Os agentes de IA chegaram e não estão apenas fazendo chamadas a APIs ou distribuindo conteúdo. Eles estão pensando. Estão tomando decisões. Estão planejando e delegando. E estão fazendo tudo isso em toda a sua infraestrutura, nos seus serviços e na sua pilha de gerenciamento de tráfego.
O problema? A maioria dos nossos sistemas não faz ideia do que esses agentes estão fazendo.
A observabilidade tradicional foi criada para monitorar serviços. Sabe, coisas reais: requisições, respostas, latências, caminhos. Ela não foi projetada para entender por que uma requisição aconteceu — apenas que ela aconteceu. Mas agora seu tráfego pode se originar de um loop de raciocínio recursivo dentro de um agente, e tudo o que você verá nos logs será um POST para /search com um payload e um status 200.
Isso não é observabilidade. É opacidade.
Se quisermos colocar agentes de IA em operação com segurança, especialmente em ambientes de produção, os sistemas de gerenciamento de tráfego serão parte integrante da sua estratégia.
Mas, primeiro, a observabilidade precisa acompanhar essa evolução. E isso começa com três lacunas críticas.
1. Registre decisões, não apenas solicitações
Os agentes não apenas respondem. Eles tomam decisões. Avaliam. Adiam, redirecionam, escalam ou acionam ferramentas. E, se você estiver registrando apenas a camada HTTP, estará deixando de fora o que realmente importa: por que aquilo aconteceu.
Você precisa de logs estruturados que registrem a intenção do agente, a ação selecionada, as alternativas avaliadas e o resultado. Você precisa dos caminhos de decisão, não apenas dos códigos de status.
O que fazer:
- Amplie os formatos de log para incluir campos semânticos como
intenção, ação realizada, nível de confiançaerestrição de política. - Identifique as decisões pelo agente de origem e rastreie-as de ponta a ponta nas chamadas de ferramentas.
2. Rastreie a semântica, não apenas os caminhos
Duas solicitações POST para o mesmo endpoint podem significar coisas completamente diferentes quando vêm de agentes de IA. Uma pode ser uma solicitação de verificação de fatos; a outra, um gatilho para geração de conteúdo. O caminho é idêntico, mas a finalidade, o contexto e o risco não são.
Isso significa que a marcação semântica precisa se tornar um elemento de primeira classe no roteamento e na observabilidade.
O que fazer:
- Use a inspeção em linha (de payloads ou cabeçalhos) para extrair tags de intenção, como
summarize, verify_identity ou generate. - Use essas tags nas decisões de roteamento, limitação de taxa e autenticação. Não trate todas as solicitações POST da mesma forma.
3. Monitore o comportamento ao longo do tempo
Os agentes não se comportam como clientes sem estado. Eles evoluem. Tentam novamente. Ficam paralisados. Adaptam-se. Isso significa que os sistemas de observabilidade precisam ir além dos rastreamentos de solicitações individuais e começar a criar perfis de comportamento.
Você deve saber o que é considerado "normal" para um agente: quantas tentativas ele faz, quais ferramentas usa e quanto tempo leva para concluir suas tarefas. E quando isso mudar? Você também deve saber.
O que fazer:
- Monitore métricas contínuas para cada identidade de agente: novas tentativas, profundidade das tarefas e uso de ferramentas.
- Alerte sobre anomalias: loops, variações de latência e uso excessivo de ferramentas.
O que isso significa para o gerenciamento de tráfego
Tudo isso tem implicações concretas para os sistemas nos quais confiamos para direcionar, proteger e escalar nossas aplicações:
Agentes de IA não são usuários. Não são clientes. Nem sequer são serviços no sentido tradicional. São fluxos de trabalho autônomos. E, enquanto não os tratarmos dessa forma — começando pela observabilidade —, continuaremos operando às cegas.
Então, não: seu tráfego não é mais apenas tráfego. E sua infraestrutura não deveria tratá-lo como se fosse.
Comece a registrar logs como se um agente estivesse observando. Porque provavelmente está.
Sobre o autor
Lori MacVittie é engenheira distinta e evangelista-chefe no Escritório do CTO da F5, com ampla experiência em entrega de aplicações, estratégia de automação e infraestrutura. Ela é conhecida por transformar complexidade em clareza, seja definindo diretrizes para agentes de IA, analisando arquiteturas multinuvem frágeis ou investigando os limites de sistemas escaláveis. Ela acumula mais de trinta anos de experiência no setor, abrangendo desenvolvimento de aplicações, arquitetura de TI e operações de redes e sistemas. Antes de ingressar na F5, atuou como editora de tecnologia e recebeu diversos prêmios. MacVittie tem mestrado em Ciência da Computação e é uma autora prolífica, com publicações que abrangem segurança, nuvem e arquitetura empresarial. Ela também é uma entusiasta de jogos de tabuleiro e videogames, além de ter opiniões assumidamente fortes sobre queijos.
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