Observabilidade de IA: como escolher uma plataforma
Compare plataformas de observabilidade de IA por tracing, avaliação, privacidade, integração, portabilidade e capacidade de explicar o trabalho dos agentes.
UNNO / IDEIAS PARA O TRABALHO
Guias sobre agentes, arquitetura, automação e uso prático de IA. Critérios para aprender, escolher e implementar com controle.
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Compare MCP e A2A para agentes de IA, entenda o papel de cada protocolo e escolha uma arquitetura com integrações, contratos e controle operacional.
Entenda como criar um gêmeo digital de processos com IA para simular capacidade, filas, regras e riscos antes de mudar a operação real da empresa.
Saiba como fazer due diligence de fornecedor de IA, verificar evidências, riscos, suporte, dados, arquitetura e capacidade antes da contratação.
Veja o que exigir no contrato de um agente de IA: escopo, dados, aceite, suporte, custos, propriedade, responsabilidade, portabilidade e saída.
Saiba quando um agente de IA precisa de banco vetorial e compare busca textual, SQL e busca híbrida por qualidade, segurança, custo e manutenção.
Aprenda a testar agentes de IA sob carga com cenários de pico, filas, dependências, revisão humana, critérios de aceite e recuperação controlada.
Veja como desativar um agente de IA com segurança, drenando filas, revogando acessos, preservando evidências e confirmando que nenhum processo ficou órfão.
Aprenda a criar um dataset de avaliação para agentes de IA com casos reais, cobertura por risco, respostas esperadas, versões e proteção contra vazamento.
Aprenda a tratar configuração de agentes de IA como código, com versão, validação, segredos, promoção entre ambientes, detecção de drift e rollback.
Aprenda a fazer teste A/B com agentes de IA usando hipótese, atribuição estável, métricas de negócio, guardrails, amostra e critérios de decisão.
Aprenda a aplicar minimização de dados em agentes de IA, limitando campos, contexto, memória, logs e ferramentas ao necessário para cada tarefa.
Aprenda a criar health checks para agentes de IA com liveness, readiness, dependências, tarefas sintéticas e critérios seguros de recuperação.
Entenda como o envenenamento de dados afeta agentes de IA e proteja bases de conhecimento com proveniência, revisão, isolamento, testes e rollback.
Veja como criar dados sintéticos para testar agentes de IA com schemas válidos, exceções, relações, critérios de cobertura e descarte seguro.
Entenda como aplicar backpressure em agentes de IA para conter filas, reduzir carga, proteger dependências e preservar tarefas prioritárias durante picos.
Aprenda a testar contratos de ferramentas para agentes de IA, validar entradas, saídas, erros e compatibilidade antes que uma mudança alcance a operação.
Aprenda a aplicar policy as code a agentes de IA com regras versionadas, decisões auditáveis, testes, exceções, aprovação e implantação gradual.
Aprenda a criar log de auditoria para agentes de IA com autoria, sequência, integridade, acesso, retenção e evidência de ações e aprovações.
Veja como atender direitos do titular em agentes de IA, localizar cópias e derivadas, corrigir dados, executar exclusões e comprovar cada etapa.
Entenda quando um agente de IA pode consultar banco de dados, quando usar API ou camada semântica e quais controles evitam vazamento e escrita indevida.
Veja como criar acesso emergencial para agentes de IA com aprovação, privilégio temporário, registro de sessão, expiração, revogação e revisão posterior.
Aprenda a aplicar o padrão bulkhead em agentes de IA para separar filas, workers e conexões, conter falhas e preservar processos críticos sob carga.
Aprenda a liberar agentes de IA por coortes, volume e risco, comparar versões em produção, definir critérios de avanço e executar rollback com segurança.