Memorial de projetos : convergência entre agentes autônomos e microsserviços

Abstract

Resumo: Este parecer técnico apresenta uma análise introdutória sobre a convergência entre agentes autônomos de Inteligência Artificial (IA) e a arquitetura de microserviços, destacando suas complementaridades e desafios. Agentes, especialmente os baseados em modelos de linguagem larga escala (LLMs), estruturam-se em módulos de percepção, raciocínio, memória e execução, possibilitando comportamento adaptativo, aprendizado contínuo e tomada de decisão pró-ativa. Microserviços, por sua vez, dividem sistemas complexos em componentes independentes, escaláveis e de fácil manutenção, promovendo modularidade e baixo acoplamento. Embora ambos compartilhem princípios de independência e interoperabilidade, diferem na autonomia decisória e nas exigências de controle e auditoria. A integração dessas abordagens permite criar ecossistemas inteligentes e distribuídos, nos quais agentes coordenam e otimizam serviços de forma dinâmica. São citados casos de uso que abrangem os setores de saúde, educação, finanças e indústria, além de desafios técnicos e éticos, como segurança, vieses e governança. Conclui-se que essa convergência representa um avanço significativo, mas requer práticas sólidas de governança, segurança e explicabilidade para garantir operação ética, confiável e alinhada a objetivos organizacionais

Abstract: This technical report presents an introductory analysis of the convergence between autonomous Artificial Intelligence (AI) agents and microservices architecture, highlighting their complementarities and challenges. Agents, especially those based on large-scale language models (LLMs), are structured into perception, reasoning, memory, and execution modules, enabling adaptive behavior, continuous learning, and proactive decision-making. Microservices, in contrast, divide complex systems into independent, scalable, and easily maintainable components, promoting modularity and low coupling. Although both share principles of independence and interoperability, they differ in decision-making autonomy and requirements for control and auditing. The integration of these approaches enables the creation of intelligent distributed ecosystems in which agents dynamically coordinate and optimize services. The report highlights use cases in sectors such as healthcare, education, finance, and industry, and discusses technical and ethical challenges such as security, bias, and governance. It is concluded that this convergence represents a significant advancement but requires solid practices in governance, security, and explainability to ensure ethical, reliable operation aligned with organizational objectives