A IA agentiva marca uma mudança dos fluxos de trabalho estáticos e centrados em modelos para sistemas de raciocínio contínuo que planejam, agem e se adaptam sem supervisão humana constante. Enquanto os LLMs com RAG podem obter informações atualizadas no momento da consulta, os sistemas agentivos apresentam requisitos de dados em tempo real mais elevados, de modo que a recuperação e a adaptação ao contexto ocorram continuamente, no meio do raciocínio. Isso apresenta um desafio fundamental em relação aos dados: vários agentes, cada um com suas próprias tarefas, devem acessar e compartilhar o mesmo contexto em evolução sem interferir no estado uns dos outros. Sem isso, o raciocínio se fragmenta, os resultados se desviam e os fluxos de trabalho posteriores falham.
A IA agentiva substitui comandos pontuais por raciocínio contínuo: os agentes percebem o ambiente, recuperam o contexto relevante, planejam, agem e avaliam de forma iterativa para maximizar as funções de recompensa. Para que isso funcione em escala, o ciclo contínuo de dados deve avançar em sincronia: novos sinais são captados, selecionados e versionados, indexados (incluindo embeddings) e, em seguida, recuperados como fatias imutáveis sempre que um agente realiza um raciocínio. Os ciclos de dados são alimentados por volumes massivos de dados não estruturados, incluindo texto, imagens, vídeo e fluxos de sensores. Esses conjuntos de dados estão cada vez mais distribuídos geograficamente entre nuvens, centros de dados e ambientes de borda. Ações e resultados são registrados com proveniência e realimentados no processo de curadoria, de modo que a próxima etapa de raciocínio comece a partir de um estado consistente e auditável. Em fluxos de agente único, esse é um padrão simples de recuperação e contexto; em sistemas multiagentes, exige pontos de verificação persistentes, leituras fixadas em instantâneos, recuperação simultânea, acesso orientado por políticas e linhagem. Sem esse acoplamento estreito entre os dois ciclos, os agentes ficam estagnados em um contexto desatualizado, entram em conflito com dados em constante mudança e falham na reprodutibilidade, tornando a arquitetura de dados um fator decisivo para que esses sistemas de IA de última geração possam atingir escala empresarial.
Como diz Andrew Ng, “o gargalo para muitas aplicações é conseguir os dados certos para alimentar o software”, e, como o CEO da Snowflake resume com precisão, “o que impulsiona a IA atual não são os modelos, e sim a camada de dados que os alimenta”.
Principais desafios
Gerenciamento de dados não estruturados em infraestruturas isoladas
Os modelos multiagentes da Agentic AI exigem acesso contínuo a diversos conjuntos de dados. Quando as informações ficam isoladas em silos — como registros de clientes, telemetria da IoT ou regras operacionais —, surgem complexidade nos pipelines e gargalos de desempenho. As GPUs perdem eficiência quando o acesso aos dados fica lento, elevando os custos de computação devido ao desempenho reduzido das aplicações de IA. Manter a agilidade requer a orquestração de conjuntos de dados relevantes para pré-treinamento, ajuste fino e aumento de dados com latência mínima.
61% dos líderes estão implantando agentes de IA, mas, no entanto, Gartner prevê apenas 15% de automação até 2028 — destacando que os silos de dados fragmentados prejudicam o retorno sobre o investimento (ROI) dos agentes.
Organização e fornecimento de dados para fluxos de trabalho adaptativos
Os fluxos de trabalho de aprendizagem contínua exigem o fornecimento rápido e direcionado de dados. Complexos a curadoria consome de 30% a 50% do tempo do projeto, especialmente no caso de fontes dinâmicas, como fluxos de sentimentos nas redes sociais. Os pipelines de CI/CD com múltiplos agentes precisam alimentar vários modelos de aprendizado simultaneamente, e mesmo pequenos atrasos nos dados podem paralisar o processamento entre os agentes.
A Forbes relata que até 79% do tempo dos profissionais de dados é dedicado à preparação de conjuntos de dados, o que ressalta por que os pipelines de entrega automatizados e com controle de versões são essenciais.
