O QCon AI NY 2025 trouxe à tona uma discussão super interessante sobre como o LinkedIn está abordando a escalabilidade de agentes de IA. Não é só mais uma apresentação técnica, mas uma lição valiosa para todos nós que trabalhamos com desenvolvimento de software. O que me chamou a atenção foi a forma como eles tratam esses agentes não como ferramentas isoladas, mas como participantes ativos em um ambiente controlado, feito para organizações de engenharia grandes e complexas. Vamos dar uma olhada mais de perto nesse modelo.
O Desafio da Execução
Os engenheiros Prince Valluri e Karthik Ramgopal destacaram que o verdadeiro desafio vai além da inteligência artificial em si. O foco está na execução. A abordage do LinkedIn é interessante porque eles separam a intenção humana da execução da máquina, utilizando especificações estruturadas em vez de comandos livres. Isso é fundamental, pois define claramente o que deve ser feito, quais ferramentas podem ser usadas e como o sucesso será avaliado.
Especificações Estruturadas
O conceito de especificações é crucial. Valluri menciona que “uma especificação é como traduzimos a intenção do desenvolvedor em algo que o agente pode executar de forma confiável”. Isso elimina ambiguidade, um dos maiores vilões que podem levar a comportamentos inconsistentes ou até mesmo inseguros dos agentes. Imagine ter que explicar para um colega que um código deve ser mudado sem deixar margem para interpretação. É algo bem complicado, né?
Camada de Orquestração
Um dos pontos altos da apresentação foi a camada de orquestração que eles implementaram. Essa camada não só gerencia a execução dos agentes, mas também decompõe o trabalho em etapas. Ela cria ambientes isolados, injeta contextos específicos e registra cada ação tomada. Isso é essencial para garantir a determinismo e a repetibilidade em sistemas que, de outra forma, seriam probabilísticos.
Evitar Implementações Frágeis
Ao padronizar a forma como as ferramentas são invocadas e como as falhas são tratadas, o LinkedIn consegue evitar a proliferação de implementações frágeis e personalizadas. A ideia aqui é criar um modelo de execução compartilhado que seja observável e interoperável, permitindo que equipes de plataforma evoluam capacidades de forma centralizada, enquanto as equipes de produtos se beneficiam da reutilização.
Autonomia vs. Autoridade
Outro ponto interessante foi a distinção entre autonomia e autoridade. Os agentes têm liberdade para agir dentro de ambientes delimitados, como modificar códigos. Contudo, ações com consequências irreversíveis, como implantações ou mesclagens em branches principais, permanecem sob supervisão humana. Essa abordagem mantém a responsabilidade humana, ao mesmo tempo que permite que os agentes façam progressos significativos sem supervisão constante.
Integração de Checkpoints
Os checkpoints explícitos são uma sacada genial. Os agentes podem pausar a execução quando precisam de aprovações ou decisões, retomando assim que a entrada é fornecida. É uma forma de garantir que a inteligência artificial não perca o contato com a realidade e as necessidades do negócio. Além disso, o feedback de revisões e falhas é capturado como memória institucional, o que é super útil para futuras tarefas.
Dicas Avançadas para Implementação
- Invista em Contexto: O que muitas vezes falha em sistemas de IA são os contextos desatualizados ou ausentes. Portanto, faça um mapeamento do contexto necessário para cada tarefa.
- Modelo sob Demanda: Ao escolher modelos, não caia na armadilha de sempre optar por modelos personalizados. Avalie primeiro se um modelo comercial pode atender às suas necessidades. Isso pode economizar tempo e reduzir a complexsidade operacionl.
- Orquestração Inteligente: Considere implementar uma camada de orquestração que permita que seus agentes interajam de forma mais eficiente e segura com outros sistemas.
Conclusão
O que podemos aprender com a abordagem do LinkedIn é que a escalabilidade de agentes de IA requer mais do que apenas tecnologia avançada. É essencial ter uma arquitetura bem desenhada que possibilite a governança e a execução adequada. Como arquitetos de software, devemos focar em criar ambientes que sejam não apenas robustos, mas também adaptáveis às mudanças rápidas que a tecnologia impõe. No final, o que realmente importa é como conseguimos integrar tudo isso, permitindo que as máquinas ajudem a resolver problemas de forma eficaz, sem perder de vista a necessidade da supervisão humana.
Se você está no caminho de implementar agentes de IA, lembre-se: o sucesso não está apenas na escolha do modelo, mas na forma como você estrutura a execução e integra a inteligência humana ao processo.