenção. Ajuste regras de roteamento com base nos objetivos da solicitação, não apenas no caminho do serviço.
4. Planeje a aplicação adaptativa
   Em vez de definir a lógica de fallback em um arquivo de configuração estático, comece a explorar como a infraestrutura pode aplicar as instruções de fallback incorporadas na própria requisição.
5. Crie um ciclo de feedback
   Se os agentes redirecionam o tráfego com base no desempenho anterior, você precisa fazer parte desse ciclo. Reintroduza o contexto dos resultados nos seus sistemas de tráfego e monitoramento.