Autoscaling de workers para agentes de IA
Aprenda a escalar workers de agentes de IA por fila, idade e prazo, com limites de dependência, retirada segura, estabilização e testes de recuperação.
UNNO / CADERNO TEMÁTICO
Contratos, dados, segurança e recuperação para sistemas de IA que precisam operar com controle.
Comece por Sistema de agentes de IA: o que a empresa precisa.
Aprenda a escalar workers de agentes de IA por fila, idade e prazo, com limites de dependência, retirada segura, estabilização e testes de recuperação.
Veja como usar schema registry em eventos de agentes de IA para validar mensagens, evoluir contratos e publicar mudanças sem quebrar consumidores.
Aprenda a aplicar load shedding em agentes de IA para recusar ou adiar trabalho excedente, preservar tarefas críticas e recuperar a operação com controle.
Aprenda a projetar filas de prioridade para agentes de IA com classes verificáveis, capacidade reservada, envelhecimento, preempção e métricas.
Aprenda a monitorar consumer lag em agentes de IA com idade do backlog, offsets, checkpoints e alertas ligados ao prazo real da operação empresarial.
Aprenda a usar heartbeat em tarefas longas de agentes de IA para provar progresso, detectar workers parados e retomar sem duplicar efeitos reais.
Aprenda a dividir uma tarefa entre agentes em paralelo e reunir resultados com limites, identidade, falha parcial, prazo e critérios de conclusão.
Aprenda a definir tamanho e janela de lote para agentes de IA por prazo, bytes, contexto, capacidade, falhas e efeito sobre cada unidade processada.
Aprenda a preservar a ordem de mensagens em agentes de IA com chaves por objeto, versões, bloqueio de eventos antigos, métricas e testes de recuperação.
Aprenda a tratar falha parcial em lotes de agentes de IA com estado por item, confirmação, idempotência, retentativa e recuperação controlada.
Veja como configurar visibility timeout em filas de agentes de IA, renovar a posse, confirmar efeitos e evitar processamento duplicado na operação.
Aprenda a proteger clientes silenciosos de picos em filas compartilhadas de agentes de IA com identidade, justiça, limites, métricas e testes de carga.
Aprenda a desligar workers de agentes de IA com parada de entrada, drenagem, checkpoints, prazo de graça, reentrega e reconciliação de tarefas abertas.
Aprenda a cancelar tarefas de agentes de IA com sinal propagado, pontos seguros, limpeza, reconciliação e confirmação do estado final na operação.
Entenda como operar prompt caching em agentes de IA, medir tokens reutilizados, diagnosticar perdas e preservar contexto estável sem ocultar mudanças.
Veja como operar aprovação assíncrona em agentes de IA com pausa durável, versão, prazo, retomada, revalidação e tratamento de decisões tardias.
Aprenda a renovar credenciais em tarefas longas de agentes de IA com escopo mínimo, rotação sem corrida, revalidação, revogação e testes em operação.
Aprenda a migrar o estado de agentes de IA com schemas versionados, compatibilidade, drenagem, transformação, testes e retomada segura de tarefas.
Aprenda a governar apps conectados ao ChatGPT com acesso por função, permissões de leitura e ação, aprovações, testes e revisão periódica contínua.
Veja como validar resumos de compactação em agentes de IA para impedir instruções persistentes, perda de evidência e retomadas fora da política.
Compare arquivo direto e File Search em agentes de IA por volume, repetição, atualização, evidência, acesso, custo e qualidade da recuperação.
Compare Agents API, Agents SDK e Responses API por runtime, estado, ambiente, controle e esforço para escolher a base de um agente empresarial.
Veja como criar um registro de riscos para agentes de IA com eventos, controles, donos, prazos e risco residual para orientar decisões operacionais.
Veja como registrar comportamentos inesperados de IA, preservar evidências, classificar risco e transformar anomalias em testes, controles e decisões.