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8 de jul. de 2026
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Oracle Fusion AI Agents: como arquiteturas multiagentes estão redefinindo o futuro das aplicações corporativas
Autor: Rafael Lins
Entenda como os Oracle Fusion AI Agents utilizam arquiteturas multiagentes, RAG, memória, supervisão humana e agentes especializados para automatizar processos complexos em ERP, HCM, CX e SCM.
A Inteligência Artificial corporativa está entrando em uma nova fase.
Depois da popularização dos grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT, Gemini, Claude e Llama, o mercado percebeu rapidamente uma limitação importante: um único modelo de IA dificilmente consegue executar processos empresariais completos com segurança, contexto e governança.
A próxima evolução são as arquiteturas multiagentes, onde diferentes agentes especializados colaboram para executar tarefas complexas, cada um responsável por uma função específica.
Essa visão está sendo adotada por praticamente todos os grandes fornecedores de software corporativo.
Microsoft investe em Copilot Agents.
Salesforce desenvolve o Agentforce.
Google amplia o uso de agentes com Gemini.
OpenAI evolui continuamente sua plataforma Agents.
A Oracle segue exatamente essa direção com os Oracle Fusion AI Agents, incorporados às Oracle Fusion Applications para automatizar processos empresariais utilizando múltiplos agentes especializados trabalhando em conjunto.
Neste artigo analisamos essa arquitetura em profundidade e mostramos por que ela representa um dos principais caminhos para a IA empresarial nos próximos anos.
O problema dos LLMs tradicionais
Grande parte das empresas iniciou sua jornada em IA utilizando um único chatbot conectado a um LLM.
O fluxo normalmente é parecido com este:
Esse modelo funciona muito bem para responder perguntas.
Entretanto, processos empresariais normalmente envolvem muito mais do que simplesmente gerar texto.
Um processo real pode exigir:
consultar banco de dados
acessar ERP
validar permissões
chamar APIs
executar regras de negócio
conversar com outro sistema
solicitar aprovação humana
gerar documentos
enviar e-mails
atualizar CRM
iniciar novos processos
Esperar que um único LLM faça tudo isso sozinho não é uma boa estratégia.
Foi justamente esse desafio que impulsionou o surgimento das arquiteturas multiagentes.
O que é um AI Agent?
Segundo a Oracle, agentes de IA combinam grandes modelos de linguagem com memória, planejamento, ferramentas e fontes de dados para executar tarefas complexas anteriormente realizadas apenas por pessoas.
Diferentemente de um chatbot convencional, um agente consegue:
interpretar objetivos
planejar etapas
utilizar ferramentas
consultar dados internos
colaborar com outros agentes
tomar decisões
solicitar intervenção humana quando necessário
Em outras palavras, um agente não apenas responde perguntas.
Ele trabalha.
As principais características dos AI Agents
O guia da Oracle apresenta quatro características compartilhadas pelos agentes.
Orientados a objetivos
Todo agente possui uma missão clara.
Seu trabalho não é responder qualquer pergunta.
Seu trabalho é atingir um objetivo específico.
Exemplos:
contratar um funcionário
aprovar uma fatura
localizar documentação
gerar um orçamento
responder um cliente
Autonomia
Os agentes conseguem executar ações em nome do usuário.
Dependendo do contexto eles podem:
iniciar processos
consultar sistemas
chamar APIs
utilizar ferramentas
tomar decisões de baixo risco
Mesmo assim, a supervisão humana continua sendo parte importante da arquitetura.
Especialização
Cada agente possui uma função.
Assim como uma empresa possui departamentos especializados, uma arquitetura multiagente também possui.
Isso aumenta precisão, controle e qualidade das respostas.
Interatividade
Agentes conversam com pessoas.
Mas também conversam entre si.
Essa comunicação entre agentes é um dos pilares da arquitetura apresentada pela Oracle.
Por que uma arquitetura multiagente é superior?
