{"id":617568,"date":"2026-02-10T10:00:14","date_gmt":"2026-02-10T18:00:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/how-large-action-models-will-power-agentic-orchestration"},"modified":"2026-03-30T16:46:58","modified_gmt":"2026-03-30T23:46:58","slug":"how-large-action-models-will-power-agentic-orchestration","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/blog\/post\/how-large-action-models-will-power-agentic-orchestration","title":{"rendered":"Como os grandes modelos de a\u00e7\u00e3o impulsionar\u00e3o a orquestra\u00e7\u00e3o ag\u00eantica"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]S\u00e3o 8h da manh\u00e3 e seu voo foi cancelado durante a madrugada. Voc\u00ea abre o aplicativo da companhia a\u00e9rea, j\u00e1 se preparando para algum problema. Em vez disso, \u00e9 recebido por um agente virtual calmo e articulado, alimentado por IA. Ele pede desculpas, explica o transtorno e descreve suas op\u00e7\u00f5es. <\/span><\/p>\n

Por um instante, parece que houve um progresso. <\/span><\/p>\n

S\u00f3 que nada muda. Nenhuma passagem \u00e9 emitida. Nenhum reembolso \u00e9 processado. Voc\u00ea fecha o aplicativo sabendo o que causou o problema e ainda est\u00e1 esperando que ele seja resolvido. O problema n\u00e3o \u00e9 empatia ou inten\u00e7\u00e3o. O sistema entendeu voc\u00ea perfeitamente. O problema \u00e9 capacidade. <\/span><\/p>\n

Muitas intera\u00e7\u00f5es com IA s\u00e3o \u00fateis at\u00e9 o momento em que algo realmente precisa ser feito. <\/span><\/p>\n

\u00c9 exatamente para isso que o Genesys Cloud\u2122 Agentic Virtual Agent<\/a>, baseado em grandes modelos de a\u00e7\u00e3o (LAMs), foi desenvolvido. Nossos Agentic AI n\u00e3o esperam scripts, instru\u00e7\u00f5es ou transfer\u00eancias humanas. Eles ser\u00e3o capazes de reconhecer o que o cliente est\u00e1 tentando fazer, escolher as pr\u00f3ximas etapas corretas e manter o fluxo de trabalho entre os sistemas sem ultrapassar os limites estabelecidos. <\/span><\/p>\n

A verdade \u00e9 que a maioria dos agentes de intelig\u00eancia artificial (IA) que est\u00e3o em produ\u00e7\u00e3o atualmente n\u00e3o consegue concluir o trabalho. Essa limita\u00e7\u00e3o reside na tecnologia subjacente \u00e0 experi\u00eancia, especificamente na diferen\u00e7a arquitet\u00f4nica entre grandes modelos de linguagem (LLMs) e grandes modelos de a\u00e7\u00e3o (LAMs): <\/span><\/p>\n

os LLMs s\u00e3o projetados para entender e explicar, e os LAMs s\u00e3o projetados para decidir e executar. <\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

A camada de execu\u00e7\u00e3o da IA ag\u00eantica <\/span><\/h2>\n

Os grandes modelos de linguagem transformaram a forma como as pessoas interagem com as m\u00e1quinas, tornando as conversas mais naturais.<\/a> Eles conseguem entender perguntas complexas, acompanhar o contexto e responder de uma forma que reflete o tom e a inten\u00e7\u00e3o. Na experi\u00eancia do cliente (CX), isso substituiu roteiros r\u00edgidos por di\u00e1logos que se adaptam em tempo real e s\u00e3o muito menos mec\u00e2nicos. <\/span><\/p>\n

Treinados com grandes quantidades de texto, os grandes modelos de linguagem (LLMs) se destacam na previs\u00e3o de sequ\u00eancias lingu\u00edsticas. A interpreta\u00e7\u00e3o e a express\u00e3o s\u00e3o seus pontos fortes. <\/span><\/p>\n

Eles entendem o que algu\u00e9m est\u00e1 perguntando e podem responder de uma forma coerente e humana. Na experi\u00eancia do cliente, os LLMs ajudam a tornar as intera\u00e7\u00f5es mais fluidas e informadas, mas suas contribui\u00e7\u00f5es t\u00eam limita\u00e7\u00f5es. <\/span><\/p>\n

Isso n\u00e3o \u00e9 uma falha, mas sim uma caracter\u00edstica de como os LLMs foram projetados. Eles atingem seu limite quando as tarefas exigem fluxos de trabalho que abrangem sistemas corporativos, pol\u00edticas e tempo. <\/span><\/p>\n

\u00c9 a\u00ed que os grandes modelos de a\u00e7\u00e3o (LAMs) entram em a\u00e7\u00e3o. <\/span><\/p>\n

Os LAMs estendem a intelig\u00eancia conversacional para a execu\u00e7\u00e3o. Eles s\u00e3o constru\u00eddos para raciocinar sobre opera\u00e7\u00f5es do mundo real dentro de APIs aprovadas, fluxos de trabalho governados e recursos aplicados por pol\u00edticas<\/a> que j\u00e1 existem na organiza\u00e7\u00e3o. Cada opera\u00e7\u00e3o tem entradas, autoriza\u00e7\u00f5es e resultados esperados definidos, proporcionando um ambiente s\u00f3lido para planejamento ao modelo. <\/span><\/p>\n

Esse controle \u00e9 intencional: \u00e9 o que ajuda a tornar a autonomia segura. <\/span><\/p>\n

