TL;DR: O artigo explora a construção de agentes de IA eficazes com LLMs, diferenciando workflows (previsíveis) de agentes (autônomos) e apresentando padrões como encadeamento, roteamento e paralelização. A chave é começar com soluções simples, otimizar chamadas de LLM e adotar agentes autônomos apenas quando necessário, sempre priorizando medição, iteração e transparência. Implementações bem-sucedidas focam em simplicidade, transparência e uma interface agente-computador bem projetada.
Takeaways:
- Workflows são ideais para tarefas prescritivas e repetitivas, enquanto agentes são melhores para problemas abertos que exigem adaptação.
- Frameworks podem simplificar tarefas de baixo nível, mas comece usando as APIs de LLM diretamente para evitar abstrações desnecessárias.
- O “LLM aumentado” é o bloco fundamental, com capacidades como recuperação de informações, ferramentas e memória, adaptadas ao caso de uso.
- Priorize padrões simples e composáveis em vez de frameworks complexos, e otimize uma única chamada de LLM com recuperação e bons exemplos sempre que possível.
- Engenharia de prompts cuidadosa para ferramentas é crucial, com foco em formatos “naturais” e interfaces claras entre agente e computador.
Construindo Agentes de IA Eficazes com LLMs: Padrões, Fluxos de Trabalho e Práticas
A explosão de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) trouxe um novo horizonte para a automação inteligente. Do lado prático, organizações precisam decidir quando usar workflows previsíveis e quando apostar em agentes mais autônomos, como também quais padrões aplicar e quando recorrer a frameworks. Este artigo organiza os principais conceitos e práticas, indo dos blocos de construção fundamentais até arranjos complexos de agentes em produção, com foco em clareza, precisão e decisões de engenharia bem informadas.
A proposta é didática e progressiva: começamos pela distinção conceitual entre workflows e agentes, seguimos para a escolha de frameworks, detalhamos o “LLM aumentado” e, então, exploramos padrões consagrados como encadeamento, roteamento e paralelização, além de variações como orchestrator-workers e evaluator-optimizer. Adiante, contextualizamos o uso de agentes em produção, apresentamos dois casos de uso maduros e finalizamos com boas práticas de engenharia de ferramentas e princípios de projeto. Em todo o percurso, destacamos trade-offs de latência, custo e desempenho, além de exemplos concretos.
A mensagem central é simples: muitas implementações bem-sucedidas preferem padrões simples e composáveis a arquiteturas excessivamente sofisticadas. Em diversas aplicações, otimizar uma única chamada de LLM com recuperação e exemplos in-context basta; quando a complexidade se justifica, workflows oferecem previsibilidade, e agentes trazem flexibilidade e decisão orientada por modelo. A chave é medir, iterar e favorecer a simplicidade e a transparência sempre que possível.
Distinção entre Workflows e Agentes em Sistemas Agentic
Workflows e agentes são duas arquiteturas de um mesmo guarda-chuva: sistemas agentic. Em workflows, o desenvolvedor orquestra chamadas de LLM e ferramentas por caminhos de código predefinidos, maximizando previsibilidade e consistência; em agentes, o LLM dirige dinamicamente seu próprio processo, usando ferramentas e atualizando planos conforme o contexto. Na prática, empresas combinam ambas as abordagens: workflows para tarefas prescritivas e repetitivas; agentes para problemas abertos que exigem adaptação e controle orientado pelo modelo.
“Agent can be defined in several ways. […] At Anthropic, we categorize all these variations as agentic systems, but draw an important architectural distinction between workflows and agents: – Workflows are systems where LLMs and tools are orchestrated through predefined code paths. – Agents, on the other hand, are systems where LLMs dynamically direct their own processes and tool usage, maintaining control over how they accomplish tasks.”
A escolha entre workflow e agente depende do equilíbrio entre latência, custo e desempenho. Em geral, sistemas agentic tendem a trocar latência e custo por melhor performance em tarefas complexas; workflows brilham quando o problema é bem definido, enquanto agentes se destacam quando há incerteza quanto ao número de passos ou à sequência de ações. Em muitos casos, otimizar chamadas isoladas com recuperação e exemplos já oferece excelente retorno, reservando agentes autônomos para cenários que justifiquem a flexibilidade adicional.
Quando e Como Utilizar Frameworks para Agentes de IA
Frameworks como LangGraph, o AI Agent do Amazon Bedrock, Rivet e Vellum simplificam tarefas de baixo nível: invocar LLMs, definir e interpretar ferramentas e encadear chamadas. Isso acelera o início do projeto e padroniza componentes. Contudo, camadas extras de abstração podem obscurecer prompts e respostas, dificultando a depuração. Uma recomendação prática é começar usando as APIs de LLM diretamente, implementando os padrões essenciais em poucas linhas, e só então avaliar ganhos reais ao adotar um framework.
