Trazendo agentes de IA para produção:o papel crítico do design de plataforma

Os modelos de raciocínio estão avançando, mas a produção ainda é difícil

Os modelos de raciocínio progrediram rapidamente. Os sistemas agora podem analisar documentos, escrever códigos e fazer julgamentos que antes estavam firmemente no domínio da pesquisa. No entanto, apesar destes avanços, a maioria das iniciativas de IA ainda luta para alcançar ambientes de produção onde a consistência, a governação e a fiabilidade são importantes. Na verdade, um relatório recente do MIT descobriu que apenas uma pequena fração dos projetos de IA chega às operações diárias.

Aparecendo no palco principal do FUSION, nosso principal evento para clientes de 2025, Jerry Liu, fundador da LlamaIndex, resumiu bem o desafio:

“A maior barreira para a adoção da IA é sua própria capacidade de contextualizar e projetar o fluxo de trabalho desses modelos.”

Em outras palavras, a barreira para a execução da IA não são os modelos. É a estrutura operacional que os rodeia:orquestração, observabilidade, governança, integração e a capacidade de passar de insights experimentais para uma execução confiável.

Para os líderes de automação e operações que avaliam onde criar fluxos de trabalho de agente, a principal consideração não é mais qual plataforma produz a demonstração mais impressionante, mas qual oferece suporte consistente à transição do protótipo para a produção.

Os fluxos de trabalho dos agentes precisam de mais do que apenas IA

As equipes que operacionalizam a IA de maneira confiável entendem que os aplicativos agentes do mundo real entrelaçam vários modos de execução:lógica determinística, julgamento humano e raciocínio de IA direcionado.

Considere um fluxo de trabalho típico de aprovação de viagens. Uma solicitação é enviada por meio de um formulário determinístico. Um agente extrai detalhes da política de documentação complexa usando raciocínio baseado em IA. Um gerente analisa e aprova. As finanças cuidam de uma verificação final. A viagem é então reservada usando regras determinísticas.

Embora a componente IA seja claramente essencial neste processo, é apenas um segmento numa cadeia operacional mais ampla. Sem orquestração, monitorização e governação para todo o fluxo, mesmo modelos de raciocínio sofisticados permanecem confinados a demonstrações e não à produção.

As plataformas de desenvolvimento de uso geral geralmente fornecem blocos de construção sólidos para os segmentos de raciocínio. Mas o sucesso operacional sustentado requer um ambiente projetado para conectar o raciocínio da IA ​​com o processo de negócios mais amplo – de forma segura, observável e com propriedade clara de cada etapa.

Uma plataforma criada para fluxos de trabalho de agentes

A UiPath Platform™ aborda a automação de agentes a partir de um profundo conhecimento na execução de processos empresariais. Essa herança molda a forma como as equipes constroem, orquestram e operam fluxos de trabalho orientados por IA hoje, especialmente quando vão além dos experimentos iniciais para ambientes que exigem previsibilidade e supervisão.

Orquestração em todo o fluxo de trabalho de ponta a ponta

Os sistemas agentes modernos combinam chamadas de modelo, lógica determinística, aprovações humanas e integrações de sistemas. Uma camada de orquestração unificada reúne esses elementos em um único fluxo operacional, permitindo que as equipes vejam onde está um processo, como as decisões foram tomadas e quais ações permanecem.

Em vez de coordenar ferramentas separadas para cada estágio, a orquestração ocorre em um só lugar. Isso reduz a sobrecarga operacional, esclarece a propriedade e oferece suporte a uma execução mais consistente.

Observabilidade ponta a ponta

Quando os fluxos de trabalho abrangem diversas camadas de decisão — raciocínio de IA, lógica determinística, interação humana e chamadas de sistema — a observabilidade se torna fundamental para a confiabilidade. A plataforma fornece rastreamentos de execução detalhados que combinam logs de raciocínio com logs determinísticos de processos, permitindo que as equipes vejam como um agente chegou a uma decisão e como o processo progrediu de um estágio para o seguinte.

Prompts, uso de ferramentas, transferências entre humanos e automação, chamadas de integração e caminhos de lógica de negócios aparecem no mesmo rastreamento. Esse nível de visibilidade ajuda as equipes a diagnosticar problemas, melhorar o comportamento dos agentes e manter a confiança nas decisões executadas em grande escala.

