Orquestração de dispositivos IoT em cenários complexos com interação humana baseada em LLMs - Perin, Augusto de O.; Pinto, Marcus V. A.; Macêdo, Raimundo J. de A.; Santos, Bruno P.; Peixoto, Maycon L. M.; Figueiredo, Gustavo B.; Prazeres, Cássio V. S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
O uso de LLMs na orquestração de dispositivos IoT oferece uma alta flexibilidade semântica para a interpretação de comandos, mas sua natureza probabilística impõe desafios à segurança operacional. A possibilidade de alucinações em sistemas de atuação física exige estratégias de mitigação que vão além da capacidade nativa do modelo. Para mitigar esses riscos, propõe-se uma arquitetura híbrida que combina a capacidade generativa das LLMs com uma camada de validação determinística focada em restrições de segurança física. A metodologia avaliou 1.250 cenários únicos de agricultura inteligente, sendo 12.500 execuções no total, atingindo 74,34% de sucesso global. Os resultados indicam que a segurança não é intrínseca ao modelo, mas dependente da engenharia de prompt: instruções técnicas reduziram a taxa de violação de 41,88% para 1,80%. Adicionalmente, métricas de eficiência evidenciaram a compensação entre corretude e custo operacional. E por fim, que o formato XML supera o JSON na injeção de contexto para uma orquestração segura.