De acordo com pt.wedoany.com-A Academia Chinesa de Tecnologia da Informação e Comunicação (CAICT) divulgou, em 18 de junho, as dez principais palavras-chave sobre agentes inteligentes para 2026, oferecendo uma análise prospectiva sobre avanços tecnológicos, aplicações práticas e construção do ecossistema. As dez palavras-chave são: Infraestrutura de Agentes Inteligentes, Interconexão e Colaboração de Agentes Inteligentes, Engenharia de Agentes Inteligentes, Aprendizagem e Evolução de Agentes Inteligentes, Memória de Agentes Inteligentes, Habilidades de Agentes Inteligentes, Inovação de Produtos de Agentes Inteligentes, Protocolo de Pagamento de Agentes Inteligentes, Confiabilidade de Agentes Inteligentes e Avaliação Full-Stack de Agentes Inteligentes.
A infraestrutura de agentes inteligentes é o sistema base que suporta o desenvolvimento, implantação, operação e governança de agentes inteligentes, abrangendo recursos de computação, armazenamento, rede e nuvem; suporte de engenharia como sandboxes, frameworks de desenvolvimento, plataformas de implantação e ambientes de execução; componentes-chave como integração de modelos, gerenciamento de memória, chamada de ferramentas, orquestração de habilidades, agendamento de tarefas e gerenciamento de estado; e mecanismos de governança como observabilidade, avaliabilidade, auditabilidade, isolamento de segurança e controle de acesso. Com a transição dos agentes inteligentes de exploração piloto para aplicação em escala, o tratamento de tarefas complexas impõe maiores exigências de operação de alta concorrência, longa duração, múltiplas ferramentas e múltiplas permissões. Os diversos setores da indústria estão acelerando a construção de um ambiente integrado de desenvolvimento, implantação e operação, promovendo a infraestrutura em direção à padronização, modularização e coordenação nuvem-borda. No futuro, a infraestrutura de agentes inteligentes se tornará uma base importante para suportar a colaboração multiagente, a execução de tarefas complexas e a implementação de processos de negócios completos.
A interconexão e colaboração de agentes inteligentes refere-se ao sistema de capacidade que permite que diferentes agentes inteligentes, modelos, ferramentas e sistemas de negócios se interconectem e interoperem por meio de interfaces padronizadas, protocolos de colaboração e mecanismos de orquestração de tarefas. Seu núcleo é promover o desenvolvimento de agentes inteligentes de operação individual para colaboração em grupo, permitindo que diferentes agentes troquem informações e dividam o trabalho em torno de tarefas complexas, formando uma rede de colaboração confiável sob mecanismos de gerenciamento de identidade, controle de acesso e auditoria de segurança. A interconexão e colaboração de agentes inteligentes abre canais de conexão entre agentes virtuais e físicos, promove a colaboração em ciclo fechado de decisão, percepção e execução, e impulsiona a colaboração entre sistemas, plataformas e organizações, formando um ecossistema de serviços inteligentes aberto. No futuro, ela quebrará ainda mais as barreiras do sistema e os limites de aplicação, suportando a colaboração multiagente, o processamento de tarefas complexas e o desenvolvimento do ecossistema de inteligência de todas as coisas, tornando-se uma base fundamental para a inteligência coletiva e a aplicação em escala de agentes inteligentes.
A engenharia de agentes inteligentes é um caminho fundamental para impulsionar os agentes inteligentes da prova de conceito para a aplicação em escala, visando resolver problemas práticos de implantação, como fluxos de desenvolvimento não padronizados, processos de operação incontroláveis e dificuldade em garantir a qualidade dos resultados em cenários complexos. Devido às características dos agentes inteligentes, como objetivos abertos, caminhos dinâmicos e resultados incertos, é necessário construir um sistema de ciclo fechado de ciclo de vida completo que cubra análise de requisitos, design de arquitetura, desenvolvimento e construção, teste e verificação, implantação e operação, monitoramento e otimização, e avaliação de custos. O foco está em promover a engenharia de ativos e processos: por um lado, consolidar modelos, ferramentas, habilidades, processos e conhecimento como ativos reutilizáveis; por outro lado, melhorar a estabilidade e controlabilidade do sistema por meio de processos padronizados, monitoramento de operação, avaliação de resultados e otimização contínua, criando um ciclo de negócios "repetível, observável e otimizável". No futuro, com o aprimoramento contínuo dos métodos de engenharia, controle operacional e mecanismos de avaliação de feedback, a engenharia de agentes inteligentes se tornará o motor central para suportar a aplicação escalável e controlável de agentes inteligentes.