Imagine um hospital.
Você não entra e conversa apenas com um profissional responsável por absolutamente tudo.
Você normalmente passa por:
recepção
enfermagem
laboratório
médico
farmácia
Cada profissional executa uma parte do processo.
No final, todos trabalham para atingir um único objetivo.
Os AI Agents seguem exatamente essa lógica.
A arquitetura apresentada pela Oracle
A Oracle propõe uma arquitetura composta por diferentes tipos de agentes trabalhando de forma coordenada.
O diagrama apresentado no guia mostra quatro grandes categorias:
Agente Conversacional
Agente Supervisor
Agentes Funcionais
Agentes Utilitários
Essa divisão permite criar fluxos altamente especializados e escaláveis.
Agentes Conversacionais
São os agentes responsáveis pela interação com pessoas.
Funcionam como porta de entrada do sistema.
Eles recebem perguntas como:
"Meu plano cobre determinado procedimento?"
"Qual o status da minha ordem de compra?"
"Como faço para abrir um chamado?"
Mas eles não resolvem tudo sozinhos.
Seu trabalho principal é encaminhar corretamente a solicitação.
Agente Supervisor
O supervisor é provavelmente o componente mais importante da arquitetura.
Ele atua como um orquestrador.
Sua responsabilidade inclui:
interpretar o objetivo
criar um plano
decidir quais agentes utilizar
acompanhar o fluxo
validar respostas
solicitar confirmação humana quando necessário
Em termos práticos, ele funciona como um gerente de projeto.
Agentes Funcionais
Os agentes funcionais representam papéis específicos da organização.
Exemplos apresentados pela Oracle incluem:
agente de RH
agente de gerente de contratação
agente de contas a receber
agente de suporte ao cliente
agente de serviços de campo
Cada um conhece profundamente sua área de atuação.
Agentes Utilitários
Esses agentes executam tarefas técnicas.
Entre os exemplos apresentados pela Oracle estão:
agente RAG
agente de pesquisa
agente SQL
agente de e-mail
agente de agendamento
agente de geração de código
agente de geração de texto
Eles normalmente trabalham nos bastidores.
Como esses agentes trabalham juntos
Imagine um colaborador perguntando:
"Meu plano de saúde cobre o nascimento do meu primeiro filho?"
O fluxo pode ser parecido com este:
Nenhum agente faz tudo.
Cada um resolve apenas uma parte.
O papel do RAG
O guia destaca o uso de agentes RAG para recuperar informações específicas da empresa antes da geração da resposta.
Isso resolve um dos maiores problemas dos LLMs tradicionais.
Em vez de responder apenas com conhecimento público, o sistema consulta:
documentos internos
políticas
contratos
bancos de dados
procedimentos
manuais
Assim, as respostas passam a considerar informações atualizadas da organização.
Memória
Outro componente importante é a memória.
O agente consegue lembrar do contexto da conversa.
Exemplo:
Usuário:
"Meu plano cobre parto?"
Resposta.
Depois:
"E se eu mudar de estado?"
O agente entende que a segunda pergunta continua relacionada ao plano de saúde.
Essa continuidade melhora significativamente a experiência.
Human in the Loop
Apesar do alto nível de automação, a Oracle reforça que supervisão humana continua sendo essencial.
Os agentes assumem tarefas repetitivas.
Mas decisões críticas continuam passando por pessoas.
Esse conceito é conhecido como Human in the Loop.
Ele aparece hoje também em soluções da OpenAI, Microsoft, Google e Anthropic.
Casos de uso apresentados pela Oracle
O guia apresenta diversos exemplos práticos.
Recursos Humanos
O agente ajuda funcionários a entender benefícios corporativos utilizando documentos internos e contexto do colaborador.
Supply Chain
Técnicos de campo descrevem um problema.
Os agentes:
analisam sintomas
consultam documentação
sugerem procedimentos
criam ordens de compra
notificam fornecedores
Tudo dentro de um único fluxo.
