Crie agentes de IA que escalam: um ciclo de vida prático para a arquitetura de agentes de startups

A maioria das startups supera seus agentes. Antes de terem 100 usuários, eles vão direto para a orquestração multiagente, gráficos de memória, runtimes e mecanismos de políticas. Os agentes não começam como plataformas; eles começam como recursos do produto. Ao analisar o desenvolvimento de agentes sob a perspectiva de um ciclo de vida alinhado ao crescimento do cliente, a arquitetura se torna evidente. E geralmente é mais simples do que o ruído do ecossistema sugere.

Aqui está um modelo prático de maturidade para desenvolver agentes sem arquitetar demais logo no início.

Estágio	Clientes	Padrão	Nível de isolamento	Viés da pilha
0	0-10	Agente único	Mínimo	AWS Lambda + Amazon Bedrock
1	10-500	Único + ferramentas	Isolamento lógico de dados	Lambda/Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) + Amazon DynamoDB
2	500-5.000	Agentes estruturados	Isolamento de dados e execução	Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) + AWS Step Functions (Amazon Bedrock AgentCore em caso de uso corporativo)
3	Mais de 5 mil	Plataforma de agentes	Isolamento de runtime	AgentCore ou ambiente de gerenciamento personalizado

0 a 10 clientes | Pré-PMF

Nesse estágio, você não está construindo um sistema de agentes, está criando um único agente focado em um único resultado. Geralmente, ele depende de apenas algumas ferramentas e opera com execução sem estado. Em essência, é um ciclo de raciocínio com chamada de ferramentas.

Arquitetura

Usuário → API Gateway → Computação (AWS Lambda) → LLM (Amazon Bedrock) → Ferramenta → Resposta

Sem identidade durável, sem memória de longo prazo e sem mecanismo de orquestração.

Pilha recomendada

Modelo

• Amazon Bedrock

Use ferramentas de avaliação integradas para comparar desempenho, custo e precisão em todos os modelos, com a flexibilidade de alternar modelos à medida que você evolui.

Execução

• AWS Lambda (padrão)
• Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)/AWS Fargate se for baseado em contêiner
  

Armazenamento (se necessário)

• Amazon DynamoDB
• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

Frameworks

• Chamadas de SDK brutas
• Light Strands Agents SDK (um SDK de agente de código aberto para ciclos de raciocínio e orquestração de ferramentas) ou LangChain para manuseio estruturado de ferramentas
  

Evite estruturas e runtimes com vários agentes aqui.

Objetivo: validar o ciclo de raciocínio que oferece valor real.

10—500 clientes | Tração antecipada

À medida que o uso real começa, surgem novos requisitos. Os usuários esperam a continuidade da sessão, os casos extremos surgem rapidamente, os prompts se mostram frágeis e o sistema deve lidar com o uso simultâneo. Você provavelmente ainda tem um agente primário, mas agora ele precisa de estrutura.

Então, o que precisa mudar? Primeiro, você deve introduzir memória de sessão, saídas estruturadas e abstrações de ferramentas mais claras. As barreira de proteção e a observabilidade básica também se tornam essenciais para que você entenda e estabilize o sistema sob uso real.

Pilha recomendada

Execução

• AWS Lambda ou Amazon ECS
• Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) somente se você já for nativo do Kubernetes
  

Estado

• DynamoDB (persistência da sessão)
• Amazon S3 (artefatos)
• Banco de dados de vetores, como Amazon S3 Vectors, somente se a recuperação for essencial
  

Frameworks

• SDK do Strands Agents (estrutura de raciocínio limpa)
• LangChain (composição da ferramenta)
• LlamaIndex (casos de uso com recuperação intensa)

Observabilidade

• Amazon CloudWatch (métricas e logs)
• AWS X-Ray (rastreamento distribuído)
• Amazon Managed Grafana (visualização de dados)

Ainda assim, evite enxames. A maioria dos produtos aqui se beneficia de um ciclo de raciocínio disciplinado.

Objetivo: Confiabilidade sob carga real do usuário.

500—5.000 clientes | Aumento da complexidade

No estágio dois, o sistema começa a se comportar como uma infraestrutura real. Você está lidando com sessões simultâneas, fluxos de trabalho de longa duração e execução assíncrona. Agora, os resultados podem ser essenciais para os negócios, os custos se tornarem mais sensíveis e os clientes corporativos começarem a fazer perguntas sérias. Este é o primeiro ponto de inflexão real.

Para operar com eficiência nesse estágio, você precisa de fluxos de trabalho duráveis, isolamento claro do inquilino e da sessão, solicitações e ferramentas com controle de versão e canais de avaliação para testar e melhorar continuamente o sistema.

