Agentes de IA em produção: como dimensionar a infraestrutura?

Agentes de IA em produção precisam executar tarefas com previsibilidade, acessar informações autorizadas e responder dentro dos limites de desempenho definidos pela empresa. Diferentemente de um chatbot simples, um agente pode realizar várias chamadas a modelos e ferramentas antes de concluir uma solicitação.

Uma única interação pode envolver consulta a documentos, execução de código, acesso a APIs e validação de resultados. Cada etapa acrescenta consumo computacional, dependências e possíveis pontos de falha.

Por isso, colocar um agente em operação não significa apenas disponibilizar um modelo de linguagem. É necessário planejar a infraestrutura que sustenta todo o fluxo de execução.

Neste artigo, explicamos como organizar esses componentes, dimensionar recursos e identificar os principais riscos técnicos.

Como funcionam os agentes de IA em produção?

Agentes de IA são sistemas que utilizam modelos e mecanismos de orquestração para interpretar solicitações, selecionar ações e interagir com ferramentas ou fontes de dados. Sua execução pode envolver múltiplas etapas até produzir uma resposta ou concluir uma tarefa.

Um agente corporativo pode, por exemplo, receber uma solicitação de análise comercial, consultar dados de um CRM, executar cálculos e organizar os resultados em um relatório.

Esse processo exige integração entre diferentes componentes.

Qual é a diferença entre chatbot e agente de IA?

Um chatbot tradicional pode responder diretamente a uma mensagem utilizando um modelo de linguagem e um contexto previamente fornecido.

Um agente também pode utilizar ferramentas, consultar sistemas externos e executar fluxos de trabalho definidos pela aplicação.

A distinção não é absoluta: chatbots modernos também podem utilizar ferramentas. O aspecto mais importante é a capacidade de coordenar ações e lidar com resultados intermediários.

Por que a execução exige mais recursos?

O consumo depende da quantidade de chamadas ao modelo, do tamanho dos prompts, do histórico mantido e das ferramentas utilizadas.

Uma solicitação pode gerar várias inferências consecutivas, além de consultas a bancos de dados e serviços externos.

Quanto maior o número de etapas e usuários simultâneos, maior pode ser a demanda sobre os componentes da infraestrutura.

Quais componentes formam a infraestrutura de um agente de IA?

Uma arquitetura de produção normalmente combina serviços de entrada, orquestração, inferência, ferramentas, armazenamento e monitoramento. Esses componentes podem ser executados no mesmo servidor ou distribuídos entre ambientes diferentes.

Camada de entrada e autenticação

Recebe as solicitações, valida a identidade dos usuários e aplica limites de acesso. Pode incluir APIs, gateways e mecanismos de controle de requisições.

Orquestrador de agentes

Controla o fluxo de execução, gerencia estados, seleciona ferramentas e define quando uma tarefa deve ser concluída ou interrompida.

Frameworks como LangGraph e outras soluções de orquestração podem auxiliar nessa implementação.

Servidor de inferência

Executa o modelo de linguagem ou encaminha as solicitações a um provedor externo.

Quando a inferência é local, ferramentas como vLLM podem disponibilizar endpoints para aplicações que utilizam modelos compatíveis.

Ferramentas e integrações

Permitem que os agentes consultem bancos de dados, acessem documentos e interajam com sistemas corporativos.

Essas operações precisam de autenticação, autorização e limites específicos.

Persistência e observabilidade

Armazena estados, resultados intermediários, registros de execução e métricas necessárias para acompanhar o comportamento dos agentes.

Separar esses componentes facilita a identificação de gargalos e permite dimensionar cada serviço conforme sua utilização.

Quando utilizar GPU dedicada para agentes de IA?

A GPU dedicada é especialmente relevante quando a empresa executa modelos de linguagem em infraestrutura própria e precisa acelerar operações de inferência. Entretanto, nem todo agente exige uma GPU local.

Se a aplicação utiliza exclusivamente APIs externas, o processamento do modelo ocorre no provedor. Nesse cenário, a infraestrutura local sustenta principalmente a orquestração, as integrações e os dados.

Como a VRAM influencia a execução?

