O que é orquestração de IA? Como coordenar modelos de IA em escala

Em processos complexos, as ferramentas de IA muitas vezes não executam tarefas de ponta a ponta. Um modelo pode se destacar em Speech to Text enquanto outro processa pagamentos, o que significa que você precisa de uma camada entre esses sistemas para ordenar as etapas, transmitir contexto entre eles e decidir o que acontece em seguida. 

A orquestração de IA é essa camada, ajudando a coordenar vários modelos, agentes e ferramentas para que funcionem como um único sistema. Em vez de tentar otimizar um agente de IA para várias tarefas, a orquestração de IA oferece os benefícios de vários agentes, cada um especializado em sua própria função. Isso não só melhora a eficiência, como também facilita a atualização e a solução de problemas dos sistemas quando algo dá errado.

Este artigo explica o que é orquestração de IA, como ela funciona e onde já está sendo usada, para que você possa começar a aplicá-la aos seus próprios workflows.

Resumo

• A orquestração de IA coordena modelos, agentes e ferramentas em um único workflow governado, sequenciando etapas, compartilhando contexto e decidindo quando uma tarefa precisa de revisão humana.
• A orquestração de IA se torna necessária quando uma tarefa abrange várias etapas, como verificações de identidade, consultas de dados e decisões de política, pois algo precisa gerenciar as transferências entre elas.
• Plataformas robustas de orquestração oferecem suporte a vários LLMs, mantêm o contexto em todo o workflow e combinam roteamento baseado em regras e em modelos, conforme o nível de certeza necessário em cada etapa.
• Setores que vão de serviços financeiros à saúde e ao varejo dependem da orquestração para conectar seus sistemas existentes (CRM, EHR, ferramentas de pagamento) em uma única interação contínua com o cliente.

O que é orquestração de IA e por que ela é importante?

A orquestração de IA coordena vários componentes de IA, como modelos de linguagem, agentes especializados, sistemas de recuperação e ferramentas de terceiros, para que operem como um único workflow governado.

Um modelo que responde a uma pergunta pode funcionar bem de forma isolada. Mas, quando um processo tem várias etapas que abrangem sistemas diferentes, a orquestração é necessária. Por exemplo, se um agente de atendimento ao cliente com IA estiver ajudando um cliente a abrir um chamado de suporte, ele precisaria:

• Verificar a identidade: Confirmar quem é o cliente e acessar sua conta.
• Consultar a base de conhecimento: Confirmar que o problema corresponde a uma questão conhecida com RAG.
• Aplicar a política: Determinar se o problema se qualifica para reembolso ou substituição.
• Registrar e confirmar: Registrar o chamado no CRM e confirmar os próximos passos com o cliente.

Cada uma dessas tarefas pode exigir uma série de modelos, agentes ou ferramentas diferentes, e algo precisa mantê-los sincronizados e trabalhando em conjunto. 

Investir em orquestração de IA se torna cada vez mais importante à medida que as empresas adotam mais agentes de IA e esperam que eles trabalhem juntos. A Gartner observou um aumento acentuado nas consultas de empresas sobre sistemas multiagentes nos últimos dois anos e projeta que 40% dos aplicativos empresariais terão agentes de IA específicos para tarefas até 2026, acima dos menos de 5% em 2025. 

Mas a adoção por si só não é o desafio. A iniciativa NANDA do MIT descobriu que 95% dos pilotos de IA generativa em empresas não geram retorno mensurável, embora os próprios modelos funcionem bem. Os sistemas ao redor não têm a arquitetura, a governança e a profundidade de integração necessárias para operar de forma confiável em escala. 

A orquestração é a peça que falta e que os 5% bem-sucedidos utilizam. 

Como a orquestração de IA funciona para automatizar workflows complexos

Ao trabalhar com processos de várias etapas que dependem de diferentes agentes, a orquestração ajuda a conectar sistemas distintos e criar uma resposta complexa e coerente.

