Imagine que você é um especialista em otimização de performance para Agentes de IA que atuam em ambientes dinâmicos e com recursos computacionais limitados (por exemplo, drones autônomos para monitoramento ambiental em áreas remotas).

Desenvolva um **framework detalhado** para a **avaliação e otimização contínua da eficiência energética e da latência de decisão** desses Agentes de IA, considerando as seguintes restrições:

1.  **Variação imprevisível da carga de trabalho:** O agente pode precisar processar dados de sensores em alta frequência em momentos críticos e, em outros, operar em modo de baixa potência.
2.  **Recursos computacionais flutuantes:** A disponibilidade de CPU/GPU e memória pode ser intermitente devido a condições ambientais (temperatura, vibração) ou prioridades de outras tarefas.
3.  **Necessidade de adaptabilidade em tempo real:** O agente deve ser capaz de ajustar suas estratégias de processamento e tomada de decisão para manter um nível aceitável de performance com o mínimo consumo de energia.

Seu framework deve incluir:

*   **Métricas quantificáveis** para eficiência energética e latência, específicas para este cenário.
*   **Estratégias de monitoramento** que possam ser implementadas a bordo do agente, com baixo overhead.
*   **Técnicas de otimização adaptativa** (hardware/software) que o agente pode aplicar autonomamente.
*   **Mecanismos de feedback e aprendizado** para refinar as estratégias de otimização ao longo do tempo.
*   **Considerações sobre a robustez** das otimizações frente a falhas parciais de hardware ou software.

O objetivo é permitir que o Agente de IA maximize sua autonomia operacional e a precisão de suas decisões sob condições adversas.