Autônomos, mas responsáveis: como construir sistemas de agentes governados com o Agent Runtime do Azure AI Foundry

By Mirko Peters · 2025-11-21 · Updated 2025-11-26

Sistemas de agentes autônomos, mas responsáveis, com o Azure AI Foundry garantem governança, rastreabilidade e conformidade para soluções de IA responsável prontas para empresas.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

O Azure AI Foundry oferece mais do que um modelo poderoso. Você usa um runtime de agentes governado, que mantém tudo organizado. Ele ajuda você a acompanhar o que acontece em cada processo de IA. Na sua empresa, você precisa de mais do que chatbots isolados. Precisa de sistemas que monitorem ações e expliquem decisões. Esses sistemas também seguem regras. Empresas que usam sistemas de agentes passíveis de verificação têm resultados muito melhores. Conseguem mais adoção e mais sucesso do que com chatbots simples. Vários grupos afirmam obter até 60% de melhores resultados. Além disso, trabalham mais rápido poucos meses após implantar esses sistemas. Você vê agentes governados resolvendo problemas reais todos os dias. Eles ajudam com questões de atendimento ao cliente, trabalho com notas fiscais e monitoramento de muitos sistemas. A ideia de Autônomos, mas responsáveis orienta cada etapa. Ela garante que sua IA seja inteligente e atue de forma responsável.

Principais conclusões

• O Azure AI Foundry permite criar agentes que trabalham sozinhos. Esses agentes podem tomar decisões e executar tarefas por conta própria. Isso ajuda as empresas a concluir o trabalho com mais rapidez e qualidade.

• A responsabilização é muito importante. Cada agente tem sua própria ID exclusiva. Isso permite acompanhar o que os agentes fazem e verificar se seguem as regras.

• Modelos, instruções e ferramentas trabalham juntos nos sistemas de agentes. Isso torna os agentes robustos e capazes de se adaptar a diferentes tarefas. Os agentes permanecem seguros enquanto executam seu trabalho.

• O registro de logs do ciclo de vida mantém um histórico claro do que os agentes fazem. Isso ajuda as empresas a corrigir problemas e a seguir regras com facilidade.

• O Microsoft Entra ajuda a gerenciar a identidade dos agentes. Ele garante que os agentes tenham permissões rigorosas. Isso mantém tudo seguro e sob controle.

Agentes autônomos, mas responsáveis

O que torna os agentes autônomos

Você quer que sua IA faça mais do que seguir etapas predefinidas. No Azure AI Foundry, os agentes podem tomar decisões por conta própria. Eles escolhem ferramentas e planejam o próximo passo. Você atribui uma tarefa e eles descobrem como concluí-la. O agente não precisa que você diga cada movimento. Ele pode observar, decidir e agir sozinho.

Os agentes têm três partes principais que os ajudam a funcionar:

Você pode trocar o modelo, atualizar as instruções ou adicionar ferramentas. Isso prepara seu agente para novas tarefas. Por exemplo, você pode usar o Agent Service do Azure AI Foundry com o Azure OpenAI Service ou conectar-se ao Azure AI Search. Também é possível usar o Microsoft Copilot Studio, o Azure API Management, o Azure Functions ou o Azure Container Apps. Essas opções ajudam seu agente a aprender, planejar e executar ações de muitas formas.

Os agentes no Azure AI Foundry fazem mais do que apenas reagir. Eles agem primeiro. Podem monitorar mudanças, escolher ferramentas e resolver problemas sem esperar por você. Por isso, não são como scripts simples.

Garantindo a responsabilização em sistemas de IA

A autonomia é poderosa, mas você precisa confiar na sua IA. Você quer saber o que seu agente fez, quando fez e por quê. O Azure AI Foundry garante que cada agente seja rastreado. Cada agente recebe um Microsoft Entra Agent ID quando é criado. Esse ID mostra quem é o dono do agente, quem pode usá-lo e o que ele faz.

Você pode acompanhar cada ação do agente. O sistema registra cada etapa, para que você possa verificar o que aconteceu. Se algo der errado, você pode voltar e ver os detalhes. As ferramentas de segurança da Microsoft ajudam a manter tudo protegido. Você pode configurar alertas, consultar logs e alterar o funcionamento do agente quando necessário.

