31/03/2026

Usando DDD para modelar agentes de IA

Até outro dia, dava para explicar uma organização olhando para três coisas: pessoas, processos e tecnologia. Agora tem um quarto elemento que muda o jogo: agentes. A partir daqui, não dá mais para pensar organização sem eles. O modelo passa a ser pessoas, agentes, processos e tecnologia.

Assim como hoje existem áreas dedicadas à gestão de pessoas, começa a fazer sentido ter áreas voltadas à gestão de agentes, com responsabilidades muito parecidas, só que aplicadas a outro tipo de força de trabalho.

Hoje temos descritivos de cargos para pessoas; vamos passar a ter descritivos para agentes, com definição de conhecimento e skills. Do lado humano, falamos em retenção de talentos; do lado dos agentes, o desafio é manter esses “talentos agênticos” funcionando bem, atualizados e coerentes com o contexto em que operam.

DDD ajuda a dar forma para isso. Cada agente pode ser pensado como um contexto delimitado, com responsabilidades claras e linguagem própria. Não é um “prompt esperto”. É um modelo de domínio encapsulado, com fronteiras bem definidas. Esses agentes conversam entre si por eventos, protegem suas bordas com camadas anticorrupção e acessam o mundo externo por meio de repositórios e serviços bem definidos.

Usar DDD mitiga um risco importante: criar um agente monolítico que tenta fazer tudo e não faz nada direito. Em vez disso, você passa a ter um conjunto de agentes especializados, alinhados ao domínio e evoluindo de forma independente, como qualquer bom sistema orientado a DDD.

Tenho usado DDD como base para modelar agentes. O problema é novo, mas o método não é. Discuto isso na minha formação “DDD do Jeito Certo”.

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