Agentes de IA

A gestão de banco de dados será em breve quase totalmente automatizada por agentes de inteligência artificial, assim como a codificação, de acordo com o CEO da Cockroach Labs, a empresa por trás do banco de dados distribuído do mesmo nome. Spencer Kimball afirmou à The Register que a proliferação de bancos de dados exigida pela explosão de agentes de IA em codificação e funções de negócios significará que gerenciá-los de maneira amplamente manual é inviável. “Ninguém vai fazer trabalho manual em um banco de dados, assim como quase ninguém está mais fazendo codificação manual”, disse ele. “Muitas pessoas não sabem mais o que está dentro de sua base de código, como elas apenas sabem os designs, especificações e garantias. Eles ainda estão verificando o software, mas no final, eles simplesmente não estão mais no nível do código, porque não faz sentido. É como se ninguém programasse mais em Assembly”, acrescentou.

Kimball é um dos CEOs de tecnologia com o conhecimento necessário em engenharia de software para fazer tais afirmações. Ele ajudou a construir o sistema de armazenamento de arquivos distribuídos Colossus do Google e, como estudante de ciência da computação na UC Berkeley, desenvolveu o editor de imagem FOSS GIMP, que continua até hoje. Desde então, ele viu mudanças no nível de abstração antes. “Esses ciclos acontecem o tempo todo. É fácil ver o que está por vir, porque, no final, agentes além da codificação irão complementar e suplementar cada vez mais as cargas de trabalho impulsionadas por humanos. Eles irão usar ferramentas, as ferramentas usarão APIs, e as APIs conversarão com bancos de dados operacionais, cada um deles. Se você pensar nas implicações dessa escala massiva de tráfego, significa que os bancos de dados operacionais irão ficar mais ocupados, e muito mais ocupados. Estamos falando de uma escala exponencial”, disse ele.

A Cockroach Labs não é a única empresa de banco de dados a ver a demanda de agentes de IA nas empresas como uma oportunidade. É onde muitos fornecedores estão se posicionando. Por exemplo, a Pinecone, uma empresa de banco de dados de vetores, tem a ideia de que, compilando uma base de conhecimento da estrutura de dados e conteúdo de uma organização, sua tecnologia pode evitar queimar tokens para lá e para cá entre os dados e os agentes de IA. A Tiger Data, a empresa por trás do TimescaleDB, construiu o Ghost, uma tecnologia projetada especificamente para desenvolvedores que trabalham com agentes de IA, cobrando por computação, em vez de por banco de dados. A Cockroach Labs, cujos clientes incluem OpenAI, CoreWeave, Booking.com e Cisco, está defendendo a ideia de um Agentic Database Cloud para atender a essa demanda. Entre os elementos, estarão separação elástica de computação e armazenamento, gestão unificada de propriedade, virtualização de banco de dados e operações agênticas. Ela espera anunciar um produto em torno dessa ideia ainda este ano.

No entanto, em propriedades de banco de dados, Kimball espera que os agentes de IA atuem em um papel consultivo para evitar interrupções nas operações. “Você pode imaginar, as empresas não estão ansiosas para entregar as chaves da produção para um agente. Esses agentes são um segundo par de olhos”, disse ele. Para isso, a Cockroach tem construído seus próprios agentes para melhorar suas operações e como gerencia os bancos de dados. Kimball disse que eles construíram agentes de IA em uma abordagem em camadas, dando aos agentes subtarefas para realizar e, em seguida, permitindo que os agentes gerenciem esses agentes e outros agentes que verificam a abordagem adotada. “Há todos os tipos de transferências, há agentes que ajudam com migrações, agentes que ajudam com consultas lentas, agentes que podem diagnosticar problemas com clusters, porque eles receberam o conhecimento institucional. Por exemplo, toda a nossa história do Zendesk nos últimos dois anos — cada ticket do cliente, cada problema, as resoluções — foi digerida e cruzada. Os agentes que estamos construindo são a engenharia dos prompts, as transferências e o controle de qualidade”, disse ele.

O “pensamento” é feito por modelos de base, disse ele. “Temos alguns modelos de código aberto que usamos que são muito, muito rápidos e baratos. Esses fazem tarefas mais… prosaicas e mundanas que você faz muito, rapidamente.” Kimball disse que a Cockroach também usa modelos proprietários, incluindo o OpenAI gpt-oss e o Claude Opus. “Estamos tentando fornecer um substituto para muito trabalho humano. Fornecemos ‘Inteligência Artificial Geral’ corporativa para funções de banco de dados, que uma vez você precisava contratar humanos para fazer, mas você simplesmente não pode fazer isso em uma escala 10 vezes maior, muito menos 100 vezes maior. Você precisa encontrar uma maneira de fazer com que esses agentes façam um trabalho extremamente útil, muito consistentemente, em um nível que é tão bom ou cada vez melhor do que os humanos. Francamente, há coisas que os agentes podem fazer que são tão complicadas que você não pode contratar um humano para fazer, como constantemente procurar em arquivos de log e investigar threads. É apenas muito chato”, disse Kimball.

Como tal, a Cockroach espera ser capaz de aumentar o alcance de seus produtos e o número de clientes que atende, mas apenas aumentar modestamente sua força de trabalho. “Você pode fazer coisas diferentes agora, com esses agentes, e é uma grande oportunidade para as empresas aumentarem a produtividade e reduzirem os custos”, disse ele. Além disso, a Cockroach Labs está trabalhando para melhorar a segurança e a escalabilidade de seus produtos, o que é fundamental para atender às necessidades das empresas que estão adotando a inteligência artificial em suas operações. Com a crescente demanda por soluções de banco de dados que possam lidar com a complexidade e a escala dos dados gerados pelos agentes de IA, a