O que é Agentic AI?

O Agentic AI funciona de forma semelhante a um agente de viagens que organiza uma viagem com base em preferências e requisitos específicos. Por exemplo, um usuário pode indicar datas de viagem, um orçamento, uma companhia aérea preferida, um desejo por um hotel perto da praia em um determinado local e uma reserva para um jantar para dois perto do hotel às 19h do dia seguinte à chegada. 

A IA agêntica dividiria essa entrada em tarefas distintas e as delegaria a modelos de linguagem de grande porte (LLMs) especializados. Primeiro, ele se conectaria a um LLM associado à companhia aérea escolhida para identificar voos adequados, levando em consideração restrições orçamentárias, status de fidelidade e preferências do usuário, como selecionar um voo noturno. Com base no horário de chegada, a IA determinaria as datas de reserva do hotel, reconhecendo que a acomodação só seria necessária a partir do dia seguinte à chegada do voo noturno. Ele então se conectaria a um modelo de IA para que o fornecedor do hotel reservasse um quarto perto da praia usando informações de pagamento armazenadas, garantindo que os dados confidenciais permaneçam seguros com a IA e não com o fornecedor. 

Em seguida, a IA usaria a localização do hotel reservado para fazer reservas para jantar nas proximidades. Ele levaria em conta o cronograma estabelecido anteriormente — sabendo que a reserva deveria ocorrer no segundo dia da viagem devido ao voo noturno — e concluiria a reserva por meio da interface com um modelo de IA para os serviços de reserva específicos.

Este processo mostra como a IA agêntica coordena tarefas de forma inteligente em vários domínios para atender a solicitações complexas dos usuários de forma eficiente.

A Agentic AI está transformando indústrias ao ir além da mera automação. Fluxos de trabalho automatizados geralmente lidam com tarefas repetitivas, mas não conseguem ser fluxos de trabalho completos e não oferecem autonomia real. Por outro lado, os sistemas de IA Agentic podem ingerir novos dados, interpretar condições mutáveis e fazer escolhas estratégicas. Em ambientes de ritmo acelerado — que vão do gerenciamento de rede aos serviços financeiros — essa agilidade é essencial para manter alto desempenho, conter ameaças rapidamente e capitalizar mudanças de mercado. As empresas que adotam a IA agêntica podem maximizar a eficiência operacional, reduzir despesas gerais e oferecer experiências mais personalizadas ao usuário.

• Assistência médica: Hospitais utilizam IA de agente para monitorar sinais vitais de pacientes e sugerir intervenções oportunas. Ao processar indicadores de saúde em tempo real, agentes inteligentes ajudam os médicos a ajustar os planos de tratamento rapidamente. 
• Robótica: Máquinas autônomas usam algoritmos avançados de tomada de decisão para navegar em fábricas, armazéns ou ambientes perigosos. Por meio de interação e aprendizado constantes, eles podem coordenar tarefas, realizar inspeções e detectar problemas de manutenção sem comando humano direto. 
• Finanças: Os algoritmos de IA da Agentic executam negociações, gerenciam portfólios e avaliam riscos de crédito rapidamente. Sua capacidade de interpretar dados flutuantes em milissegundos abre novas possibilidades de lucratividade e mitigação de riscos. 
• Cibersegurança: Com o aumento de ameaças sofisticadas, a inteligência de agentes pode detectar anomalias, isolar atividades maliciosas e responder instantaneamente, bem antes que as equipes de segurança reajam manualmente.

Apesar do seu potencial, a IA stáctica enfrenta obstáculos. A interoperabilidade do agente/LLM e o acesso a fontes de dados legadas exigem um acordo comum sobre controles de acesso e semântica. A tomada de decisões envolve considerações éticas porque esses agentes autônomos podem tomar decisões impactantes, às vezes envolvendo dados confidenciais ou resultados críticos. Além disso, as demandas computacionais para executar processos de aprendizado contínuo são consideráveis, exigindo infraestruturas robustas e gerenciamento cuidadoso de recursos. As organizações devem abordar essas questões estabelecendo estruturas de governança claras e investindo em sistemas escaláveis que sustentem a inteligência em tempo real.

À medida que os custos de hardware diminuem e os algoritmos evoluem, a adoção de IA de agentes só tende a crescer. Pesquisas sobre metaaprendizagem e aprendizagem por transferência — onde sistemas de IA aprendem a aplicar conhecimento de um domínio a outro — prometem uma inteligência mais versátil e semelhante à humana. Além disso, definir diretrizes e políticas do setor em relação à responsabilidade, privacidade e confiança continuará a moldar o crescimento responsável dessa tecnologia.

O F5 possibilita IA de agente ao fornecer conectividade segura e de alto desempenho entre sistemas de IA e as fontes de dados distribuídas que eles precisam acessar. Os recursos integrados de rede e segurança do F5, como controles de acesso baseados em políticas, criptografia em trânsito e gerenciamento avançado de tráfego, criam uma base sólida para que a IA agentic opere de forma eficiente e segura. Ao facilitar o acesso contínuo aos dados, a F5 capacita as organizações a liberar todo o potencial da IA de agência, promovendo tomada de decisões inteligentes e excelência operacional.

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