A IA chegou às empresas, e a mudança está acontecendo de uma só vez. Cada função,  cargo,  fluxo de trabalho estão sendo remodelados. Ao mesmo tempo, uma nova classe de organizações está surgindo, uma que será fundamentalmente diferente das empresas que definiram a última era dos negócios. Os vencedores não serão aqueles com mais demonstrações, mas aqueles que transformarem a IA em um sistema governado e em melhoria contínua para executar trabalho real.

Não se trata apenas de chatbots. Essas experiências são úteis, mas não transformam a maneira  como grandes organizações operam. A verdadeira oportunidade está em equipes de agentes executando trabalhos de longa duração em funções como entrega de software, suporte, finanças, RH e operações — com a identidade, o contexto, a política e a supervisão humana necessários para confiar neles em operação.

Para tornar isso possível, as empresas precisam de mais do que acesso a um modelo poderoso de IA ou a computação escalável. O que determina o sucesso é o sistema ao redor da IA: como os agentes são criados e implantados por equipes de engenharia, como são contextualizados na empresa, como são governados e observados em produção, e como melhoram com segurança ao longo do tempo. Sem esse sistema, a IA permanece fragmentada, frágil e difícil de confiar em escala.

Estamos adotando uma abordagem fundamentalmente diferente. Estamos construindo uma plataforma abrangente de agentes: uma que oferece suporte a muitos modelos, é aberta e oferece escolha e flexibilidade em cada camada da pilha tecnológica. E estamos projetando-a propositalmente com os desenvolvedores no centro. Agora, as próximas peças dessa plataforma estão se encaixando.

Construindo um sistema para a empresa agêntica

Para ter sucesso nesta nova era, uma plataforma de agentes deve atender a um padrão mais elevado. Ela deve executar cargas de trabalho reais em operação, mapear a complexidade organizacional e gerenciar responsabilidade empresarial.

Estamos construindo com base em três princípios:

Primeiro, ela deve ser um sistema único e integrado, com suporte para uma ampla variedade de modelos

As empresas não podem  montar sua estratégia de agentes uma peça de cada vez. Ferramentas desconectadas, costuradas posteriormente, podem desacelerar as equipes e trazer riscos desnecessários. Construir, contextualizar, executar, governar e melhorar agentes deve acontecer dentro de um sistema coerente. É por isso que estamos reunindo Azure, GitHub, Microsoft IQ, Fabric, Foundry, Windows, Microsoft Security e Microsoft 365 para operar como um único sistema que você pode usar para implantar agentes em escala empresarial. As empresas também precisam da flexibilidade para escolher o modelo certo para a tarefa, equilibrando qualidade, velocidade e custo — incluindo modelos da Microsoft, de parceiros e  abertos.

Segundo, ela deve ser segura e com governança por design

Governança é algo fácil de reivindicar, mas  difícil de entregar. Torná-la real significa começar com uma única pilha tecnológica que abrange do desenvolvimento à produção, construída sobre as bases de identidade, acesso, conformidade e segurança em que as empresas já confiam. Ao estender Entra, Purview, Defender, Agent 365 e o conjunto mais amplo de Microsoft Security, a governança torna-se nativa ao sistema, em vez de ser adicionada posteriormente, apoiando as ambições de uma empresa AI first sem comprometer o controle.

Terceiro, ela deve melhorar continuamente

Sistemas empresariais de IA não podem ser estáticos. O comportamento dos agentes, os resultados e o feedback humano devem retornar para que a plataforma possa melhorar com segurança ao longo do tempo sob supervisão humana. À medida que o sistema é executado, modelos, fluxos de trabalho e agentes tornam-se mais capazes e mais específicos para os processos de negócios únicos de uma empresa. O resultado é uma soluçãoque acumula valor quanto mais tempo está em uso.

Essas propriedades estão se tornando indispensáveis, e as empresas que alinharem suas ambições de IA a esses três princípios progredirão em trimestres, não em anos.

Então, como um sistema como esse toma forma dentro de uma empresa real? Ele se inicia onde o trabalho começa, com a forma como os agentes são construídos. Vamos abordar como isso acontece na plataforma que construímos.

1. Desenvolvimento no GitHub

O GitHub é onde seus desenvolvedores já trabalham. É onde suas dependências vivem, onde o contexto de suas aplicações e código é mantido, onde você colabora com a comunidade open source da qual depende e onde você impulsiona a inovação. Construir agentes em qualquer outro lugar significa deixar tudo isso para trás.

Agentes devem ser construídos da mesma forma que software de produção é construído. Você escreve código com GitHub Copilot para avançar mais rápido. Você reúne os ativos que mais importam: bases de código, itens de trabalho, habilidades de agentes e ferramentas. E, como agentes não são apenas código, você traz suas avaliações e ativos de observabilidade junto com eles, todos com controle de versão, como deveria acontecer em qualquer sistema de produção.