Veja as formas como o Azure AI Foundry mantém os agentes responsáveis:

• Cada agente tem um Entra Agent ID específico para rastreamento.

• As equipes de segurança podem monitorar os agentes como qualquer outro recurso importante.

• Você pode responder a alertas e alterar ações, prompts ou ferramentas dos agentes.

• O sistema registra cada ação para verificações e revisões.

Você precisa de autonomia e responsabilização para a IA empresarial. A autonomia ajuda os agentes a resolver problemas e agir rapidamente. A responsabilização oferece controle e confiança.

Veja como agentes e scripts são diferentes:

Scripts seguem um caminho definido. Eles fazem o que você manda, passo a passo. Os agentes no Azure AI Foundry trabalham de forma autônoma. Eles planejam, agem e registram cada ação. Isso torna seu sistema de IA autônomo, mas responsável. Você obtém ações inteligentes e controle claro.

Estrutura do agente: modelo, instruções, ferramentas

Os agentes do Azure AI Foundry usam uma estrutura clara para ajudar você a criar sistemas de IA confiáveis e seguros. Você trabalha com três partes principais: o modelo, as instruções e as ferramentas. Cada parte tem uma função específica. Quando você as combina, obtém agentes capazes de planejar, agir e aprender de forma poderosa e fácil de verificar.

O papel do modelo

O modelo é o cérebro do seu agente. Ele ajuda o agente a compreender linguagem, tomar decisões e resolver problemas. Você pode escolher entre diferentes modelos, como GPT-4o ou opções de código aberto. Essa escolha permite adequar o modelo às suas necessidades. Se quiser trocar de modelo depois, pode fazer isso sem alterar o restante do agente. Essa flexibilidade ajuda a manter os resultados consistentes. Quando você controla o modelo e o ambiente, torna seu agente mais confiável e fácil de confiar.

Os agentes usam o modelo para dividir tarefas difíceis, reunir informações e lembrar do que aprendem. Por exemplo, alguns agentes na área científica usam modelos para planejar etapas, analisar dados e agir com base no que encontram. Essa abordagem é útil em áreas como a medicina, nas quais os agentes precisam lidar com tarefas complexas.

Instruções como barreiras de proteção

As instruções dizem ao seu agente o que fazer e como se comportar. Elas funcionam como regras ou barreiras de proteção. Você define essas instruções para manter o agente no caminho certo e evitar erros. Por exemplo, você pode usar filtros para bloquear perguntas inseguras ou impedir que o agente compartilhe informações privadas. Também é possível definir regras para verificar as respostas do agente antes de elas serem enviadas.

Ferramentas e recursos com permissões

As ferramentas dão ao seu agente a capacidade de agir. Você decide quais ferramentas o agente pode usar. Elas podem incluir pesquisa de dados, execução de código ou conexão com aplicativos de negócios. Você controla o acesso a cada ferramenta, de modo que o agente use apenas o que você permitir. Essa configuração mantém seu sistema seguro e fácil de gerenciar.

Em aplicações científicas reais, os agentes usam ferramentas para analisar dados, prever resultados e se conectar a outros sistemas. Por exemplo:

• CellAgent usa modelos para dividir tarefas complexas de biologia.

• DrugAgent prevê como os medicamentos funcionam usando ferramentas especializadas.

• BioMANIA se conecta a ferramentas Python para análise profunda de dados.

Quando você usa modelo, instruções e ferramentas em conjunto, cria agentes que são autônomos, mas responsáveis. Você obtém sistemas inteligentes que seguem suas regras e deixam um registro claro de cada ação.

Registro do ciclo de vida: threads, execuções, etapas de execução

Threads persistentes para auditabilidade

É importante saber o que o seu agente faz. O Azure AI Foundry usa threads persistentes para ajudar nisso. Cada thread mantém as conversas e as tarefas reunidas. Você pode voltar atrás e ver o que aconteceu antes. Isso é muito útil para empresas com regras rígidas, como saúde ou finanças. Quando você consegue mostrar cada etapa, as pessoas confiam mais no seu sistema.

