UiPath lança orquestrador para guiar agentes AI conforme regras empresariais
São Paulo — InkDesign News — A inteligência artificial (IA) baseada em grandes modelos de linguagem (LLM) vem ganhando espaço nas empresas, mas ainda enfrenta desafios de confiabilidade e controle. A UiPath, pioneira em automação, propõe uma abordagem híbrida de agentes de IA combinados ao Robotic Process Automation (RPA), com um sistema de orquestração para garantir transparência e controle nas operações automatizadas.
Tecnologia e abordagem
A nova Plataforma para Automação Agente da UiPath integra agentes de IA com orquestração, rompendo com a visão tradicional que iguala agentes a simples automações. Daniel Dines, fundador e CEO da UiPath, destaca que os agentes são hoje não determinísticos — o que impede operações totalmente autônomas —, por isso são orquestrados via Maestro, uma camada que supervisiona e gerencia a interação entre agentes, humanos e automação baseada em regras:
“O grande problema com LLMs hoje é que eles são não determinísticos, então você não pode executá-los diretamente de forma autônoma. Se você olhar para a maioria das implementações de agentes, são, na verdade, chatbots. Estamos evoluindo do ‘chat in, chat out’ para um agente que é ‘dados para dentro, ação para fora’, onde orquestramos entre agentes, humanos e robôs.”
(“The big problem with LLMs today is that they are nondeterministic, so you cannot run them directly in an autonomous fashion. If you look at most implementations of agents, these are actually chatbots. So we’re moving from chat in, chat out to an agent that is data in, action out, where we orchestrate between agents, humans and robots.”)— Daniel Dines, Fundador e CEO, UiPath
A orquestração conduzida por Maestro funciona em três etapas: o agente analisa o comando e propõe uma solução, o humano aprova a recomendação e o RPA executa a ação. Essa separação assegura que apenas automações confiáveis executem transações críticas sem risco.
Aplicação e desempenho
O modelo UiPath destaca-se pela integração com frameworks externos, incluindo LangChain, Anthropic, Microsoft e participação no protocolo Agent-to-Agent do Google, ampliando sua interoperabilidade. O uso de IA para recomendação, com a execução delegada a automações determinísticas, equilibra a inovação dos agentes com robustez operacional necessária para ambientes corporativos.
Essa arquitetura evita que agentes tenham acesso indiscriminado ao sistema, fator importante para segurança e conformidade. A transparência do fluxo permite monitoramento contínuo do desempenho e controle humano, reduzindo riscos associados à natureza imprevisível dos LLMs.
Impacto e mercado
Embora outros players, como Microsoft e ServiceNow, ofereçam agentes autônomos mais integrados, a UiPath aposta em uma evolução gradual para aumentar a confiança dos clientes, reconhecendo que as automações tradicionais continuam essenciais para garantir confiabilidade máxima:
“Agentes, por sua natureza não determinística, são transacionais; criam efeitos nos sistemas subjacentes. Nenhum cliente que conheço vai correr riscos com isso. Transações devem ser 100% confiáveis, e somente automações podem oferecer esse tipo de confiabilidade. Nossa solução é o melhor dos dois mundos.”
(“Agents being nondeterministic in nature are transactional; they create effects on the underlying systems. No client I know will take risks on this. Transactions should be 100% reliable, and only automations can offer this type of reliability. So our solution is the best of those worlds.”)— Daniel Dines, Fundador e CEO, UiPath
O movimento da UiPath reflete uma tendência de mercado onde a adoção de IA generativa é alinhada a práticas estabelecidas para garantir segurança e eficiência. O debate sobre o futuro dos agentes autônomos permanece aberto, à medida que a tecnologia evolui e a confiabilidade cresce.
Fonte: (VentureBeat – AI)