A VRAM precisa acomodar os pesos do modelo e as estruturas utilizadas durante a inferência, incluindo o KV cache.

O consumo varia conforme:

• Quantidade de parâmetros do modelo.
• Precisão numérica e quantização.
• Tamanho da janela de contexto.
• Quantidade de requisições simultâneas.
• Implementação do mecanismo de inferência.

Um modelo de 8 bilhões de parâmetros armazenado em precisão de 16 bits exige aproximadamente 16 GB apenas para os pesos, em uma estimativa decimal simplificada.

Esse valor não inclui KV cache, buffers e outras estruturas necessárias à execução. Portanto, não deve ser utilizado isoladamente para selecionar a capacidade da GPU.

Quando considerar múltiplas GPUs?

Ambientes multi-GPU podem ser necessários quando o modelo não cabe em uma única placa ou quando a demanda exige maior capacidade de processamento paralelo.

A escolha depende do suporte do mecanismo de inferência, da comunicação entre GPUs e do comportamento das requisições.

Nem toda aplicação apresenta ganho proporcional ao adicionar mais placas.

Para projetos com inferência própria, conheça as opções de GPU dedicada da EVEO.

Como dimensionar CPU e memória RAM para agentes de IA?

CPU e RAM sustentam a orquestração, o processamento de ferramentas, as conexões e os serviços auxiliares. Mesmo em arquiteturas com GPU, esses componentes podem limitar a velocidade da execução.

Quando a CPU se torna um gargalo?

O consumo aumenta quando existem muitos agentes simultâneos, transformações de dados, validações, serialização de mensagens e chamadas a ferramentas.

Também é necessário considerar tarefas executadas fora do modelo, como processamento de documentos e cálculos.

Uma aplicação pode apresentar baixa utilização de GPU e ainda assim responder lentamente devido à saturação da CPU ou à espera por serviços externos.

Como calcular a necessidade de RAM?

O dimensionamento deve considerar os processos de orquestração, os estados de execução, os buffers e os serviços auxiliares.

Se uma arquitetura utilizar 20 workers e cada processo consumir até 1 GiB de memória residente, o conjunto poderá demandar aproximadamente 20 GiB apenas para esses workers.

Esse exemplo é ilustrativo. O ambiente também precisa de memória para o sistema operacional, caches, bancos de dados e eventuais picos.

Como planejar armazenamento e rede para agentes de IA?

O armazenamento e a conectividade influenciam a recuperação de contexto, o carregamento de modelos e a comunicação com sistemas externos.

Qual é o papel do armazenamento NVMe?

Unidades NVMe podem reduzir o tempo de leitura de arquivos e checkpoints, além de atender serviços que realizam operações intensivas de I/O.

Entre os dados que podem ser armazenados estão:

• Pesos e arquivos dos modelos.
• Documentos utilizados em RAG.
• Estados e checkpoints de execução.
• Logs e traces.
• Resultados temporários de ferramentas.

É importante separar dados temporários daqueles que exigem persistência, redundância e backup.

Como a rede influencia a latência?

Agentes que dependem de APIs, bancos remotos ou múltiplos serviços podem acumular atrasos de comunicação.

Se um fluxo realiza cinco chamadas sequenciais e cada serviço acrescenta 200 milissegundos de espera, essas operações representam aproximadamente um segundo adicional, antes de considerar inferência e processamento local.

Por isso, é importante avaliar latência entre serviços, largura de banda e localização dos componentes.

Em arquiteturas distribuídas, o posicionamento dos serviços pode ser tão relevante quanto a capacidade computacional.

Como calcular a capacidade de execução dos agentes de IA?

O dimensionamento deve considerar a quantidade de solicitações simultâneas, o número de chamadas ao modelo e o tempo de cada etapa.

Uma estimativa inicial pode utilizar a seguinte relação:

Tokens por segundo necessários = requisições por segundo × chamadas médias ao modelo × tokens médios por chamada.

Considere uma aplicação com os seguintes parâmetros ilustrativos:

• 2 solicitações de usuários por segundo.
• 3 chamadas ao modelo por solicitação.
• 500 tokens de saída por chamada.

A demanda média seria de 3.000 tokens de saída por segundo, caso essa carga fosse sustentada.

Entretanto, o cálculo não representa a capacidade final necessária. Também devem ser considerados os tokens de entrada, o tamanho do contexto, a distribuição das requisições e o comportamento do mecanismo de inferência.

Por que medir a concorrência?

O número de usuários simultâneos influencia a quantidade de execuções ativas e o consumo de memória.

Uma aplicação pode atender muitas solicitações curtas ou poucas tarefas extensas, com exigências diferentes de recursos.

Testes de carga devem reproduzir a distribuição real de prompts, ferramentas e tamanhos de resposta.

Como evitar superdimensionamento?

Antes de contratar mais recursos, avalie otimizações como:

• Redução de chamadas desnecessárias ao modelo.
• Utilização de modelos menores em tarefas simples.
• Cache de resultados quando apropriado.
• Controle do tamanho do contexto.
• Processamento assíncrono.
• Ajuste do paralelismo e do batching.

O objetivo é aumentar a capacidade útil sem comprometer a qualidade das respostas ou a segurança das operações.

Como organizar a orquestração dos agentes em produção?

A orquestração deve controlar o ciclo de execução, incluindo estados, ferramentas, limites de repetição, falhas e recuperação de tarefas.

Um fluxo de produção precisa definir quando continuar, interromper, solicitar confirmação ou encaminhar uma operação para revisão humana.

Como controlar tarefas de longa duração?

Processos extensos podem ser executados de forma assíncrona, utilizando filas e workers.

Essa abordagem evita manter conexões abertas por períodos desnecessários e permite distribuir tarefas conforme a capacidade disponível.

Entretanto, exige controle de estados e tratamento de execuções interrompidas.

Por que utilizar checkpoints?

Checkpoints permitem registrar o progresso de uma tarefa e, conforme a implementação, retomar a execução sem repetir todas as etapas.

Também é necessário considerar a idempotência das operações, evitando que uma tentativa de recuperação execute novamente ações com efeitos externos, como pagamentos ou alterações em registros.

Como limitar a autonomia?

Defina limites de tempo, quantidade de chamadas, consumo de tokens e ferramentas autorizadas.

Operações críticas podem exigir aprovação humana antes da execução.

Esses mecanismos reduzem o risco de loops, consumo excessivo e ações não autorizadas.

Como proteger dados e ferramentas utilizadas pelos agentes de IA?

A segurança deve abranger o modelo, a aplicação, as integrações e os sistemas acessados. Um agente não deve receber permissões administrativas apenas porque precisa consultar informações corporativas.

Entre os controles recomendados estão:

• Autenticação e autorização por usuário e serviço.
• Princípio do menor privilégio.
• Gerenciamento seguro de credenciais.
• Isolamento de ferramentas e ambientes de execução.
• Validação de parâmetros antes de ações externas.
• Limites de chamadas e consumo.
• Registro de ações relevantes.
• Aprovação humana para operações sensíveis.

Como reduzir riscos de prompt injection?

Prompt injection ocorre quando instruções maliciosas presentes em entradas ou conteúdos externos tentam alterar o comportamento esperado do sistema.

Documentos recuperados, páginas web e respostas de ferramentas devem ser tratados como dados potencialmente não confiáveis.

O agente não deve interpretar esses conteúdos como autorização para executar ações privilegiadas.

As recomendações da OWASP para segurança de aplicações com IA generativa ajudam a orientar a avaliação desses riscos.

Como proteger informações corporativas?

O tratamento de prompts, documentos, resultados e logs deve respeitar as políticas de acesso e retenção da organização.

Quando houver dados pessoais, também é necessário avaliar as obrigações aplicáveis da LGPD.

Hospedar modelos em infraestrutura própria oferece maior controle sobre determinados componentes, mas não garante conformidade automaticamente.

Quais métricas monitorar em agentes de IA em produção?

O monitoramento deve acompanhar tanto o desempenho da infraestrutura quanto o comportamento das execuções. Métricas tradicionais de CPU e memória não são suficientes para identificar todos os problemas de um sistema agêntico.

Por que acompanhar traces?

Traces permitem visualizar as etapas de uma execução, incluindo chamadas ao modelo, consultas a ferramentas e tempos de espera.

