TL;DR: O Agentic Mesh é um conjunto coerente de padrões para construir ecossistemas de agentes autônomos empresariais, oferecendo estruturas reutilizáveis para organização, comunicação, funções e papéis dos agentes. A Deloitte prevê que 25% das empresas que utilizam IA Generativa implementarão agentes até 2025, número que chegará a 50% em 2027.
Takeaways:
- Os padrões funcionais (Chatbot, Agentes Orientados a Tarefas/Objetivos, Agentes de Monitoramento e de Simulação) definem como os agentes executam suas tarefas específicas.
- Os padrões de comunicação (Interação, Delegação, Conversação, Atenção e Transmissão) estabelecem como os agentes trocam informações entre si e com usuários.
- Os padrões de papel (Planejador, Orquestrador, Executor, Observador, Juiz e Executor/Enforcer) definem responsabilidades específicas dos agentes no ecossistema.
- Os padrões organizacionais (Singleton, Equipe, Organizações, Swarm, Ecossistemas, Entidades Legais e Federações) determinam como os agentes são estruturados hierarquicamente.
- A adoção desses padrões promove consistência, escalabilidade, confiabilidade e interoperabilidade, posicionando as organizações na vanguarda da revolução dos agentes autônomos.
Padrões para um Ecossistema de Agentes Autônomos: Dominando o Agentic Mesh
Você já se perguntou como as organizações estão estruturando seus sistemas de IA para criar agentes autônomos que realmente funcionam em escala empresarial? A resposta está no Agentic Mesh – uma abordagem revolucionária que promete transformar a maneira como construímos ecossistemas de agentes inteligentes.
A Deloitte prevê que 25% das empresas que utilizam IA Generativa implementarão agentes de IA até 2025, número que saltará para impressionantes 50% em 2027. Mas como garantir que esses agentes sejam robustos, confiáveis e verdadeiramente úteis para as organizações?
Neste artigo, vamos explorar como o Agentic Mesh fornece padrões reutilizáveis que permitem construir ecossistemas de agentes autônomos eficientes, escaláveis e seguros. Prepare-se para uma jornada pelos fundamentos que estão moldando o futuro da inteligência artificial empresarial.
O Que é Agentic Mesh e Por Que Você Deveria Se Importar
O Agentic Mesh representa um conjunto coeso de padrões organizacionais, de comunicação, funcionais e de papéis que permitem construir agentes de nível empresarial. Esses padrões funcionam como blocos de construção para criar ecossistemas de agentes robustos e interoperáveis.
Um padrão, neste contexto, é uma solução reutilizável para um problema comum. Ele fornece uma estrutura ou modelo de alto nível para organizar sistemas de agentes, oferecendo benefícios significativos:
- Reutilização de componentes comprovados
- Abstração de complexidade
- Implementação de práticas estabelecidas
- Consistência entre diferentes implementações
A falta de padrões bem definidos pode levar a ecossistemas fragmentados, incompatíveis e que não inspiram confiança. Com o Agentic Mesh, as organizações podem acelerar significativamente sua jornada de implementação de agentes autônomos.
Padrões Funcionais: Como os Agentes Realizam Suas Tarefas
Os padrões funcionais oferecem uma maneira estruturada de projetar agentes com base em como eles executam seu trabalho. Estes padrões focam nos objetivos operacionais dos agentes e moldam como eles agem e executam tarefas dentro de um ecossistema.
Chatbot
O padrão mais comum e simples, onde um único agente lida com trocas de solicitação-resposta. Estes agentes geralmente:
- Processam uma única solicitação por vez
- Não mantêm memória ou contexto de interações anteriores
- Fornecem respostas imediatas baseadas apenas na entrada atual
Exemplo prático: Chatbots de atendimento ao cliente (como ChatGPT) que respondem a perguntas frequentes sobre produtos ou serviços.
Agentes Orientados a Tarefas
Estes agentes são projetados para executar tarefas específicas com base em objetivos claramente definidos:
- Criam um plano estruturado para atingir objetivos
- Executam tarefas de forma autônoma
- Mantêm informações de estado relacionadas às suas interações
Exemplo prático: Agentes de workflow habilitados para lidar com tarefas repetitivas como processamento de faturas ou entrada de dados.
