100 soluções de IA na AWS: problema, arquitetura e a decisão que ensina
- ⬜🧭 Case visual: copiloto interno e agents de engenharia(AWS Bedrock — GenAI em Produção)
Recomendamos completar os pré-requisitos antes de seguir, mas nada te impede de continuar.
Cem soluções, e a decisão que cada uma ensina
Este módulo é um catálogo de cem problemas reais resolvidos com IA na AWS — com a arquitetura que os resolve e, principalmente, a decisão que cada um ensina. A arquitetura envelhece quando o serviço muda de nome; a decisão, não.
A distribuição por origem da informação é a parte honesta do catálogo: 21 casos públicos documentados com fonte citada, 32 arquiteturas de referência publicadas pela AWS (Solutions Library, Prescriptive Guidance, Well-Architected e blog oficial) e 47 padrões compostos — a topologia que se repete nas duas primeiras, sem um cliente nomeado.
A armadilha de catálogo de solução
Copiar a topologia sem a decisão. Uma arquitetura de RAG desenhada sem entender que **a qualidade é decidida na recuperação** produz um sistema que parece o diagrama e responde errado. É por isso que a coluna "o que ensina" existe em cada uma das cem linhas — e é a única que vale decorar.
Sobre os números percentuais
Todo ganho citado é o que a fonte publicou, medido contra a linha de base daquela empresa — que você não conhece. Percentual é o dado MENOS transferível de um caso. A arquitetura e a decisão são os transferíveis.
Os cinco arquétipos que cobrem quase tudo
Antes das cem linhas: as cem soluções se reduzem a cinco topologias. Reconhecer em qual delas o seu caso cai economiza semanas de arquitetura original — e a maior parte dos projetos que travam estava reinventando uma destas cinco.
| Arquétipo | Quando | Serviços no eixo | O que decide o resultado |
|---|---|---|---|
| RAG sem servidor | Perguntar sobre documento que a empresa já tem | API Gateway · Lambda · Knowledge Bases · Bedrock · Guardrails | A recuperação, não a geração |
| Extração por evento (IDP) | Dado estruturado preso em PDF ou imagem | S3 · EventBridge · Bedrock Data Automation · Bedrock · A2I · DynamoDB | Extração determinística primeiro; limiar de confiança por campo |
| Agente com ferramentas | A tarefa exige agir, não só responder | AgentCore · Lambda como adaptador · RDS/ERP · Guardrails · X-Ray | Quem executa é o seu código; o teto de voltas também |
| Copiloto interno | Conhecimento da casa, usuário é colega | IDE/Slack · Lambda · Knowledge Bases · Bedrock · Identity Center | Permissão da fonte — é o que impede resposta vazar entre times |
| Enriquecimento em lote | Classificar ou resumir acervo, sem ninguém esperando | S3 · Step Functions/Batch · Bedrock em lote · Glue/Athena | Custa cerca de metade e entrega em janela de horas |
- → consulta
- → trechos
- → contexto
- → antes do modelo
- → antes de devolver
- Fora da AWS
- Rede e entrega
- Compute
- IA e machine learning
- Analytics
- Gestão e governança
Cinco camadas e uma conclusão: o que decide o resultado está na recuperação e na permissão, não no modelo. Trocar de modelo num RAG com recuperação ruim melhora a fluência do erro.
- A qualidade é decidida na recuperação. Se o trecho certo não entra no contexto, nenhum ajuste de prompt salva. É por isso que corte, índice e filtro pesam mais que a instrução de geração.
- Filtro por metadado é permissão, não refinamento. Buscar só nos documentos que aquele usuário pode ver é requisito. Índice único sem filtro é como dado restrito fica respondível por quem não deveria vê-lo.
- Guardrails nas duas direções. Na entrada corta pedido fora do escopo e registra a tentativa; na saída impede conteúdo indevido e vazamento. Só numa direção deixa metade do risco.
- Citação transforma alucinação em erro detectável. Se o trecho citado não existe ou não sustenta a afirmação, você detecta sem julgamento humano. Sem citação, a verificação depende de alguém que conheça o acervo.
- Tokens por requisição é métrica de produto. Ao lado de latência e erro. Sem ela, o custo de IA é um número no fim do mês que ninguém sabe explicar nem reduzir.
- → campo que exige julgamento
- → abaixo do limiar
- → acima do limiar
- → corrigido
- Armazenamento
- Integração de apps
- Compute
- IA e machine learning
- Conceito de arquitetura
- Banco de dados
- Gestão e governança
A ordem é a decisão: determinístico primeiro, modelo no que sobrou, humano onde a confiança cai. Inverter essa ordem multiplica o custo e introduz variabilidade onde ela é defeito.
- Evento em vez de consulta periódica. O objeto novo dispara o processamento. Varrer a lista de arquivos custa, atrasa e não escala com o número de documentos.
- Extração determinística primeiro. Serviço especializado é mais barato, mais rápido e reprodutível. Modelo grande lendo nota fiscal padronizada é o desperdício mais caro da área.
- O modelo entra só no campo ambíguo. Onde o valor exige interpretação — cláusula, descrição livre, classificação por contexto. O resto já saiu estruturado da etapa anterior.
- Limiar de confiança POR CAMPO. O campo que alimenta decisão financeira exige revisão que o campo informativo não exige. Limiar agregado inviabiliza o projeto sem reduzir risco.
- Rastro é requisito, não refinamento. Auditoria não pergunta o acerto médio: pergunta como aquele número específico foi obtido. Modelo, versão, entrada e saída, gravados por extração.
- → permissão da fonte
- → trechos
- → resposta citando
- → resultado
- Fora da AWS
- Segurança e identidade
- IA e machine learning
- Compute
- Armazenamento
- Integração de apps
- Analytics
- Gestão e governança
Os dois arquétipos que sobram compartilham a mesma lição: o valor está em quem consome. Interno tolera erro e paga rápido; lote troca latência por metade do custo, e só serve onde a latência não importa.
- O copiloto interno é o caso de melhor relação risco-retorno. O usuário é colega, o material já é digitalizado e o erro não vira incidente de imagem. É o que menos aparece em apresentação e mais paga a conta.
- A permissão da fonte é o que impede vazar entre times. Identidade corporativa decide quais documentos entram na recuperação daquele usuário. Índice único sem filtro responde o que não deveria.
- Resposta com citação, sempre. Em conhecimento interno, o leitor precisa verificar. Citação transforma alucinação em erro detectável sem depender de quem conhece o acervo.
- O lote é para o que ninguém está esperando. Classificar histórico, resumir acervo, rodar avaliação. Custa cerca de metade e entrega em janela de horas — e é a alavanca de custo mais subusada.
- Alarme sobre gasto por período curto. A derivada é o sinal útil: gasto por hora fora do padrão aparece dias antes de o total estourar. Alarme só no total avisa quando não há o que fazer.
- → pedido de ferramenta
- → resultado
- → autoriza
- → conta a volta
- → tentativa de saída
- Fora da AWS
- Rede e entrega
- IA e machine learning
- Segurança e identidade
- Compute
- Banco de dados
- Gestão e governança
O dano possível de um agente é definido pela permissão das ferramentas, não pela qualidade do prompt. Se existe ação irreversível que uma instrução hostil consiga disparar, o desenho não está pronto.
- O modelo pede; o adaptador executa. É a fronteira de segurança do agente. Tratar o pedido do modelo como autorizado é o erro mais comum — e o adaptador é onde a validação cabe.
- Permissão por ferramenta, não por agente. Leitura e escrita não têm o mesmo peso. Ferramenta genérica com parâmetro de operação impede permissionar por caso, e é o antipadrão que mais aparece.
- O teto de voltas mora no código. "Seja econômico" é pedido. Contador que interrompe é fato — sem ele, ferramenta que devolve vazio faz o laço girar até alguém olhar a fatura.
- Fechar o destino de rede fecha a exfiltração. Instrução hostil vinda de dado lido pede ao agente que coloque o contexto num argumento que sai. Lista de destinos permitidos corta o canal.
- Rastro por chamada de ferramenta. É o que transforma "o agente travou" em "a terceira busca devolveu vazio e ele tentou dezoito vezes". Sem isso, o incidente não é investigável.
Atendimento e experiência do cliente
A família com mais caso público — e a que mais engana. O ganho vem de o agente consultar o ESTADO real (pedido, conta, estoque) por ferramenta; não de prompt melhor. Latência é requisito de produto aqui: modelo pequeno e rápido vence modelo grande.
| # | Problema | Arquitetura | O que ensina | Origem |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Contact center com fila alta e respostas inconsistentes | Connect → Lex/Transcribe → Bedrock (Claude Haiku) → Knowledge Bases → transferência humana | Modelo pequeno e rápido vence modelo grande quando a latência é o requisito: o alvo era resposta em ≤2,5 s | **C** [1] |
| 2 | Chamadas de voz em volume, com risco de resposta errada | Connect → Transcribe (fluxo) → Bedrock → Guardrails → escalonamento humano | Escalonamento é caminho de primeira classe, não exceção — 15 mil chamadas/dia exigem que a saída para humano seja parte do desenho | **C** [2] |
| 3 | Escalonamento excessivo do agente virtual para humano | Bedrock (Claude) com ferramentas de sistema de atendimento + memória de sessão | Agente que consulta o estado real do pedido escalona menos: a redução de até 40% vem de ter ferramenta, não de prompt melhor | **C** [3] |
| 4 | Assistente de concessionária sem acesso à informação oficial | Bedrock AgentCore → Knowledge Bases sobre manuais e boletins → resposta com citação | RAG sobre documento oficial substitui treinar modelo: o acervo muda toda semana, e treino não acompanha | **C** [4] |
| 5 | Atendimento fora do horário sem cobertura humana | AgentCore autônomo → ferramentas de agendamento e CRM → registro de trilha | Autonomia se conquista por escopo estreito: o agente só age no que tem ferramenta e permissão | **C** [5] |
| 6 | Assistente de compras que não conhece o catálogo | API Gateway → Lambda → Bedrock Agents → Knowledge Bases de catálogo + grupo de ação de estoque | Recomendação precisa de duas fontes: conhecimento (catálogo) e estado (estoque). Só a primeira gera sugestão de produto esgotado | **A** [6] |
| 7 | Cliente pergunta em português e o acervo está em inglês | Bedrock multilíngue + Translate no acervo indexado, não na consulta | Traduzir o acervo uma vez custa menos que traduzir toda consulta — e preserva o termo técnico | **P** |
| 8 | Resumo de conversa para o próximo atendente | Connect Contact Lens → S3 → Bedrock em lote → CRM | Resumo é trabalho de fundo: ninguém espera, então lote custa metade | **P** |
| 9 | Detecção de intenção antes de acionar o modelo grande | Comprehend (classificação) → roteamento → Bedrock só no que exige geração | Classificar com serviço especializado antes de gerar é a alavanca de custo mais ignorada em atendimento | **P** |
| 10 | Agente de voz com interrupção do usuário | Connect → transcrição em fluxo → Bedrock em fluxo → Polly por frase, com corte na fala do usuário | O que define a percepção é o tempo até o primeiro som, não o total | **P** |
Documento, extração e processamento inteligente
A regra que organiza a família inteira: extração especializada primeiro, modelo generativo só no campo que exige interpretação. Modelo grande lendo nota fiscal padronizada é o desperdício mais caro da área.
| # | Problema | Arquitetura | O que ensina | Origem |
|---|---|---|---|---|
| 11 | Dado estruturado preso em PDF e imagem, em volume | S3 → EventBridge → Lambda → Bedrock Data Automation / Textract → Bedrock (só o campo interpretativo) → DynamoDB | Extração determinística primeiro, modelo depois. Modelo grande lendo nota fiscal padronizada é o desperdício clássico | **A** [7] |
| 12 | Processo de empréstimo com documento manual | AgentCore Runtime orquestrando agentes de classificação, extração e validação, com DynamoDB de rastreamento | Orquestração por agente vale quando o número de passos depende do documento que chegou | **A** [8] |
| 13 | Documento em ERP sem trilha de auditoria | Textract → SDK para ABAP → Bedrock (assistente de auditoria) → registro no ERP | Integração com sistema de registro é o requisito que decide o projeto, não a qualidade da extração | **A** [9] |
| 14 | Prontuário digitalizado que precisa virar dado clínico padronizado | S3 → Bedrock Data Automation → transformação → HealthLake (FHIR) | Padrão de interoperabilidade é o destino: extrair sem normalizar para o padrão não resolve o problema do consumidor | **A** [10] |
| 15 | Documento técnico e legal de seguro agrícola difícil de consultar | Knowledge Bases sobre normas e regras de peritagem → Bedrock com citação | Em domínio regulado, resposta sem citação da norma é inútil: quem lê precisa verificar | **C** [11] |
| 16 | Sinistro com documentos variados e prazo de resposta | Fila por evento → BDA → classificação → extração → revisão humana quando a confiança cai | Limiar de confiança POR CAMPO, não agregado: o campo que alimenta decisão financeira exige revisão que o informativo não exige | **P** |
| 17 | Contrato longo com cláusula que precisa ser achada | Chunk por cláusula com contexto → índice híbrido → reordenação → Bedrock | Corte por unidade semântica (a cláusula) vence corte fixo por tamanho em documento jurídico | **P** |
| 18 | Documento multimodal — texto, tabela e figura no mesmo arquivo | Bedrock Data Automation + Knowledge Bases multimodal → recuperação por modalidade | Extrair texto de documento com layout perde a informação que o layout carregava | **A** [12] |
| 19 | Fila de documentos com pico sazonal | S3 → SQS → Lambda com concorrência reservada → Bedrock em lote | Nivelar com fila protege o limite de taxa do modelo; a alternativa é falhar no pico | **P** |
| 20 | Rastro exigido por auditoria em extração automática | Cada extração grava versão do modelo, entrada, saída e confiança em DynamoDB + CloudTrail | Auditoria não pergunta o acerto médio: pergunta como aquele número específico foi obtido | **P** |
Busca e conhecimento interno
Aqui a permissão é parte da arquitetura, não configuração posterior. Índice único sem filtro por usuário é como dado restrito passa a ser respondível por quem não deveria vê-lo — e o sintoma aparece na primeira auditoria.
| # | Problema | Arquitetura | O que ensina | Origem |
|---|---|---|---|---|
| 21 | Conhecimento espalhado em SharePoint e Confluence | Managed Knowledge Base com conectores → sincronização → agente com recuperação | Conector gerenciado troca controle de corte por tempo de implantação; comece por ele e assuma o controle quando a avaliação exigir | **C** [13] |
| 22 | Busca corporativa que agentes possam consumir | Managed Knowledge Base exposta por gateway MCP → qualquer cliente compatível | Expor por protocolo padrão evita reescrever integração para cada arcabouço de agente | **A** [14] |
| 23 | Resposta que precisa citar a fonte para ser aceita | Knowledge Bases → Bedrock com citação obrigatória → validação de que o trecho existe | Citação verificável transforma alucinação em erro detectável sem julgamento humano | **A** [15] |
| 24 | Pergunta que exige combinar dois documentos | Recuperação agêntica multi-salto: o agente busca, lê, reformula e busca de novo | Recuperação única não responde pergunta que depende de duas fontes — e o custo é mais voltas | **A** [14] |
| 25 | Permissão de acesso ao acervo por usuário | Filtro por metadado na consulta + permissão da fonte na ingestão | Índice único sem filtro por usuário é como dado restrito fica respondível por quem não deveria vê-lo | **P** |
| 26 | Consulta específica (código de erro, sigla) não é achada | Índice híbrido: vetorial + léxico, fusão por posição | Busca vetorial dilui token raro. Em acervo técnico, é o léxico que salva a consulta de maior intenção | **A** [16] |
| 27 | Acervo grande com custo de armazenamento vetorial | S3 Vectors ou pgvector conforme o volume, com classe de armazenamento por frequência de acesso | O índice vetorial mora em memória e passa a definir o tamanho da instância — é ele que dita o custo, não o disco | **A** [17] |
| 28 | Documento novo demora a aparecer na busca | Ingestão incremental disparada por evento no S3, não sincronização agendada | Frescor é requisito de produto: "atualiza toda noite" é decisão, e precisa ser dita ao usuário | **P** |
| 29 | Qualidade da recuperação não é medida | Bedrock Evaluations sobre conjunto de referência anotado, separando recuperação de geração | Sem separar as duas etapas, todo problema parece do modelo — e na maioria dos casos ele não tinha o trecho certo | **A** [15] |
| 30 | Reindexar tudo ao trocar de modelo de embedding | Versão do índice por modelo, com virada por alias após validação | Trocar de embedding é reindexar o acervo inteiro — é a decisão mais difícil de reverter em RAG | **P** |
Agentes operacionais — quando a IA precisa agir
A família em que o erro custa dinheiro de verdade, porque o sistema AGE. Três coisas não são negociáveis: permissão por ferramenta, teto de voltas no código e rastro por chamada.
| # | Problema | Arquitetura | O que ensina | Origem |
|---|---|---|---|---|
| 31 | Decisão logística que levava horas | AgentCore + Claude Sonnet com ferramentas de roteirização e estoque | Redução de 90% no tempo de decisão vem de o agente ter acesso ao estado real, não de ele "pensar melhor" | **C** [18] |
| 32 | Cinco produtos agênticos que precisam ir do protótipo à produção | AgentCore Runtime com memória, identidade e observabilidade gerenciadas | Runtime gerenciado encurta semanas de infraestrutura; o que ele não resolve é o critério de parada da sua tarefa | **C** [5] |
| 33 | Pesquisa de medicamento com etapas manuais | Bedrock Agents com grupos de ação sobre bases científicas internas | Agente em pesquisa é orquestrador de ferramenta especializada, não substituto do especialista | **C** [19] |
| 34 | Triagem de alerta de segurança consumindo horas de analista | Bedrock (Claude) analisando alerta com contexto + ferramenta de enriquecimento | 23× de economia com 95% de acerto: o ganho é triar o volume, e o analista fica no que sobrou | **C** [20] |
| 35 | Ingestão de fonte de dado que levava semanas | Agente sobre AgentCore inferindo esquema e gerando o pipeline, com observabilidade | De até 8 semanas para cerca de 40 minutos: o ganho é em trabalho repetitivo de descoberta de esquema | **C** [21] |
| 36 | Compliance em saúde com seis produtos separados | Um agente unificado sobre AgentCore, com ferramenta por produto | Consolidar em um agente com muitas ferramentas vence seis agentes com uma cada — menos contexto duplicado | **C** [22] |
| 37 | Agente que precisa agir em sistema legado | Agente → Lambda como adaptador → ERP/mainframe, com validação de argumento | Quem executa a ferramenta é o seu código: a fronteira de segurança é o adaptador, não o prompt | **P** |
| 38 | Agente entra em laço e consome orçamento | Teto de passos e de gasto no código, ferramenta que devolve erro explícito em vez de vazio | Vazio é ambíguo e o modelo tenta de novo. "Nenhum resultado" encerra o laço | **P** |
| 39 | Ação irreversível disparada por decisão automática | Confirmação humana obrigatória na ferramenta de escrita, com registro | Separar ferramenta de leitura e de escrita é o que permite permissão granular | **P** |
| 40 | Agente de evento que precisa reagir a mudança | EventBridge → AgentCore → Knowledge Bases + ferramenta de ação | Agente orientado a evento troca consulta periódica por reação — e reduz custo de ociosidade | **A** [23] |
Copiloto de engenharia e produtividade interna
O arquétipo com melhor relação entre retorno e risco, e o que menos aparece em apresentação. O usuário é colega, o material já é digitalizado e o erro não vira incidente de imagem.
| # | Problema | Arquitetura | O que ensina | Origem |
|---|---|---|---|---|
| 41 | Modernizar aplicação legada com esforço alto | AWS Transform sobre o código, com revisão humana por módulo | 40% menos esforço de desenvolvimento e 300 dias de engenharia economizados — em migração, o ganho é em trabalho mecânico | **C** [24] |
| 42 | Pergunta repetida no canal do time | Knowledge Bases sobre código, runbook e histórico de incidente → Bedrock com citação | Material interno já é digitalizado: é o caso com retorno mais rápido e menos risco de imagem | **P** |
| 43 | Revisão de código que não escala | Agente em CI com diff como entrada e critério de saída explícito | "Revise este PR" produz opinião genérica; "aponte só o que quebra em produção, com arquivo e linha" produz achado acionável | **P** |
| 44 | Geração de código sem barreira de segurança | Bedrock Guardrails aplicado ao fluxo de geração, com política de conteúdo e de segredo | Guardrails em geração de código filtra o que o modelo produz; permissão é que impede o que ele executa | **A** [25] |
| 45 | Documentação que envelhece | Agente em lote sobre o repositório, abrindo pedido de mesclagem com a atualização | Documentação gerada sem revisão humana vira ruído — o padrão é o agente PROPOR, não publicar | **P** |
| 46 | Onboarding lento de quem entra no time | Assistente interno com o contexto do projeto e as convenções da casa | O que reduz tempo até o primeiro commit é convenção acessível, não mais documentação | **P** |
| 47 | Consulta a banco por quem não escreve SQL | Bedrock com esquema no contexto → SQL gerado → execução em réplica de leitura com limite | Gerar SQL é fácil; a parte difícil é limitar o que ele pode consultar e quanto pode varrer | **C** [26] |
| 48 | Análise de conteúdo com revisão manual longa | Bedrock classificando e resumindo em lote, com amostragem humana | Redução de 95% no tempo de revisão vem de triar, não de eliminar o revisor | **C** [26] |
| 49 | Plataforma de IA para milhares de funcionários | Portal interno com cota, roteamento de modelo e atribuição de custo por time | Sem portal, cada aplicação reimplementa autenticação, cota e custo — e nenhuma implementa as três | **C** [27] |
| 50 | Agente de engenharia sem observabilidade | Rastro por chamada de ferramenta com identificador único, em CloudWatch e X-Ray | "O agente travou" só é investigável com um trecho de rastro por ferramenta | **A** [28] |
Dados, analytics e BI conversacional
Gerar SQL é a parte fácil. O que decide é limitar o que a consulta pode varrer e descrever o catálogo — o modelo não adivinha o significado de uma coluna mal nomeada.
| # | Problema | Arquitetura | O que ensina | Origem |
|---|---|---|---|---|
| 51 | Pergunta de negócio que exige SQL | Bedrock com catálogo de dados no contexto → SQL → Athena/Redshift com limite de varredura | Catálogo bem descrito rende mais que prompt elaborado: o modelo não adivinha o significado da coluna | **P** |
| 52 | Painel que ninguém consulta porque a pergunta muda | Camada conversacional sobre o armazém, com consulta gerada e explicada | Explicar a consulta gerada é o que dá confiança para o usuário aceitar o número | **P** |
| 53 | Custo de consulta gerada sem controle | Limite de dado varrido por consulta, particionamento e formato colunar | Formato colunar com particionamento corta o dado varrido em ordem de magnitude — é a otimização de maior retorno | **P** |
| 54 | Qualidade de dado que quebra o relatório | Testes de volume, unicidade, nulo e integridade na fronteira de cada etapa | Testar só no fim descobre o problema depois de propagado por todas as transformações | **P** |
| 55 | Enriquecimento de acervo existente com classificação | S3 → Batch/Step Functions → Bedrock em lote → S3 → Glue/Athena | Lote custa cerca de metade e entrega em janela de horas: serve para tudo sem usuário na frente | **P** |
| 56 | Detecção de anomalia em série temporal | ML clássico (previsão) + Bedrock só para explicar o desvio em linguagem | Previsão é tarefa de modelo tabular; o modelo de linguagem entra na explicação, não no cálculo | **P** |
| 57 | Catálogo de dado sem descrição utilizável | Bedrock gerando descrição de coluna a partir de amostra, com aprovação humana | Metadado gerado sem revisão propaga erro para toda consulta que confia nele | **P** |
| 58 | Mudança de esquema que quebra o consumidor | Formato de tabela aberto com evolução de esquema e histórico | Viagem no tempo é o recurso que mais salva em incidente de pipeline | **P** |
| 59 | Captura de mudança do banco operacional para o analítico | Registro de transações → captura → fila → destino analítico, com monitoramento de defasagem | A retenção do registro é o risco: consumidor parado tempo suficiente exige recarga completa | **P** |
| 60 | Dado sensível no acervo analítico | Macie para descoberta + mascaramento antes da ingestão + permissão em nível de coluna | O que não entra no acervo não vaza por consulta nenhuma | **P** |
Numa arquitetura de RAG sem servidor, o que mais decide a qualidade da resposta?
