Agentes de IA são fáceis de criar e difíceis de confiar

Construir um agente de IA que funcione em uma demonstração tornou-se relativamente simples.

Uma equipe pode conectar um modelo de linguagem a algumas ferramentas, dar a ele um objetivo e observá-lo agendar uma reunião, registrar um ticket ou resumir um fluxo de trabalho. A questão mais difícil é o que acontece quando esse mesmo agente é executado milhares de vezes por dia contra sistemas reais, usuários reais e consequências de negócios reais.

É aí que muitos projetos de IA agêntica encontram problemas. O modelo pode ser impressionante, mas os sistemas de produção precisam de mais do que um modelo capaz. Eles precisam de limites, contratos, monitoramento e regras claras sobre o que um agente tem permissão para fazer.

Sreekanth Ramakrishnan passou grande parte de sua carreira construindo sistemas destinados a permanecer confiáveis em escala. Engenheiro de software sênior com experiência em engenharia de plataforma, sistemas de API e contratos de serviço, ele se concentra na infraestrutura que torna o software previsível sob pressão.

Seu livro, Contract-Driven AI Systems, argumenta que os agentes de IA ganham confiança a partir da engenharia ao seu redor, não apenas do modelo em seu centro.