Agentes de IA: riscos ocultos, erros acumulados e como evitar falhas em escala

Se hoje os “agentes de IA” da moda são, em grande parte, LLMs rodando em loop com acesso a ferramentas, a pergunta relevante deixou de ser “isso funciona?” e passou a ser como evitar que funcione errado, de forma consistente e em escala?

Existe um problema pouco discutido. Quando você coloca um LLM em um ciclo iterativo (planeja → executa → avalia → repete), cria um ambiente propício à deriva acumulada de erros. Uma alucinação pequena no primeiro passo vira premissa no segundo. No terceiro, já é tratada como fato. Em poucos ciclos, o sistema pode operar com confiança sobre algo que nunca foi verdadeiro. Isso não é exceção, mas é um risco estrutural desse tipo de arquitetura.

Ao mesmo tempo, há uma confusão conceitual relevante. Muito do que se vende como “agentic AI” é, na prática, um LLM combinado com um loop e chamadas de API. Isso pode ser útil, mas está longe de uma autonomia robusta. É, essencialmente, um workflow com componentes probabilísticos, o que, em ambientes corporativos, pode se tornar um risco. Que passa desapercebido, até que estoura.

Para um CIO, isso muda o jogo. Não é sobre adotar agentes, mas sobre projetar sistemas que contenham seus efeitos.

O primeiro passo é tratar o LLM como um componente não determinístico. Não por ser “ruim”, mas por natureza. Isso exige quebrar loops cegos, introduzindo validações intermediárias com regras determinísticas, checagens semânticas ou confronto com fontes confiáveis.

Também é fundamental separar decisão de execução. O LLM pode sugerir, mas não deveria executar diretamente ações críticas. Camadas de validação e controle aumentam segurança e auditabilidade.

Outro ponto negligenciado é o controle do espaço de ação. Dar acesso amplo a ferramentas e APIs sem restrições claras abre espaço para comportamento inesperado. Guardrails efetivos exigem escopo limitado, permissões explícitas e políticas contextuais.

Memória, por sua vez, precisa ser usada com critério. Mal gerenciada, pode amplificar erros ao longo do tempo. Nem todo agente precisa “lembrar” e, quando precisa, deve haver distinção clara entre fato e inferência, além de mecanismos de revisão e reset.

E nada disso funciona sem observabilidade. Sem métricas, logs e rastreabilidade, você está operando uma caixa-preta cara e imprevisível.

No fim, talvez a recomendação mais importante seja a que nem todo problema precisa de um agente. Em muitos casos, um workflow bem definido, com uso pontual de LLM, entrega mais valor com muito menos risco.

A discussão real não é sobre adotar “agentic AI”, mas sobre uma escolha mais fundamental. de onde sua organização pode tolerar incerteza e onde isso é simplesmente inaceitável.