Conteúdo, mídia e personalização
A família em que serviço especializado ganha do modelo generativo com mais frequência: transcrição, tradução com glossário e moderação por classificador são determinísticos e custam uma fração.
| # | Problema | Arquitetura | O que ensina | Origem |
|---|---|---|---|---|
| 61 | Narrativa de evento ao vivo com dado em tempo real | Fluxo de dado → agente sobre AgentCore → geração de texto para a transmissão | Em tempo real, o gargalo é o dado chegar pronto, não o modelo gerar | **C** [21] |
| 62 | Modelo visual de fronteira que exige treino próprio | SageMaker HyperPod para treino distribuído com resiliência de nó | Treino de fronteira é problema de infraestrutura: falha de GPU no meio é rotina, e retomar é o requisito | **C** [29] |
| 63 | Personalização de comunicação em escala | Personalize para o quê + Bedrock para o como, com marca e tom controlados | Recomendação e redação são problemas diferentes: um modelo para escolher, outro para escrever | **P** |
| 64 | Moderação de conteúdo gerado por usuário | Rekognition/Comprehend para o determinístico + Bedrock Guardrails para o resto | Serviço especializado é mais barato e determinístico; o modelo entra no caso ambíguo | **P** |
| 65 | Legenda e transcrição de acervo de vídeo | Transcribe em lote → Bedrock para resumo e capítulo → S3 | Acervo grande é caso de lote: latência não importa e o desconto é grande | **P** |
| 66 | Tradução com terminologia de marca | Translate com glossário customizado + Bedrock para revisão de tom | Glossário resolve terminologia melhor que prompt: ele é determinístico | **P** |
| 67 | Geração de imagem com identidade de marca | Bedrock (modelo de imagem) com condicionamento espacial e adaptador de estilo treinado | Condicionamento controla estrutura de uma geração; adaptador ensina estilo de forma persistente | **P** |
| 68 | Resumo de reunião com ação atribuída | Chime SDK → Transcribe → Bedrock com saída estruturada por schema | Saída que alimenta código exige schema; sem ele, o tratamento de texto quebra em produção | **P** |
| 69 | Busca dentro de vídeo por conteúdo falado | Transcribe → índice híbrido com marca de tempo → Bedrock para responder citando o minuto | Citação com marca de tempo é o que torna a resposta verificável em mídia | **P** |
| 70 | Voz sintética para atendimento em português | Polly com voz neural + fluxo por frase, com cache de frase fixa | Frase fixa cacheada elimina a síntese repetida — a parte variável é a única que precisa ser gerada | **P** |
Risco, fraude, seguro e conformidade
Aqui o requisito raramente é acerto: é rastro. As quatro perguntas que travam projeto são onde o dado é processado, quem acessa, o que fica registrado e por quanto tempo — e nenhuma é sobre o modelo.
| # | Problema | Arquitetura | O que ensina | Origem |
|---|---|---|---|---|
| 71 | Custo de subscrição de seguro alto e lento | Assistente virtual sobre Bedrock com acesso ao histórico e às regras | Redução de até 80% no custo de subscrição, de dias para horas: o ganho é em leitura e conferência de documento | **C** [30] |
| 72 | Análise de risco com regra escrita à mão que não acompanha | Fraud Detector / modelo tabular para o escore + Bedrock para explicar a decisão | Explicabilidade é requisito regulatório: o escore decide, o texto justifica | **P** |
| 73 | Modelo próprio de crédito para público sem histórico | Modelo de fundação próprio treinado em dado transacional, servido em plataforma de ML | Modelo proprietário se justifica quando o dado é o diferencial — e é a exceção, não a regra | **C** [31] |
| 74 | Dado de cliente que não pode sair do perímetro | Bedrock com endpoint privado, sem tráfego pela internet pública, e IAM por modelo | Endpoint privado controla o CAMINHO; IAM controla a AUTORIZAÇÃO. Confundir gera rede fechada com permissão aberta | **A** [32] |
| 75 | Conformidade que precisa ser demonstrável continuamente | Config para avaliação de configuração + Audit Manager para evidência mapeada ao controle | Auditoria de foto anual não diz nada sobre os outros 364 dias | **P** |
| 76 | Decisão automatizada que precisa ser reconstituída | Registro de modelo, versão, prompt, contexto, saída e ator, com retenção definida | "Por que o sistema recusou este caso" é a pergunta da auditoria — e ela só tem resposta se foi registrada | **A** [33] |
| 77 | Habilitação de modelo caro em região não aprovada | Política de controle de serviço com negação condicional por região e por modelo | Negação condicional é preventiva; alarme de custo é detectivo. O incidente típico é de configuração, não de código | **P** |
| 78 | Dado pessoal chegando ao contexto do modelo | Redação antes de montar o prompt, não na saída | O que não entra no contexto não vaza por resposta, por registro nem por cache | **A** [34] |
| 79 | Requisito regulatório sobre onde o dado é processado | Escolha de região com inferência restrita a ela, documentada | Inferência entre regiões melhora disponibilidade e pode violar requisito de residência — a decisão é explícita | **P** |
| 80 | Terceiro com acesso ao acervo interno | Ligação privada expondo o serviço sem juntar as redes, com credencial de menor privilégio | Compartilhar serviço não exige compartilhar rede — é a confusão que gera acesso amplo demais | **P** |
Plataforma de IA corporativa
A camada que falta em quase todo projeto que passou do segundo caso. Sem portal com cota e atribuição de custo, cada aplicação reimplementa autenticação, limite e medição — e nenhuma implementa as três.
