Enterprise AI Agents Need a Control Plane

Agentes de IA são fáceis de construir, mas difíceis de gerenciar.

No início, todos focavam na velocidade. Era possível construir um agente de pesquisa ou um agente de dados em minutos. Agora, o foco está mudando. O mercado não se importa mais com a rapidez com que um agente responde em um chat. Ele se importa com a forma como você gerencia esse agente assim que ele entra no seu negócio.

Estamos passando da camada de construção para a camada de plano de controle.

Empresas como Microsoft, Google, ServiceNow e LangChain estão todas construindo ferramentas de gerenciamento. Elas não estão apenas ajudando você a criar agentes. Elas estão ajudando você a governá-los.

Se você não tiver um plano de controle, enfrentará a proliferação de agentes (agent sprawl). Isso significa que você terá agentes redundantes, sem governança e conflitantes em toda a sua empresa.

Você deve responder a estas perguntas:

  • Quem é o proprietário do agente?
  • Quais credenciais ele usa para acessar seus sistemas?
  • Quais sistemas específicos ele pode acessar?
  • O que acontece quando o proprietário sai da empresa?
  • O que acontece quando os custos disparam ou a ferramenta falha?

Agentes são mais como trabalhadores semiautônomos do que softwares simples. Eles têm memória. Eles usam APIs. Eles interagem com humanos. Isso os torna arriscados se você não tiver um local central para nomeá-los, monitorá-los e desativá-los.

Um plano de controle real lida com as tarefas entediantes, mas vitais:

  • Registro: Uma lista de todos os agentes em uso.
  • Identidade: Saber exatamente quem ou o que é um agente.
  • Permissões: Controlar quais dados um agente pode ver.
  • Auditoria: Manter um registro de cada ação que um agente realiza.
  • Ciclo de vida: Saber quando suspender ou desativar um agente.

Não pergunte aos fornecedores quão rápido a ferramenta deles cria um agente. Isso é o básico.

Em vez disso, pergunte o que acontece no quinto mês. Pergunte se eles podem mostrar o proprietário de cada agente. Pergunte se eles podem interromper um agente instantaneamente se ele se comportar mal. Pergunte se eles podem conectar os custos dos agentes a fluxos de trabalho empresariais específicos.

Construir agentes é a parte fácil. Operá-los como uma força de trabalho profissional é a parte difícil.

Source: https://dev.to/focused_dot_io/enterprise-ai-agents-have-a-control-plane-now-focused-labs-4enb

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi