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Full Agentic Stack: 2025 O Início

#agents #ai #architecture #llm

Esse foi o primeiro artigo que escrevi em 2025 sobre Full Agentic Stack, mais ou menos em Setembro/Outubro.

publiquei para deixar no histórico da Internet

1. Introdução

Durante décadas, o termo Full Stack representou o ápice da competência técnica de um desenvolvedor: alguém capaz de transitar entre o backend e o frontend, banco de dados e UX.
Mas o cenário mudou. A explosão dos modelos de linguagem (LLMs) e das arquiteturas baseadas em agentes trouxe uma nova camada à pilha tecnológica: a camada cognitiva.
Hoje, integrar IA não é mais um plus, é uma obrigação estrutural, tão essencial quanto um banco de dados relacional.
Dentro de 5 a 7 anos, sistemas que não tiverem inteligência nativa embutida serão o equivalente a sites sem layout responsivo: obsoletos.
É nesse contexto que surge o termo Full Agentic Stack, um novo paradigma para arquiteturas AI-first, nascidas com inteligência e autonomia distribuída desde o primeiro commit.

2. Definição: O que é uma Full Agentic Stack?

Full Agentic Stack é um ecossistema completo de software composto por camadas cognitivas, autônomas e reativas que operam de forma coreografada para interpretar, decidir e agir sobre eventos em tempo real.
Ela integra:

  • Arquitetura orientada a eventos (EDA)
  • CQRS + Event Sourcing + Saga Pattern
  • Agentes cognitivos orquestrados e coreografados
  • Data Access Layer reativo e multi-store
  • Infraestrutura AI-first (LLMs, embeddings, vetores, grafos, automações sem código)
  • Agentic UX, interfaces que interagem com o usuário como um organismo inteligente

3. Estrutura Geral da Full Agentic Stack

Uma Full Agentic Stack é dividida em camadas de intenção, comportamento e execução.
| Camada | Função | Exemplo técnico |
| ----------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Intenção | Interpretar a linguagem natural e gerar comandos estruturados | LLM mapeando “crie um novo cliente com e-mail X” → POST /api/client/create |
| Comportamento | Coreografia de agentes que negociam entre si a melhor forma de executar a intenção | Um agente de Auth valida o contexto, outro de User cria o registro, e outro de Mailer envia o e-mail |
| Execução | Persistência, cache, fila, eventos e feedback de ciclo fechado | Redis (estado), Postgres (transação), RabbitMQ (fila), Neo4j (relações) |

4. Arquitetura Conceitual 

graph TD
A[Usuário / Linguagem Natural] --> B[Gateway Cognitivo]
B --> C[Intent Mapper]
C --> D[Agent Orchestrator]
D --> E1[Auth Agent]
D --> E2[Commerce Agent]
D --> E3[Analytics Agent]
E1 --> F1[Postgres]
E2 --> F2[MongoDB]
E3 --> F3[Weaviate / Neo4j]
F1 --> G[EventStoreDB]
F2 --> G
F3 --> G
G --> H[Agentic Dashboard / UX]
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Cada agente é uma unidade autônoma, versionável e substituível, o que remete ao conceito de Atomic Behavior: cada agente é um átomo funcional indivisível, mas pode compor moléculas complexas (serviços compostos).

5. Exemplo 1, Cenário Normal (comércio)

Situação:
Um usuário envia:

“Quero todos os pedidos do cliente João feitos essa semana.”

Passos:

  1. O Cognitive Gateway interpreta a intenção e a transforma em: 
{ "intent": "Order.listByClient", "params": { "client": "João", "period": "this_week" } }
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  1. O OrderAgent consulta o ClientAgent (via RabbitMQ) para obter o ID de João.
  2. O OrderAgent executa uma query CQRS: 
SELECT * FROM orders WHERE client_id = $1 AND created_at >= now() - interval '7 days';
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  1. O AnalyticsAgent recebe o evento OrderFetched e atualiza dashboards de comportamento. ✅ O sistema respondeu em linguagem natural sem que o usuário precisasse conhecer SQL, API ou schema.

6. Exemplo 2, Cenário Avançado (Coreografia Cognitiva)

Situação:

“Aumente o desconto dos produtos que tiveram mais de 10 mensagens de reclamação nas últimas 48h.”

Execução:

  1. Intent Mapper transforma a frase em: 
{
"intent": "Commerce.adjustDiscount",
"filters": { "complaints": ">10", "period": "48h" }
}
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  1. ComplaintAgent publica um evento HighComplaintRate(product_id).
  2. PricingAgent consome o evento e aplica uma regra: 
if (complaints > 10 && salesTrend.decreasing)
discount += 10;
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  1. EventStore registra a decisão e aciona o MarketingAgent para atualizar o catálogo. 💡 Aqui há coordenação cognitiva entre agentes, sem script estático. O comportamento emergente é resultado da coreografia autônoma.

7. Comparação com o Stack Tradicional

Elemento Stack Tradicional Full Agentic Stack
Requisição HTTP direta Linguagem Natural → Intenção
Camada de Lógica Controladores fixos Agentes cognitivos versionáveis
Banco de Dados Único e síncrono Multi-store (SQL, NoSQL, Graph, Vector, Event)
Fluxo de Dados CRUD Event-Driven com CQRS e Saga
UX Formulários Agentic UX conversacional
Deploy Estático Reconfigurável por YAML/DSL (TyFlow, por exemplo)

8. A Revolução AI-First

A mudança não é apenas tecnológica, é cultural.
Um sistema AI-first nasce com o pressuposto de que:

  • Cada evento é uma oportunidade de aprendizado.
  • Cada dado é uma hipótese testável.
  • Cada agente é um nó cognitivo de um grafo maior de intenções. Assim como um sistema sem banco de dados não é funcional, um sistema sem camada cognitiva não é competitivo. A IA deixa de ser um componente plugável e passa a ser o núcleo operacional.

9. Full Agentic Stack na Prática

Hoje, o ecossistema de desenvolvimento já permite essa integração real:
| Tecnologia | Papel na Stack |
| ----------------------------------------------- | ------------------------------------ |
| RabbitMQ / NATS / Kafka | Coreografia e eventos entre agentes |
| Redis / Postgres / Mongo / Neo4j / Milvus / ClickHouse / EventStoreDB | Camada reativa e multimodal |
| LLMs (OpenAI, Openrouter, Qwen) | Interpretação e geração de intenções |
| Fastify / Bun / Edge Functions | Gateway de execução rápida |
| TypeScript + yaml | Descrição declarativa do sistema |
| Docker / Kubernetes / Wasm | Infraestrutura elástica e componível |

10. Futuro: Sistemas que se auto-compõem

A Full Agentic Stack pavimenta o caminho para a engenharia sem código, mas com alta complexidade interna.
Os frameworks dessa nova era permitirão que:

  • O desenvolvedor declare o que o sistema deve fazer, e não como fazê-lo.
  • Agentes autônomos componham micro-serviços em tempo de execução.
  • O versionamento semântico evolua para versionamento comportamental (Behavioral Versioning).
  • A arquitetura se torne auto-adaptativa, reconfigurando fluxos com base no contexto.

11. Conclusão

O Full Agentic Stack é mais que uma buzzword, é o próximo passo lógico na evolução do desenvolvimento de software.
Se o Full Stack Developer dominava o front e o back, o Full Agentic Developer dominará os fluxos cognitivos.
A IA deixa de ser uma ferramenta auxiliar e se torna a base estrutural do software moderno.
Assim como bancos de dados, responsividade e cloud se tornaram padrão, a inteligência nativa será um requisito fundamental.
O futuro do desenvolvimento não é apenas programar sistemas inteligentes, mas sistemas que programam a si mesmos.

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