Uma Abordagem Orientada a Dados de Proveniência para Rastreabilidade de Workflows Agênticos - Moura de Sousa, Valesca; Rama Fiorini, Sandro; de Oliveira, Daniel (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
Com o crescente uso de agentes de IA na especificação e automação de workflows, LLMs passaram a ser responsáveis por decidir sobre tarefas e dependências de dados. Entretanto, por serem suscetíveis a alucinações, esses modelos podem comprometer a validade dos resultados, tornando essenciais o rastreamento e a análise de suas decisões. A captura desses dados é desafiadora, pois o processo decisório frequentemente não é explícito. Neste artigo, propomos uma abordagem de captura de proveniência para workflows agênticos, a fim de permitir a análise das decisões dos agentes e do impacto dessas decisões no workflow gerado. Essa captura é baseada na instrumentação de frameworks de agentes e na representação conforme o padrão W3C PROV, oferecendo maior granularidade do que os trabalhos existentes.