• Frameworks de governança ajudam você a confiar nos seus agentes de IA.

• Você precisa registrar as interações e manter trilhas de auditoria, especialmente em setores regulamentados.

• Uma boa governança ajuda você a escalar a IA e atender às necessidades de conformidade.

Execuções e estados de execução

As execuções mostram como o seu agente trabalha em cada thread. Quando você inicia uma tarefa, o sistema cria uma execução. Você pode ver se uma execução está aguardando, em andamento ou concluída. Isso ajuda você a saber o que o seu agente está fazendo neste momento. O Azure AI Foundry gerencia para você os objetos de conversa e os estados.

Você pode reutilizar conversas e manter o contexto entre sessões. Isso significa que você não perde detalhes importantes, mesmo se trocar de canal ou de dispositivo.

Etapas de execução para rastreabilidade

As etapas de execução permitem ver cada ação que o seu agente realiza. Você pode verificar cada chamada de ferramenta e cada escolha de modelo. Isso facilita encontrar e corrigir problemas. As etapas de execução também ajudam você a agir rapidamente quando algo dá errado. O sistema oferece alertas, painéis e guias para diferentes falhas.

Você fica com um sistema que é autônomo, mas responsável. Você pode verificar, auditar e repetir cada ação que o seu agente realiza. Isso ajuda você a construir uma IA segura e robusta para o seu negócio.

Governança, segurança e observabilidade

Identidade e permissões com o Entra

Você precisa de regras sólidas para manter seus agentes de IA seguros. O Azure AI Foundry usa o Microsoft Entra para controlar quem pode fazer o quê. Cada agente recebe sua própria identidade empresarial. Você escolhe o que cada agente pode fazer e quais APIs ele pode usar. Você configura o controle de acesso baseado em funções, chamado RBAC, para que os agentes tenham apenas as permissões de que precisam. A maioria das pessoas começa com a função Leitor. Você só concede a função Colaborador se for necessário. Isso mantém seu sistema seguro e segue o princípio do privilégio mínimo.

A gestão automatizada de identidades ajuda você a adicionar, atualizar ou remover agentes com menos risco. Você também pode usar regras de acesso baseadas em risco para garantir que os agentes acessem apenas os dados e as ferramentas de que precisam.

Chamadas de ferramentas observáveis

Você quer saber o que seus agentes fazem o tempo todo. O Azure AI Foundry mantém um log de cada chamada de ferramenta e de cada ação. Você pode acompanhar o comportamento dos agentes e encontrar problemas rapidamente. O sistema monitora a frequência das solicitações e os seus padrões. Se algo estranho acontecer, você recebe alertas. Você define guardrails para que os agentes sigam as regras de segurança antes e depois de cada ação.

Trilhas de evidências para conformidade

Você precisa seguir regras rigorosas em setores como saúde, finanças e outras áreas. O Azure AI Foundry ajuda você a reunir provas para auditorias. Você pode ver seus dados, verificar a qualidade deles e controlar quem pode acessá-los. O sistema gerencia os metadados para que você possa demonstrar que é responsável. Você pode automatizar a coleta de provas para tornar as auditorias mais simples.

• A GDPR exige que você proteja os dados pessoais.

• A HIPAA trata das informações de saúde.

• A SOX exige logs de auditoria para dados financeiros.

• O EU AI Act exige segurança, transparência e rastreabilidade.

Adotar um modelo de segurança Zero Trust e os recursos da nuvem ajuda você a cumprir as regras. Você pode acompanhar métricas importantes e usar ferramentas de RegTech para acompanhar novas leis.

Você cria sistemas de agentes que funcionam de forma autônoma, mas sempre deixam um registro claro. Isso torna sua IA confiável e pronta para ambientes com regras rigorosas.