ERP
No processo de contas a pagar, agentes conseguem:
coletar faturas
validar documentos
preencher códigos
executar correspondências
iniciar aprovações
realizar pagamentos
Intervenção humana ocorre apenas quando existem exceções.
Oracle não está sozinha
Essa arquitetura vem se tornando padrão entre grandes fornecedores.
Microsoft
Copilot Agents
Salesforce
Agentforce
Gemini Agents
OpenAI
Agents SDK
Anthropic
Claude com MCP e ferramentas
Todos seguem uma ideia semelhante:
Especialização.
Coordenação.
Ferramentas.
Memória.
Supervisão.
O impacto para empresas
Arquiteturas multiagentes trazem benefícios importantes.
Escalabilidade
Novos agentes podem ser adicionados sem alterar toda a arquitetura.
Especialização
Cada agente faz apenas aquilo em que é especialista.
Governança
Permissões e controles ficam mais simples.
Segurança
Cada agente acessa apenas os dados necessários.
Manutenção
Atualizar um agente é muito mais fácil do que modificar um sistema monolítico.
O impacto para desenvolvedores
Esse modelo muda completamente a forma de desenvolver aplicações.
Em vez de construir um único chatbot enorme, passa-se a desenvolver pequenos agentes especializados.
Exemplo:
Essa abordagem facilita testes, manutenção e evolução.
Relação com projetos da Ad Rock
Na Ad Rock acompanhamos de perto essa evolução.
Diversos projetos desenvolvidos atualmente seguem conceitos semelhantes aos apresentados pela Oracle.
Entre eles:
agentes especializados
RAG corporativo
memória conversacional
integração com APIs
workflows automatizados
supervisão humana
recuperação de conhecimento
automação baseada em contexto
Nosso GA4 Assistant Bot, por exemplo, evolui continuamente incorporando conceitos como RAG, especialização de agentes e integração com múltiplas fontes de dados para entregar análises mais precisas e contextualizadas.
Embora o projeto utilize tecnologias diferentes das Oracle Fusion Applications, ambos seguem a mesma tendência arquitetural da IA moderna: dividir responsabilidades entre agentes especializados que colaboram para resolver problemas complexos.
O futuro da IA empresarial
A próxima geração de aplicações corporativas provavelmente deixará de ser composta apenas por telas, formulários e workflows tradicionais.
Elas serão compostas por equipes de agentes.
Esses agentes trabalharão continuamente em segundo plano para:
analisar dados
executar processos
conversar com usuários
consultar documentos
integrar sistemas
automatizar decisões
colaborar entre si
Assim como hoje trabalhamos com equipes humanas multidisciplinares, passaremos a trabalhar também com equipes de agentes de IA.
Conclusão
O guia Oracle Fusion AI Agents demonstra claramente que a IA empresarial está migrando de simples assistentes conversacionais para arquiteturas compostas por múltiplos agentes especializados.
Ao combinar LLMs, memória, RAG, ferramentas, planejamento e supervisão humana, a Oracle apresenta um modelo capaz de automatizar processos complexos mantendo governança, segurança e controle.
Mais do que uma funcionalidade das Oracle Fusion Applications, essa arquitetura representa uma tendência que já pode ser observada em praticamente todo o mercado de software corporativo.
Nos próximos anos, empresas que estruturarem seus dados, integrarem seus sistemas e adotarem arquiteturas multiagentes estarão melhor preparadas para aproveitar todo o potencial da Inteligência Artificial aplicada aos negócios.
Referências
Oracle Fusion AI Agents Guide (PDF enviado pelo usuário).
Oracle AI
https://www.oracle.com/artificial-intelligence/
Oracle Fusion Applications AI
https://www.oracle.com/applications/fusion-ai/
Oracle Cloud Infrastructure Generative AI
https://www.oracle.com/artificial-intelligence/generative-ai/
Oracle AI Agents
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