Engenheira apresenta padrões para sistemas de inteligência artificial baseados em grafos de conhecimento

low-angle photography of metal structure — Alina Grubnyak / Unsplash

Cassie Shum, vice-presidente de ecossistema e engenharia de produto na RelationalAI, apresentou uma palestra sobre a construção de sistemas de inteligência artificial prontos para produção. A apresentação focou na transição de técnicas básicas de recuperação para sistemas de raciocínio agêntico, utilizando grafos de conhecimento como base fundamental. O evento ocorreu em 12 de setembro de 2026, no QCon AI, um encontro focado na disciplina de engenharia necessária para escalar cargas de trabalho de forma segura.

A especialista explicou quatro padrões arquitetônicos práticos para o desenvolvimento desses sistemas. Os padrões incluem o agrupamento de contexto, a procedência das decisões, o código como verdade e a visibilidade dos agentes. Esses métodos visam superar as limitações da recuperação aumentada por geração, conhecida pela sigla RAG, oferecendo uma estrutura mais robusta para a tomada de decisões automatizadas.

Durante a demonstração, Shum exibiu um ambiente de engenharia construído sobre um grafo de conhecimento. O objetivo principal dessa ferramenta é simplificar os ciclos de feedback, otimizar o uso de tokens e manter a confiabilidade do sistema. A engenheira descreveu o ambiente como uma solução prática para os desafios enfrentados por equipes que desenvolvem sistemas agênticos em ambientes de produção.

A palestrante ressaltou que sua abordagem não é dogmática nem uma previsão de frameworks futuros. Ela enfatizou que o conteúdo reflete lições aprendidas ao longo de mais de 20 anos de carreira, incluindo experiências como consultora na Thoughtworks e em outras organizações. Shum destacou que a modelagem de dados e de domínios possui uma natureza gráfica, focada em relacionamentos, o que motivou seu interesse pela tecnologia.

A apresentação foi dividida em duas partes principais. A primeira parte abordou a importância dos grafos de conhecimento como alicerce para sistemas agênticos. A segunda parte concentrou-se nas lições práticas e na demonstração do ambiente de desenvolvimento. Shum mencionou que a tecnologia evolui rapidamente, exigindo constantes ajustes nas apresentações e nas estratégias de engenharia para manter a relevância e a eficácia das soluções.

O evento QCon AI, onde a palestra foi realizada, é liderado por profissionais da área e oferece acesso direto a manuais arquitetônicos e métricas de falha utilizadas por outras organizações em produção. A presença de representantes de empresas como Harness e Datadog no evento reforça o foco na entrega de software e na otimização de processos de integração e entrega contínuas.