Governança e camada de confiança da IA

Os sistemas agentes que operam na produção exigem proteções consistentes. A camada de confiança de IA da UiPath fornece supervisão centralizada para interações generativas de IA, mascarando informações de identificação pessoal antes que cheguem a um modelo, aplicando escolhas de políticas, auditando o uso e gerenciando controles de custos.

As equipes podem executar modelos fornecidos pela plataforma ou trazer os seus próprios, sejam hospedados de forma privada, gerenciados na nuvem ou ajustados para domínios específicos. Todos estes herdam a mesma governação e controlos, garantindo consistência operacional independentemente da escolha do modelo.

Integrações empresariais que suportam escala operacional

A maioria dos fluxos de trabalho de agentes envolve os principais sistemas de negócios:planejamento de recursos empresariais (ERP), gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM), repositórios de documentos, sistemas de atendimento ao cliente, plataformas de dados e muito mais. A plataforma inclui uma ampla biblioteca de integrações de nível empresarial desenvolvidas em muitas implantações em larga escala. Isso permite que os agentes extraiam dados de sistemas operacionais ou conduzam ações dentro deles sem que as equipes tenham que criar e manter conectores personalizados.

Raciocínio sobre dados não estruturados

Muitas automações começam com entradas não estruturadas:PDFs, relatórios ou conteúdo misto. Através da integração direta com estruturas de orquestração de dados, como o LlamaIndex, a plataforma permite que os agentes raciocinem sobre grandes volumes de material não estruturado. Os recursos de processamento de documentos convertem entradas complexas em formatos estruturados adequados para o consumo do modelo, garantindo que os agentes possam trabalhar com documentos do mundo real e não apenas com amostras bem formatadas.

Opções de modelos abertos e flexíveis

O desempenho do modelo evolui rapidamente. As equipes muitas vezes escolhem modelos diferentes para tarefas diferentes – um para raciocínio estruturado, outro para análise de contexto longo, outro para interações de voz ou multimodais e, às vezes, modelos específicos de domínio para trabalho regulamentado ou sensível.

A plataforma foi projetada para suportar essa flexibilidade. Os agentes podem chamar vários modelos no mesmo fluxo de trabalho e as equipes podem selecionar o modelo certo para cada etapa sem reestruturar o processo. Isto ajuda as organizações a adaptarem-se à medida que o cenário muda, mantendo a continuidade mesmo quando surgem novas opções de modelo ou quando o desempenho muda.

Profunda interoperabilidade do ecossistema

Para oferecer suporte a essa flexibilidade, a plataforma se integra profundamente aos principais provedores de modelos de IA, serviços em nuvem, sistemas de software empresarial e estruturas de agentes de código aberto, sem prender os usuários a nenhum fornecedor específico.

Isso inclui interações bidirecionais de agentes com plataformas de conversação, conexões de orquestração para nuvens de dados corporativos, suporte para estruturas de agentes abertas e ferramentas de avaliação e compatibilidade com gateways de modelo que permitem que as equipes incorporem modelos hospedados de forma privada ou ajustados. O design aberto da plataforma permite que as organizações evoluam suas escolhas de modelos e ferramentas ao longo do tempo, mantendo práticas operacionais e de governança consistentes.

Ferramentas para testar, avaliar e melhorar agentes

Construir agentes é relativamente simples. A implantação de agentes que operem de maneira confiável na produção requer testes, avaliações e refinamentos rigorosos. A plataforma inclui recursos desenvolvidos especificamente para dar suporte a esse ciclo de vida operacional.

As equipes podem simular o comportamento do agente usando dados sintéticos ou ferramentas simuladas, o que é especialmente útil quando os sistemas reais ainda não estão prontos ou ao testar casos extremos que podem produzir transações indesejadas em tempo real. Essas simulações aparecem claramente nos históricos de execução, facilitando sua separação dos dados reais de execução.

Os conjuntos de avaliação permitem que as equipes meçam o desempenho dos agentes em diferentes cenários. Estão disponíveis avaliadores determinísticos e baseados em LLM, e as equipes podem criar avaliadores personalizados alinhados com seu contexto de negócios. Avaliadores pré-construídos avaliam a correção dos resultados, a coerência da trajetória passo a passo e outros fatores que influenciam a confiabilidade.

