Em uma recente reunião de trabalho com o CTO de uma grande empresa, discutimos uma questão que considero um dos maiores desafios estratégicos atuais: como evitar que os agentes de IA de hoje se transformem na dívida técnica de amanhã?

A conversa me lembrou um problema que a engenharia de software conhece e combate há décadas. Toda nova onda tecnológica começa simples, sedutora e ágil. Um primeiro sistema resolve um problema específico. Depois vem o segundo. Mais um. Pequenas customizações, integrações legadas, exceções de percurso e regras de negócio complexas vão sendo incorporadas de forma incremental. Alguns anos depois, o sistema se torna uma caixa-preta: poucos conseguem explicar completamente seu funcionamento, e o receio de alterá-lo reduz a velocidade de inovação.

Há fortes indícios de que parte desse ciclo poderá se repetir com os agentes de IA, embora com características próprias e em uma velocidade significativamente maior.

Hoje, a barreira de entrada foi drasticamente reduzida. Plataformas low-code/no-code, frameworks modulares e ferramentas de vibe coding permitem criar agentes funcionais em poucas horas. O principal risco é confundir a facilidade de construir um protótipo com a capacidade de desenvolver uma arquitetura sustentável.

Não são a mesma coisa. Em ambientes corporativos, muitos agentes deixam de ser aplicações isoladas e passam a depender de uma combinação de LLMs, bases RAG, memórias, orquestradores, APIs, sistemas legados, políticas de acesso e integrações críticas. À medida que dezenas ou centenas desses agentes passam a interagir, cresce não apenas seu número, mas também a quantidade de dependências, estados compartilhados, fluxos de comunicação e pontos potenciais de falha. Por isso, a complexidade tende a crescer de forma não linear.

O desafio aumenta porque, diferentemente de ondas anteriores de democratização tecnológica, praticamente qualquer área de negócio já consegue construir agentes. Isso acelera a inovação, mas também reduz uma das barreiras tradicionais de governança exercidas pelas equipes centrais de TI.

Sem diretrizes comuns, aumenta o risco de proliferação de silos agênticos: agentes desenvolvidos com frameworks distintos, memórias incompatíveis, mecanismos próprios de autenticação e integrações pouco padronizadas.

No início, essa autonomia é percebida como agilidade. Com o tempo, pode evoluir para fragmentação arquitetural. Cada agente mantém seu próprio contexto. Cada equipe define métricas diferentes. Cada projeto escolhe modelos e ferramentas segundo seus próprios critérios.

Além disso, o ecossistema evolui rapidamente. Frameworks podem tornar-se obsoletos em poucos meses, modelos são descontinuados ou substituídos pelos provedores, APIs evoluem continuamente e novos padrões surgem em um ritmo muito superior ao observado na engenharia de software tradicional.

Se não houver uma arquitetura adequada, as consequências tendem a incluir custos crescentes e pouco previsíveis, comportamento inconsistente em produção, dificuldades de auditoria, baixa reutilização de componentes e aumento contínuo da dívida técnica.

Existe ainda um agravante importante. Os componentes centrais desses sistemas são probabilísticos. Seu comportamento pode mudar mesmo sem alterações no código da aplicação, seja pela atualização do modelo realizada pelo provedor, pela evolução da base de conhecimento, pela incorporação de novas memórias ou por mudanças nas ferramentas utilizadas.

Isso torna insuficiente o modelo tradicional de desenvolvimento baseado apenas em construir, testar, implantar e manter versões relativamente estáveis. Sistemas agênticos exigem monitoramento contínuo, avaliação permanente, guardrails, observabilidade, reavaliação dos prompts, atualização das bases de conhecimento e recalibração frequente.

Outro aspecto que considero fundamental é evitar o acoplamento da lógica de negócio ao modelo. Uma arquitetura madura trata o LLM como um componente substituível, e não como o centro da aplicação. Quando regras de negócio ficam embutidas em prompts específicos ou em funcionalidades proprietárias de um único fornecedor, cria-se uma nova forma de dívida técnica, que é o aprisionamento tecnológico (vendor lock-in).

Foi justamente esse ponto que emergiu como principal conclusão da nossa discussão. O desafio não será construir agentes cada vez mais “inteligentes”, mas plataformas capazes de sustentá-los ao longo do tempo.

Na prática, isso significa investir em cinco pilares:

1)      Plataformização: criar uma plataforma comum de serviços para agentes.

2)      Padronização: unificar identidade, governança de contexto, memória e acesso aos modelos.

3)      Industrialização: estabelecer práticas de LLMOps para transformar protótipos em soluções corporativas.

4)      Observabilidade: monitorar continuamente custo, desempenho, comportamento e qualidade das respostas.

5)      Refatoração contínua: tratar prompts, fluxos, ferramentas e bases de conhecimento como ativos que precisam evoluir continuamente.

Com isso, a governança de IA deixa de ser apenas uma preocupação operacional e passa a ser uma disciplina de arquitetura corporativa.

No fundo, estamos reafirmando princípios clássicos da boa engenharia de software, como baixo acoplamento, alta coesão, abstração, modularidade e separação de responsabilidades. Quando os agentes deixam as demonstrações e passam a executar processos críticos, esses princípios voltam a ser determinantes.

A pergunta mais importante para avaliar a maturidade de uma arquitetura de IA é bastante simples: “se amanhã eu precisar substituir o modelo, o framework ou até mesmo o provedor de IA, quanto da minha aplicação continuará funcionando sem grandes mudanças?”.

Na minha opinião, a vantagem competitiva da IA corporativa não estará em construir o maior número de agentes no menor tempo possível. Estará na capacidade de construir uma arquitetura de plataforma resiliente, observável e evolutiva, capaz de impedir que os agentes inovadores de hoje se transformem na principal dívida técnica da organização amanhã.