Fan-out / fan-in
O pattern mais comum: um orquestrador distribui (fan-out) tarefas para N subagentes e depois reune (fan-in) os resultados. Exemplo classico: analisar 5 modulos do codebase em paralelo e consolidar num relatorio unico.
A chave do fan-out/in e que todas as tarefas distribuidas sao independentes. O fan-in e o momento em que o pai le todos os resultados e sintetiza. Se um subagente falha, os outros nao sao afetados.
Em 1 frase: fan-out distribui trabalho, fan-in junta os resultados. O padrao mais basico e poderoso.
Pipeline sequencial
Quando as tarefas dependem umas das outras, use um pipeline: Agent A analisa, passa o resultado para Agent B que planeja, que passa para Agent C que executa. Cada agente tem um escopo claro e recebe o output do anterior como input. E como uma linha de montagem.
Exemplo de pipeline
Agent 1 (Analise): "Leia src/ e liste todos os problemas de performance" → Agent 2 (Plano): "Dado esses problemas, crie um plano de fix priorizado" → Agent 3 (Execucao): "Execute os 3 primeiros fixes do plano"
Em 1 frase: pipeline = tarefas encadeadas onde o output de um alimenta o input do proximo.
Explore, Plan, Execute
Um pipeline especifico e muito eficaz: Explore (um agente read-only mapeia o codebase e entende a estrutura), Plan (outro agente recebe o mapa e cria um plano detalhado de mudancas), Execute (um terceiro agente com write access implementa o plano). Cada fase usa o tipo de agente mais adequado.
Em 1 frase: Explore-Plan-Execute separa a analise, o planejamento e a acao em agentes especializados.
Specialist agents
Em vez de um unico agente generalista, crie agentes especialistas: um so para testes, outro so para documentacao, outro para seguranca. Cada um recebe um system prompt focado no seu dominio, o que melhora a qualidade do output. E como ter uma equipe onde cada pessoa tem sua expertise.
Agent: Testes
"Voce e um especialista em testing. Rode os testes, analise falhas e sugira fixes."
Agent: Seguranca
"Voce e um security reviewer. Analise o codigo buscando vulnerabilidades OWASP Top 10."
Agent: Docs
"Voce e um technical writer. Atualize a documentacao refletindo as mudancas recentes."
Em 1 frase: agentes especialistas com prompts focados entregam melhor que um generalista fazendo tudo.
Error handling distribuido
Em sistemas multi-agent, falhas sao inevitaveis. Patterns de resiliencia incluem: retry com backoff (relancar o subagente com prompt ajustado), fallback (se o especialista falha, um generalista tenta), e circuit-breaker (se 3+ subagentes falham na mesma tarefa, parar e escalar para o humano).
Em 1 frase: retry, fallback e circuit-breaker garantem resiliencia num sistema de multiplos agentes.
Cost control
Cada subagente consome tokens. Estrategias de controle: limitar o max_tokens por subagente, usar modelos menores (Haiku) para tarefas simples como lint ou formatting, e medir o ROI antes de paralelizar. Se 5 subagentes custam $2 mas economizam 30 minutos do seu tempo, vale. Se custam $2 e economizam 2 minutos, nao vale.
Em 1 frase: controle custos limitando tokens, usando modelos menores e medindo se o paralelismo compensa.
🧾 Resumo do Modulo
Proximo modulo:
4.4 — Git com IA: commits semanticos, staging inteligente e merge conflicts.