Sistema multiagente

Assim como uma equipe de especialistas supera um generalista, agentes especializados (um para pesquisa, um para código, um para análise) produzem melhores resultados que um único agente generalista.

Por meio de protocolos como o MCP, mensagens estruturadas ou espaços de memória compartilhada. Cada agente tem seu papel e suas ferramentas.

Um sistema multiagente (SMA) é uma arquitetura em que vários agentes de IA, cada um com seu papel, suas ferramentas e sua memória, se coordenam para resolver uma tarefa que um único agente lidaria mal. Em vez de um prompt monolítico, o trabalho é dividido entre agentes especializados que trocam mensagens, delegam subtarefas e combinam resultados. Frameworks como CrewAI, AutoGen e LangGraph tornam essa orquestração explícita e reproduzível.

Um exemplo comum é a pesquisa automatizada: um agente planejador decompõe uma pergunta, vários agentes executores buscam na web em paralelo e um agente redator sintetiza um relatório com fontes. Os pipelines de software funcionam da mesma forma, com um agente programador, um revisor e um testador. Ferramentas como Claude Code, openclaw e Relevance AI constroem produtos reais sobre esse padrão orquestrador-executores.

Um único agente executa um único loop, decidindo e agindo por conta própria com um conjunto fixo de ferramentas. Um sistema multiagente divide esse trabalho entre vários agentes que se especializam, rodam em paralelo e passam tarefas uns aos outros. O trade-off: configurações multiagente escalam para problemas mais difíceis, mas acrescentam coordenação, latência e mais pontos de falha; compensam sobretudo em tarefas complexas e decomponíveis.

A coordenação costuma seguir alguns padrões. No orquestrador-executores, um agente líder planeja e distribui subtarefas aos executores e depois funde as saídas deles. No handoff (passagem), o controle passa de um agente para o próximo conforme a tarefa avança pelas etapas. Alguns sistemas usam equipes hierárquicas ou um espaço de notas compartilhado. O LangGraph os modela como grafos explícitos, enquanto o CrewAI os formula como papéis em uma equipe.

Não, não por padrão. O ChatGPT é, antes de tudo, um único modelo conversacional, mesmo quando chama ferramentas ou navega na web dentro de um único loop. Ele faz parte de um sistema multiagente apenas quando você orquestra várias instâncias do modelo com papéis distintos que se delegam e se revisam mutuamente. O LLM é o motor; o sistema multiagente é a arquitetura construída em torno de vários desses motores.

As opções mais consolidadas são o CrewAI, que modela os agentes como papéis em uma equipe com tarefas; o AutoGen da Microsoft, centrado em agentes conversacionais que trocam mensagens; e o LangGraph, que representa os fluxos de agentes como grafos de estados explícitos para um controle fino. O Agents SDK da OpenAI e o Relevance AI também são muito usados. A escolha certa depende de quanto controle explícito você precisa frente a uma orquestração rápida.

Use um quando uma tarefa for complexa o bastante para ser dividida em subtarefas distintas e paralelizáveis que se beneficiem de papéis especializados, como pesquisa, código mais revisão, ou fluxos de várias etapas que abrangem várias ferramentas. Para tarefas simples e lineares, um único agente é mais barato, mais rápido e mais fácil de depurar. Recorra a vários agentes apenas quando a coordenação realmente trouxer melhor qualidade ou maior throughput.