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Plataformas empresariais para criar sistemas de IA em grande escala como Agentes
September 11, 2025

Introdução

O assunto IA mudou. As empresas já não se perguntam se querem usar IA, mas sim como operacionalizá-la em escala. É aí que entra a IA de agente: sistemas baseados em agentes autónomos capazes de raciocinar, planear e executar tarefas com limitada participação humana. No entanto, sem os enquadramentos certos, as iniciativas de IA de agentes correm o risco de estancar no suplício dos programas-piloto.

Este artigo explora estruturas prontas a utilizar para criar sistemas de IA de agentes, desde padrões de coordenação a modelos de gestão.

O que é agente de IA e por que motivo as estruturas são importantes

  • Definição: IA de agente como um sistema direcionado para objetivos composto por vários agentes.
  • Principal fator diferenciador face à IA tradicional: autonomia, organização, adaptabilidade.
  • Por que motivo os enquadramentos são essenciais: repetibilidade, gestão de riscos, controlo de custos, conformidade.

Quadros empresariais principais para IA agentec

  1. A estrutura de organização: padrões de coordenação multiagentes: planeador–executor, supervisor–trabalhador, ponto a ponto. Quando usar cada um (fluxos de trabalho empresariais, operações de TI, ambientes de tomada de decisão). Ferramentas earquiteturas que permitem a Orquestração (p. ex., LangGraph, AutoGen, uTask).
  2. Enquadramento de governança e riscos: Grades de proteção da conformidade (SOC2, RGPD, auditabilidade). Controlo de acessos com base na função e aplicação de políticas. "Conceção ""à prova de falhas"": reversão, monitorização, resposta a incidentes."
  3. Enquadramento de avaliação e qualidade: Laços de avaliação contínua. Criação de conjunto de dados Golden para referência de mercado dos agentes. Consenso entre pessoas no ciclo para casos extremos.
  4. Enquadramento e estrutura de implementação: Implementações híbridas: dispositivos locais, na nuvem privada e na área. padrões de fluxo de trabalho para agentes de escala em milhares de transações por segundo. Exemplo de caso: Agentes de resolução de incidentes de TI à escala global.

Valor empresarial da utilização de estruturas

  • Um caminho mais rápido desde o programa-piloto → produção.
  • Otimização de custos através de padrões de design previsíveis.
  • Risco reduzido na adoção de IA empresarial.
  • Melhor medição do retorno de investimento em sistemas multiagentes.

Perspetiva das Soluções de IA da Uber

Na Uber AI Solutions, operacionalizámos estruturas de organização de agentes para sistemas internos (definição de encaminhamento, deteção de fraudes, opções do cliente) e agora estendemos esta experiência às empresas.

A nossa plataforma de coordenação uTask e os fluxos de trabalho de qualidade de dados uLabel incorporam governança e repetibilidade desde o primeiro dia.

As estruturas não são opcionais. São a base que separa os agentes de IA experimentais dos sistemas empresariais.

Saiba como as Soluções de IA da Uber podem ajudar a sua empresa a adotar estruturas de IA agente em escala → Reserve uma demonstração hoje.