A implementação de IA agentica em ambientes corporativos vai além da melhoria de chatbots, configurando-se como um problema de sistemas complexos. Agentes de software executam tarefas de ponta a ponta, exigindo plataformas com capacidade de CPU adequada, observabilidade e gestão de memória para operar com previsibilidade.
Os testes realizados pela Intel demonstraram que a capacidade de um sistema deve ser avaliada pela densidade de agentes por vCPU, e não apenas pela contagem total de agentes. A visão empresarial deve focar em seis métricas cruciais: taxa de sucesso da tarefa, custo por tarefa, tempo por tarefa, vazão, densidade de agentes e latência. Essas métricas respondem se o sistema atende às expectativas e qual sua capacidade de sustentação.
A arquitetura de implantação deve seguir fases específicas. Recomenda-se adotar o escalonamento horizontal (scale-out) como padrão, pois ele geralmente melhora o desempenho geral e a disponibilidade. O escalonamento vertical (scale-up) deve ser reservado para cargas de trabalho que demandam maior processamento por agente ou possuem restrições arquitetônicas.
Para obter maior profundidade, a Intel estendeu o Terminal-Bench, um *harness* de *benchmarking* de código aberto. Este teste utilizou uma variedade ampla de tarefas, incluindo compilação, processamento de vídeo e álgebra linear, para simular ambientes empresariais reais e separar o desempenho do agente da variabilidade do modelo de linguagem.
