As 7 Camadas da Pilha de IA Agêntica
A ascensão da IA agêntica introduziu uma pilha tecnológica que vai muito além de simples chamadas a APIs de Foundation Model.
Diferentemente das pilhas de software tradicionais, em que o valor costuma se concentrar na camada de aplicação, a pilha de IA agêntica distribui o valor de forma mais desigual. Algumas camadas oferecem fortes oportunidades de diferenciação e criação de fossos competitivos, enquanto outras estão rapidamente se tornando comoditizadas.
Aqui está a nossa pilha de IA agêntica de 7 camadas, que divide o ecossistema em camadas distintas e destaca onde o valor provavelmente se acumulará:
Detalhamento da pilha de IA agêntica de 7 camadas
Implicações estratégicas por camada
Maior potencial de fosso competitivo
Camada 5: Cognição e raciocínio
Camada 7: Observabilidade e governança
Camada 8: Ferramentas e enriquecimento
Por que alto potencial de fosso:
- Essas camadas exigem profundo conhecimento técnico (por exemplo, criação de loops de raciocínio em várias etapas, pipelines de guardrail de alta vazão e orquestração vetorial escalável), ciclos de desenvolvimento longos e orquestração complexa.
- Arquiteturas de raciocínio e planejamento são difíceis de replicar e se tornam diferenciais.
- Governança, segurança e conformidade criam fossos de confiança empresarial (por exemplo, passar por auditorias rigorosas de InfoSec como SOC 2, evitar vazamentos de PII e fornecer trilhas de auditoria verificáveis para decisões de IA).
- Ecossistemas ricos de ferramentas/plugins podem desenvolver custos de troca.
Foco: Raciocínio avançado, construção de confiança, confiabilidade do sistema, orquestração do ecossistema.
Prazo: 2 a 5 anos para construir, extremamente difícil de replicar.
Potencial de fosso competitivo médio
Camada 2: Runtime de agentes e infraestrutura
Camada 4: Orquestração
Por que um fosso competitivo médio:
- Úteis e especializados, mas os ambientes de runtime e a orquestração estão cada vez mais padronizados.
- A diferenciação vem de otimização de desempenho, gerenciamento de estado e especialização de domínio.
- Moderadamente defensável se fortemente acoplado a fluxos de trabalho empresariais específicos.
Foco: Habilidades especializadas de runtime, fluxos de trabalho multiagente, memória e gerenciamento de estado.
Prazo: 6 a 18 meses para construir, moderadamente defensável.
Menor potencial de fosso competitivo ou comoditizado
Camada 1: Infraestrutura de Foundation Model (comoditizada)
Camada 3: Protocolos e interoperabilidade (comoditizados)
Camada 6: Aplicações (fosso baixo)
Por que baixo potencial de fosso competitivo ou comoditização:
- A infraestrutura de Foundation Model é dominada por hyperscalers; é difícil para novos entrantes se diferenciarem.
- Os protocolos tendem a se padronizar e se comoditizar rapidamente, oferecendo pouca defensabilidade.
- As aplicações (especialmente copilotos horizontais) estão abarrotadas e são intercambiáveis. Aplicações verticais ricas em dados oferecem alguma diferenciação.
Foco: Eficiência de custo, velocidade de execução, participação no ecossistema.
Prazo: Semanas para implementar, facilmente comoditizada.
As 7 Camadas da Pilha de IA Agêntica
Camada 1: Infraestrutura de Foundation Model
A infraestrutura de Foundation Model fornece os models, a computação e a infraestrutura de dados necessários para treinar, fine-tune e servir sistemas de IA em larga escala.
Models de provedores como a OpenAI oferecem compreensão de linguagem, raciocínio e capacidades multimodais sobre as quais as camadas superiores são construídas.
Recursos de computação como CPUs, GPUs e TPUs fazem o trabalho pesado por trás do treinamento de models e da inferência.
Sistemas de gerenciamento e armazenamento de dados, como o S3, oferecem suporte tanto ao treinamento em larga escala quanto ao acesso em tempo real a embeddings ou payloads contextuais.