Há quatro camadas principais na orquestração de IA:

1. Decomposição e roteamento de tarefas: Divida uma solicitação em etapas e envie cada uma ao modelo, agente ou ferramenta certo.
2. Gerenciamento de contexto e estado: Transfira o histórico da conversa, os documentos recuperados e as variáveis para que as etapas posteriores tenham o que precisam.
3. Execução de ferramentas e APIs: Acione sistemas externos, como um CRM ou processador de pagamentos, e envie os resultados de volta ao workflow.
4. Lógica de transição: Decida quando avançar para a próxima etapa, usando uma regra fixa ou o julgamento de um modelo.

As plataformas de orquestração de IA costumam diferir na lógica de transição. Uma transição determinística oferece uma garantia. Por exemplo, se um pagamento falhar, o workflow sempre é direcionado para a mesma etapa alternativa. Por outro lado, uma transição avaliada por modelo lida melhor com entradas livres, mas precisa de proteções para impedir que um sinal interpretado incorretamente leve alguém pelo caminho errado. 

A maioria dos sistemas de produção usa ambos, recorrendo a regras fixas quando a precisão importa e ao julgamento do modelo quando a entrada não pode ser definida antecipadamente. Os workflows do ElevenAgents também funcionam assim: cada transição entre subagentes pode ser definida como determinística ou deixada para a avaliação do modelo.

Com o mecanismo de orquestração do ElevenAgents, um agente independente gerencia uma interação com uma única finalidade, usando um prompt de sistema, uma base de conhecimento e um conjunto de ferramentas. Um workflow adiciona um grafo direcionado de subagentes especializados com tarefas definidas, incluindo verificação, cobrança e escalonamento. 

Cada subagente recebe uma parte limitada do contexto, para que as informações não vazem para uma função à qual não pertencem. E as transições entre eles podem ser baseadas em regras ou avaliadas pelo modelo, dependendo do nível de certeza necessário naquela etapa.

Principais benefícios de integrar a orquestração de IA

A orquestração traz menos benefícios em uma interação isolada e mais no que permite que as equipes façam ao longo do tempo. Veja o que as equipes de operações, engenharia e suporte ganham quando a orquestração está em vigor:

• Escalabilidade: Novos casos de uso são incorporados a um workflow existente, em vez de exigirem uma nova solução pontual a cada vez.
• Consistência: A mesma tarefa é executada da mesma forma, independentemente do modelo ou agente que a realiza.
• Governança: Cada transferência, chamada de ferramenta e decisão é registrada e pode ser auditada.
• Retorno mais rápido: As equipes combinam agentes e ferramentas existentes em novos workflows em vez de recriar integrações do zero.
• Menos proliferação de ferramentas: Um sistema coordenado substitui uma combinação dispersa de ferramentas de IA separadas e transferências manuais entre elas.

Ao manter cada ferramenta especializada, a orquestração torna todo o sistema menos frágil, permitindo que você escale para novos casos de uso e ofereça experiências que seus clientes realmente valorizam. 

Casos de uso da orquestração de IA em diferentes setores

A orquestração de IA funciona da mesma forma em todos os setores: ela sequencia verificações de identidade, consultas de dados e regras de política em uma única interação contínua. O que muda são os sistemas conectados, como um CRM no atendimento ao cliente ou um EHR na área da saúde. Veja como isso funciona em alguns setores:

Atendimento ao cliente

Freedom Forever, uma das maiores instaladoras de energia solar residencial dos EUA, usa o ElevenAgents para encaminhar cada pessoa que liga a um agente especializado em vendas ou suporte, resolver dúvidas e atualizações de conta de rotina e, quando necessário, transferir para uma pessoa com todo o contexto da transcrição. A implementação gerou uma melhoria de 90% na eficiência do suporte.