A aprendizagem e evolução de agentes inteligentes refere-se ao processo pelo qual os agentes inteligentes melhoram continuamente seu desempenho e capacidade de adaptação por meio de reflexão sobre a experiência, reconstrução da memória, atualização de estratégias e salto de capacidade durante a interação contínua com o ambiente, usuários e tarefas. Seu núcleo é substituir a predefinição de capacidade estática pela otimização dinâmica de ciclo fechado, integrando etapas como compreensão perceptiva, planejamento de tarefas, execução de ações e feedback de resultados, permitindo que o agente absorva continuamente a experiência de interação, otimize estratégias de tarefas, aperfeiçoe a estrutura da memória e ajuste padrões de comportamento, melhorando assim a adaptabilidade, estabilidade e qualidade de conclusão de tarefas em diferentes cenários, alcançando uma transição de "orientado por comando" passivo para "autodesenvolvimento" ativo. No futuro, a aprendizagem e evolução de agentes inteligentes formará um paradigma técnico de feedback contínuo, otimização dinâmica e ganhos de longo prazo, permitindo que o sistema acumule experiência, corrija desvios e aprimore capacidades em ambientes complexos, fornecendo suporte importante para operação de longo prazo e processamento de tarefas complexas.
A memória de agentes inteligentes é uma capacidade central que suporta continuidade de contexto, compreensão do usuário e acúmulo de experiência, ajudando os agentes a manter continuidade, estabilidade e adaptabilidade de longo prazo durante a interação e execução de tarefas. Diferente das informações armazenadas estaticamente em sistemas tradicionais, a memória de agentes inteligentes dá mais ênfase ao gerenciamento dinâmico do histórico de interação, estado da tarefa, preferências do usuário, feedback do ambiente e experiência de execução, suportando tanto o rastreamento de contexto e registro de processo intermediário em uma única tarefa quanto a sedimentação de informações e reutilização de experiência entre sessões e tarefas. A chave está em alcançar a organização eficaz, chamada precisa e controle seguro da memória por meio de mecanismos como armazenamento de informações, recuperação semântica, atualização de memória, compressão de conteúdo, esquecimento ativo e governança de permissões. No futuro, a memória de agentes inteligentes evoluirá para ser mais estruturada, escalonável e adaptativa, permitindo que os agentes, enquanto mantêm experiência contínua e identidade unificada, melhorem continuamente a compreensão de tarefas, a otimização de estratégias e a capacidade de evolução de longo prazo.
As habilidades de agentes inteligentes são mecanismos-chave que abstraem e encapsulam operações específicas, regras de negócios e conhecimento especializado durante a execução de tarefas em unidades chamáveis, combináveis e reutilizáveis, compensando efetivamente as deficiências de capacidade dos agentes inteligentes em tarefas diversas em ambientes complexos e dinâmicos. Diferente de depender apenas da geração de resultados pelo modelo, as habilidades permitem que os agentes inteligentes chamem capacidades externas como recuperação, análise, cálculo, geração, operação do sistema e controle de dispositivos em torno dos objetivos da tarefa, e realizem orquestração dinâmica combinando restrições de cenário, feedback de execução e regras de segurança. Através do design baseado em habilidades, tarefas repetitivas podem ser padronizadas, regras de negócios podem ser estruturadas, conhecimento do setor pode ser transformado em ferramentas, e mecanismos de verificação, reversão, controle de acesso e tolerância a falhas de segurança podem ser introduzidos no processo de execução, melhorando assim a precisão, estabilidade e transferibilidade da conclusão de tarefas. No futuro, as habilidades de agentes inteligentes evoluirão em direção à padronização aberta, reutilização entre domínios e orquestração autônoma, suportando fortemente os agentes inteligentes na transição da resposta a tarefas únicas para a execução completa de processos de negócios complexos.
A inovação de produtos de agentes inteligentes é uma manifestação importante da integração profunda das capacidades técnicas dos agentes inteligentes com cenários de aplicação, marcando a transição das aplicações de agentes inteligentes da verificação funcional para um novo estágio de cenarização, produtização e servitização. A nova geração de agentes inteligentes não está mais limitada à interação de perguntas e respostas, mas possui inicialmente capacidades de compreensão de tarefas, agendamento de processos, chamada de ferramentas e operação do sistema, podendo, através de acesso multi-terminal, controle de permissão, extensão de habilidades e sedimentação de memória, conectar o caminho completo da interação do usuário à execução da tarefa, da entrada frontal ao sistema de back-end. Da onda de práticas de agentes inteligentes como "criar camarões" e "criar cavalos" ao surgimento contínuo de formas de produto como assistentes inteligentes, atendimento ao cliente inteligente e funcionários digitais, os agentes inteligentes estão se expandindo de uma única entrada de diálogo para um sistema de produtos diversificado que cobre escritório, produção, vida e serviços do setor. No futuro, a inovação de produtos de agentes inteligentes continuará a se desenvolver em direções de personalização, proatividade, cenarização e ecologização, melhorando ainda mais a compreensão das necessidades do usuário, o planejamento autônomo de tarefas e a capacidade de articulação do sistema de negócios, tornando-se gradualmente um parceiro digital que conecta usuários, cenários e serviços.