APIs e atores de runtime fornecem as interfaces e os ambientes de execução para conectar models a sistemas externos.
- Padrões como REST APIs, HTTP e WebSockets permitem a integração.
- Runtimes como AKKA e DBOS coordenam os fluxos de execução.
Motores de workflow como o Apache Airflow gerenciam cronogramas de treinamento de models, tarefas de inferência e fluxos de dados.
Camada 2: Runtime de agentes e infraestrutura (onde os agentes vivem)
A camada de runtime e infraestrutura de agentes fornece o ambiente operacional onde os agentes são implantados, executados e escalados.
Ambientes de execução como Docker, Kubernetes, E2B, Replicate, Modal e RunPod fornecem os sandboxes nos quais os agentes são executados.
Sistemas de memória de agentes como o Zep dão aos agentes a capacidade de armazenar histórico de diálogo, acompanhar metas e preservar contexto de longo prazo. Isso permite identidade persistente do agente em tarefas e fluxos de trabalho complexos.
Armazenamentos de embeddings como Pinecone permitem que os agentes recuperem conhecimento rico em contexto.
Protocolos de estado e mensageria desempenham um papel fundamental na coordenação.
- APIs como o OpenAI Assistant fornecem maneiras padronizadas de gerenciar a interação.
- Padrões de interoperabilidade como o The Agent Protocol garantem consistência.
- Protocolos de comunicação como gRPC e MQTT permitem que os agentes troquem mensagens estruturadas entre sistemas distribuídos e redes.
Camada 3: Protocolo e interoperabilidade
A camada de protocolo e interoperabilidade fornece os padrões e mecanismos de coordenação, como:
Protocolos de interação e coordenação de agentes, como o A2A da Google, o ANP da Cisco e o ACP da IBM, definem como os agentes trocam mensagens estruturadas em ambientes distribuídos.
Padrões de contexto e ferramentas como o Model Context Protocol ajudam os agentes a representar capacidades de forma consistente e a transmitir informações contextuais de maneira estruturada.
Mecanismos de ponte como o Agent Gateway Protocol (AGP) conectam agentes e plataformas que, de outra forma, estariam isolados, permitindo comunicação entre sistemas e interoperabilidade.
Camada 4: Orquestração (Coordenando o comportamento dos agentes)
Frameworks de orquestração gerenciam o fluxo de dados e a lógica de prompts entre os LLMs e o código da aplicação, garantindo que os resultados sejam estruturados, previsíveis e roteados para as ferramentas corretas ou APIs. Sem eles, os desenvolvedores precisam formatar prompts manualmente, analisar resultados brutos e lidar com a execução de API. Os frameworks de orquestração simplificam isso por meio de:
- Coordenação multiagente: Gerenciar como os agentes colaboram ou delegam tarefas
- Orquestração de prompts: Criação, gerenciamento e roteamento de prompts complexos
- Integração de ferramentas: Permitir que os agentes chamem APIs, bancos de dados ou funções de código
- Memória: Preservar o contexto entre turnos ou sessões (curto e longo prazo)
- Integração de RAG: Permitir a recuperação de conhecimento de fontes externas
Camada 5: Ferramentas e enriquecimento (Agentes como serviço)
Esta camada amplia a gama de tarefas que os agentes podem executar ao conectá-los a ferramentas externas, fontes de dados e ambientes.
Ela permite que os agentes recuperem conhecimento, chamem APIs, automatizem fluxos de trabalho e interajam com sistemas do mundo real.
Recuperação e acesso ao conhecimento inclui frameworks que permitem a Retrieval Augmented Generation (RAG).
Os agentes podem fundamentar suas saídas em conhecimento rico em contexto proveniente de bancos de dados vetoriais como Pinecone e Weaviate, ou de bases de conhecimento empresariais como Confluence e wikis.
Ferramentas de extração de dados, como Bright Data e Firecrawl, permitem que os agentes coletem informações estruturadas e não estruturadas da web.
Frameworks de invocação de ferramentas, como n8n e Zapier, permitem que os agentes acionem APIs externas, orquestrem fluxos de trabalho em várias etapas e se integrem a processos empresariais mais amplos.
