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Agentes e orquestração
Sistema de inteligência
Raciocínio flexível dentro de operações com estado, contratos e responsabilidade.
Numa página
Agentes com ferramentas, memória delimitada, workflows duradouros, políticas, intervenção humana e avaliação para interpretar contexto e coordenar trabalho entre modelos, software e pessoas.
- 01Cinco objetos diferentes. A clareza melhora quando distinguimos:
- 02Ferramentas tipadas. Cada ferramenta declara nome e função, entradas, saídas, identidade, permissões, efeitos, custo, latência, erros, idempotência, reversibilidade e observabilidade.
- 03Grafos e percursos. Representamos o comportamento através de estados, nós, transições, condições, rotas, ferramentas, encaminhamentos, checkpoints e critérios de saída.
Um agente traz valor quando o passo seguinte depende do contexto.
Pode interpretar um pedido, reunir informação, comparar alternativas, escolher uma ferramenta, formular um plano delimitado ou pedir critério a uma pessoa.
A orquestração converte essas decisões locais num sistema capaz de continuar.
Construímos agentes como componentes especializados dentro de uma arquitetura que mantém responsabilidade e observabilidade.
Cinco objetos diferentes
A clareza melhora quando distinguimos:
- Modelo
- Produz uma inferência, uma classificação, uma geração ou uma escolha.
- Agente
- Utiliza contexto e um modelo para escolher entre ferramentas ou percursos permitidos.
- Ferramenta
- Consulta, calcula ou executa através de um contrato definido.
- Workflow
- Conserva estados, dependências, eventos, esperas, retentativas e recuperação.
- Orquestrador
- Distribui trabalho, liga participantes e mantém uma visão do percurso completo.
Uma aplicação pode precisar apenas de alguns deles. A arquitetura escolhe a composição mínima que oferece continuidade e controlo.
Ferramentas tipadas
Cada ferramenta declara nome e função, entradas, saídas, identidade, permissões, efeitos, custo, latência, erros, idempotência, reversibilidade e observabilidade.
O agente recebe uma capacidade limitada e compreensível: utiliza ferramentas declaradas através de contratos, permissões e efeitos conhecidos.
Os contratos permitem validar antes de executar, simular, registar, limitar, substituir, testar e apresentar a ação a uma pessoa.
MCP e FastMCP podem oferecer uma interface comum para expor ferramentas e recursos. A política de negócio e a autorização permanecem em componentes que a organização pode governar.
Grafos e percursos
Representamos o comportamento através de estados, nós, transições, condições, rotas, ferramentas, encaminhamentos, checkpoints e critérios de saída.
LangGraph, PydanticAI e arquiteturas próprias podem ser utilizados consoante o tipo de percurso.
Um grafo permite combinar zonas deterministas e escolhas abertas. Por exemplo:
O agente pode interpretar e escolher dentro de rotas; o workflow conserva o processo.
Memória delimitada
A memória cumpre funções diferentes.
- Memória de interação
- Contexto necessário para compreender a conversa atual.
- Memória de caso
- Estado, decisões, evidências e próximos passos de uma operação.
- Memória de projeto
- Perguntas, decisões, dependências e trabalho que devem sobreviver entre participantes.
- Conhecimento de domínio
- Conceitos, regras, procedimentos e fontes com vigência própria.
- Memória de melhoria
- Exceções, resultados e correções que ajudam a rever o sistema.
Cada camada possui alcance, permissões, proveniência, versão e política de esquecimento.
A memória conserva objetivos, decisões, estados e dependências com políticas de alcance, vigência e esquecimento, de modo que uma política em vigor permaneça separada de uma conversa obsoleta e uma decisão local do conhecimento geral.
Workflows duradouros
Um processo pode esperar por uma pessoa, uma data, um evento, uma resposta externa, uma condição de negócio ou um sinal físico.
Os workflows duradouros conservam o estado e permitem retomar.
Hatchet e outros motores de execução duradoura podem trazer persistência, workers, eventos, retentativas, timeouts, scheduling, observabilidade e retoma.
