Por que a maioria dos agentes de IA falha?

Agentes de IA viraram um dos termos mais populares da tecnologia.

Mas, na prática, muitos projetos falham.

Não é porque o modelo é ruim, mas apenas porque o sistema não foi bem projetado.

Um agente não é apenas um modelo de linguagem. Ele precisa ser capaz de: • planejar • dividir problemas • executar tarefas • aprender com o resultado

Arquiteturas modernas de agentes combinam raciocínio, memória e uso de ferramentas externas para resolver tarefas complexas. (arXiv - https://lnkd.in/dU2nG8ue)

Sem isso, o agente vira apenas um chatbot mais sofisticado, e sabemos que chatbots têm limites claros.

Projetar sistemas com agentes exige pensar em: • coordenação de tarefas • controle de contexto • supervisão humana • observabilidade

Ou seja, voltamos às origens e ao que vimos falando nos últimos posts:

A-R-Q-U-I-T-E-T-U-R-A

Não se engane: agentes não são apenas mais um recurso de IA, eles são um problema de engenharia de sistemas.