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Sem um mecanismo explícito de parada, um ciclo de agentes revisando e corrigindo a resposta um do outro pode continuar rodando indefinidamente, sem nenhum limite natural que faça isso parar sozinho.
Compartilhar estado entre agentes pode significar um objeto único que todos leem e escrevem, mensagens trocadas diretamente entre eles, ou um quadro comum onde cada um publica o que descobriu, cada mo …
Um agente com dezenas de ferramentas e vários agentes especializados resolvem o mesmo tipo de problema de formas diferentes, com custos distintos em precisão de escolha de ferramenta e manutenção.
Supervisor, Router e Workers é uma arquitetura clássica para sistemas multi-agente: o Router encaminha, os Workers executam e o Supervisor avalia se a entrega realmente resolveu o problema.
Orquestrar agentes de IA pode ser determinístico, com código definindo cada etapa, ou dinâmico, com um agente principal decidindo o próximo passo. A escolha muda tudo na hora de depurar.
Adicionar mais agentes a um fluxo de IA não melhora o resultado por padrão. Às vezes só multiplica erro, custo e a chance de dois agentes discordarem sem resolver nada.
Arquitetura multi-agente separa responsabilidades entre agentes especializados, mas isso custa em tokens, latência de coordenação e dificuldade de rastrear o que aconteceu.