Ao longo do último ano, os provedores de nuvem têm desenvolvido ativamente seus serviços de agentes. Em agosto, a Alibaba Cloud atualizou seus serviços de agentes, apresentando o Agent Studio — uma plataforma abrangente para agentes corporativos, lançada no Bailian. Outras empresas também seguiram essa tendência: em junho, a Microsoft Foundry adicionou Agentes Hospedados e Memória; em abril, o Google Cloud lançou a Plataforma de Agentes Gemini Enterprise; e em outubro, o AWS Bedrock AgentCore dividiu Runtime, Memória e Gateway em componentes que podem ser combinados.
Em julho, a DoorDash abstraiu Memória, acesso a modelos e Rastreamento em uma infraestrutura comum usando um Gateway de Agente, que unifica identificação, permissões, credenciais e auditoria. Até mesmo empresas que desenvolvem seus próprios modelos enfrentaram dificuldades semelhantes: em abril, a Anthropic reformulou sua infraestrutura, primeiro unindo Sessão, Agent Harness e Sandbox em um único contêiner e depois separando-os.
O verdadeiro gargalo está fora do próprio modelo. De acordo com uma pesquisa da McKinsey em julho, os custos de IA quase quadruplicaram à medida que as empresas escalavam, com 93% excedendo o orçamento. O Boston Consulting Group dividiu os custos de IA de agentes em custos de desenvolvimento e custos operacionais, que dependem da orquestração, frequência de chamadas de ferramentas e integração. Quanto mais complexamente os agentes são usados, mais difícil é explicar as contas apenas com base em tokens.
Surgiram três abordagens principais. A primeira é o desenvolvimento totalmente independente: a DoorDash centraliza Estado da Sessão, Memória, Artefatos, acesso a modelos, Rastreamento e Gerenciamento de Lançamento; graças a isso, seu agente Reservations foi lançado em apenas uma semana, proporcionando um aumento de 10 vezes na velocidade. A segunda abordagem é o uso de frameworks de desenvolvimento: como LangChain, LangGraph, Microsoft AutoGen e CrewAI, que reduzem a barreira de entrada, permitindo que a Lyft reduza o desenvolvimento de agentes de seis meses para algumas semanas.
O terceiro caminho são as plataformas para agentes corporativos, preferidas por provedores de nuvem e desenvolvedores de modelos: são Agentforce 360 da Salesforce, Cortex Agents da Snowflake e Agent Studio da Alibaba Cloud, apresentado no lançamento Apsara em 14 de agosto.
Um Agente Gerenciado (Managed Agent) no Agent Studio representa um runtime de agente hospedado. Os desenvolvedores definem a funcionalidade do agente, enquanto o gerenciamento de execução, isolamento, estado e credenciais é realizado em cinco níveis: runtime básico, que hospeda o estado da sessão, sandbox, execução de ferramentas e Agent Harness com recuperação de interrupções; gerenciamento de contexto, que reutiliza arquivos e memória entre sessões; extensão de ferramentas via MCP e Habilidades (Skills); segurança através do isolamento do sandbox; e observabilidade através de API.
No caso de auditoria de apólice de seguro, um processo que antes levava de três a quatro horas aos subscritores, agora é concluído em cerca de 15 minutos, com um custo de 0,12 yuan por apólice.
O sistema de Serviço Único Chave (One Key Service) consolida várias cadeias de autenticação em uma única chave de API unificada. O primeiro lote conectou 14 parceiros de marketplace, e espera-se conectar cerca de mais 50. As habilidades estão disponíveis em três níveis, permitindo que as empresas integrem ferramentas, dados e processos em Habilidades privadas. A Pesquisa de Agentes permite que os agentes decomponham intenções, pesquisem em bases de conhecimento, reescrevam consultas e tentem novamente, com base no RAG de agente do Knowledge Studio de julho e no novo Memory Studio.
O Playground combina Flow Agent, Managed Agent, RAG, Memória, MCP e Habilidade usando modelos de cena e Vibe Builder para gerar fluxos de trabalho em linguagem natural. Como os serviços começam a ser consumidos por agentes, os agentes se tornam um novo ponto de entrada para os serviços em nuvem.