“These frameworks make it easy to get started by simplifying standard low-level tasks […] However, they often create extra layers of abstraction that can obscure the underlying prompts and responses, making them harder to debug. […] We suggest that developers start by using LLM APIs directly.”
Com qualquer framework, assegure-se de entender o código subjacente para evitar suposições incorretas, fonte comum de erros. Evite adicionar complexidade se uma configuração simples bastar; mantenha o foco no caso de uso e nos requisitos observáveis. Em produção, pode ser valioso reduzir abstrações e aproximar-se de componentes básicos para garantir transparência, auditabilidade e controle fino sobre latência, custo e qualidade.
Blocos de Construção: O LLM Aumentado
O bloco fundamental dos sistemas agentic é um LLM “aumentado” com capacidades como recuperação de informações, ferramentas e memória. Modelos recentes conseguem gerar consultas de busca, selecionar a ferramenta apropriada e decidir que informação manter, elevando a autonomia do sistema sem perder ancoragem na realidade. Para que isso funcione bem, é essencial fornecer ao LLM uma interface clara, bem documentada e adaptada ao caso de uso.
“The basic building block of agentic systems is an LLM enhanced with augmentations such as retrieval, tools, and memory. […] We recommend focusing on two key aspects of the implementation: tailoring these capabilities to your specific use case and ensuring they provide an easy, well-documented interface for your LLM.”
Considerando integrações com serviços de terceiros, o Model Context Protocol (MCP) permite conectar-se a um ecossistema crescente de ferramentas por meio de um cliente simples, reduzindo o esforço de integração. Ainda assim, “capacidade” não é destino: habilite somente o que agrega ao objetivo do sistema, documente as interfaces e teste o comportamento do modelo frente a tarefas, dados e ferramentas reais do seu domínio.
Workflow: Encadeamento de Prompts
O encadeamento de prompts decompõe uma tarefa em uma sequência de passos, em que cada chamada de LLM processa a saída anterior. Essa estrutura favorece a precisão ao transformar um desafio amplo em subtarefas mais fáceis. Adicionalmente, é possível inserir verificações programáticas em pontos intermediários para garantir que o processo permaneça no rumo, funcionando como “portas” de qualidade que barram desvios e solicitam correções.
“Prompt chaining decomposes a task into a sequence of steps, where each LLM call processes the output of the previous one. You can add programmatic checks on any intermediate steps to ensure that the process is still on track.”
Use este workflow quando a tarefa puder ser decomposta em subtarefas fixas e previsíveis, aceitando trocar latência por maior acurácia. Exemplos incluem gerar uma cópia de marketing e, em seguida, traduzi-la; ou elaborar o esboço de um documento, verificar critérios e, então, produzir o texto final. Combinado a avaliações automáticas, o encadeamento cria um “pipeline” transparente e auditável.
Workflow: Roteamento
O roteamento classifica uma entrada e a direciona para uma tarefa especializada a jusante, favorecendo a separação de preocupações. Executar o “match” correto entre tipos de entrada e prompts especializados evita que otimizações para um cenário prejudiquem outros. A classificação pode usar um LLM ou um modelo/algoritmo tradicional, desde que atenda critérios de precisão e latência do seu contexto.
“Routing classifies an input and directs it to a specialized followup task. This workflow allows for separation of concerns, and building more specialized prompts.”
O roteamento é ideal para tarefas complexas com categorias distintas que merecem tratamentos separados. Em atendimento ao cliente, consultas gerais, pedidos de reembolso e suporte técnico podem seguir processos, prompts e ferramentas específicos. Outro uso frequente é direcionar perguntas simples para modelos menores e rápidas, como Claude 3.5 Haiku, enquanto perguntas difíceis vão para modelos mais capazes, como Claude 3.5 Sonnet, balanceando custo e desempenho.
Workflow: Paralelização
A paralelização permite que múltiplas chamadas de LLM trabalhem simultaneamente em uma tarefa, com agregação programática dos resultados. Há duas variações clássicas: segmentação (sectioning), que divide o problema em subtarefas independentes; e votação (voting), que repete a mesma tarefa várias vezes para obter diversidade e maior confiança. Em problemas com vários critérios, tratar cada aspecto em chamadas separadas costuma melhorar o desempenho.
“LLMs can sometimes work simultaneously on a task and have their outputs aggregated programmatically. […] Sectioning: Breaking a task into independent subtasks run in parallel. Voting: Running the same task multiple times to get diverse outputs.”
Casos típicos de segmentação incluem guardrails, com uma instância respondendo ao usuário e outra filtrando conteúdo impróprio; e automação de avaliações de LLM, com cada chamada julgando um aspecto do desempenho. Já a votação é útil em revisão de segurança de código (múltiplas leituras) ou para julgar se um conteúdo é impróprio, variando critérios e limiares para equilibrar falsos positivos e negativos.