O modelo intervém quando existe uma decisão contextual. O workflow continua ainda que o modelo ou o worker mudem.
Sistemas multiagente
Vários agentes trazem valor quando existe uma razão estrutural.
- Especialização
- Cada agente utiliza ferramentas, contexto ou modelos diferentes.
- Paralelismo
- Várias linhas de investigação ou de construção podem avançar de forma independente.
- Separação de contexto
- Uma tarefa pode beneficiar de manter memória e fontes específicas.
- Revisão independente
- Um segundo agente examina o resultado sob critérios distintos.
- Divisão de autoridade
- Um agente propõe e outro valida dentro de contratos explícitos.
Desenhamos para que cada agente tenha responsabilidade, entrada, saída, ferramentas, permissões, orçamento, critério de paragem e relação com outros participantes.
A coordenação é avaliada como custo e como fonte possível de erro.
Pessoas dentro da orquestração
As pessoas podem formular objetivos, trazer contexto, validar uma inferência, decidir um compromisso, autorizar, corrigir, parar, rever e mudar a política.
A interface apresenta estado, razão da intervenção, evidência, proposta, alternativas, consequências e passo seguinte.
A decisão humana fica relacionada com o caso e pode alimentar uma revisão posterior.
Agentes para projetos de software e investigação
Em projetos complexos, os agentes podem ocupar funções como coordenação, análise, investigação, programação, execução, documentação, testes, revisão adversarial e segunda opinião.
SuperPythagoras organiza esse trabalho quando pessoas e bots partilham o projeto: reparte papéis, fixa contratos de entrega, ordena as passagens e submete cada alteração com consequências a SecondOpinion, uma revisão independente de quem a escreveu.
SuperSocrates é o sistema que pergunta: interroga o material do projeto para encontrar lacunas, informação que não coincide entre fontes, decisões que se contradizem e pressupostos que ninguém escreveu, e propõe a pergunta útil seguinte. SuperQuestions é um produto distinto: representa e gere as perguntas do projeto com a sua evidência, as suas decisões, as suas dependências e o seu trabalho. Os repositórios e workflows trazem código e atividade. A orquestração distribui trabalho conservando a representação partilhada do projeto.
Os ambientes configuram-se por projeto: repositórios, pessoas, agentes, modelos, ferramentas, sandboxes, salas, permissões e critérios de avaliação.
Agentes em operações empresariais
Em ERP-Bots, os agentes podem interpretar pedidos, identificar casos, consultar o ERP, recuperar documentos, aplicar políticas, preparar ações, solicitar autoridade, coordenar bots e verificar resultados.
A operação apoia-se em software, workflows e contratos. A conversa facilita o acesso; a orquestração sustenta o trabalho.
Agentes em conhecimento e reporting
Os agentes podem coordenar pesquisa, extração, comparação, seleção, composição, revisão e publicação.
Finaz utiliza papéis editoriais e controlos diferenciados.
Em sistemas de conhecimento, os agentes podem formular consultas, expandir evidência, detetar contradições e propor atualizações sujeitas a revisão.
Encaminhamento de modelos
Tarefas distintas podem beneficiar de modelos diferentes.
O sistema pode escolher consoante dificuldade, modalidade, idioma, custo, latência, contexto, uso de ferramentas, privacidade e qualidade observada.
O encaminhamento pode utilizar regras, políticas aprendidas ou avaliação prévia. A seleção fica registada para relacionar modelo, custo e resultado.
Orçamentos e critérios de paragem
Cada percurso pode limitar tokens, chamadas, tempo, custo, profundidade, número de ferramentas, retentativas e participantes.
Os critérios de paragem incluem objetivo satisfeito, evidência suficiente, ausência de rota permitida, necessidade de autoridade, orçamento esgotado, incerteza excessiva e falha não recuperável.
A capacidade de parar faz parte do comportamento inteligente.
Avaliação de agentes
- Resultado
- Se a tarefa ou a operação alcança o seu critério de conclusão.
- Percurso
- Se as ferramentas, fontes e decisões foram adequadas.