Com isso, a equipe consegue identificar se a lentidão está na inferência, em uma API externa ou no processamento de dados.

Ferramentas de observabilidade baseadas em padrões como OpenTelemetry podem auxiliar na instrumentação dos serviços.

Como avaliar a qualidade das respostas?

Além da infraestrutura, é necessário medir se o agente executa corretamente as tarefas esperadas.

Testes com cenários representativos, avaliações automatizadas e revisão humana ajudam a identificar falhas de raciocínio, uso incorreto de ferramentas e resultados inconsistentes.

O desempenho técnico só representa sucesso quando a aplicação também entrega resultados adequados.

Como controlar os custos de agentes de IA em produção?

O custo depende da arquitetura escolhida, da frequência de utilização, do modelo executado e da quantidade de recursos consumidos por tarefa.

Em soluções baseadas em APIs externas, o consumo de tokens costuma ser um componente importante da cobrança.

Na inferência própria, é necessário considerar hardware, energia incluída ou contratada, operação, armazenamento, rede e capacidade ociosa.

Quais fatores aumentam o custo?

• Prompts e históricos extensos.
• Chamadas repetidas ao modelo.
• Ferramentas com execução demorada.
• Retentativas excessivas.
• Modelos maiores do que o necessário.
• Baixa utilização da infraestrutura dedicada.

Como comparar API externa e inferência própria?

A comparação deve utilizar o custo total por tarefa concluída, considerando o volume de uso e os requisitos de desempenho.

APIs externas podem ser adequadas para demandas variáveis e projetos que não precisam administrar modelos diretamente.

Já a infraestrutura própria pode fazer sentido quando existe utilização recorrente, necessidade de controle sobre os modelos ou requisitos específicos de processamento.

O ponto de equilíbrio depende de medições reais, preços contratados e capacidade efetivamente utilizada.

Qual infraestrutura escolher para executar agentes de IA?

A escolha deve partir dos requisitos da aplicação e não apenas do tamanho do modelo. Existem arquiteturas que utilizam APIs externas, modelos locais ou uma combinação das duas abordagens.

Como validar a arquitetura antes da produção?

Uma avaliação técnica pode seguir estas etapas:

1. Mapear os agentes, ferramentas e fontes de dados.
2. Definir requisitos de latência, disponibilidade e segurança.
3. Medir tokens, chamadas e concorrência.
4. Testar os modelos e mecanismos de inferência.
5. Simular falhas e picos de utilização.
6. Estabelecer limites operacionais e monitoramento.
7. Planejar recuperação e expansão de capacidade.

O resultado deve ser uma configuração compatível com o comportamento real das tarefas, incluindo margem para crescimento.

A abordagem da EVEO para agentes de IA em produção

Projetos de agentes de IA precisam de capacidade computacional para executar modelos, coordenar ferramentas e processar dados corporativos.

Na EVEO, oferecemos infraestrutura dedicada para empresas que precisam executar esses workloads com recursos físicos exclusivos e configurações ajustadas às necessidades do projeto.

Entre as possibilidades estão:

• Servidores com GPUs NVIDIA dedicadas.
• Opções de GPU com diferentes capacidades de VRAM.
• Servidores bare metal com CPU, RAM e armazenamento exclusivos.
• Configurações personalizadas conforme a demanda.
• Armazenamento SSD e NVMe.
• Conectividade de alta capacidade e tráfego ilimitado.
• Infraestrutura em Data Centers Tier III.
• Suporte técnico 24/7 em português.
• Contratação e faturamento em reais.

Com hardware exclusivo, sua equipe pode configurar sistemas operacionais, frameworks e mecanismos de inferência compatíveis com o ambiente contratado.

O dimensionamento pode considerar desde serviços de orquestração até a execução de LLMs em GPUs dedicadas, conforme a complexidade dos modelos e o volume de solicitações.

Para aplicações que utilizam modelos próprios, a escolha da GPU deve considerar VRAM, throughput, concorrência e crescimento esperado.

Sobre o autor

Fabio Stein é CTO da EVEO e atua com tecnologia e infraestrutura para aplicações empresariais, incluindo servidores dedicados, GPUs para inteligência artificial e ambientes de processamento de alto desempenho.