Das salas de mainframe aos agentes de software

O período compreendido entre a conclusão do ENIAC, em 1945, e o anúncio do IBM System/370, em 1970, definiu o paradigma de processamento centralizado: uma única máquina, dispendiosa e mantida em salas refrigeradas, atendia a uma organização inteira sob operação especializada (Computer History Museum, s.d.-d). O modelo dominante era o processamento em lote: cartões perfurados eram agrupados pelos operadores e executados sequencialmente, sem interação direta entre usuário e máquina. John von Neumann formalizou, em seu First Draft of a Report on the EDVAC de 1945, a arquitetura que armazena instruções e dados no mesmo espaço de memória, base da maioria dos computadores até hoje (IEEE Computer Society, s.d.-c). O IBM System/360, anunciado em 7 de abril de 1964, introduziu um princípio que permanece atual: a separação entre arquitetura e implementação, permitindo compatibilidade de software entre seis modelos com desempenho na razão de 50 para 1 (Computer History Museum, s.d.-a; IBM, s.d.-a). Frederick P. Brooks Jr., gerente do projeto, cunhou nesse contexto o termo "arquitetura de computadores" (IEEE Computer Society, s.d.-a). A era consolidou a computação como indústria replicável, não mais artesanato militar ou científico.

Entre a demonstração do primeiro protótipo do CTSS, em novembro de 1961, e a consolidação dos minicomputadores de 16 bits por volta de 1980, a computação adotou o compartilhamento de tempo: múltiplos usuários, conectados por terminais, acessavam simultaneamente um único processador central que alternava entre eles por multiprogramação, substituindo a espera do processamento em lote por uso interativo (Encyclopaedia Britannica, s.d.-e). John McCarthy propusera formalmente a ideia em janeiro de 1959, e Fernando Corbató demonstrou o primeiro protótipo funcional no MIT (IEEE Computer Society, s.d.-b; Encyclopaedia Britannica, s.d.-a). Paralelamente, a série PDP da Digital Equipment Corporation ofereceu poder computacional a uma fração do custo de um mainframe, permitindo que departamentos e laboratórios possuíssem sua própria máquina pela primeira vez (Computer History Museum, s.d.-b). Esse hardware acessível abrigou o desenvolvimento do Multics e, a partir dele, do UNIX, criado por Ken Thompson e Dennis Ritchie no Bell Labs em 1969 e reescrito em linguagem C por volta de 1973 para viabilizar sua portabilidade (Multicians.org, s.d.; Encyclopaedia Britannica, s.d.-b). Financiamento da ARPA sustentou boa parte dessa pesquisa. A era gerou os conceitos de sistema operacional multiusuário e portabilidade de software que fundamentam a computação departamental.

A arquitetura cliente-servidor nasceu do encontro entre duas rupturas técnicas independentes. A primeira foi a rede local: o Ethernet, concebido por Robert Metcalfe e David Boggs em 1973 no Xerox PARC e padronizado como IEEE 802.3 em 1983, permitiu que estações de trabalho individuais compartilhassem arquivos e acesso a servidores de dados (IEEE Standards Association, s.d.; Association for Computing Machinery, s.d.). A segunda foi a migração do processamento centralizado para um modelo distribuído, no qual uma estação cliente processa a interface enquanto um servidor dedicado, tipicamente um banco de dados relacional, responde a consultas SQL; a Sybase, fundada por Bob Epstein em 1984, é reconhecida como pioneira comercial desse modelo (Computer History Museum, 2013). A década seguinte consolidou a arquitetura de duas camadas (cliente e banco de dados) e, com sistemas corporativos integrados como o SAP R/3, de 1992, evoluiu para três camadas — apresentação, aplicação e dados fisicamente separados (IBM, s.d.-c). O fenômeno então chamado de downsizing deslocou poder computacional das salas de mainframe para redes departamentais de PCs, antecipando os padrões de camadas e middleware que a Web reaproveitaria na década seguinte.

Tim Berners-Lee propôs em março de 1989, no CERN, um sistema de gerenciamento de informação em hipertexto; em 1990, já com a colaboração de Robert Cailliau, escreveu o primeiro servidor (httpd) e o primeiro navegador-editor (WorldWideWeb), definindo HTTP, HTML e URI como as três tecnologias que ainda sustentam a Web (CERN, s.d.; Internet Hall of Fame, s.d.-b). Em 1993, o CERN liberou a tecnologia em domínio público, e a NCSA lançou o navegador gráfico Mosaic, criado por Marc Andreessen e Eric Bina, transformando a Web de ferramenta acadêmica em fenômeno de massa (National Center for Supercomputing Applications, s.d.). A Netscape Communications, fundada por Andreessen e Jim Clark em 1994, comercializou essa experiência com o Navigator, enquanto o servidor Apache, construído sobre o código do NCSA httpd, tornou-se o mais usado da Internet já em 1996 (EBSCO Research Starters, s.d.-a; Apache Software Foundation, s.d.). Nesse contexto, empresas da chamada era das pontocom, entre as quais a Amazon.com e o eBay, construíram sistemas monolíticos: uma única aplicação conectada diretamente a um conjunto de bancos de dados, sem separação em serviços independentes. O próprio CTO da Amazon, Werner Vogels, descreveria esse desenho original, apelidado internamente de "Obidos", como o principal fator limitante de escalabilidade da empresa por volta de 2001 (Vogels, 2006).