Isolamento: o que você realmente precisa

Nesse estágio, o isolamento não é opcional. Mas o isolamento tem camadas:

1. Isolamento de dados (obrigatório)

• Partições do DynamoDB com escopo de locatário
• Namespaces vetoriais por inquilino
• Prefixos/buckets do Amazon S3 por locatário
• Credenciais de ferramentas com escopo do AWS Identity and Access Management (IAM)
• Criptografia com o AWS Key Management Service (KMS)
  

Esses são requisitos básicos.

2. Isolamento de execução (geralmente necessário)

• Limites de simultaneidade por inquilino
• Grupos de trabalhadores separados para inquilinos premium
• Limitador de taxa e disjuntores
• Possivelmente contas separadas da AWS para grandes clientes

Isso protege contra vizinhos barulhentos.

3. Isolamento em nível de runtime (às vezes necessário)

• Sandboxing forte
• Aplicação de política centralizada
• Controles de auditoria padronizados
• Limites de locação claros na camada de execução

É aqui que entram os runtimes do agente gerenciado.

Caminho de arquitetura padrão

Para a maioria das startups no Estágio 2:

Fluxo de trabalho

• AWS Step Functions
• Amazon EventBridge
• Temporal (se preferir orquestração externa)
  

Execução

• O Amazon EKS se torna comum aqui
• Amazon ECS para modelos mais simples

Frameworks

• SDK do Strands Agents para raciocínio estruturado
• LangGraph para fluxo de controle explícito
• CrewAI somente se uma especialização real de vários agentes for necessária

As primitivas do fluxo de trabalho são flexíveis. Elas permitem que você repita rapidamente a lógica do produto, ao mesmo tempo em que oferecem execuções e novas tentativas duráveis.

Quando adotar o AgentCore no Estágio 2

O Amazon Bedrock AgentCore é uma plataforma de agente para criar e operar agentes de IA de forma rápida, segura e em grande escala. Ele fornece serviços de runtime, como acesso seguro a ferramentas, memória, aplicação de políticas e monitoramento operacional, para que sua equipe possa se concentrar no desempenho do agente sem precisar criar sua própria camada de infraestrutura.

Mude para o AgentCore mais cedo se mais de 2 delas forem verdadeiras:

• Negócios corporativos dependem de garantias de isolamento
• Revisões de segurança exigem modelos formais de auditoria e locação
• Você está construindo manualmente a aplicação de políticas e a cola de isolamento
• Vários agentes/produtos precisam de uma camada de runtime compartilhada
• A alta simultaneidade requer controles de execução padronizados

Regra prática:

• Use primitivas de fluxo de trabalho ao moldar o produto
• Use o AgentCore ao padronizar as operações

Objetivo: Infraestrutura confiável com isolamento adequado.

Mais de 5.000 clientes | Exposição corporativa

No estágio três, você não está mais criando um agente, está operando muitos agentes em vários inquilinos. Requisitos de conformidade, atribuição de custos e contrato de nível de serviço

As expectativas (SLA) agora fazem parte do sistema. Agora, o isolamento em nível de runtime se tornou uma escolha arquitetônica racional.

Pilha recomendada

Runtime do agente

• AWS AgentCore Runtime
• Ou ambiente de gerenciamento personalizado no Amazon EKS

Segurança

• Permissões de ferramentas com escopo do AWS IAM
• Limites fortes de inquilinos
• Segmentação de nuvem privada virtual (VPC)

Governança

• Atribuição de custo por inquilino
• Registro de auditoria
• Aplicação de política centralizada

Você passou do recurso para a plataforma.

AWS vs. Estruturas: mantenha limites bem definidos

Use a AWS para:

• Execução durável
• Isolamento
• Identity
• Observabilidade
• Governança

Use estruturas (Strands Agents SDK, LangChain, LangGraph, CrewAI) para:

• Estruturação do raciocínio
• Composição da ferramenta
• Padrões de planejamento/execução

Os problemas de infraestrutura pertencem às primitivas da nuvem, enquanto os problemas de raciocínio pertencem às estruturas dos agentes. Misturar essas camadas geralmente cria uma complexidade desnecessária.

Para saber mais sobre as ferramentas da AWS projetadas para criar fluxos de trabalho de IA e agentes, assista à introdução de Matt Garman ao Amazon Q Developer no AWS re:Invent 2025. O Amazon Q é uma plataforma de agentes de IA com foco no desenvolvedor que ajuda você a criar e implantar aplicativos exclusivos com mais rapidez.

Não crie uma plataforma agêntica. Crie um agente que conquiste o direito de se tornar uma plataforma. O isolamento, a orquestração e a governança devem ser impulsionados pelo crescimento da base de clientes, e não por ambições arquitetônicas. Os agentes são sistemas distribuídos que contêm ciclos de raciocínio. Adicione complexidade apenas quando a realidade assim o exigir.

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