Agentes Orientados a Objetivos
Projetados para resolução colaborativa de problemas, estes agentes:
- Trabalham juntos para alcançar objetivos compartilhados
- Ajustam dinamicamente seus planos com base em avaliações contínuas
- Utilizam um rascunho compartilhado para manter o contexto
Exemplo prático: Otimização de cadeia de suprimentos orientada por agentes, onde agentes negociam e alocam inventário entre múltiplos armazéns para maximizar a eficiência.
Agentes de Monitoramento
Estes agentes observam continuamente o ecossistema e seu ambiente:
- Respondem a mudanças de forma orientada a eventos
- Usam entradas para tomar decisões informadas
- Geram insights baseados em dados coletados
Exemplo prático: Agentes de rastreamento do mercado de ações que observam eventos de notícias ou lançamentos de produtos e formulam recomendações de compra e venda.
Agentes de Simulação
Permitem que os agentes criem, conversem e observem modelos virtuais ou ambientes:
- Operam em grande escala para testar cenários
- Usam um rascunho compartilhado para trocar dados
- Observam comportamentos emergentes complexos
Exemplo prático: Agentes em mercados financeiros simulam e testam estratégias de negociação para avaliar riscos sob várias condições.
Padrões de Comunicação: Interação e Troca de Informações
Os padrões de comunicação definem as interações e o intercâmbio de informações dentro de um ecossistema de agentes. Eles enfatizam a estrutura das trocas entre agentes ou com os usuários.
Interação
Um modelo de comunicação básico onde:
- Um remetente emite uma solicitação
- O agente receptor processa a entrada
- Uma resposta é retornada imediatamente
Exemplo prático: Chatbots e assistentes virtuais como ChatGPT permitem que os usuários façam perguntas e recebam respostas diretas.
Delegação
Este padrão mostra como um agente transfere uma tarefa para outro agente:
- Passa a responsabilidade e os dados necessários
- Permite que o agente receptor gerencie a tarefa independentemente
- Facilita a especialização de agentes
Exemplo prático: Um agente de atendimento ao cliente geral recebe uma solicitação para abrir uma conta bancária e transfere a tarefa para um agente especializado em abertura de contas bancárias.
Conversação
Suporta comunicação com estado de múltiplas etapas:
- Agentes retêm o contexto em várias trocas
- Permite diálogos prolongados
- Mantém a continuidade da interação
Exemplo prático: Em ambientes legais e empresariais, contratos e negociações, um agente se envolve em discussões de múltiplos estágios com outros agentes e pessoas para refinar termos e chegar a acordos.
Atenção
Facilita interações fora da banda normal de comunicação:
- Permite que os agentes sinalizem quando intervenção é necessária
- Prioriza comunicações críticas
- Interrompe fluxos normais quando necessário
Exemplo prático: Uma conversa de agente está em andamento, mas um agente downstream requer informações adicionais — ele emite uma solicitação de atenção para outro agente (ou pessoa) que pode fornecer as informações necessárias e depois continua sua tarefa.
Transmissão
Permite que um único agente envie informações a vários destinatários:
- Simplifica o processo de comunicação
- Reduz a sobrecarga de mensagens duplicadas
- Facilita a disseminação de informações importantes
Exemplo prático: Em mercados financeiros, agentes disseminam informações de mercado para manter investidores (e outros sistemas ou agentes) informados sobre movimentos significativos do mercado.
Padrões de Papel: Funções e Responsabilidades dos Agentes
Os padrões de papel definem as responsabilidades e os comportamentos específicos dos agentes dentro de um ecossistema. Eles estabelecem uma divisão clara de trabalho entre diferentes tipos de agentes.
Planejador
Permite que os agentes assumam a responsabilidade por dividir metas de alto nível em etapas menores e executáveis:
- Cria estratégias para atingir objetivos gerais
- Divide tarefas complexas em unidades gerenciáveis
- Estabelece sequências e dependências entre tarefas
Exemplo prático: Na logística de armazéns, agentes planejadores elaboram planos para otimizar o movimento de inventário e cronogramas de atendimento.