| # | Problema | Arquitetura | O que ensina | Origem |
|---|---|---|---|---|
| 81 | Vários times consumindo modelo sem controle de custo | Portal de IA multi-inquilino com rastreamento de uso e cota por time | Custo de IA é variável por uso: sem atribuição, a conta é um número que ninguém sabe reduzir | **A** [35] |
| 82 | Custo por inquilino invisível na fatura | Perfil de inferência de aplicação por inquilino + etiqueta de alocação | O perfil de inferência é o que faz o gasto aparecer separado — etiqueta sozinha não separa chamada de modelo | **A** [36] |
| 83 | Metadado de requisição para atribuir consumo | Converse API com metadado de requisição → ETL com Glue → painel no QuickSight | Atribuir na chamada é mais confiável que inferir depois pelo registro | **A** [37] |
| 84 | Isolamento entre inquilinos com infraestrutura compartilhada | Modelo de reservatório em AgentCore, com identidade por inquilino | Isolamento por contexto não basta: identidade e permissão por inquilino é o que impede vazamento entre eles | **A** [38] |
| 85 | Muitas contas precisando alcançar o mesmo serviço de IA | Topologia de concentrador e raios com portal de trânsito, rede compartilhada por conta central | Sem compartilhamento de recurso, cada conta recria a rede e a topologia deixa de ser administrável | **A** [39] |
| 86 | Custo de inferência com prompt repetido | Cache semântico persistente em MemoryDB antes de chamar o modelo | Cache semântico responde o quase-igual em milissegundos; o cuidado é o limiar de similaridade | **A** [40] |
| 87 | Modelo grande usado em tarefa simples | Roteamento por dificuldade com classificador, com avaliação própria do roteador | O roteador errar a classificação degrada em silêncio — por isso ele precisa de conjunto de avaliação | **P** |
| 88 | Escolha de modelo sem critério | Bedrock Evaluations com os mesmos casos em dois candidatos, comparando acerto e custo | Ranking público mede outro corpus. A decisão é medir na sua tarefa | **A** [15] |
| 89 | Prompt como texto colado sem versão | Prompt Management com versão e alias, referenciado pela aplicação | Sem versão de prompt não há como investigar regressão — e prompt muda mais que código | **A** [41] |
| 90 | Orquestração que a área de negócio precisa alterar | Bedrock Flows para fluxo estável e visível; código quando há erro fino e teste | Fluxo visual é difícil de versionar em revisão e de testar isolado — a troca é visibilidade por controle | **A** [41] |
Operação, segurança e confiabilidade de IA
A família que não aparece no diagrama de apresentação e decide se o sistema sobrevive. A defesa contra injeção não é detectar intenção: é limitar capacidade.
