O resumo mensal de infraestrutura de IA do Google Cloud destaca melhorias voltadas a workloads agentivos: maior escala no GKE, volumes persistentes para agentes e mecanismos de orquestração e isolamento.
Agentes que executam tarefas longas precisam preservar estado, acessar ferramentas e rodar em ambientes controlados. Quando uma empresa passa de uma prova de conceito para centenas de execuções simultâneas, surgem problemas conhecidos de engenharia: escalonamento, observabilidade, recuperação de falhas, segurança e custo.
O uso de armazenamento persistente permite manter artefatos e contexto entre execuções sem depender de uma sessão efêmera.
O sinal para times de tecnologia é que a arquitetura de agentes precisa nascer com critérios de plataforma, limites de acesso, telemetria e uma estratégia clara para dados e memória.