O SOAP definiu, a partir de um rascunho de 1998 formalizado como W3C Note em maio de 2000, um protocolo de mensagens em XML para invocar operações remotas; o WSDL descrevia formalmente a interface de um serviço, e o UDDI propunha um diretório para publicá-los e descobri-los, formando a chamada pilha SOA, promovida por IBM, Microsoft, Oracle, SAP e Sun (W3C, 2000, 2003). Em tensão deliberada com essa complexidade, a tese de doutorado de Roy Fielding, defendida em 2000 na Universidade da Califórnia em Irvine, formalizou o REST como estilo arquitetural alternativo, apoiado em recursos endereçáveis, ausência de estado no servidor e nos verbos padrão do protocolo HTTP; passaria a dominar as interfaces públicas na década seguinte (Fielding, 2000). O mesmo período viu nascer dois modelos de negócio que se tornariam infraestrutura da era seguinte: o software como serviço multilocatário da Salesforce, fundada por Marc Benioff em 1999, e a infraestrutura sob demanda da Amazon, oferecida primeiro como API pública sobre seu catálogo de comércio eletrônico em 2002 e depois como armazenamento e computação genéricos vendidos por unidade de uso, com o Amazon S3 e o Amazon EC2, ambos de 2006 (Amazon, 2002, 2006; Salesforce, s.d.). Na prática, essas duas iniciativas provaram que capacidade computacional podia ser alugada, não apenas comprada.

A decomposição da aplicação monolítica em serviços pequenos, implantáveis de forma independente e responsáveis pelos próprios dados recebeu definição canônica em artigo de Martin Fowler e James Lewis publicado em 25 de março de 2014, que atribui a um workshop de arquitetos de maio de 2011 a origem do termo microservices (Fowler & Lewis, 2014). Dois avanços tornaram essa decomposição operacionalmente viável em escala. O primeiro foi o contêiner: o Docker, apresentado publicamente por Solomon Hykes em março de 2013, empacota a aplicação e suas dependências em uma imagem portátil sobre primitivas do kernel Linux (Docker, Inc., 2024). O segundo foi a orquestração automatizada: o Kubernetes, cujo primeiro commit público data de 6 de junho de 2014, agenda e recupera cargas de trabalho em contêineres através de clusters, descendendo diretamente de uma década de sistemas internos de gestão de clusters do Google (Borg e Omega), e foi doado, já em versão 1.0, à recém-criada Cloud Native Computing Foundation em julho de 2015 (Kubernetes, 2024; Google Cloud, 2016). A Netflix, cuja migração para a nuvem começou após um incidente de corrupção de banco de dados em agosto de 2008 e se completou em janeiro de 2016, tornou-se a adotante em produção mais citada dessa arquitetura, abrindo como código aberto ferramentas de resiliência como o Chaos Monkey (Netflix, 2016; Seroter, 2012). A unidade de entrega de software deslocou-se da aplicação para o serviço, e a de infraestrutura, do servidor para o contêiner.

O marco inaugural do modelo de função como serviço é o AWS Lambda, anunciado por Marco Argenti na conferência AWS re:Invent de 13 de novembro de 2014 e disponibilizado em caráter geral em abril de 2015 (Amazon Web Services, 2014). Tecnicamente, o modelo serverless elimina a unidade "servidor" em favor de funções efêmeras e orientadas a eventos, cobradas por invocação e tempo de execução em vez de capacidade reservada, com escalonamento inteiramente gerenciado pelo provedor (Amazon Web Services, 2024). A concorrência replicou o modelo: a Microsoft lançou o Azure Functions em pré-visualização no fim de março de 2016, e o Google alcançou disponibilidade geral do Cloud Functions em julho de 2018 (Microsoft Azure, 2016). Tim Wagner, então gerente-geral do Lambda, é descrito por fonte independente como responsável direto pela proposta interna que originou o serviço, respondendo a uma observação do próprio CTO da Amazon, Werner Vogels, sobre clientes que mantinham frotas inteiras de instâncias ociosas à espera de executar funções simples (Stackery, s.d.; Vogels, 2024). Paralelamente, a Cloud Native Computing Foundation padronizou a interoperabilidade entre provedores concorrentes por meio da especificação CloudEvents, elevada à versão 1.0 em outubro de 2019 (Cloud Native Computing Foundation, 2019).

A base técnica desta era é a arquitetura Transformer, apresentada no artigo Attention Is All You Need, submetido ao arXiv em 12 de junho de 2017 por oito autores então vinculados ao Google Brain e ao Google Research (Vaswani et al., 2017). Ao substituir recorrência e convolução por autoatenção paralelizável, o Transformer permitiu treinar modelos em escalas antes inviáveis e tornou-se um dos artigos mais citados da ciência da computação no século XXI. Essa arquitetura possibilitou tratar modelos de linguagem como motores de raciocínio de propósito geral: o GPT-3, da OpenAI, publicado em maio de 2020 com 175 bilhões de parâmetros, demonstrou aprendizado a partir de poucos exemplos sem reajuste de parâmetros (Brown et al., 2020). Em outubro de 2022, o paradigma ReAct, de Shunyu Yao e colegas da Universidade de Princeton em colaboração com pesquisadores do Google, formalizou a intercalação entre raciocínio verbal explícito e ações executáveis sobre ferramentas externas, tornando-se referência conceitual dos agentes de IA atuais (Yao et al., 2022). Frameworks abertos operacionalizaram então esse padrão entre 2022 e 2023, entre eles LangChain, AutoGPT, AutoGen e CrewAI, até que, em 25 de novembro de 2024, a Anthropic publicasse o Model Context Protocol como padrão aberto para conectar agentes a ferramentas e fontes de dados externas (Anthropic, 2024). Não há autoria única atribuível à arquitetura agêntica: trata-se de convergência entre pesquisa em aprendizado por reforço, planejamento simbólico e processamento de linguagem natural, amplificada pela escala dos modelos pós-Transformer, e qualquer alegação de invenção isolada deve ser recebida com ceticismo.