Por que Agentes de IA Falham em Produção
Construir um agente de IA é difícil. Levar um agente de uma demonstração para um sistema confiável é ainda mais difícil. A maioria das equipes falha porque trata os agentes como scripts, em vez de sistemas complexos.
Protótipos quebram em produção por quatro razões principais:
- Entrada Desorganizada: Usuários reais fornecem dados ambíguos que testes estáticos não detectam.
- Design Monolítico: Um "superagente" tenta fazer tudo. Isso torna a depuração impossível.
- Falta de Observabilidade: Você não pode consertar o que não consegue ver. Logs padrão não mostram etapas de racioc