InfoQ reforça evolucao em arquitetura de software, engenharia de IA e estrategia de dados corpora...

Fluxos de agentes mudam fundamentalmente como pensamos infraestrutura de plataforma. Já vi equipes implantarem aplicações com LLMs assumindo padrões de requisição única, apenas para enfrentar problemas cascata de latência e custo em escala. O insight aqui é brutalmente simples: quando agentes iteram dezenas de vezes por tarefa, overhead de transporte se agrava viciosamente. Continuação com estado e caching de contexto não são mais refinamentos de otimização—são requisitos arquiteturais. Isso reformula decisões de plataforma de dados. Você não pode ignorar seleção de filas de mensagem, estratégias de connection pooling, ou se sua camada de observabilidade rastreia estado do agente entre turnos. Para equipes construindo em plataformas LLM gerenciadas, significa avaliar se streaming, batching, ou capacidades de session-pinning existem nativamente. Para quem gerencia camadas de inference customizadas, transporte se torna cidadão de primeira classe ao lado de model serving. Minha recomendação: audite deployments de agentes atuais procurando custos ocultos de transporte, depois faça baseline de latência por turno do agente. Provavelmente descobrirá que 40-60% do tempo de execução é fricção de infraestrutura, não inference.