Introdução
O cenário empresarial está prestes a enfrentar um desafio sem precedentes na gestão de inteligência artificial. Segundo projeções do Gartner, até 2028, cada empresa da Fortune 500 global terá mais de 150 mil agentes de IA em operação – um salto astronômico comparado aos menos de 15 agentes previstos para 2025. O problema? Apenas 13% das organizações acreditam ter a governança adequada para gerenciar essa explosão de agentes autônomos. Essa lacuna crescente está criando um novo mercado de infraestrutura especializada, onde startups como a xpander.ai buscam oferecer soluções para o que promete ser um dos maiores desafios de TI da próxima década.
O problema da proliferação descontrolada de agentes
A adoção acelerada de agentes de IA nas empresas está criando o que especialistas chamam de ‘agent sprawl’ – uma proliferação descontrolada similar ao que ocorreu com máquinas virtuais e containers no passado. David Twizer, CEO e cofundador da xpander.ai, identifica três problemas principais que as empresas estão enfrentando: agentes rodando localmente sem governança centralizada, workflows de agentes isolados em silos individuais, e infraestrutura amarrada a um único provedor de IA.
O terceiro ponto é particularmente crítico. Quando uma empresa adota exclusivamente as ferramentas de um provedor como OpenAI, Google ou Anthropic, ela fica presa não apenas aos modelos, mas a todo o ecossistema daquele fornecedor – suas ferramentas, roadmap e até mesmo visões sobre como agentes devem se comportar. É uma forma de vendor lock-in que pode ser ainda mais restritiva que as amarras tradicionais de infraestrutura cloud.
A situação se agrava quando consideramos que muitos desses agentes operam como ‘caixas-pretas’ nos laptops dos funcionários. Um colaborador pode instalar o Claude Desktop, ChatGPT ou qualquer outra ferramenta de IA, e de repente ter um agente capaz de acessar recursos locais e executar chamadas de API – tudo sem qualquer auditoria, controle ou governança corporativa. O que começou como assistentes para escrever e-mails rapidamente evoluiu para agentes capazes de controlar máquinas e executar ações complexas.
A solução proposta: uma camada de controle agnóstica
A xpander.ai, fundada por três ex-engenheiros principais da AWS, está lançando sua plataforma empresarial de agentes de IA com uma proposta ambiciosa: criar uma camada de controle vendor-neutral que funcione acima de diferentes modelos, frameworks de agentes e ambientes de infraestrutura. A empresa acaba de anunciar uma rodada seed de US$ 7,5 milhões liderada pela Pico Venture Partners, com participação de Emerge Ventures, Samsung Next e SeedIL.
No centro da plataforma está o que a empresa chama de Universal Harness – um runtime agnóstico para executar agentes como workloads empresariais portáteis. As empresas podem usar o ambiente hospedado da xpander ou, sob sua oferta empresarial, fazer deploy em sua própria infraestrutura Kubernetes ou on-premises. A plataforma suporta explicitamente AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, VPCs privadas e até ambientes totalmente air-gapped.
A flexibilidade se estende aos frameworks de desenvolvimento. A xpander afirma que clientes podem trazer agentes construídos com LangChain, Strands, Agno e outros frameworks populares, mantendo seus prompts, regras e habilidades existentes. O suporte inclui modelos proprietários, open-weight e modelos fine-tuned pelos próprios clientes.
Arquitetura técnica e integrações
Para desenvolvedores, a xpander expõe três rotas principais de integração: uma API REST agnóstica de linguagem para operações do control plane, um SDK Python para construir agentes e workflows, e suporte ao Model Context Protocol (MCP) que expõe agentes e ferramentas para clientes MCP como Claude Desktop e Cursor. A interface REST inclui operações para gerenciar e invocar agentes, tarefas e bases de conhecimento, enquanto o SDK adiciona manipulação de eventos e abstrações de ciclo de vida de agentes.
Um detalhe arquitetural particularmente relevante para equipes de segurança é o manuseio de credenciais. A xpander diz que as credenciais são injetadas de um vault quando uma chamada de ferramenta é executada, em vez de serem expostas diretamente ao modelo – uma abordagem que reduz significativamente os riscos de segurança.