Agentes devem seguir um ciclo de vida: origem, teste, implantação, observação e melhoria. O GitHub estabelece esse ciclo de vida e fornece os controles necessários desde o primeiro dia. O resultado é um fluxo de trabalho projetado para construir agentes com as proteções certas desde o início. E você pode fazer tudo isso em um só lugar, em um novo aplicativo criado para esse sistema.

2. Contextualização com Microsoft IQ

Código é apenas parte de um agente. Para ser útil, um agente também precisa entender seu negócio: seus clientes, seus produtos, seus contratos, seus processos. Sem contexto e inteligência empresarial em que você possa confiar, até mesmo o modelo mais capaz está apenas adivinhando.

As empresas exigem uma ampla variedade de modelos e a capacidade de associar a opção certa ao trabalho certo, mas a escolha por si só não é suficiente. O Microsoft IQ fundamenta agentes no contexto empresarial ao se conectar aos seus dados de negócios onde quer que eles estejam, em todo o Microsoft 365, seus sistemas centrais de negócios (como dados de clientes e receita) e outros sistemas nos quais sua empresa já confia, como bases de conhecimento e seu site. Com o Web IQ, a mais recente adição à plataforma IQ, os agentes também podem incorporar informações relevantes da web quando apropriado.

Contextualizar agentes em dados empresariais não é apenas uma questão de acesso. Apontar a IA para informações brutas é ineficiente e frágil. O Microsoft IQ organiza, protege e apresenta as informações certas em formatos que os agentes realmente podem usar, para que possam chegar a insights precisos sem se afogar em ruído ou alucinar respostas.

Uma vez que os agentes estejam fundamentados no contexto certo, as empresas podem ir além. Com Frontier Tuning, você não apenas chama modelos de IA. Você melhora a forma como eles se comportam usando seus dados e fluxos de trabalho do mundo real.

Isso inclui os sete novos modelos MAI da Microsoft, abrangendo imagem, voz, transcrição, codificação e raciocínio. Juntas, essa família de modelos foi projetada para funcionar nos tipos de tarefas que importam no mundo real e, de forma crítica, esses modelos não são endpoints estáticos. Eles são construídos para aprender com a forma como o trabalho realmente é realizado no seu negócio.

Nossos ambientes de aprendizado por reforço permitem que nossos modelos sejam reforçados por meio de resultados reais no seu ambiente. Pense neles como academias de treinamento para IA. Aqui, o agente aprende seus processos, padrões e forma de trabalhar muito específicos. Ele se torna especializado e adaptado a você, entregando um ROI mensurável e melhor.

Além disso, seus modelos customizados ou pós-treinados permanecem todos no seu ambiente. Sua propriedade intelectual, seus dados proprietários e a forma como o trabalho realmente é realizado tornam-se parte de como seus agentes raciocinam e agem. A inteligência resultante é executada no seu ambiente, sob seu controle, e o aprendizado permanece seu.

Sem contexto e Frontier Tuning, agentes são generalistas. Com eles, tornam-se um parceiro customizado que entende o negócio em que estão operando.

3. Execução no Foundry

Uma vez que os agentes são construídos e contextualizados, eles precisam de um lugar para executar. Não como um experimento. Mas em operação no dia a dia.

Agentes e equipes de agentes impõem demandas  diferentes a um ambiente de execução em comparação com aplicações tradicionais. Eles precisam raciocinar, agir, chamar ferramentas, coordenar-se com outros agentes e adaptar-se ao longo do tempo, enquanto operam sob controles empresariais. O Foundry é o ambiente de operação projetado para essa realidade.

• A maior coleção de modelos: diferentes agentes precisam ser bons em coisas distintas, a diferentes custos. Qualquer que seja a tarefa e  o perfil de custo, o Foundry fornece acesso ao modelo certo, e um roteador de modelos otimizado ajuda você a equilibrar qualidade, velocidade e custo para cada agente.
• Performance otimizada para modelos abertos: com Fireworks AI no Foundry, as empresas obtêm inferência mais rápida e eficiente diretamente na plataforma.
• Suporte para qualquer agente, incluindo aqueles não construídos em nosso conjunto de tecnologias: traga agentes construídos no Microsoft Agent Framework, LangGraph, GitHub Copilot SDK, Claude Agent SDK ou um harness customizado.
• Ferramentas e ações: agentes atuam em sistemas empresariais por meio de MCP, conectores, APIs e fluxos de trabalho, com execução segura por padrão.
• Avaliações e rastros: observabilidade e rastros tornam o comportamento dos agentes mensurável. Se você não consegue medir, não consegue melhorar.
• Otimização contínua: o Foundry possibilita o ajuste de modelos, estrutura de orquestração, QIs, ferramentas e ações ao longo do tempo, melhorando a performance à medida que os agentes operam no seu mundo.