Orquestrador
Permite que um agente coordene tarefas com outros agentes:
- Organiza o processo de execução detalhado
- Atribui tarefas a agentes específicos
- Garante que os recursos certos sejam alocados para cada etapa do plano
Exemplo prático: Um agente de orquestração de abertura de conta bancária pode coordenar a execução de outros agentes (verificação de identidade, conheça seu cliente, etc.) para abrir uma nova conta de investimento.
Executor
Responsável por executar e concluir as etapas individuais em um plano:
- Interage com ferramentas e sistemas externos
- Colabora com outros agentes quando necessário
- Completa tarefas atribuídas com eficiência
Exemplo prático: Em um processo de abertura de conta bancária, um agente executor pode invocar ferramentas para se comunicar com serviços de terceiros que verificam a identidade de uma pessoa ou serviços que seguem regulamentos de “conheça seu cliente”.
Observador
Permite que os agentes monitorem sistemas, agentes ou ambientes específicos:
- Coleta dados continuamente
- Processa entradas para identificar tendências ou anomalias
- Notifica outros agentes quando necessário
Exemplo prático: Um agente de detecção de fraude examina transações de pagamento e interações com múltiplos serviços de fraude para capturar atividades suspeitas, protegendo sistemas bancários contra ameaças.
Juiz
Responsável por tomar decisões com base em regras, padrões ou diretrizes éticas:
- Avalia notificações e entradas de agentes observadores
- Identifica problemas ou violações de políticas
- Determina ações apropriadas a serem tomadas
Exemplo prático: Na conformidade regulatória, a IA revisa transações financeiras em relação aos requisitos legais de múltiplas jurisdições e sinaliza atividades fraudulentas ou violações de requisitos legais com detalhes de suporte necessários para melhor identificar e diagnosticar fraudes.
Executor (Enforcer)
Entra em ação com base em decisões tomadas por outros agentes:
- Intervém quando são detectadas violações de regras
- Garante que a conformidade seja mantida
- Implementa ações corretivas quando necessário
Exemplo prático: Um agente em auditoria de conformidade garante que as empresas sigam os padrões legais, sinalizando e corrigindo discrepâncias.
Padrões Organizacionais: Estrutura e Governança dos Agentes
Os padrões organizacionais definem como os agentes são estruturados e organizados dentro de um ecossistema. Eles estabelecem hierarquias, mecanismos de governança e modelos de colaboração.
Singleton
Representa uma relação pessoa-agente ou agente-agente simples:
- Agentes atuam por conta própria
- Atendem a solicitações simples
- Não envolvem tomada de decisão a longo prazo
Exemplo prático: Assistentes com IA como ChatGPT respondem a solicitações em tempo real.
Equipe/Grupo
Representa a colaboração entre vários agentes trabalhando juntos:
- Operam hierarquicamente ou de forma descentralizada
- Trabalham em direção a um objetivo compartilhado
- Coordenam atividades para maximizar eficiência
Exemplo prático: Uma equipe de agentes pode colaborar para gerenciar a interação com o cliente e o fluxo de decisão para apoiar um processo de abertura de conta bancária.
Organizações
Define como as equipes de agentes são estruturadas dentro de um ecossistema maior:
- Um agente governante central direciona comportamentos
- Garante alinhamento com objetivos abrangentes
- Estabelece hierarquias claras de controle
Exemplo prático: No futuro, podemos ver grupos dentro de uma organização compostos apenas por agentes executando processos de ponta a ponta com envolvimento humano mínimo.
Swarm (Enxame)
Neste padrão, nenhum agente atua como uma autoridade central:
- Agentes se auto-organizam com base em interações locais
- Tomam decisões autônomas
- Trabalham coletivamente em direção a objetivos compartilhados
Exemplo prático: Em mercados financeiros descentralizados, bots de negociação ajustam estratégias independentemente com base em sinais de mercado, influenciando coletivamente tendências de mercado sem depender de um tomador de decisão central.
