Agency as an Architecture Layer: A Formal Enterprise Architecture Framework for Agentic-AI-Driven Enterprises

No ambiente de trabalho moderno, um novo tipo de trabalhador chegou. Não é uma pessoa, mas um agente de software construído sobre modelos de linguagem de grande escala, capaz de ler e-mails, verificar bancos de dados e tomar decisões para concluir tarefas complexas. Esses agentes não apenas esperam por instruções; eles planejam seus próprios passos, recorrem a ferramentas digitais e agem em nome da organização. Pela primeira vez na história, uma empresa deve gerenciar uma força de trabalho onde os trabalhadores não são humanos, mas detêm o poder de alterar registros, movimentar dinheiro e mudar o estado do negócio. Essa mudança cria um problema profundo para os arquitetos que projetam como as empresas funcionam. Os projetos que eles utilizaram por décadas foram desenhados para um mundo onde apenas pessoas detêm autoridade e o software meramente segue regras fixas. Esses mapas antigos não conseguem mostrar onde esses novos trabalhadores autônomos se encaixam, quem é responsável quando cometem um erro, ou se lhes foi dado poder excessivo para agir por conta própria.

Samir El Hassani, um pesquisador independente, propôs uma nova maneira de desenhar esses projetos, um framework que trata esses agentes de software como uma camada fundamental da empresa, tal como os processos de negócio e a tecnologia que os suporta. A ideia central é simples, mas necessária: você não pode gerenciar o que não consegue ver em seu modelo. Se um agente recebe a autoridade para pagar uma indenização ou aprovar um empréstimo, essa autoridade deve ser rastreada até um humano específico que seja responsável por ela, e deve ser limitada às tarefas específicas que o agente deve realizar. Sem essa clareza, as organizações correm o risco de uma situação caótica onde agentes de software agem sem coordenação, onde ninguém sabe a quem culpar quando algo dá errado, e onde trabalhadores digitais possuem poderes que nunca deveriam ter.

Para resolver isso, o pesquisador desenvolveu um sistema chamado Agentic Enterprise Architecture Framework (Framework de Arquitetura de Empresa Agêntica). Imagine a empresa como um edifício com vários andares. Os andares inferiores representam a tecnologia, os andares intermediários contêm as aplicações e os dados, e os andares superiores contêm os objetivos e processos de negócio. No passado, os únicos "atores" no andar superior eram as pessoas. Este novo framework adiciona uma camada dedicada para agentes, posicionando-os ao lado dos papéis humanos. Neste modelo, um agente não é apenas uma ferramenta; é um principal, uma entidade distinta que pode deter direitos e responsabilidades. O framework introduz o conceito de um "mandato" (charter), que atua como um contrato entre a organização e o agente. Este mandato define exatamente o que o agente tem permissão para fazer, o escopo de seu trabalho e o principal humano que é, em última análise, responsável por suas ações.

O framework distingue quatro níveis de ação, variando desde a simples leitura de informações até a tomada de decisão totalmente autônoma. No nível mais baixo, o agente pode apenas ler dados. No próximo nível, ele pode propor mudanças que um humano deve aprovar. Acima disso, ele pode efetivar mudanças que são reversíveis ou confirmadas por um processo. No nível mais alto, ele pode agir completamente por conta própria. O sistema garante que o poder de um agente nunca exceda o poder do humano que o concedeu, ou do agente que lhe delegou a tarefa. Se um gerente humano delega uma tarefa a um agente, e esse agente delega parte da tarefa a outro agente, o poder desse segundo agente é estritamente limitado pelo que o primeiro agente era permitido fazer. Isso evita que uma cadeia de delegação crie acidentalmente um "superagente" com autoridade ilimitada.

Os pesquisadores construíram um motor matemático para verificar erros nesses projetos antes que qualquer software seja realmente implantado. Esse motor procura por sete tipos específicos de problemas. Ele verifica por autoridade "órfã", onde um agente tem o poder de alterar registros, mas nenhum humano é listado como responsável por isso. Ele procura por etapas "não cobertas", onde um processo de negócio deve ser realizado por um agente, mas nenhum agente recebeu o direito de fazê-lo. Ele identifica autoridade "sombra", onde um agente recebeu acesso a um sistema que não é realmente necessário para seu trabalho, criando um risco de segurança. Também verifica conflitos, como dois agentes tentando alterar o mesmo registro ao mesmo tempo sem uma regra para decidir quem vai primeiro, ou um único agente sendo permitido a realizar duas tarefas que deveriam ser mantidas separadas para evitar fraude.

Para testar se este sistema funciona, o pesquisador o aplicou a uma seguradora fictícia. Na primeira versão do modelo, os agentes receberam mandatos amplos, permitindo que agissem através de capacidades de negócio inteiras. A análise encontrou imediatamente dezenas de problemas. Mostrou que um agente destinado a lidar com a entrada de clientes recebeu acidentalmente o poder de tomar decisões finais sobre sinistros, um trabalho reservado para humanos. Revelou que um agente destinado a avaliar danos havia recebido a capacidade de pagar indenizações, uma sobreposição perigosa de funções. Também descobriu que um agente foi atribuído a um papel que não existia mais na empresa, deixando sua autoridade sem prestação de contas. Ao restringir os mandatos para corresponder aos passos específicos que os agentes deveriam realizar, o pesquisador conseguiu eliminar a maioria desses erros. A segunda versão do modelo estava limpa, com linhas claras de responsabilidade e sem sobreposições não autorizadas.

O estudo também testou quão bem esta abordagem escala para organizações muito grandes. Os pesquisadores geraram modelos sintéticos contendo quase meio milhão de fatos sobre processos, agentes e recursos. O sistema analisou esses modelos massivos em menos de dois segundos, provando que o método é rápido o suficiente para ser usado como uma verificação rotineira em repositórios de arquitetura do mundo real. Além disso, o estudo comparou esta nova abordagem com a forma como as organizações gerenciam agentes atualmente, o que geralmente envolve olhar apenas para listas de permissões ou catálogos simples. A análise mostrou que, sem o modelo completo da empresa, a maioria das verificações de segurança críticas torna-se impossível. Você não consegue ver se um agente está agindo sem supervisão, ou se dois agentes estão em conflito, se você olha apenas para uma lista de permissões sem entender o processo de negócio do qual eles fazem parte.

As descobertas sugerem que a maneira como as organizações gerenciam agentes de software precisa de uma mudança fundamental. Confiar em controles de tempo de execução (runtime controls), que monitoram os agentes enquanto eles agem, não é suficiente. A segurança e a coerência desses sistemas devem ser projetadas na própria arquitetura. Ao adicionar uma camada de agência ao modelo da empresa, as organizações podem garantir que cada ação tomada por um agente de software seja justificada, rastreável a um humano e confinada ao escopo de seu trabalho pretendido. Este framework não impede os agentes de agir; em vez disso, fornece a estrutura que permite que eles ajam de forma segura e eficaz dentro da complexa teia de um negócio moderno. Ele transforma a pergunta "quem está no comando?" de uma preocupação vaga em uma parte precisa e passível de resposta do design.