Gestão de dados para segurança, ética e conformidade
Os sistemas autônomos acarretam riscos de conformidade mais elevados, especialmente quando 35% ou mais de sua linhagem de dados pode ser impossível de rastrear, como observado em alguns casos do setor. Sem total transparência quanto à origem, às transformações e ao uso dos dados, as organizações enfrentam riscos legais, de reputação e operacionais. A falta de rastreabilidade prejudica a explicabilidade, a detecção de viés e as proteções à privacidade, que são fundamentais em setores regulamentados.
Com 75% das iniciativas de IA fracassando devido a inconsistências nos dados e 69% nunca chegando à fase de produção, de acordo com Tech Radar, dados limpos e rastreabilidade não são opcionais; são essenciais para os sistemas agentais.
Requisitos arquitetônicos
Yann LeCun, ganhador do Prêmio Turing, nos lembra que “mais dados e mais poder de computação” não vão, por mágica, produzir uma IA mais inteligente; o que mais importa é o que você alimenta no sistema, a consistência dos dados inseridos e como a informação é estruturada e gerenciada. Afinal, alcançar até mesmo uma inteligência “ao nível de um gato” continua sendo um desafio, o que ressalta por que a IA Agentic exige mais do que apenas escala.
Acesso Unificado aos Dados
Um Espaço de Nomes Global (GNS) híbrido/multinuvem integra todos os conjuntos de dados na nuvem, na borda e no ambiente local em uma única visão lógica. Isso elimina o gerenciamento manual de localização, a duplicação de dados e as inconsistências de versão, permitindo que os agentes operem com um conjunto de informações completo e consistente.
Suporte a vários protocolos
As diversas etapas do ciclo de dados utilizam diferentes bibliotecas implantadas em contêineres e se beneficiam das interfaces POSIX e de objetos de maneiras distintas. As cargas de trabalho de ETL e treinamento se beneficiam da interface POSIX, enquanto a rotulagem se beneficia das interfaces de objetos. As plataformas que oferecem suporte ao acesso por arquivo (SMB, NFS), objeto (S3) e API (REST) evitam a dispendiosa migração para outras plataformas, permitindo que os agentes funcionem nativamente em todos os ambientes sem atrasos na migração de dados.
Desempenho otimizado
O armazenamento em cache inteligente, por meio de mapas de calor ou pré-busca, garante acesso de baixa latência em um único cluster ou em um conjunto de clusters geograficamente distribuídos. O acesso flexível e de baixa latência a dados remotos, independentemente de onde estejam, permite que os agentes tomem decisões em tempo real em áreas como o diagnóstico autônomo.
Escalável, de alto desempenho, simultâneo
A IA baseada em agentes requer o fornecimento simultâneo e em alta velocidade de conjuntos de dados selecionados a vários agentes, sem gargalos ou mudanças de estado. O controle de versão integrado, os instantâneos imutáveis e a indexação garantem que todos os agentes trabalhem a partir de um conjunto de dados consistente. A integração com pipelines de CI/CD automatiza atualizações, testes e implantação nas etapas de treinamento, validação, RAG e ajuste fino. Sem esses recursos, os sistemas multiagentes enfrentam desvio de dados, processamento redundante e lentidão em cascata.
Governança robusta e rastreamento de proveniência
A proveniência automatizada de dados registra de forma detalhada e cronológica cada transformação, movimentação e acesso aos dados. Isso facilita a elaboração de relatórios de conformidade, auxilia nas auditorias, detecta o uso indevido e reconstrói os contextos das decisões, visando a explicabilidade e a mitigação de vieses.
Resumo
Em resumo, escalar a IA Agente é tanto um desafio de arquitetura de dados como um desafio de IA. O sucesso exige plataformas de dados unificadas, de alto desempenho e preparadas para governança, capazes de orquestrar petabytes de dados distribuídos e não estruturados, ao mesmo tempo em que preservam a transparência, a segurança e a agilidade essenciais para sistemas autônomos seguros e eficazes. A Cloud Data Platform da Qumulo foi projetada para resolver desafios exatamente como esses. Saiba mais aqui.