Os grandes modelos de a\u00e7\u00e3o n\u00e3o discutem o que poderia acontecer. Eles se concentram no que deve acontecer em seguida e continuam at\u00e9 que a tarefa seja conclu\u00edda. Cada etapa \u00e9 rastreada, controlada e f\u00e1cil de acompanhar. <\/span><\/p>\n

Essa distin\u00e7\u00e3o \u00e9 o que diferencia as plataformas baseadas em IA dos sistemas assistidos por IA. As conversas n\u00e3o terminam mais com “algu\u00e9m entrar\u00e1 em contato”. Elas terminam com o trabalho finalizado e a resolu\u00e7\u00e3o do problema para o cliente. <\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00e3o dos primeiros agentes virtuais ag\u00eanticos aut\u00f4nomos do setor <\/span><\/h2>\n

A experi\u00eancia que voc\u00ea teve com o aplicativo da companhia a\u00e9rea n\u00e3o \u00e9 incomum. \u00c9 o resultado esperado quando se pede aos sistemas conversacionais que executem tarefas operacionais. O agente virtual se comunicou claramente, mas deixou para voc\u00ea a responsabilidade de esperar, tentar novamente ou escalar o problema. <\/span><\/p>\n

O Genesys Cloud Agentic Virtual Agent foi projetado para assumir a responsabilidade pelas experi\u00eancias do cliente e conduzi-las \u00e0 conclus\u00e3o. Esses agentes saber\u00e3o o que podem fazer, como proceder e quando o discernimento humano \u00e9 necess\u00e1rio. <\/span><\/p>\n

Agora, vamos revisitar o voo cancelado. Em vez de listar op\u00e7\u00f5es de remarca\u00e7\u00e3o, o Genesys Cloud Agentic Virtual Agent pode autentic\u00e1-lo autonomamente como passageiro, verificar a disponibilidade, atribuir um novo assento, aplicar um cr\u00e9dito quando a pol\u00edtica permitir, atualizar a reserva e confirmar o resultado, e tudo isso na mesma intera\u00e7\u00e3o. <\/span><\/p>\n

Agora, voc\u00ea sai com uma certeza, e n\u00e3o com um resumo. <\/span><\/p>\n

Isso \u00e9 poss\u00edvel porque esses agentes virtuais ag\u00eanticos s\u00e3o alimentados pelo Scaled Cognition APT-1 LAM<\/a>, treinados para operar em ambientes corporativos reais. Eles raciocinar\u00e3o com base em ferramentas e pol\u00edticas reais, em vez de fluxos de trabalho hipot\u00e9ticos. <\/span><\/p>\n

Cada a\u00e7\u00e3o realizada pode ser rastreada e controlada. Nada \u00e9 improvisado ou escondido atr\u00e1s de um ticket de acompanhamento. <\/span><\/p>\n

O suporte nativo a padr\u00f5es abertos como Agent-to-Agent (A2A) e o Model Context Protocol (MCP) permitir\u00e1 que nossos agentes de IA colaborem com seguran\u00e7a entre si e em todos os sistemas corporativos, sem perder o contexto ou o controle. <\/span><\/p>\n

Na Genesys, execu\u00e7\u00e3o e governan\u00e7a s\u00e3o insepar\u00e1veis por princ\u00edpio. Nossos agentes virtuais ag\u00eanticos operam dentro de limites definidos para aplicar pol\u00edticas em tempo real e escalar o problema somente quando o conhecimento humano \u00e9 necess\u00e1rio. <\/span><\/p>\n

Isso \u00e9 relevante porque os clientes n\u00e3o se importam com quantas equipes ou plataformas est\u00e3o por tr\u00e1s de uma intera\u00e7\u00e3o. O que eles querem \u00e9 que seu problema seja resolvido. O Genesys Cloud Agentic Virtual Agent foi desenvolvido para atender a essa expectativa, oferecendo uma experi\u00eancia \u00fanica e ininterrupta, onde o progresso \u00e9 vis\u00edvel e os resultados s\u00e3o claros, \u00e0 medida que o trabalho avan\u00e7a por diversas \u00e1reas da organiza\u00e7\u00e3o. <\/span><\/p>\n

Mais importante ainda, a experi\u00eancia do cliente deixa de ser uma s\u00e9rie de desculpas e explica\u00e7\u00f5es e passa a ser proativa, por meio de jornadas planejadas com anteced\u00eancia, em vez de corrigidas retroativamente. <\/span><\/p>\n

Se a sua IA consegue explicar o problema, mas n\u00e3o consegue resolv\u00ea-lo, ela ainda n\u00e3o est\u00e1 conclu\u00edda. Com os primeiros agentes virtuais ag\u00eanticos aut\u00f4nomos do setor, impulsionados por grandes modelos de a\u00e7\u00e3o para a CX corporativa, a Genesys est\u00e1 levando as experi\u00eancias do cliente para al\u00e9m da conversa, para a\u00e7\u00f5es confi\u00e1veis e orientadas a resultados em escala empresarial. Veja-o em a\u00e7\u00e3o Solicite uma demonstra\u00e7\u00e3o<\/a> do Genesys Cloud Agentic Virtual Agent hoje mesmo. <\/span><\/p>\n

O Genesys Cloud Agentic Virtual Agent, baseado em grandes modelos de a\u00e7\u00e3o, dever\u00e1 estar dispon\u00edvel globalmente no primeiro trimestre do ano fiscal de 2027 da Genesys. <\/span><\/em>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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