Experiência do desenvolvedor e início rápido

Criando seu primeiro agente governado

Primeiro, você define o que quer que o seu agente faça. Em seguida, escolhe o modelo e escreve instruções simples. Depois, seleciona as ferramentas que o agente vai usar. O Azure AI Foundry facilita a configuração de cada parte. Você usa o Agent Service para conectar seu agente ao seu negócio. Esse serviço ajuda a adicionar agentes com segurança e regras robustas. Você pode incorporar agentes ao seu trabalho sem mudar tudo. Muitos desenvolvedores acham que gerenciar vários agentes é difícil. O Agent Service oferece uma base sólida para ajudar você a controlar e colocar agentes em operação.

Dica: comece com um agente pequeno que resolva uma única tarefa. Adicione mais recursos à medida que for aprendendo.

Inspecionando logs e ciclo de vida

Você precisa ver o que o seu agente faz em cada etapa. O Azure AI Foundry registra um histórico de cada ação. Você pode verificar threads, execuções e etapas de execução para acompanhar todo o processo. Cada agente recebe um artefato SBOM especial. Esse artefato permite rastrear cada alteração e verificar quem é o agente. Você vê quais ferramentas o agente usou e quando ele tomou decisões. Você pode usar painéis para identificar problemas e corrigi-los rapidamente. Isso ajuda a manter seu sistema seguro e funcionando bem.

Integrando Logic Apps e ferramentas MCP

Você pode tornar seu agente mais inteligente conectando-o aos Logic Apps e às ferramentas MCP. Os Logic Apps permitem que o agente se conecte a diversos sistemas de negócios. Você pode vincular o agente a CRM, ERP ou ferramentas de TI. As ferramentas MCP dão ao agente novas habilidades, como pesquisar dados ou executar código. Você decide quais ferramentas o agente pode usar. Você define regras para que o agente atue somente onde você quer. Essa configuração ajuda a ampliar as habilidades do seu agente mantendo tudo seguro e sob controle.

Observação: comece com ferramentas simples e adicione mais conforme a necessidade. Sempre verifique os logs para garantir que o agente siga suas regras.

Os agentes do Azure AI Foundry permitem que você trabalhe de forma autônoma, mas sempre dentro das regras. Você pode ver e verificar cada ação com logs claros. Boas regras e rastreamento ajudam você a reduzir riscos e obter aprovações mais rapidamente. Isso também ajuda as pessoas a confiar no seu sistema.

• Regras automáticas e monitoramento mantêm sua IA segura.

• Rastrear e salvar versões facilita a verificação.

• O trabalho é concluído mais rapidamente, e os problemas acontecem com menos frequência. Os clientes ficam mais satisfeitos.

Você pode começar a automatizar agentes agora mesmo. Logs que mostram cada etapa e ferramentas com permissões definidas ajudam você a atender às necessidades do negócio e a se preparar para o que vem a seguir.

Perguntas frequentes

Qual é a principal diferença entre um agente e um chatbot?

Com um agente você ganha mais controle. Agentes conseguem planejar, agir e usar ferramentas. Chatbots apenas respondem perguntas. Agentes mantêm registros de cada ação. Você pode verificar o que eles fizeram a qualquer momento.

Como o Azure AI Foundry ajuda você a rastrear as ações dos agentes?

Você vê cada etapa que o seu agente executa. O sistema registra threads, execuções e etapas de execução. Você pode revisar esses logs para descobrir o que aconteceu, quando e por quê. Isso ajuda você a confiar na sua IA.

Você pode trocar o modelo ou as ferramentas depois de criar um agente?

Sim! Você pode trocar modelos ou adicionar novas ferramentas sem começar do zero. Isso permite atualizar o seu agente para novas tarefas ou para obter melhores resultados. Suas instruções e seu histórico permanecem preservados.

Como você mantém os agentes seguros e em conformidade com as regras da empresa?

Você define permissões para cada agente usando o Microsoft Entra. Você decide quais dados e ferramentas cada agente pode usar. O sistema verifica cada ação e mantém logs para auditorias.

Por que o registro de ciclo de vida (lifecycle logging) é necessário em IA corporativa?

O registro de ciclo de vida oferece a comprovação de cada ação. Você pode depurar problemas, atender a requisitos de conformidade e demonstrar como a sua IA tomou decisões. Isso gera confiança e protege o seu negócio.