De construtor de agentes para arquiteto de sistemas autônomos. Aprenda a projetar arquiteturas que definem os limites da autonomia.
Na Trilha 3, você aprendeu a implementar agentes. Aqui, você aprende a desenhar arquiteturas de agentes — decidir entre single-agent e multi-agent, definir limites de autonomia, projetar coordenação e assumir responsabilidade técnica por sistemas autônomos em produção.
Arquiteturas de agentes variam em complexidade, autonomia e estrutura de controle. Entender os tipos fundamentais permite escolher a arquitetura certa para cada problema.
Agente Reativo Simples
Responde a estímulos com ações predefinidas. Sem memória, sem planejamento.
Agente com Estado
Mantém memória de interações anteriores. Pode adaptar comportamento ao contexto histórico.
Agente Baseado em Objetivos
Planeja sequência de ações para atingir um objetivo. Decompõe tarefas complexas.
Agente com Utilidade
Avalia trade-offs entre múltiplos objetivos. Otimiza função de utilidade.
Agente de Aprendizado
Melhora performance ao longo do tempo. Aprende com feedback e resultados.
A complexidade da arquitetura deve ser proporcional ao problema. Um agente reativo é suficiente para chatbots simples; um agente com planejamento é necessário para automação de workflows complexos. Over-engineering é tão problemático quanto under-engineering.
Uma das decisões arquiteturais mais importantes é escolher entre um sistema de agente único ou uma arquitetura multiagente.
| Aspecto | Agente Único | Multiagente |
|---|---|---|
| Complexidade | Menor | Maior |
| Especialização | Generalista | Especialistas coordenados |
| Escalabilidade | Limitada | Alta |
| Debugging | Direto | Complexo |
| Custo | Previsível | Variável |
Em arquiteturas multiagente, o mecanismo de coordenação é crítico. Define como agentes se comunicam, quem decide conflitos e como o trabalho é distribuído.
Orquestração Centralizada
Um agente "maestro" coordena todos os outros. Controle total, ponto único de falha.
Coreografia Descentralizada
Agentes se coordenam por eventos/mensagens. Resiliente, mas difícil de debugar.
Hierarquia de Supervisão
Agentes organizados em árvore. Supervisor delega e agrega resultados dos subordinados.
Blackboard Compartilhado
Agentes leem e escrevem em espaço compartilhado. Colaboração implícita via estado.
A delegação deve ter escopo claro. O agente supervisor precisa saber exatamente o que está delegando, quais são os critérios de sucesso e quando intervir.
Definir limites de autonomia é uma das decisões arquiteturais mais importantes e mais negligenciadas. Autonomia demais cria risco; de menos, elimina o valor do agente.
Aumentar autonomia quando:
Reduzir autonomia quando:
Independente do nível de autonomia, todo agente precisa de: rate limiting (máximo de ações por período), budget caps (limite de custo), scope boundaries (recursos que pode acessar) e kill switch (forma de parar imediatamente).
Sistemas multiagente exibem comportamentos emergentes — propriedades do sistema que não existem em nenhum agente individual. Algumas emergências são desejáveis; outras são falhas catastróficas.
Loop Infinito de Delegação
Agente A delega para B que delega para C que delega de volta para A.
Amplificação de Erro
Erro pequeno em um agente é amplificado ao passar por outros agentes.
Deadlock de Recursos
Agentes aguardam recursos que outros agentes estão segurando.
Consensus Failure
Agentes não conseguem concordar sobre estado ou próxima ação.
Runaway Costs
Agentes geram tokens/chamadas exponencialmente, explodindo custos.
Analisar arquiteturas de agentes em produção fornece insights práticos que teoria não captura. Vamos examinar padrões arquiteturais de sistemas conhecidos.
Não existe arquitetura "certa". Cada sistema faz trade-offs baseados em seus requisitos específicos. O papel do arquiteto é entender os trade-offs e fazer escolhas conscientes, documentando as razões para futura referência.
Arquiteturas variam de reativo simples a agentes de aprendizado
Decisão single vs multiagente depende de especialização e escalabilidade
Coordenação pode ser orquestrada, coreografada ou híbrida
Limites de autonomia devem ser proporcionais ao risco
Falhas emergentes requerem mitigações arquiteturais proativas
Casos reais mostram que trade-offs são inevitáveis e contextuais