Um caminho de confiança, segurança e política envolve todo o ambiente de execução. A política se aplica de forma consistente ao acesso ao contexto, chamadas de ferramentas, atualizações de otimização, rastros e entrega de respostas. O agente não apenas funciona. Ele funciona da forma que sua empresa exige.

É aqui que seu agente deixa de ser um projeto e começa a se tornar um sistema de produção.

4. Governança com Agent 365

Agora multiplique esse agente por centenas. Depois,  milhares. É isso que acontece quando diferentes equipes constroem agentes em toda uma empresa. Alguns são bem desenhados. Alguns não são. Alguns têm acesso que não deveriam ter. Outros estão fazendo um trabalho valioso do qual ninguém mais na organização se beneficia.

Governança empresarial não é opcional. As empresas precisam de uma forma de ver o que está em execução, entender o que pode acessar, monitorar a aderência às tarefas e aplicar políticas em todo o seu conjunto de agentes.

Agent 365, junto com Entra, Purview, Defender e o conjunto mais amplo do Microsoft Security se unem para fazer exatamente isso. E, se você está interessado em IA para segurança além de proteger sua IA, há o “MDASH”.

Todo agente em sua organização aparece em um único catálogo, tenha sido ele construído no Foundry ou em outro lugar. A equipe de TI vê quem implantou um agente, quais dados e ferramentas ele pode acessar, como está se comportando e quanto custa. Eles podem aplicar políticas ou tomar medidas quando necessário.

Um só lugar. Visibilidade total. Controle real sobre o que seus agentes fazem e não fazem.

5. Melhorias contínuas

Agentes não podem ser estáticos. Cada ação gera sinal: trajetórias, resultados, feedback. O sistema captura isso, refina e alimenta de volta. Observe. Avalie. Melhore. Implante com segurança. Repita.

Esse ciclo de aprendizado é executado continuamente, em produção.

A maioria dos ganhos começa com melhorias orientadas por avaliações no próprio agente: prompts, contexto, habilidades e ferramentas. À medida que padrões claros emergem, o aprendizado pode se estender ao roteamento de modelos entre múltiplas opções, fine-tuning ou aprendizado por reforço. Mas tudo permanece ancorado na avaliação, melhorando a qualidade do agente e o ROI ao nível que o negócio exige.

O ciclo é governado, não fechado. As empresas precisam auditá-lo, corrigi-lo e controlar como implementar mudanças. O sistema torna-se mais capaz ao longo do tempo, guiado por supervisão humana e cada vez mais autônomo, mas nunca fora do seu alcance.

ação É assim que a melhoria contínua acontece na prática: o sistema evolui como um todo,  enquanto está em operação.

6. Disponibilidade onde as pessoas trabalham, e escalando no Azure

É claro que nada disso importa se não chegar às pessoas na linha de frente do trabalho.

Agentes aparecem diretamente no fluxo de trabalho, no Teams, em todo o Microsoft 365 e dentro de suas próprias aplicações e experiências. Identidade, segurança e conformidade são incorporadas desde o início, para que os agentes dos quais suas equipes dependem no dia a dia herdem o mesmo modelo de confiança que o restante do seu ambiente.

Oferecemos suporte a múltiplas plataformas, mas seus agentes podem ser desenvolvidos e executados de forma otimizada e segura no Windows. Você pode executar modelos tanto na nuvem quanto localmente em sua máquina, e o sandboxing de melhor categoria permite executar agentes sempre ativos com segurança.

Quando você precisa de computação otimizada para IA, infraestrutura global e soberana, ou uma rota para o mercado, o sistema escala no Azure, a mesma base empresarial em que os clientes confiam há décadas.

Toda empresa líder convergirá para este modelo: uma plataforma central de IA que orquestra o trabalho em todo o negócio, reunindo dados, modelos, agentes e julgamento humano em um sistema seguro e em melhoria contínua.

À medida que esse sistema é executado, seu valor se acumula. A velocidade aumenta e o gargalo muda do esforço para a criatividade e coordenação humanas. As pessoas conseguem realizar mais trabalho de forma independente, guiadas por contexto compartilhado e menos transferências, enquanto o negócio avança mais rápido sem  fricção.

Estamos em um momento de profunda disrupção. As empresas que liderarem neste momento serão aquelas que se adaptarem conforme as condições mudam, simplificarem a forma como o trabalho é coordenado em todo o negócio e consistentemente transformarem inteligência em resultados reais. A plataforma de agentes da Microsoft foi projetada para fazer exatamente isso: ela desbloqueia a capacidade de construir, contextualizar, executar, governar e melhorar agentes como um sistema único e integrado.

Nesse ponto, a plataforma torna-se mais do que uma camada de construção. Ela se torna o sistema operacional para IA empresarial em escala, no qual  inteligência e confiança são incorporadas por design.