Capacidades de busca de provedores como Exa, SerpApi e Tavily dão aos agentes acesso ao conhecimento da web em tempo real, garantindo que as respostas sejam atuais e precisas.
Automação de UI com plataformas como o Browser Use permite que os agentes simulem interações do usuário e automatizem tarefas repetitivas em ambientes baseados em navegador.
Camada 6: Aplicações (Inteligência voltada ao usuário)
Os sistemas agênticos interagem diretamente com os usuários finais nesta camada.
Copilotos como o GitHub Copilot aprimoram os fluxos de trabalho humanos ao fazer recomendações, gerar conteúdo e acelerar tarefas em interfaces familiares.
Agentes colegas de equipe como o Tidio Lyro colaboram com os usuários, lidam com tarefas delegadas e gerenciam fluxos de trabalho contínuos, oferecendo mais independência do que os copilotos.
Camada 7: Observabilidade e Governança (A espinha dorsal operacional)
Esta camada fornece o monitoramento, a avaliação e as guardrails necessárias para implantar agentes com segurança e confiabilidade.
Plataformas de observabilidade, como o Langfuse, oferecem visibilidade em tempo real do desempenho dos agentes. Confira ferramentas de monitoramento agêntico para mais exemplos.
Frameworks de confiabilidade e segurança, como o Lakera, verificam se as respostas da IA seguem as regras, garantem que as informações pareçam corretas e ajudam a evitar respostas arriscadas ou prejudiciais.
Ferramentas de implantação e operacionais ampliam ainda mais esta camada ao permitir a adoção segura e escalável de sistemas agênticos. Isso inclui:
- Pipelines de implantação para automatizar testes, lançamento e gerenciamento do ciclo de vida dos agentes.
Exemplos: Kubeflow Pipelines, MLflow, Vertex AI Pipelines - Construtores no-code/low-code para configurar e implantar agentes sem conhecimento técnico profundo.
Exemplos: Vertex AI Builder, Beam AI. Veja mais exemplos de construtores de agentes de IA no-code. - Motores de governança e políticas para aplicar regras organizacionais, permissões e padrões de conformidade.
Exemplos: Immuta, Open Policy Agent (OPA) - Aplicação da privacidade de dados e gerenciamento de recursos (cotas, orçamentos) para garantir o uso responsável de computação e dados sensíveis.
Exemplos: BigID, OneTrust - Registros e descoberta de agentes para catalogar, versionar e rastrear as capacidades dos agentes.
Exemplos: Hugging Face Hub, Model Catalog no Vertex AI, Databricks Model Registry - Logging e auditoria para responsabilização, gerenciamento de custos e conformidade regulatória.
Exemplos: Elastic Stack (ELK), Splunk, Datadog
Desafios atuais de implementação
Cada camada deve ser integrada com fluxos de dados consistentes, execução coordenada e governança alinhada para garantir que os agentes operem de forma confiável.
Estes são alguns dos desafios comuns que você pode enfrentar ao implantar sistemas de IA agêntica:
Complexidade técnica aumenta com a adição de cada camada. A implementação eficaz exige equipes multifuncionais com conhecimento especializado.
Desafios de integração surgem da necessidade de conectar uma ampla variedade de sistemas, protocolos e fontes de dados. No entanto, muitos componentes do ecossistema agêntico ainda estão evoluindo.
Preocupações de escalabilidade surgem à medida que o uso do sistema e a complexidade das tarefas crescem. Por exemplo, um chatbot de suporte ao cliente pode funcionar bem para 1.000 usuários, mas pode travar ou ficar lento quando 1 milhão de pessoas o usam ao mesmo tempo.
Governança e conformidade: As empresas devem garantir que seus sistemas de IA sigam regras legais e éticas. Por exemplo, uma IA de saúde deve proteger a privacidade do paciente (HIPAA nos EUA). Isso pode ser alcançado com a aplicação de ferramentas de governança de IA, plataformas de IA responsável e soluções de IA em GRC. Confira mais sobre conformidade de IA e ética.
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@misc{dilmegani2026,
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}O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.
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