Arquitetura de agentes de IA

executores, grafos de fluxo de trabalho e validação para agentes confiáveis

Prompts melhores não tornam os agentes de IA confiáveis: prompts orientam o raciocínio, mas não executam operações. Este episódio mostra a arquitetura que funciona: o LLM propõe, o executor impõe e a validação do grafo de fluxo de trabalho decide, aplicada ao Microsoft Graph, Azure OpenAI e Copilot Studio.

▶ Arquitetura de agentes de IA: executores, grafos de fluxo de trabalho e validação para agentes confiáveis (Dublagem IA)

O que você vai aprender:

1. A verificação de contrato antes da execução: correspondência de capacidades, conformidade com políticas e pós-condições verificáveis, com recusa justificada e alternativas seguras
2. Os três modos de falha de agentes baseados só em prompts: ferramentas alucinadas, pré-condições ausentes e falhas parciais silenciosas
3. Executores com chaves de idempotência, taxonomia de erros e caminhos de recuperação, e grafos de fluxo de trabalho com nós, arestas, estado e rollback
4. Segurança desde o projeto: validação estática do grafo, políticas em tempo de execução com escopos do Entra ID, sanitização de entradas e saídas e logs de auditoria imutáveis
5. O cenário Microsoft com Microsoft Graph, Azure OpenAI e Copilot Studio, com citações, pontos de controle humanos e métricas de antes e depois de precisão, latência e custo

Este episódio é uma versão em português dublada com IA do vídeo animado do M365 Show, do Microsoft MVP Mirko Peters.