O mercado competitivo de infraestrutura para agentes
A xpander não está sozinha neste mercado emergente. A portabilidade de modelos está se tornando cada vez mais comum na infraestrutura de agentes, com várias empresas oferecendo soluções similares mas com abordagens diferentes.
O LangSmith Deployment da LangChain, por exemplo, fornece infraestrutura para implantar e governar agentes em produção. As empresas podem executar seu control plane e servidores de agentes inteiramente dentro de sua própria infraestrutura Kubernetes, incluindo ambientes air-gapped e sensíveis à residência de dados. A CrewAI está seguindo direção similar, com sua oferta empresarial incluindo governança centralizada, SSO, controles de acesso baseados em função e políticas, enquanto suporta implantação na cloud da CrewAI, no VPC do cliente ou em infraestrutura própria.
O Temporal aborda o problema de outra perspectiva. Em vez de oferecer um ambiente completo de gerenciamento de agentes, ele fornece execução durável para workflows de IA de longa duração, incluindo recuperação de falhas, novas tentativas, aprovações humanas e estado que pode persistir através de falhas. Sua plataforma de IA pode orquestrar workflows através de diferentes modelos, ferramentas e sistemas.
Enquanto isso, os próprios fornecedores de modelos e cloud estão expandindo para cima nesta camada de infraestrutura. A plataforma Frontier da OpenAI fornece contexto empresarial compartilhado, permissões, execução e gerenciamento de agentes. O Google Gemini Enterprise Agent Platform combina infraestrutura de runtime gerenciada com identidade de agente, governança centralizada, memória, rastreamento e aplicação de políticas em torno de interações agente-para-agente e agente-para-ferramenta.
Governança na prática: o que realmente significa
A documentação da xpander fornece uma definição mais concreta do que a empresa entende por mover a atividade dos agentes para um ambiente governado. O control plane pode definir quem tem permissão para executar um agente, quais recursos o agente pode acessar e quais ações requerem aprovação humana. A xpander diz que os agentes recebem identidades nomeadas e as ações podem ser rastreadas de volta ao humano que as invocou. Chamadas de ferramentas, execuções, rastreamentos, aprovações e falhas são registrados, com gastos atribuíveis no nível da tarefa.
A empresa afirma ser certificada SOC 2 Type II e compatível com GDPR. Seu tier empresarial também inclui SSO e OIDC, um gateway de modelo privado e sub-organizações com atribuição de uso por equipe. Essas certificações e recursos são essenciais para empresas que precisam demonstrar conformidade regulatória, especialmente em setores altamente regulados como finanças e saúde.
IA Multiplayer: colaboração além do chat individual
A xpander também está adicionando uma camada de colaboração que chama de Multiplayer AI. A premissa é que agentes empresariais precisam cada vez mais sobreviver além da sessão de chat de um único usuário. Um workflow pode envolver um agente coletando dados, outro sistema tomando uma ação, um funcionário aprovando e uma equipe diferente retomando o processo horas ou dias depois.
Twizer argumenta que assistentes implantados localmente têm outra desvantagem: a expertise que os funcionários acumulam através de seus agentes – prompts, habilidades, workflows e contexto – tende a ficar com esses indivíduos. As conversas compartilhadas da xpander são projetadas para manter essas interações em threads persistentes com escopo de permissão. Um agente pode ser publicado uma vez para uso em toda a organização, enquanto os funcionários podem interagir com agentes através do Slack, Teams, ChatGPT, Claude e a própria interface da xpander.
Omni: o agente pré-construído como prova de conceito
A empresa também está disponibilizando o Omni, seu agente pré-construído. Chamar o Omni simplesmente de agente de propósito geral subestima o que a xpander está vendendo. Sua documentação descreve o Omni como um ‘engenheiro de IA implantado’ que transforma um resultado de negócios solicitado no que a empresa chama de ‘Aplicação Agêntica’: um agente backend acoplado a uma experiência frontend que pode incluir chat, componentes de UI interativos, relatórios, dashboards e visualizações.
