Redes corporativas estão sendo preenchidas por agentes de IA, criando um ponto cego de governança para líderes que gerenciam infraestruturas multi-cloud.
À medida que unidades de negócio distintas correm para adotar tecnologias generativas, os ecossistemas dos CIOs ficam povoados por ativos fragmentados e sem monitoramento. Isso reflete os desafios do shadow IT da era da nuvem, mas agora envolve atores autônomos capazes de executar lógica de negócio e acessar dados sensíveis.
A IDC projeta que o número de agentes de IA ativamente implantados ultrapassará um bilhão até 2029 — um aumento de quarenta vezes em relação aos níveis atuais. Só no primeiro semestre de 2025, a criação de agentes cresceu 119%. Para as lideranças empresariais, o desafio imediato deixa de ser construir esses agentes e passa a ser localizar, auditar e governar-os através das plataformas.
Em resposta a essa fragmentação, a Salesforce ampliou as capacidades do MuleSoft Agent Fabric, lançando ferramentas de descoberta automatizada projetadas para centralizar o gerenciamento de agentes de IA, independentemente de sua origem.
Automatizando a descoberta
A visibilidade continua sendo o problema central para equipes de segurança e operações. Quando equipes de marketing implantam agentes em uma plataforma e equipes de logística constroem em outra, a governança efetiva se torna difícil porque o TI central perde uma visão consolidada da força de trabalho digital da organização.
A arquitetura atualizada do MuleSoft trata esse ponto por meio dos chamados “Agent Scanners”. Essas ferramentas patrulham continuamente grandes ecossistemas — incluindo Salesforce Agentforce, Amazon Bedrock e Google Vertex AI — para identificar agentes em execução. Em vez de depender de desenvolvedores para registrar manualmente suas implantações, o sistema automatiza a detecção.
Encontrar um agente é apenas o primeiro passo; líderes de compliance precisam entender a lógica por trás dele. Os scanners extraem metadados que detalham as capacidades do agente, os LLMs que o movem e os endpoints de dados específicos aos quais ele está autorizado a acessar. Essas informações são então normalizadas em especificações padrão Agent-to-Agent (A2A), criando um perfil uniforme dos ativos independentemente do fornecedor subjacente.
Andrew Comstock, SVP e GM da MuleSoft, declarou: “As organizações mais bem-sucedidas da próxima década serão aquelas que aproveitarem toda a diversidade do cenário multi-cloud de IA. As capacidades ampliadas do MuleSoft Agent Fabric dão liberdade para inovar em qualquer plataforma, mantendo a visibilidade unificada e o controle necessários para escalar.”
Governança e controle de custos para agentes de IA
Agentes não gerenciados geram ineficiência financeira e exposição a riscos. Considere um CISO no setor bancário: nas operações padrão, verificar um novo agente de processamento de empréstimos envolve correr atrás de documentação com as equipes de desenvolvimento. O catálogo automatizado permite que as equipes de segurança vejam imediatamente quais bases financeiras um agente acessa e verifiquem seus níveis de autorização sem intervenção manual. Essa capacidade garante que as equipes de segurança tenham acesso a dados em tempo real, em vez de snapshots desatualizados.
Do ponto de vista financeiro, a visibilidade impulsiona a consolidação. Grandes empresas frequentemente sofrem com redundâncias, em que equipes regionais adquirem ou constroem ferramentas semelhantes de forma independente. Um fabricante multinacional, por exemplo, pode ter três equipes separadas pagando por agentes de sumarização distintos em diferentes plataformas.
Ao usar o MuleSoft Agent Visualizer para filtrar o parque por tipo de função, líderes de operações conseguem identificar essas sobreposições. Consolidar esses agentes em um único ativo de alto desempenho reduz custos redundantes de licenciamento e permite realocar orçamento para novos desenvolvimentos.
Transição para uma “Agentic Enterprise”
A inovação frequentemente ocorre nas extremidades, onde cientistas de dados criam ferramentas sob medida fora dos canais formais de aquisição.
O Agent Fabric expandido aborda esse ponto permitindo o registro de agentes “homegrown” e de servidores Model Context Protocol (MCP) via URL. Isso é especialmente relevante para setores como logística, onde equipes podem construir ferramentas internas para otimização de bases de dados proprietárias. Em vez de permanecerem ocultos, esses ativos podem ser registrados e tornar-se descobertos para reutilização em toda a empresa.
Jonathan Harvey, Head of AI Operations da Capita, afirmou: “Os Agent Scanners vão nos permitir focar na inovação em vez de na gestão de inventário. Saber que cada agente é automaticamente descoberto e catalogado permite que nossas equipes colaborem, reutilizem trabalho e construam soluções multi-agente mais inteligentes.”
De forma semelhante, a AT&T está usando a estrutura para orquestrar agentes em suporte ao cliente, chat e interações por voz.
Brad Ringer, Enterprise & Integration Architect da AT&T, explicou: “Com a IA avançando tão rápido, o MuleSoft Agent Fabric oferece a estrutura que precisamos para escalar. Ele reúne e nos ajuda a orquestrar todos os agentes e servidores MCP que estamos construindo em atendimento ao cliente, chat e voz. Não é apenas uma ferramenta; é um grande habilitador para tudo o que faremos a seguir.”
A transição para uma “Agentic Enterprise” exige mudança na governança sobre como ativos de TI são rastreados, tornando incompatível a prática de gerenciar integrações por meio de planilhas desatualizadas diante da velocidade de implantação de agentes de IA.
Líderes devem assumir que seu inventário de agentes de IA está incompleto e implantar ferramentas de varredura automatizadas para estabelecer uma linha de base confiável. Uma vez estabelecida essa base, as políticas de governança devem exigir que todos os agentes — sejam comprados ou desenvolvidos internamente — exponham suas capacidades e privilégios de acesso a dados em um formato padronizado como A2A para facilitar o monitoramento.
Por fim, os executivos podem usar a visibilidade fornecida por essas ferramentas para auditar gastos, identificar funcionalidades duplicadas entre ambientes de nuvem e fundi-las para controlar o Custo Total de Propriedade (TCO).
À medida que as organizações passam de programas-piloto para implantação em massa, o diferencial não será a inteligência de agentes individuais, mas a coerência da rede que os conecta.
