O medo das empresas de ficarem de fora de novas ondas tecnológicas não é algo recente. Sempre que ocorre uma disrupção, seja no modelo de trabalho ou no surgimento de novas tecnologias e ferramentas, há um movimento generalizado de experimentação, busca por eficiência e redução de custos. Antes de adotar um framework para sistemas agênticos, porém, é preciso entender por que essa vontade de aprimoramento é essencial para empresas que não desejam estagnar em um cenário altamente dinâmico.
Com a recente popularização da IA generativa, aliada ao receio de não utilizá-la como vantagem competitiva, observa-se frequentemente uma desestruturação no uso interno dessas ferramentas.
Esse uso desestruturado se manifesta, principalmente, na dificuldade de mensurar o impacto da tecnologia em indicadores de eficiência, na melhoria de processos e na redução de custos.
É comum, especialmente em grandes empresas, que diversos colaboradores conduzam provas de conceito em diferentes áreas, levantando potenciais oportunidades de melhoria.
O principal problema é que muitas dessas provas de conceito não evoluem para o ambiente produtivo. Um dos fatores que contribuem para isso é a falta de confiança em colocar essas aplicações ou agentes em produção.
Por que testar sistemas agênticos é diferente
Testar sistemas agênticos difere significativamente do teste de softwares tradicionais, devido à sua natureza não determinística.
Ao construir sistemas agênticos, diversas decisões precisam ser tomadas, como a escolha do modelo, a definição do system prompt, o gerenciamento de contexto, as camadas de memória utilizadas e as ferramentas às quais o sistema terá acesso.
Alterações em qualquer um desses elementos podem tanto melhorar o desempenho quanto degradar ou comprometer fluxos não mapeados.
Dessa forma, torna-se desafiador mensurar o impacto de mudanças, mesmo que aparentemente simples, como ajustes no system prompt ou a adição de uma nova ferramenta.
Framework do Zup Labs para sistemas agênticos: da concepção ao monitoramento
Diante desse cenário, foi desenvolvido, no Zup Labs, um framework estruturado que abrange desde a concepção até o monitoramento contínuo de sistemas agênticos.
Esse framework permite responder, com base em dados, a perguntas como: “Qual é o impacto de uma alteração específica no sistema?”, possibilitando decisões fundamentadas em experimentação, e não apenas em “feeling”.
O framework é composto por cinco etapas:
Etapa 1: Validação da ideia
Nesta etapa, busca-se compreender o domínio e os objetivos a serem alcançados, avaliando a viabilidade da proposta. Há liberdade para experimentação rápida e exploração inicial da ideia.
Etapa 2: Definição de métricas
São estabelecidas métricas e indicadores que servirão como base para avaliar a evolução do sistema ao longo dos experimentos. Essa etapa é fundamental para substituir decisões baseadas em intuição por decisões orientadas a dados.
Etapa 3: Criação do baseline
Os experimentos iniciais são avaliados com base nas métricas definidas, estabelecendo um baseline que servirá como referência para comparações futuras.
Etapa 4: Experimentação e otimização
Nesta fase, os experimentos são conduzidos, mensurados e refinados continuamente. Novas abordagens são testadas e avaliadas com base nos indicadores definidos, permitindo compreender o impacto de cada alteração no sistema.
Etapa 5: Consolidação e decisão
Os aprendizados são consolidados, identificando o que funcionou, o que não funcionou e os trade-offs de cada abordagem. A partir disso, torna-se possível tomar decisões mais seguras e levar as provas de conceito para o ambiente produtivo com maior confiança.
Framework para sistemas agênticos: estrutura e método como diferencial
Mais do que acompanhar tendências tecnológicas, a adoção de IA generativa nas empresas exige estrutura, método e capacidade de mensuração.
Sem esses elementos, iniciativas promissoras tendem a permanecer no campo experimental, sem gerar impacto real no negócio.
Ao adotar uma abordagem estruturada, orientada por métricas e ciclos contínuos de experimentação, é possível reduzir incertezas, aumentar a confiança nas decisões e acelerar a transição de provas de conceito para produção.
Dessa forma, a IA generativa deixa de ser apenas uma aposta e passa a atuar como um vetor consistente de eficiência, inovação e vantagem competitiva.
*Pedro Paula Naves é AI Software Engineer na Zup Innovation. Formado em Sistemas de Informação pela UFU (Universidade Federal de Uberlândia) e com 14 anos de experiência na área de tecnologia, une sua sólida bagagem em engenharia de software com a exploração prática de Inteligência Artificial no Zup Labs.
