A era da agentificação? Anunciar virou mais importante que construir.

Nós estamos vivendo a era da agentificação. A popularização da IA é real e necessária. Mas quando qualquer aba nova no navegador vira agente de IA, algo importante se perde no caminho.

A adoção de IA precisa acontecer, e rápido. Mas velocidade sem governança não é transformação. É risco acumulado esperando o momento errado para aparecer e depois de longos anos atuando com tecnologia, aprendi que alguns ciclos sempre se repetem.

Na década de 90, os websites com a imagem “em construção” viraram símbolo de presença digital. Depois vieram as aplicações Windows renomeadas como web. Os web services abriram um caminho real para a integração entre sistemas. Na prática, viraram pontes para o legado envoltas em camadas de XML que ninguém queria manter.

Os monolitos de uma tabela ganharam o nome de microsserviços sem mudar uma linha de arquitetura. A estratégia de microsserviços é sólida e alinhada com o cloud native. O que o mercado errou foi no uso, não no conceito.

O padrão é sempre o mesmo. Tecnologia nova, nome novo, problema antigo. O mercado troca o rótulo e chama de inovação.

A tecnologia evolui. O comportamento do mercado, nem sempre. Toda vez que surge uma nova onda tecnológica, nasce também uma corrida para renomear o que já existia.

Com agentes de IA não está sendo diferente. Em muitos lugares, qualquer fluxo com LLM, um RAG simples ou um prompt encadeado já ganha o rótulo de agente e entendo que organizar é parte do nosso trabalho.

Mas um agente real é outra coisa. Ele percebe contexto, toma decisões, executa ações e aprende com os resultados. Isso exige arquitetura, memória, ferramentas, governança e integração com sistemas reais. Sem essa engenharia por trás, o que existe é apenas mais uma automação com interface conversacional.

O Gartner chama esse fenômeno de Hype Cycle. O mercado sempre passa por uma fase de expectativas infladas antes de alcançar a maturidade real. Foi assim com o SOA, com os microsserviços e com o big data.

A diferença agora é que a IA realmente tem potencial para redefinir a forma como o software é construído. E é exatamente por isso que os efeitos colaterais de uma abordagem só de mídia, sem estrutura por trás, são mais perigosos do que parecem. Sistemas sem rastreabilidade, decisões automatizadas sem auditoria e integrações improvisadas criam uma dívida técnica que o mercado ainda não aprendeu a precificar.

Nós entramos em uma era onde todos vão programar. Mas nem todo mundo será uma pessoa programadora.

O efeito colateral já está visível. Um universo de mini aplicações crescendo fora de qualquer arquitetura, sem conexão entre si, sem reuso, sem segurança pensada desde o início e um produto de uma pessoa.

Décadas de aprendizado em arquitetura e estratégia de software existem exatamente para evitar esse cenário. A escala, o reuso, a segurança e a governabilidade não são burocracia. São o que separa um experimento de um sistema que sustenta negócio.

O que aprendi construindo agentes reais em produção resume em cinco pontos que o mercado ainda não está discutindo:

1. Autonomia de decisão exige contexto persistente e grounded. Sem ancoragem em dados confiáveis, o agente alucina e decide errado.
2. Evals não são opcionais. São o que garante que o agente continua se comportando como esperado quando o mundo muda ao redor dele.
3. Prompt injection é o vetor de ataque que ninguém está monitorando. Agentes que consomem dados externos sem validação são superfícies de risco abertas.
4. Context safety define o que o agente pode e não pode processar. Sem essa fronteira, dados sensíveis vazam entre sessões e entre usuários.
5. Antes de escolher tecnologia, defina o escopo de autonomia. O que o agente decide sozinho, o que precisa de confirmação e o que nunca executa sem supervisão humana.

O desafio não é usar IA. É transformar IA em sistemas confiáveis que resolvam problemas de negócio de forma consistente. E é aí que a engenharia de software volta a ser o centro da conversa.

Tenho trabalhado na construção de agentes reais para a modernização de sistemas legados. A distância entre o que o mercado chama de agente e o que de fato funciona em produção é maior do que a maioria imagina. Essa resposta vai definir quem lidera a próxima década de software.

Você já parou para questionar o que está sendo chamado de agente de IA nos projetos que acompanha no mercado?

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Ramon Durães