Workflow: Orchestrator-Workers
No padrão orchestrator-workers, um LLM “orquestrador” decompõe dinamicamente a tarefa, delega a “trabalhadores” especializados e sintetiza os resultados. A diferença em relação à paralelização pura é a flexibilidade: as subtarefas não são definidas previamente, mas emergem da análise do orquestrador conforme a entrada. Isso é valioso quando a natureza e a quantidade de subtarefas são imprevisíveis.
“In the orchestrator-workers workflow, a central LLM dynamically breaks down tasks, delegates them to worker LLMs, and synthesizes their results. […] The key difference from parallelization is its flexibility—subtasks aren’t pre-defined, but determined by the orchestrator based on the specific input.”
Esse workflow é indicado para problemas como modificações de código distribuídas por múltiplos arquivos, nas quais o escopo depende do pedido; ou buscas complexas que exigem reunir e analisar dados de várias fontes. A composição final pelo orquestrador ajuda a manter coerência global, enquanto a delegação melhora foco e velocidade nas partes específicas.
Workflow: Evaluator-Optimizer
No padrão evaluator-optimizer, uma chamada gera uma resposta (otimizador) e outra a avalia (avaliador), formando um laço iterativo de feedback. Essa abordagem é particularmente eficaz quando existem critérios claros de avaliação e quando a melhoria incremental é mensurável. É análoga ao processo editorial humano: escrever, revisar, reescrever, até atingir um padrão satisfatório.
“In the evaluator-optimizer workflow, one LLM call generates a response while another provides evaluation and feedback in a loop. […] Particularly effective when we have clear evaluation criteria, and when iterative refinement provides measurable value.”
Aplicações incluem tradução literária com nuances que se beneficiam de críticas úteis do avaliador, e buscas complexas que demandam múltiplas rodadas de coleta e análise de informações, onde o avaliador decide se novas buscas são necessárias. Ao explicitar critérios, você facilita convergência, e o laço de feedback tende a reduzir variação indesejada e erros.
Agentes em Produção: Capacidades, Autonomia e Controles
Agentes estão emergindo em produção à medida que LLMs amadurecem em capacidades-chave: entender entradas complexas, raciocinar e planejar, usar ferramentas de forma confiável e se recuperar de erros. Agentes iniciam com um comando ou diálogo com o usuário, e após clarificar a tarefa, planejam e operam de modo independente, pedindo informações adicionais ou julgamentos quando necessário. A cada passo, é crucial obter “ground truth” do ambiente (por exemplo, resultados de ferramentas ou execução de código) para aferir progresso.
“Agents begin their work with either a command from, or interactive discussion with, the human user. […] During execution, it’s crucial for the agents to gain ‘ground truth’ from the environment at each step […] Agents can then pause for human feedback at checkpoints or when encountering blockers.”
Os agentes são ideais para problemas abertos em que não é possível prever o número de passos nem codificar um caminho fixo. Contudo, a autonomia implica custos mais altos e risco de erros compostos; recomenda-se testes extensivos em ambientes isolados e guardrails apropriados, além de condições de parada (por exemplo, número máximo de iterações). Exemplos incluem um agente de coding para resolver tarefas tipo SWE-bench e a referência de “computer use”, na qual o modelo opera um computador para cumprir objetivos.
Casos de Uso em Foco: Suporte ao Cliente e Agentes de Código
Suporte ao cliente é um encaixe natural para agentes mais abertos porque combina conversação com acesso a informações externas e ações programáticas. As ferramentas integram dados do cliente, histórico de pedidos e base de conhecimento; ações como emitir reembolsos ou atualizar tickets tornam-se automáticas; e o sucesso é mensurável por resoluções definidas. Há empresas que adotam precificação por uso baseada em resoluções bem-sucedidas, sinalizando confiança na eficácia de seus agentes.
No desenvolvimento de software, o potencial evoluiu do autocompletar para a solução autônoma de problemas. Agentes de código prosperam porque as soluções são verificáveis por testes automatizados, permitem iteração orientada por resultados de teste, e operam em um domínio bem definido e estruturado. Em implementações recentes, agentes resolvem issues reais em benchmarks como SWE-bench Verified apenas com a descrição do pull request.
Ainda assim, a revisão humana segue essencial para alinhar a solução aos requisitos do sistema mais amplo. Em organizações maduras, a prática combina pipelines de testes, revisões de segurança e revisões de arquitetura, reconhecendo que a validação automática assegura funcionalidade local, enquanto a análise humana preserva coerência global, manutenibilidade e aderência a padrões internos.