Ecossistemas
Agentes de várias organizações ou instituições trabalham juntos:
- Atingem um conjunto mais amplo de objetivos
- Frequentemente operam sem controle centralizado
- Estabelecem regras de interação entre diferentes grupos
Exemplo prático: Um grupo de agentes abordando processos de negócios específicos. Eles trabalham para alcançar objetivos de processo de negócios mais amplos, mas permanecem dentro das regras definidas pelas regras e políticas de uma organização.
Entidades Legais
Estabelece um limite legal formal em torno de uma organização de agentes:
- Garante que os agentes digitais operem dentro de uma estrutura legal
- Define responsabilidades contratuais claras
- Estabelece mecanismos de prestação de contas
Exemplo prático: Empresas de negociação autônomas, fabricação virtual e empresas de consultoria jurídica ou financeira totalmente automatizadas que usam agentes para redação de contratos, conformidade e negociações.
Federações
Descreve uma estrutura colaborativa onde agentes de organizações independentes trabalham juntos:
- Mantém um nível apropriado de autonomia individual
- Equilibra controle centralizado com autonomia local
- Estabelece protocolos para colaboração entre entidades
Exemplo prático: Em uma rede de saúde descentralizada, clínicas individuais ou unidades de diagnóstico tomam decisões no terreno usando agentes, enquanto uma autoridade central supervisiona protocolos de tratamento, compartilhamento de dados e conformidade regulatória para manter um alto padrão de atendimento.
A Importância dos Padrões para o Sucesso dos Ecossistemas de Agentes
A adoção de padrões reutilizáveis como os oferecidos pelo Agentic Mesh é crucial para garantir consistência, escalabilidade e confiança nos ecossistemas de agentes. Estes padrões:
- Promovem consistência – Garantem que os agentes operem de maneira previsível e confiável em todo o ecossistema.
- Facilitam a escalabilidade – Permitem que as organizações expandam seus ecossistemas de agentes de maneira gerenciável.
- Aumentam a confiabilidade – Estabelecem práticas comprovadas que reduzem erros e falhas.
- Simplificam o desenvolvimento – Fornecem modelos reutilizáveis que aceleram a criação de novos agentes.
- Melhoram a interoperabilidade – Garantem que diferentes agentes possam trabalhar juntos de forma eficaz.
À medida que mais organizações adotam agentes autônomos, aquelas que implementam padrões estruturados como o Agentic Mesh estarão melhor posicionadas para criar ecossistemas de agentes robustos e eficazes.
Conclusão: O Futuro dos Ecossistemas de Agentes Autônomos
O Agentic Mesh fornece um conjunto coeso de padrões para construir e integrar agentes autônomos, abrangendo aspectos funcionais, de comunicação, de papel e organizacionais. A adoção desses padrões é crucial para garantir que os ecossistemas de agentes sejam robustos, escaláveis e confiáveis.
A interconexão dos padrões assegura que os agentes não só desempenhem suas funções de forma eficaz, mas também se comuniquem, colaborem e se organizem de maneira coordenada. Isso contribui para um sistema mais integrado e eficiente.
À medida que a IA avança, a utilização de Agentic Mesh permitirá que as organizações desenvolvam ecossistemas de agentes sofisticados e adaptáveis, capazes de enfrentar desafios complexos e gerar valor em diversos domínios.
As empresas que começarem a implementar esses padrões agora estarão na vanguarda da revolução dos agentes autônomos, preparando-se para um futuro onde a colaboração homem-máquina alcançará novos patamares de eficiência e inovação.
Fonte: Eric Broda. “Agentic Mesh: towards enterprise-grade agents”. Disponível em: https://towardsdatascience.com/agentic-mesh-towards-enterprise-grade-agents-18e8de184af1.
Fonte: Deloitte. “TMT 2025 Predictions: Generative AI paves the way for a transformative future in the industry”. Disponível em: https://www2.deloitte.com/bn/en/pages/about-deloitte/articles/tmt-2025-predictions-generative-ai-paves-the-way-for-a-transformative-future-in-the-industry.html.