A Brex está a mudar a sua estratégia de IA da orquestração de agentes tradicional para uma "Agent Mesh" descentralizada para finanças autónomas, de acordo com James Reggio, o CTO da empresa. A empresa de tecnologia financeira acredita que esta nova abordagem, que enfatiza agentes independentes e específicos para cada função, comunicando em linguagem simples, permitirá maior automatização e flexibilidade em comparação com a dependência de um coordenador central.

Reggio disse à VentureBeat que a Brex pretende "desaparecer efetivamente" através da automatização total impulsionada pela IA. A empresa descobriu que os agentes que operam em funções restritas e específicas são mais modulares, flexíveis e auditáveis para os seus propósitos. O objetivo arquitetónico é fornecer a cada gestor dentro de uma empresa um único ponto de contacto dentro da Brex, lidando com todas as suas responsabilidades, incluindo gestão de despesas, pedidos de viagem e aprovações de limites de gastos.

O setor de serviços financeiros tem adotado cada vez mais a IA e o machine learning. A mudança da Brex reflete uma tendência mais ampla de agentes de IA generativa evoluindo de copilotos para sistemas autónomos. No entanto, a Brex está a apostar contra a sabedoria convencional da orquestração de agentes centralizada, argumentando que esta pode tornar-se uma restrição.

A Agent Mesh foi concebida como uma rede de agentes independentes com total visibilidade, permitindo-lhes comunicar e colaborar sem um fluxo de trabalho rígido e predefinido. Esta abordagem contrasta com as estruturas de orquestração tradicionais que dependem de um coordenador central para gerir as interações dos agentes.

O desenvolvimento da Agent Mesh pela Brex segue-se ao seu trabalho anterior com o Brex Assistant, sugerindo uma progressão para uma maior autonomia nos seus serviços financeiros alimentados por IA. A empresa ainda não divulgou métricas específicas sobre o desempenho da Agent Mesh ou o seu impacto na eficiência operacional. No entanto, Reggio indicou que a empresa considera este um passo fundamental para atingir o seu objetivo de automatização total e uma experiência de utilizador mais integrada. A empresa planeia continuar a desenvolver e a refinar a Agent Mesh com base no feedback dos utilizadores e nos dados de desempenho.