O protocolo de pagamento de agentes inteligentes é um novo sistema de regras voltado para transações autônomas, chamada de serviços e troca de valor de agentes inteligentes, capaz de reduzir significativamente o limiar e o custo do pagamento automatizado, ao mesmo tempo que resolve problemas como qualificação limitada do sujeito, responsabilidade difusa e adaptação inadequada a cláusulas dinâmicas enfrentados pelos sistemas de pagamento tradicionais em cenários de agentes inteligentes. O protocolo de pagamento de agentes inteligentes possui características como configuração flexível de regras, transparência de processo, verificabilidade de resultados e rastreabilidade de responsabilidade, e, combinado com mecanismos de confiança comercial, fornece suporte padronizado para colaboração de agentes inteligentes entre plataformas e terminais, abrangendo identificação de identidade, autorização de permissão, interação de serviço, liquidação automática e garantia de confiança, promovendo a evolução dos agentes inteligentes de nós de fluxo de informação para sujeitos de execução de transações. No futuro, o protocolo de pagamento de agentes inteligentes aperfeiçoará ainda mais os mecanismos de transação autônoma, chamada de serviço e liquidação de agentes inteligentes, promovendo a troca de valor confiável entre sistemas, plataformas e organizações, fornecendo suporte importante para a execução de transações e coordenação de serviços em cenários de negócios complexos e colaboração multiagente.
A confiabilidade de agentes inteligentes é um pré-requisito importante para garantir a implementação padronizada, operação estável e aplicação contínua de agentes inteligentes, centrando-se em capacitar os agentes inteligentes para terem geração confiável, execução controlável, tomada de decisão transparente, interação conforme e rastreabilidade de responsabilidade em tarefas complexas e ambientes abertos. Com a transição dos agentes inteligentes de perguntas e respostas informacionais para execução de tarefas, as cadeias de negócios em que participam são mais longas, os recursos externos chamados são mais numerosos e os impactos reais gerados são mais diretos, tornando mais proeminentes problemas como fontes de conhecimento instáveis, limites de comportamento pouco claros, processos de execução incontroláveis, caminhos de decisão opacos, dificuldade em verificar a qualidade dos resultados e dificuldade em rastrear cadeias de responsabilidade. Melhorar o nível de confiabilidade dos agentes inteligentes requer esforços coordenados de três aspectos: dados, tecnologia e avaliação: consolidar a confiabilidade profissional com fornecimento de dados de alta qualidade e governança do conhecimento; garantir a controlabilidade da execução de tarefas com raciocínio confiável, controle de acesso, restrição de comportamento e proteção contra riscos; e alcançar identificação de problemas, quantificação de riscos e melhoria contínua com estruturas de avaliação multidimensionais e mecanismos de monitoramento de riscos. No futuro, a confiabilidade de agentes inteligentes continuará a fortalecer a confiabilidade, controlabilidade, robustez e rastreabilidade, construindo uma base de confiança para a aplicação em escala de agentes inteligentes, suportando seu desenvolvimento de alta qualidade e sustentável em cenários complexos e abertos.
A avaliação full-stack de agentes inteligentes é um sistema de avaliação sistemático voltado para a capacidade técnica, valor de aplicação e eficiência operacional de agentes inteligentes, sendo uma ferramenta importante para medir se um agente inteligente pode realmente ser implementado, operar continuamente e criar valor. Diferente da avaliação de modelos, a avaliação de agentes inteligentes precisa cobrir múltiplos elos, como compreensão de tarefas, raciocínio de planejamento, chamada de ferramentas, feedback de execução, estabilidade, segurança e experiência do usuário, ajudando tanto os desenvolvedores a esclarecer limites de capacidade e deficiências técnicas quanto os responsáveis de negócios a julgar a adequação do cenário, o valor do usuário e o alinhamento estratégico, e fornecendo base para os gerentes realizarem análise de custo-benefício e cálculo de retorno sobre o investimento. O benchmark de agente inteligente "Fangsheng" da CAICT está continuamente aperfeiçoando métodos de avaliação em torno de capacidades centrais, tarefas gerais e cenários do setor, promovendo o desenvolvimento coordenado da avaliação de capacidade, avaliação de valor e avaliação de eficiência. Entre eles, a avaliação de capacidade concentra-se na qualidade da conclusão de tarefas, processamento de tarefas complexas e nível de adequação ao setor; a avaliação de valor concentra-se na experiência do usuário, contribuição de negócios e grau de alinhamento estratégico; e a avaliação de eficiência concentra-se no nível de automação de tarefas, melhoria de eficiência, otimização de custos e retorno sobre o investimento. No futuro, a avaliação full-stack de agentes inteligentes se concentrará em cenários de negócios reais e ambientes de tarefas dinâmicas, formando métodos de avaliação quantificáveis, reproduzíveis e implementáveis, fornecendo base para a melhoria da qualidade, julgamento de valor e controle de risco das aplicações de agentes inteligentes.
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