Engenharia de Prompts para Ferramentas de Agentes de IA
Ferramentas permitem que o modelo interaja com serviços externos por definições explícitas de estrutura e parâmetros na API. A especificação das ferramentas merece tanta atenção de prompt engineering quanto os prompts gerais: algumas formas de especificar ações são mais fáceis para um LLM gerar de modo confiável. Por exemplo, escrever diffs pode exigir contagens precisas de linhas; colocar código em JSON requer escapes adicionais. Prefira formatos “naturais” para o modelo, com menos sobrecarga de formatação.
“Give the model enough tokens to ‘think’ before it writes itself into a corner. Keep the format close to what the model has seen naturally occurring in text on the internet. Make sure there’s no formatting ‘overhead’.”
Trate a interface agente–computador (ACI) com o mesmo cuidado dedicado a interfaces humano–computador (HCI): nomes de parâmetros claros, exemplos de uso, casos de borda e limites bem definidos entre ferramentas semelhantes. Teste como o modelo usa suas ferramentas, observando erros recorrentes e iterando no design — inclusive “poka-yoke” de argumentos para tornar erros difíceis. Em um caso prático, trocar caminhos relativos por caminhos absolutos eliminou falhas de navegação de arquivos.
Princípios de Projeto, Medição e Iteração
Implementações bem-sucedidas tendem a privilegiar padrões simples e composáveis em vez de frameworks complexos. Em muitos cenários, construir o sistema “certo” significa manter a solução enxuta, otimizar uma chamada de LLM com recuperação e bons exemplos, e só adotar sistemas agentic quando necessários. Avaliação abrangente, métricas de qualidade e iteração contínua são essenciais para convergir em custo, latência e desempenho.
“When implementing agents, we try to follow three core principles: 1. Maintain simplicity in your agent’s design. 2. Prioritize transparency by explicitly showing the agent’s planning steps. 3. Carefully craft your agent-computer interface (ACI) through thorough tool documentation and testing.”
Simplicidade reduz surpresas operacionais e facilita depuração. Transparência — por exemplo, expondo passos de planejamento — melhora a auditabilidade e a confiança do usuário. E uma ACI bem projetada, testada e documentada reduz ambiguidade, evita efeitos colaterais inesperados e acelera a resolução de incidentes, fechando o ciclo de melhoria contínua.
Conclusão
Construir agentes de IA eficazes exige decisões arquiteturais claras: workflows quando previsibilidade e consistência são prioridade; agentes quando flexibilidade e decisão orientada por modelo se tornam críticas. Padrões como encadeamento, roteamento e paralelização fornecem uma caixa de ferramentas robusta, enquanto variações como orchestrator-workers e evaluator-optimizer trazem maleabilidade e refinamento iterativo. Em todos os casos, medições sistemáticas e ciclos de iteração sustentam a maturidade da solução.
Os tópicos apresentados descrevem uma progressão coerente: partimos do LLM aumentado — com recuperação, memória e ferramentas e, quando conveniente, o uso do Model Context Protocol — e alcançamos sistemas agentic mais autônomos. Em cada camada, adaptar capacidades ao caso de uso e oferecer uma interface clara e documentada para o LLM é decisivo. Testes, guardrails e checkpoints mantêm segurança e confiabilidade em produção.
Olhando adiante, à medida que os LLMs continuam a evoluir, agentes tendem a se tornar mais capazes e independentes. Tendências incluem adoção crescente em suporte ao cliente e no ciclo de desenvolvimento de software, com maior ênfase em guardrails, avaliações rigorosas e princípios de simplicidade e transparência. O norte permanece o mesmo: escolher a menor complexidade que resolva o problema — e iterar.
Fonte: Anthropic. “Building effective agents”. Disponível em: https://www.anthropic.com/index/building-effective-agents. Acesso em: hoje.
Fonte: Reuters. “Microsoft wants AI ‘agents’ to work together and remember things”. Disponível em: https://www.reuters.com/business/microsoft-wants-ai-agents-work-together-remember-things-2025-05-19/. Acesso em: hoje.
Fonte: Axios. “Anthropic’s Krieger: AI agents and people will learn to work together”. Disponível em: https://www.axios.com/2024/12/18/anthropic-mike-krieger-claude-ai-agents. Acesso em: hoje.
Fonte: arXiv. “Efficient Agents: Building Effective Agents While Reducing Cost”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2508.02694. Acesso em: hoje.
Fonte: Anthropic. “Our framework for developing safe and trustworthy agents”. Disponível em: https://www.anthropic.com/news/our-framework-for-developing-safe-and-trustworthy-agents. Acesso em: hoje.
Fonte: TechRadar. “Agentic AI: the rising threat that demands a human-centric cybersecurity response”. Disponível em: https://www.techradar.com/pro/agentic-ai-the-rising-threat-that-demands-a-human-centric-cybersecurity-response. Acesso em: hoje.