| # | Problema | Arquitetura | O que ensina | Origem |
|---|---|---|---|---|
| 91 | Injeção indireta vinda de conteúdo recuperado | Marcar conteúdo externo como entrada de usuário no Guardrails + permissão que limita ação | Filtro de texto não separa dado de comando. O que resolve é o agente não PODER fazer o que a instrução hostil pede | **A** [42] |
| 92 | Agente manipulado a vazar contexto por ferramenta | Lista de destinos de rede permitidos + validação de argumento + nada de segredo no contexto | O dado não é roubado: é enviado pelo próprio agente, com permissão legítima | **A** [43] |
| 93 | Jailbreak em aplicação pública | Guardrails com filtro de ataque de prompt na entrada e na saída, com registro da tentativa | Guardrails corta o caso óbvio e registra; a defesa de fundo continua sendo capacidade limitada | **A** [44] |
| 94 | Qualidade caindo sem ninguém reclamar | Conjunto fixo rodando contra produção + métricas de saída rejeitada e de comprimento | Mudança nessas métricas antecede reclamação — e é o que dá tempo de agir | **P** |
| 95 | Agente com falha em cascata sob carga | Limite de concorrência, disjuntor por ferramenta, degradação com resposta parcial | Agente consome recurso de forma imprevisível: resiliência precisa considerar o laço, não só a chamada | **A** [45] |
| 96 | Custo estourando antes do fim do mês | Orçamento com alarme sobre gasto por período curto, não sobre o total acumulado | A derivada é o sinal útil: gasto por hora fora do padrão aparece dias antes de o total estourar | **P** |
| 97 | Sem visibilidade do que o agente decidiu | Rastro com um trecho por chamada de ferramenta, anotado com contexto de negócio | Rastro sem contexto de negócio aponta o sintoma e não permite reproduzir | **A** [28] |
| 98 | Publicação de prompt novo sem rede de segurança | Canário com fração do tráfego, comparando qualidade e custo, com fixação por sessão | Alternar variante no meio da conversa produz incoerência que parece bug do modelo | **P** |
| 99 | Modelo atualizado pelo fornecedor mudando o comportamento | Versão de modelo fixada + conjunto de avaliação antes de promover a nova | Atualização automática de modelo em produção é mudança sem revisão — e ela chega sem aviso | **P** |
| 100 | Projeto de IA que trava na revisão de conformidade | Quatro respostas prontas: onde processa, quem acessa, o que registra, por quanto tempo retém | Nenhuma das quatro é sobre o modelo. É por isso que "usamos um serviço seguro" não passa | **P** |
As cem arquiteturas, desenhadas uma por uma
A coluna "arquitetura" das tabelas acima é uma cadeia em texto, e ela tem um limite: não mostra o que roda em paralelo, o que é assíncrono, onde entra a revisão humana nem o que a camada de governança envolve. Duas soluções com a mesma cadeia podem ser desenhos bem diferentes.
Por isso cada uma das cem soluções tem um diagrama próprio, percorrível em cinco passos, na trilha 100 Arquiteturas de IA na AWS — dez módulos, um por família, dez arquiteturas cada:
| Módulo | Soluções | A decisão que a família repete |
|---|---|---|
| Atendimento ao cliente | 1 a 10 | Há alguém esperando: o prazo elimina modelos antes da discussão de qualidade |
| Extração de documentos | 11 a 20 | Extração determinística primeiro; limiar de confiança por campo |
| Busca e conhecimento (RAG) | 21 a 30 | A qualidade é decidida na recuperação, não na geração |
| Agentes que agem | 31 a 40 | Quem executa a ferramenta é o seu código — a fronteira é o adaptador |
| Copiloto interno | 41 a 50 | O agente propõe, o humano publica |
| Dados e BI conversacional | 51 a 60 | O modelo não adivinha o significado da coluna |
| Conteúdo e mídia | 61 a 70 | Serviço especializado no determinístico, modelo no ambíguo — e lote onde ninguém espera |
| Risco e conformidade | 71 a 80 | O escore decide, o texto justifica |
| Plataforma corporativa | 81 a 90 | Custo é variável por uso: sem atribuição, ninguém sabe reduzir |
| Operação e segurança | 91 a 100 | Filtro de texto não separa dado de comando — o que limita é a permissão |
Por que a separação existe
O catálogo responde **o que existe** e é feito para ser varrido com os olhos. As arquiteturas respondem **como se desenha** e são feitas para serem percorridas passo a passo. Os diagramas são gerados a partir deste catálogo, que continua sendo a fonte do problema, da cadeia e da decisão.
O que este catálogo deliberadamente não faz
Um catálogo de solução tem duas formas de enganar, e vale dizer as duas.
Não promete que o número se repete
Todo percentual citado é o que a fonte publicou, sobre a linha de base daquela empresa. Ganho percentual é o dado menos transferível de um caso — a arquitetura e a decisão são os transferíveis.
Não cita caso que não foi confirmado na fonte
O mercado brasileiro tem referências fortes de IA generativa em produção — um banco com 150 soluções no ar e assistente para centenas de milhares de clientes, outro com modelo próprio para subscrição, um terceiro com plataforma multiagente em OUTRA nuvem. Nenhum dos três aparece nas tabelas como caso de Bedrock, porque a fonte pública não confirma isso. Referência de mercado e caso de arquitetura são coisas diferentes.
A lista completa de fontes, numerada por solução, está no catálogo de apoio em `docs/seo/CATALOGO_100_SOLUCOES_AWS_IA.md` — com o link de cada caso público, de cada guidance da AWS e de cada documento do Well-Architected citado.
Perguntas frequentes
❓ Por onde começar quando tudo parece prioridade?
❓ Qual arquétipo dá retorno mais rápido?
❓ Posso copiar uma dessas arquiteturas direto?
❓ Por que tantas soluções são padrão composto em vez de caso público?
Fixando
Num agente que executa ações em sistemas internos, onde fica a fronteira de segurança?
Uma empresa vai processar 50 mil notas fiscais padronizadas por dia. Qual desenho é o certo?
Terminou de ler?
Marcar como concluído registra o XP, mantém sua sequência e coloca 3 cartas deste módulo na fila de revisão espaçada.
Próximos passos sugeridos
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