O verdadeiro motivo pelo qual agentes de IA falham não é a inteligência — é a memória

*Por Elemar Jr.

Ao longo dos últimos anos, percebi que a maioria dos sistemas de inteligência artificial não falha de maneira evidente. Eles não travam. Não exibem mensagens de erro. Na verdade, muitas vezes parecem estar funcionando perfeitamente. As respostas são coerentes, os resultados parecem razoáveis e o sistema continua operando sem interrupções.

O problema só se torna visível quando alguém compara a saída gerada com a realidade. Quando isso acontece, o mesmo erro pode já ter sido repetido diversas vezes.

Na minha visão, isso não é uma falha de inteligência. É uma falha de memória.

Por que modelos melhores não resolvem o problema

Sempre que uma iniciativa de IA deixa de gerar valor, vejo a mesma reação: culpar o modelo. As equipes trocam de fornecedor, experimentam novos frameworks ou adotam arquiteturas mais avançadas.

Na prática, porém, essas mudanças raramente resolvem a causa do problema.

Na minha experiência, muitos sistemas falham não porque sejam incapazes de raciocinar, mas porque não conseguem manter uma compreensão consistente do mundo ao longo do tempo. Eles perdem o controle sobre o que mudou, retêm informações desatualizadas ou combinam dados conflitantes sem resolvê-los, como já foi observado pelo portal de notícias Feed TV.

Em outras palavras, passam a operar com uma versão incorreta da realidade.

O ponto cego da indústria

Acredito que grande parte do problema esteja na forma como a "memória" é entendida atualmente.

Em muitas implementações, memória é tratada como sinônimo de busca vetorial (vector search). Embora bancos de dados vetoriais sejam eficientes para recuperar conteúdos semelhantes, eles não oferecem aquilo que um verdadeiro sistema de memória exige.

Para mim, memória não é apenas recuperar informações. Ela envolve:

• manter o estado do sistema;
• atualizar informações;
• invalidar aquilo que deixou de ser verdadeiro; e
• preservar as relações entre entidades.

Sem essas capacidades, os sistemas acumulam informações, mas não conseguem organizá-las. Com o tempo, isso gera inconsistência em vez de conhecimento.

O perigo de lembrar de forma incorreta

É comum pensar que esquecer seja a principal limitação dos sistemas de IA. Na minha avaliação, lembrar de forma incorreta é muito mais perigoso.

Um agente sem memória tem limitações, mas elas são visíveis. Já um agente com memória defeituosa pode produzir respostas confiantes baseadas em premissas desatualizadas ou incorretas.

Como essas respostas parecem plausíveis, o erro frequentemente passa despercebido.

Isso cria um risco sutil, mas extremamente crítico: decisões passam a ser tomadas com base em informações que o sistema acredita serem verdadeiras, mas que, na realidade, não são.

Quando a memória se torna arquitetura

Na minha experiência, a diferença entre um agente funcional e um agente pouco confiável quase sempre está na forma como sua memória é projetada. Nos sistemas mais robustos que venho construindo e observando, a memória não é tratada como uma única camada, mas como um conjunto estruturado de componentes.

As interações de curto prazo são gerenciadas por meio de contexto ativo. O conhecimento de longo prazo é armazenado em documentos estruturados. As relações entre entidades são mantidas em representações semelhantes a grafos. Eventos, como reuniões e decisões, são registrados como informações recuperáveis.

Isso permite que o sistema opere de maneira completamente diferente.

Em vez de reconstruir o contexto a partir de fragmentos a cada interação, ele recupera de forma determinística aquilo que já sabe. Decisões anteriores podem ser acessadas diretamente. As relações entre entidades podem ser consultadas com precisão. As mudanças ao longo do tempo podem ser acompanhadas e resolvidas.

O resultado não é apenas um sistema mais capaz, mas também muito mais confiável.

Um exemplo prático dessa abordagem é a Marc.IA, uma agente de IA que utilizo em diversas funções do meu negócio. Em vez de atuar apenas como uma assistente virtual, ela apoia a execução de marketing, prepara e contextualiza reuniões, acompanha decisões ao longo do tempo e mantém continuidade entre diferentes interações.

O que torna isso possível não é o modelo em si, mas a forma como a memória está estruturada. O sistema preserva as relações entre pessoas, projetos e decisões, armazena eventos passados como registros recuperáveis e mantém uma representação evolutiva do contexto.

Em vez de reconstruir informações a cada interação, a Marc.IA recupera e expande aquilo que já conhece, permitindo operar com consistência, rastreabilidade e continuidade ao longo do tempo.

Os limites da memória probabilística

Outro problema que observo com frequência surge quando se deposita confiança excessiva no próprio modelo de linguagem para gerenciar a memória.

Grandes modelos de linguagem são inerentemente probabilísticos. Isso os torna extremamente poderosos para interpretação e geração de conteúdo, mas inadequados para tarefas que exigem consistência.

Na minha visão, memória não deve depender de variação. Informações que precisam permanecer estáveis devem ser tratadas por mecanismos determinísticos — consultas estruturadas, dados indexados ou representações explícitas. Sempre que essa distinção é ignorada, os sistemas se tornam imprevisíveis, caros e difíceis de manter.

Por que o problema passa despercebido

Um dos aspectos mais desafiadores das falhas relacionadas à memória é que elas não disparam alarmes. O sistema continua funcionando. Os resultados permanecem plausíveis. Do ponto de vista operacional, nada parece estar quebrado.

Mas, internamente, o sistema pode estar se afastando gradualmente de uma representação fiel da realidade. Esse desvio se acumula ao longo do tempo. Pequenas inconsistências se somam, produzindo erros cada vez maiores. Quando o problema finalmente é detectado, seu impacto normalmente já é significativo.

Repensando o que realmente importa

Durante anos, o foco da inteligência artificial esteve concentrado em melhorar a capacidade de raciocínio. Não acredito que esse foco esteja errado, mas considero que ele seja incompleto.

Um sistema que raciocina bem, mas opera com uma memória falha, produzirá resultados pouco confiáveis de forma consistente. Por outro lado, um sistema com memória bem estruturada pode entregar valor de maneira contínua, mesmo utilizando modelos menos avançados.

Por isso, acredito que precisamos mudar a pergunta que fazemos. Em vez de perguntar: "Qual modelo devemos utilizar?", considero muito mais importante perguntar: "Podemos confiar naquilo que o sistema lembra?".

Uma mudança estrutural

À medida que a inteligência artificial se torna cada vez mais integrada às operações das empresas, vejo os agentes assumindo funções que vão muito além de simples ferramentas. Eles interagem com sistemas, executam tarefas e passam a fazer parte dos fluxos de trabalho do negócio.

Mas, para que esses agentes desempenhem esse papel de forma confiável, acredito que a memória não pode ser tratada como um detalhe de implementação ou um recurso secundário.

Ela precisa ser projetada desde o início. Porque, no fim das contas, inteligência sem memória é limitada. Mas a inteligência construída sobre uma memória incorreta é pouco confiável. E esse é um problema muito mais caro de resolver.

Entenda também como a crise global de memória RAM está redesenhando o mercado de tecnologia.

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