A xpander relata que o Omni alcançou 90,9% no benchmark GAIA, incluindo forte desempenho em suas tarefas mais difíceis. Para Twizer, o resultado suporta um argumento de que o desempenho do agente depende cada vez mais da infraestrutura ao redor do modelo de fundação, não apenas do modelo em si. A empresa testou deliberadamente o harness com uma mistura de modelos (Opus, Sonnet, Kimi, GPT) em vez de otimizar em torno de um único sistema proprietário.
Modelo de preços e disponibilidade
A plataforma da xpander e o Omni estão disponíveis agora, com dois modelos comerciais substancialmente diferentes. A oferta Team de autoatendimento não tem cobrança por assento e é precificada em créditos baseados na atividade do agente. A xpander define um crédito como um centavo de dólar, significando que US$ 100 compram 10.000 créditos. Cada evento ou mensagem que acorda um agente custa um crédito para todo o turno, independentemente de quanto tempo o turno dura, e cada chamada de ferramenta ou API custa outro crédito.
Para empresas que fazem self-hosting, o plano Enterprise é uma licença anual começando em 50 agentes e suporta implantação na infraestrutura Kubernetes do cliente ou ambiente on-premises. Inclui SSO e OIDC, sub-organizações com créditos agrupados e relatórios de uso por equipe, conectividade privada de gateway de modelo, onboarding e suporte Tier 1. A xpander não publica o preço em dólares dessa licença empresarial anual, então clientes potenciais não podem calcular o custo total de uma implantação privada ou air-gapped apenas com informações públicas.
O que isso significa para o mercado brasileiro
Para empresas brasileiras, a explosão prevista de agentes de IA representa tanto uma oportunidade quanto um desafio significativo. Muitas organizações locais ainda estão nos estágios iniciais de adoção de IA, o que pode ser uma vantagem – elas têm a chance de implementar governança adequada desde o início, em vez de tentar corrigir uma proliferação descontrolada posteriormente.
A questão da soberania de dados e conformidade com a LGPD torna soluções como a da xpander particularmente relevantes. A capacidade de executar a infraestrutura de agentes em ambientes próprios ou air-gapped pode ser crucial para setores regulados como bancos, seguradoras e empresas de saúde brasileiras. Além disso, a neutralidade de fornecedor pode ajudar empresas a evitar dependência excessiva de provedores internacionais, mantendo flexibilidade para adaptar suas estratégias de IA conforme o mercado evolui.
O modelo de precificação baseado em uso, sem cobrança por assento, também pode ser atrativo para empresas brasileiras que buscam controlar custos enquanto experimentam com agentes de IA. No entanto, organizações que precisam de implantações privadas devem estar preparadas para negociar licenças empresariais anuais, cujos valores não são públicos.
Conclusão
A proliferação de agentes de IA nas empresas está criando um novo tipo de desafio de infraestrutura que lembra os primeiros dias da virtualização e containerização. A diferença crucial é a velocidade: enquanto levou anos para as empresas acumularem milhares de VMs ou containers, a previsão do Gartner sugere que chegaremos a centenas de milhares de agentes em apenas três anos.
A proposta da xpander de uma camada de controle agnóstica representa uma abordagem interessante para esse problema, mas o mercado está longe de ter um vencedor claro. Grandes provedores de cloud e IA estão expandindo suas ofertas para incluir governança e orquestração, enquanto frameworks estabelecidos como LangChain e CrewAI evoluem de ferramentas de desenvolvimento para plataformas empresariais completas.
Para líderes de tecnologia, a mensagem é clara: a governança de agentes de IA não pode ser uma reflexão tardia. Com a complexidade e escala previstas, organizações que não estabelecerem controles adequados desde o início podem se encontrar gerenciando um caos de agentes autônomos, cada um com suas próprias permissões, dados e comportamentos não documentados. A questão não é se sua empresa terá centenas de milhares de agentes – é como você vai governá-los quando eles chegarem.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria “As enterprises confront AI agent sprawl, xpander wants them to own their own control and context layer” publicada em VentureBeat, disponível em https://venturebeat.com/orchestration/as-enterprises-confront-ai-agent-sprawl-xpander-wants-them-to-own-their-own-control-and-context-layer.
