Engenheiros experientes ainda tropeçam ao criar agentes de IA

Uma notícia agregada pelo Google News chamou atenção para um debate recorrente no setor de inteligência artificial: por que até engenheiros seniores têm dificuldade para construir agentes de IA que funcionem de forma confiável fora de demonstrações controladas. O item aponta para um texto atribuído a Philipp Schmid, associado ao ecossistema do Google DeepMind, com o título em inglês “Why (Senior) Engineers Struggle To Build AI Agents”. A página original citada na pesquisa disponível não trouxe o conteúdo completo, portanto esta matéria se baseia no título, no contexto técnico conhecido do tema e na fonte indicada, sem tratar detalhes específicos do artigo como confirmados.

O assunto ganhou força porque agentes de IA se tornaram uma das promessas centrais da atual fase da IA generativa. A ideia é simples de explicar e difícil de executar: em vez de apenas responder a uma pergunta, o sistema deve interpretar um objetivo, quebrar a tarefa em etapas, usar ferramentas externas, consultar dados, revisar seus próprios resultados e, em alguns casos, agir com pouca supervisão humana. Na prática, essa mudança transforma um modelo de linguagem em parte de um sistema operacional de decisões, integrações e riscos.

O problema não é apenas escrever prompts melhores

A dificuldade para engenheiros experientes começa quando a lógica do software deixa de ser totalmente previsível. Em aplicações tradicionais, uma função recebe uma entrada, executa regras conhecidas e retorna uma saída esperada. Em agentes baseados em modelos de linguagem, a saída pode variar por contexto, formulação do prompt, versão do modelo, dados recuperados, ferramenta chamada e até pelo histórico de interações. Isso exige uma mentalidade diferente: menos controle linha a linha, mais desenho de limites, observabilidade, avaliação e mecanismos de correção.

Esse descompasso ajuda a explicar por que profissionais acostumados a sistemas distribuídos, APIs e pipelines robustos ainda podem subestimar agentes. O desafio não é só fazer o agente “funcionar uma vez”, mas fazê-lo funcionar repetidamente, com custo aceitável, tolerância a falhas, rastreabilidade e comportamento seguro. Uma demonstração que agenda uma reunião, resume um documento ou cria um ticket pode parecer convincente; transformá-la em produto exige responder o que acontece quando a ferramenta falha, quando o modelo inventa uma etapa, quando há dados ambíguos ou quando a ação tem consequência financeira, legal ou operacional.

• Agentes precisam decidir quando responder diretamente e quando usar uma ferramenta externa.
• Cada chamada de modelo ou ferramenta adiciona custo, latência e possibilidade de erro.
• Testes unitários tradicionais não capturam bem variações semânticas e comportamentos probabilísticos.
• Sistemas com autonomia exigem controles de permissão, auditoria e reversão.
• A qualidade depende tanto do modelo quanto da arquitetura de memória, recuperação de dados e avaliação.

Da pesquisa ao produto, a distância é grande

Nos últimos anos, empresas como Google DeepMind, OpenAI, Anthropic, Microsoft, Meta e várias startups passaram a tratar agentes como o próximo passo natural dos modelos de linguagem. O avanço de modelos multimodais, janelas de contexto maiores e chamadas estruturadas de ferramentas tornou possível construir fluxos mais ambiciosos. Ainda assim, a maioria dos agentes comerciais opera melhor em domínios estreitos, com permissões limitadas e supervisão humana, justamente porque a autonomia ampla amplia a superfície de erro.

A cronologia recente ajuda a entender a frustração. Primeiro, chatbots baseados em LLMs mostraram capacidade de responder, resumir e programar. Em seguida, frameworks de agentes popularizaram cadeias de raciocínio, uso de ferramentas e múltiplos passos. Depois vieram copilotos corporativos, assistentes de programação e sistemas com acesso a documentos internos. Agora, a fronteira está em agentes que executam tarefas completas. É nessa passagem, de assistente para executor, que surgem os maiores problemas de engenharia.

Um agente precisa operar em um mundo que muda. APIs alteram formatos, páginas da web mudam layout, bases de dados ficam desatualizadas, permissões variam e usuários formulam objetivos incompletos. Diferentemente de um script convencional, o agente frequentemente precisa inferir intenção e escolher caminhos. Se essa escolha não for observável, explicável e limitada por políticas claras, o time de engenharia perde a capacidade de depurar o sistema com a mesma segurança que teria em um serviço tradicional.

Avaliar agentes ainda é uma disciplina imatura

Outro ponto central é a avaliação. Medir a qualidade de uma resposta de chatbot já é difícil; medir um agente que executa dez etapas é mais difícil ainda. O resultado pode estar correto mesmo que uma etapa intermediária pareça estranha, ou pode parecer correto enquanto esconde um erro crítico. Avaliações automáticas ajudam, mas precisam ser combinadas com conjuntos de tarefas reais, testes de regressão, análise de logs, simulações de falha e revisão humana em tarefas de maior risco.

Também há uma tensão entre autonomia e controle. Quanto mais liberdade o agente tem para escolher ferramentas, criar planos e tentar alternativas, maior a chance de resolver tarefas variadas. Ao mesmo tempo, cresce o risco de loops, ações desnecessárias, vazamento de dados, uso indevido de credenciais ou decisões que o usuário não pretendia autorizar. Por isso, muitos sistemas maduros tratam agentes como componentes supervisionados: eles sugerem, preparam, classificam e executam apenas dentro de fronteiras explícitas.

Para empresas, a implicação prática é que agentes de IA não devem ser encarados como um recurso isolado que se adiciona ao produto com uma biblioteca. Eles exigem governança de dados, desenho de permissões, contratos claros com ferramentas, monitoramento de custo e uma camada de produto que comunique limites ao usuário. Em ambientes regulados, como saúde, finanças, jurídico e recursos humanos, a exigência é ainda maior, pois o erro não é apenas técnico; pode gerar exposição legal e perda de confiança.

O papel de profissionais experientes, nesse contexto, muda. A senioridade continua importante, mas precisa ser aplicada a um tipo diferente de incerteza. Arquitetura de agentes envolve decompor tarefas, reduzir graus de liberdade, criar checkpoints, registrar decisões, limitar ações destrutivas e definir quando o sistema deve parar e pedir confirmação. A habilidade não está em confiar mais no modelo, mas em saber onde não confiar.

O que ainda não está confirmado

A fonte disponível para esta apuração é um item do Google News que aponta para uma publicação com o título citado. A pesquisa extraída da página original não incluiu o texto completo, dados adicionais, declarações diretas, exemplos técnicos ou confirmação independente de autoria além da atribuição no título. Por isso, não é possível afirmar quais argumentos específicos Philipp Schmid apresentou, se houve menção a projetos internos do Google DeepMind, nem se o texto se refere a experiências pessoais, guia técnico ou opinião editorial.

Os próximos passos para o setor passam por padronizar formas de testar e operar agentes. Isso inclui benchmarks mais realistas, ferramentas de observabilidade específicas para trajetórias de agentes, controles de permissão granulares, avaliação contínua em produção e padrões de segurança para ações automatizadas. Até lá, a mensagem principal permanece pragmática: agentes de IA podem ser poderosos, mas sua dificuldade está menos no brilho da demonstração e mais na engenharia necessária para torná-los previsíveis, auditáveis e úteis no cotidiano.

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Fonte: mshale.com