A Oracle anunciou, em 24 de março, novas capacidades de IA agêntica para o Oracle AI Database, com o objetivo de facilitar a criação, implementação e escalabilidade de aplicações de inteligência artificial em ambientes corporativos. A solução integra recursos de IA e dados diretamente em bancos de dados operacionais e em data centers analíticos, permitindo que agentes de IA acessem informações empresariais em tempo real e combinem essas informações com modelos de linguagem treinados em bases públicas.

Os clientes podem escolher diferentes modelos de IA, estruturas agênticas, formatos de dados e plataformas de execução. Organizações que utilizam Oracle Exadata também passam a contar com o Exadata Powered AI Search, que acelera consultas e amplia o desempenho de cargas de trabalho agentivas em larga escala.

Segundo Juan Loaiza, vice-presidente executivo de Tecnologias de Banco de Dados da Oracle, a próxima fase da IA corporativa dependerá da capacidade de aplicar inteligência artificial de forma segura em sistemas críticos. Ele afirma que o Oracle AI Database foi projetado para ativar dados empresariais para uso em IA e permitir que aplicações agênticas consultem e ajam sobre informações em tempo real, em ambientes de nuvem ou on-premises.

Com recursos de IA agentiva integrados aos dados, o Oracle AI Database busca reduzir a necessidade de pipelines de movimentação de informações, que tendem a aumentar a complexidade e os riscos de segurança. A empresa apresentou novos componentes voltados a simplificar o desenvolvimento e a operação de aplicações de IA.

O Oracle Autonomous AI Vector Database oferece uma experiência simplificada para criar aplicações baseadas em vetores, com APIs intuitivas e interface web. Construído sobre o Oracle Autonomous AI Database, combina facilidade de uso com segurança e escalabilidade corporativa. Em disponibilidade limitada, pode ser acessado pelo modo gratuito da Oracle Cloud ou por um nível para desenvolvedores, com possibilidade de upgrade para funcionalidades completas e suporte a múltiplos tipos de dados.

O Oracle AI Database Private Agent Factory permite que analistas e especialistas criem e implementem agentes e fluxos de trabalho orientados a dados sem necessidade de código. A solução funciona em nuvens públicas ou em ambientes on-premises, preservando a segurança ao evitar o compartilhamento de informações com terceiros. Inclui agentes pré-configurados para análise estruturada, pesquisa aprofundada e conhecimento em banco de dados, oferecendo uma abordagem integrada para cargas de trabalho agentivas.

O Oracle Unified Memory Core permite armazenar o contexto de agentes de IA em um único sistema. O recurso permite raciocínio de baixa latência sobre diferentes tipos de dados — vetoriais, JSON, gráficos, relacionais, textuais, espaciais e colunares — em um mecanismo convergente com transações e segurança consistentes.

O Oracle AI Database incorpora recursos de IA agentiva diretamente aos dados, reduzindo a necessidade de pipelines de movimentação que aumentam a complexidade e os riscos de segurança. A empresa apresentou novos mecanismos voltados à proteção de informações e ao uso seguro de modelos de IA em ambientes multicloud, híbridos e on-premises.

O Oracle Deep Data Security aplica regras avançadas de acesso diretamente no banco de dados, garantindo que cada usuário ou agente de IA visualize apenas informações autorizadas. As políticas podem ser definidas por perfis e funções, permitindo controles detalhados e alinhados ao princípio do menor privilégio. A abordagem centraliza a segurança na camada de dados, facilitando a atualização de regras e protegendo contra ameaças, como a injeção de prompt.

O Oracle Private AI Services Container atende organizações com requisitos rigorosos de proteção, permitindo a execução de instâncias privadas de modelos de IA sem compartilhar dados com terceiros. A solução pode ser implantada em nuvens públicas, privadas ou em ambientes on-premises, inclusive em ambientes isolados, e ajuda a aliviar as cargas computacionais ao transferir tarefas intensivas de IA para fora do banco de dados, mantendo as informações dentro do ambiente seguro do cliente.

O Oracle Trusted Answer Search oferece uma alternativa mais previsível ao uso direto de LLMs para responder perguntas. Em vez de gerar respostas probabilísticas, o recurso utiliza AI Vector Search para comparar consultas a relatórios previamente validados, reduzindo riscos de erros ou interpretações equivocadas por parte dos modelos de linguagem.

Disponível em provedores de nuvem, ambientes híbridos e infraestruturas on-premises, o Oracle AI Database oferece flexibilidade para que clientes escolham modelos de IA, estruturas agênticas e padrões de dados abertos conforme suas necessidades. A plataforma permite criar e executar aplicações de IA com agentes de forma integrada e escalável.

Entre os novos recursos, está o Oracle Vectors on Ice, que adiciona suporte nativo a dados vetoriais armazenados em tabelas do Apache Iceberg. O AI Vector Search pode ler vetores diretamente dessas tabelas, criar índices para acelerar as buscas e atualizá-los automaticamente conforme os dados mudam. A solução unifica pesquisas entre bancos de dados e data lakes, ampliando a capacidade de análise.

Outro destaque é o Oracle Autonomous AI Database MCP Server, que permite que agentes de IA externos acessem o banco de dados com segurança, sem necessidade de integrações personalizadas. O recurso complementa o SQLcl MCP Server disponível na extensão Oracle SQL Developer para VS Code.

Segundo Steven Dickens, CEO da HyperFRAME Research, um núcleo de memória unificado é essencial para que agentes mantenham o contexto entre diferentes tipos de dados, sem latência e inconsistências. Ele afirma que o Oracle AI Database oferece esse suporte em um único mecanismo de missão crítica, com processamento transacional e analítico simultâneo, alta disponibilidade e segurança reforçada.

Com esses avanços, clientes e desenvolvedores podem começar a criar e implementar aplicações de IA agentiva sem mover dados, aprender novas ferramentas ou enfrentar limitações de escalabilidade e segurança.