Uma pontuação de integridade do agente sintetiza a qualidade do prompt, a configuração das ferramentas, o design do esquema e a cobertura da avaliação para indicar a prontidão para produção. As recomendações geradas pelo Agent Optimizer destacam onde as melhorias terão maior impacto, ajudando as equipes a concentrarem seus esforços de refinamento de maneira eficaz.

Flexibilidade de implantação para requisitos do mundo real

As organizações operam em uma variedade de ambientes. Alguns funcionam totalmente na nuvem. Outros têm requisitos rígidos de residência de dados, ambientes regulamentados ou infraestrutura que devem permanecer isolados.

A plataforma oferece suporte a todos esses cenários:implantações em nuvem, instalações locais, ambientes baseados em Linux, servidores bare-metal e clusters Kubernetes, incluindo AKS, EKS e OpenShift. Em ambientes isolados, a plataforma completa pode funcionar sem acesso à Internet. As atualizações recentes incluem suporte aprimorado a IPv6, rede de pilha dupla, opções expandidas de recuperação de desastres e suporte para múltiplas instâncias em um único cluster Kubernetes.

Essa flexibilidade garante que os fluxos de trabalho dos agentes possam se adaptar às realidades da infraestrutura e às necessidades de conformidade de cada organização.

Unindo low code e pro code para equipes modernas

Os modelos de raciocínio estão remodelando a forma como as automações são construídas. Cada vez mais, usuários não técnicos podem descrever o que precisam em linguagem natural e os sistemas podem gerar um fluxo de trabalho inicial. Isso amplia quem pode participar na automação predial, ao mesmo tempo que aumenta a necessidade de uma plataforma que suporte tanto a criação rápida quanto a operacionalização rigorosa.

A UiPath Platform™ há muito tempo oferece suporte a ambos os extremos desse espectro. As ferramentas de baixo código fornecem velocidade e acessibilidade, enquanto os recursos de código pró garantem que os desenvolvedores possam implementar lógica complexa, integrar-se profundamente aos sistemas e gerenciar todo o ciclo de vida das automações de produção. A construção assistida por IA agora acelera a criação inicial do fluxo de trabalho, com os desenvolvedores refinando e ampliando a automação à medida que ela avança em direção à produção.

Como ambas as abordagens assentam na mesma base, as organizações evitam a fragmentação que muitas vezes surge entre a experimentação e a implementação operacional.

Primeiros passos:de indivíduos a equipes empresariais

Esteja alguém aprendendo, construindo para uma equipe pequena ou orientando uma implementação em grande escala, a plataforma oferece suporte a um caminho consistente desde a experimentação inicial até operações de produção sustentadas.

Os indivíduos podem começar com a Community Edition gratuita, que inclui uso diário do LLM e acesso a recursos de aprendizagem abrangentes por meio da UiPath Academy. Como o aprendizado ocorre na mesma plataforma usada em ambientes empresariais, as habilidades são transferidas diretamente para projetos reais.

Equipes pequenas podem aproveitar as vantagens das bibliotecas de modelos e de uma grande comunidade de profissionais que compartilham as melhores práticas. À medida que as necessidades aumentam, o ambiente aumenta com elas, evitando a necessidade de migrações disruptivas posteriormente.

As equipes empresariais que executam provas de conceitos se beneficiam de ter governança e conformidade integradas desde o início. Isso torna mais fácil mostrar às partes interessadas exatamente como um agente experimental pode passar para um fluxo de trabalho governado, observável e de nível de produção.

As organizações que consolidam experimentos fragmentados de IA geralmente chegam a um ponto em que a orquestração, a observabilidade e a estabilidade operacional são mais importantes do que demonstrações isoladas. A plataforma reúne esses recursos e as equipes podem ajudar as organizações a fazer uma transição tranquila e projetar fluxos de trabalho criados para produção desde o primeiro dia.

Por que as habilidades desenvolvidas aqui são importantes

A plataforma UiPath é usada por milhares de organizações em todo o mundo, incluindo muitas das maiores empresas do mundo. Como resultado, os profissionais que aprendem a projetar e operar fluxos de trabalho aqui adquirem habilidades diretamente aplicáveis ​​a ambientes do mundo real.

Para os líderes de automação e operações, isto significa que investir na experiência da plataforma fortalece a capacidade organizacional e a preparação de talentos ao mesmo tempo.

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