Este artigo aborda a aplicação dos padrões de projeto Strategy e Chain of Responsibility na automação de processos de negócios com o uso de Agentes de IA, visando uma arquitetura de software mais adaptável e sustentável. Automação sem um padrão de design coerente pode levar a problemas, assim como montar móveis IKEA sem o manual; para evitar erros, é essencial focar em um projeto bem estruturado.
O Strategy Pattern é o pilar para transformar políticas em código executável, impulsionando a transformação e garantindo que o gerenciamento de mudanças reflita as realidades do mundo dos negócios. Uma política é uma declaração de intenção implementada como um procedimento ou protocolo, servindo como uma expressão formal da postura organizacional e definindo os parâmetros de operação.
As políticas são o DNA da estratégia, e um exemplo é a política de conformidade que deve moldar o design dos fluxos de trabalho, transformando uma restrição estratégica em ação. A Netflix utilizou a abordagem policy→strategy→execution com o Chaos Monkey para garantir resiliência do sistema, definindo a política de resiliência e derivando a estratégia de término aleatório de instâncias, resultando na criação de workflows de recuperação automatizados e na redução do tempo de resolução de interrupções.
A realidade é que as políticas mudam constantemente, e a falta de uma arquitetura de software bem estruturada para lidar com essas mudanças pode levar a problemas na base de código. Em um cenário de uma rede global de cafeterias, uma política de desconto hardcoded pode exigir atualizações constantes e trabalhosas em vários sistemas quando a CFO decide alterar as taxas, resultando em ineficiência e atrasos.
O ‘Big Scream’ ocorre quando se percebe a codificação rígida de políticas nos fluxos de trabalho, gerando caos e levando à necessidade de correções constantes e ineficientes. Pular a estratégia desde o início resulta em uma sobrecarga de caixas de decisão, onde cada atualização de política requer a modificação de vários blocos if-else, causando consequências indesejadas e fragmentação do fluxo de trabalho.
Soluções de IA demandam iterações e testes rápidos, mas um labirinto de decisões no código dificulta a inovação e a consistência com um conjunto crescente de lógicas, consumindo tempo e recursos. O padrão de projeto Strategy permite definir uma família de algoritmos (ou estratégias), encapsular cada um e torná-los intercambiáveis em tempo de execução, utilizando uma interface comum para a execução da estratégia.
Um exemplo de mapeamento de política para estratégia é a política de ‘garantir que nenhum dado confidencial seja exposto’, com estratégias como anonimato total, tokenização ou uma abordagem híbrida. Ao usar o Strategy Pattern, o software consegue facilmente conectar qualquer abordagem que seja relevante ou até mesmo alterná-las de forma dinâmica com base no contexto.
O Chain of Responsibility, além de orquestrar os passos em um fluxo de trabalho, torna os componentes do fluxo de trabalho mais reutilizáveis, permitindo que sejam transferidos de um fluxo para outro sem a necessidade de reescrever grandes partes do código. A combinação dos padrões Strategy e Chain of Responsibility resulta em passos modulares e responsabilidades claras, onde cada manipulador executa uma única tarefa, facilitando a reutilização e mantendo o sistema mais sustentável.
Ao separar a lógica da estratégia e o fluxo de trabalho, é possível ter montagem e implantação dinâmicas, resultando em sistemas mais fáceis de manter e com reusabilidade dos componentes de fluxo de trabalho. Uma ‘Chain Factory’ ou ‘Chain Builder’ lê uma configuração para determinar quais manipuladores criar e em que ordem, permitindo a criação ou atualização de uma cadeia conectando ou removendo manipuladores, oferecendo implantação e reconfiguração dinâmica.
O uso do PolicyConfiguration e DynamicRiskAssessmentHandler permite flexibilidade ao ler e usar informações de configuração, como o limite de risco, e realizar a implantação em tempo de execução, sem a necessidade de uma revisão arquitetônica completa. Ao usar o ChainBuilder, é possível fazer rollbacks fáceis, reversões graduais e controle de versão, além de ter uma clara separação de preocupações, que permite modificar os componentes independentemente.
A técnica Chain-of-Thought em IA reflete o padrão Chain of Responsibility, onde os modelos geram passos de raciocínio intermediários para lidar com tarefas complexas, permitindo a composição dinâmica e a reutilização de componentes de raciocínio, facilitada por frameworks como o LangChain. Mencionou-se que as mudanças políticas são inevitáveis e a separação do ‘o quê’ (Strategy) do ‘como’ e ‘quando’ (Chain of Responsibility), permite que os fluxos de trabalho orientados por IA se adaptem mais rapidamente.
Foi destacado que arquiteturas complexas podem se beneficiar da centralização de decisões e decisões sobre a sequência de tarefas, levando a um código mais limpo e auditável, que por sua vez aumenta a transparência para as partes interessadas não técnicas e gerencia o ciclo de vida da IA.
Em conclusão, combinar os padrões Strategy e Chain of Responsibility fornece um plano para fluxos de trabalho de IA adaptáveis que podem evoluir com fricção mínima, oferecendo um caminho sustentável, gerenciável e auditável para alavancar a IA em escala.
Autor: Não disponível. Título: Estratégia de IA Empresarial: Automação de IA com Padrões de Design. Data: Não disponível. Fonte: Não disponível. Link: Não disponível.