Serviços financeiros

O agente de empréstimos da Better.com, Betsy, desenvolvido com ElevenAgents, autentica tomadores de empréstimo, consulta o status da conta e do empréstimo e orienta sobre os próximos passos de acordo com as exigências de conformidade do setor hipotecário. Betsy agora automatiza 35,5% das consultas dos tomadores, reduzindo os custos de originação e dobrando a conversão de empréstimos.

Saúde

Os agentes de voz da EliseAI, desenvolvidos com ElevenAgents, agendam consultas, respondem a dúvidas sobre cobrança e encaminham questões clínicas à equipe em instituições de saúde de todo o país. O sistema oferece interações naturais, mantendo a divulgação do uso de IA e ajudando instituições de saúde a gerenciar altos volumes de chamadas com eficiência.

Vendas e qualificação de leads

A ElevenLabs usa seu próprio SDR de IA para avaliar leads recebidos pelo formulário de contato comercial, perguntando sobre o caso de uso, o volume esperado e o prazo antes de agendar uma reunião diretamente na agenda de um representante. O agente qualifica 78% dos leads recebidos sem a participação de uma pessoa na chamada, com uma pontuação média de satisfação do cliente de 8,7 em 10.

Varejo e e-commerce

Meesho, um dos maiores marketplaces de e-commerce da Índia, criou um agente de voz que resolve atrasos de pedidos, cancelamentos e reembolsos em hindi e inglês. O agente agora atende mais de 60.000 chamadas diárias sem intervenção humana.

Recursos essenciais em uma plataforma de orquestração de IA

As plataformas de orquestração variam muito quanto à complexidade que realmente conseguem lidar. 

Antes de escolher uma, verifique se ela oferece:

• Suporte a vários LLMs: Você não fica limitado a um único fornecedor e pode trocar de modelo conforme mudam os preços ou o desempenho.
• Gerenciamento de estado e contexto: A plataforma acompanha o histórico de conversas e as variáveis em todas as etapas, para que um workflow não perca de vista o que aconteceu três etapas antes.
• Roteamento flexível: Há suporte tanto para lógica baseada em regras quanto para lógica avaliada por modelo, assim você pode escolher o nível certo de controle por etapa, em vez de forçar todas as decisões pela mesma abordagem.
• Proteções e registros de auditoria: Eles funcionam como verificações independentes do sistema, fora do próprio raciocínio do modelo, para que uma resposta inadequada seja identificada automaticamente, em vez de depender de um prompt para desencorajá-la.
• Humano no circuito controles: Ações de alto risco podem exigir aprovação ou ser transferidas para uma pessoa com o contexto preservado, para que erros em pagamentos, reembolsos ou alterações de conta sejam identificados antes de serem executados.
• Cobertura de integrações: A plataforma se conecta aos sistemas que o workflow precisa acessar, incluindo CRM, pagamentos, agendamento, telefonia e bancos de dados internos.

Outra consideração importante é a dificuldade de colocar um agente de IA orquestrado em operação. Com a ElevenLabs, a maioria das equipes pode configurar e implantar um agente de baixa complexidade pela plataforma web sem código em menos de uma hora. Para workflows mais complexos, engenheiros de implantação avançada podem definir o escopo e criá-lo diretamente com sua equipe.

Comece a usar o ElevenAgents para uma orquestração de IA simplificada

Criar um workflow orquestrado do zero significa resolver o gerenciamento de estado, a integração de ferramentas e a lógica de transição antes mesmo de chegar ao seu caso de uso. O criador visual de workflows do ElevenAgents permite que as equipes projetem conversas de várias etapas e vários agentes em um ambiente sem código. Workflows determinísticos exigem aprovação para ações de alto risco, as proteções funcionam fora do próprio raciocínio do modelo e cada conversa é registrada para auditoria. 

Cadastre-se no ElevenAgents e comece a criar um agente personalizado para seus próprios workflows ou fale com nossa equipe para descobrir como podemos ajudar sua equipe a implantar agentes de IA.

Perguntas frequentes sobre orquestração de IA