- Políticas
- Se o agente respeitou permissões, limites e autorizações.
- Estado
- Se conservou e atualizou corretamente o contexto.
- Eficiência
- Custo, latência, passos, redundância e coordenação.
- Recuperação
- Comportamento perante falhas, duplicados, eventos tardios e rotas incompletas.
- Abstenção
- Capacidade de reconhecer falta de informação, autoridade ou ferramentas.
- Intervenção humana
- Qualidade do contexto e utilidade da decisão solicitada.
- Multiagente
- Atribuição, consistência, conflitos e valor acrescentado da especialização.
Tecnologias e métodos
A construção apoia-se em modelos fundacionais e encaminhadores de modelos; ferramentas tipadas descritas com Pydantic e expostas através de MCP e FastMCP; grafos de percurso com LangGraph e PydanticAI; execução duradoura com Hatchet; persistência e recuperação com PostgreSQL, pgvector, NATS/JetStream, APIs e eventos; sandboxes para as ações que precisam de isolamento; e sistemas de avaliação, DSPy e GEPA para medir e otimizar os percursos.
A seleção é argumentada por função, dados, custo, latência, responsabilidade, maturidade e resultado, nunca por novidade.
Condições de utilização
Os agentes são especialmente úteis quando existe variedade contextual e um conjunto delimitado de ferramentas.
As regras e o software determinista conservam as restrições que precisam de reprodução e controlo.
A arquitetura declara o que cada agente pode propor, decidir e executar. A autoridade distribui-se por ação e consequência.
A avaliação cobre percursos e resultados, incluindo casos adversos e custos de coordenação.
Resultado
Uma composição mínima de modelos, agentes, ferramentas, workflows e pessoas que oferece continuidade e controlo: cada aplicação utiliza apenas os objetos de que precisa e a arquitetura declara o que cada um pode propor, decidir e executar.
Um agente traz interpretação e escolha. A orquestração converte essa capacidade em trabalho contínuo, limitado e examinável.
O que a orquestração conserva
- 01o objetivo
- 02o estado
- 03as ferramentas disponíveis
- 04as permissões
- 05as decisões anteriores
- 06as dependências
- 07as esperas
- 08os orçamentos
- 09as intervenções
- 10o critério de conclusão
O sistema por dentro
Maturidade · Operacional- Como se organiza
- O comportamento é representado como um grafo de estados, nós, transições, condições, checkpoints e critérios de saída, construído com LangGraph, PydanticAI ou arquiteturas próprias. Cada ferramenta declara entradas, saídas, identidade, permissões, efeitos, custo, latência, erros, idempotência e reversibilidade através de contratos tipados com Pydantic, expostos quando convém através de MCP e FastMCP. Os workflows duradouros — Hatchet e outros motores de execução duradoura — persistem estado, esperas, retentativas, timeouts e retoma sobre PostgreSQL, pgvector e NATS/JetStream. A memória separa-se por camadas (interação, caso, projeto, domínio e melhoria), cada uma com alcance, proveniência, vigência e política de esquecimento. Um encaminhador escolhe o modelo consoante dificuldade, modalidade, idioma, custo, latência, privacidade e qualidade observada, e cada percurso leva orçamento e critério de paragem.
- O que pode examinar-se
- Pode examinar-se o grafo de um percurso e o rasto de uma execução completa: que contexto foi recuperado, que ferramentas estavam declaradas e com que permissões, que decisão tomou o agente em cada bifurcação, que modelo foi encaminhado e a que custo, onde interveio uma pessoa e com que evidência lhe foi pedido critério, como se recuperou de uma falha e que critério de conclusão encerrou o caso. Também o contrato de uma ferramenta, a política de autorização que a governa e as camadas de memória com a sua proveniência e a sua vigência.
- Como se verifica
- Avaliamos percursos, não apenas respostas. Resultado: se a tarefa alcança o seu critério de conclusão. Percurso: se as ferramentas, fontes e decisões foram adequadas. Políticas: se o agente respeitou permissões, limites e autorizações. Estado: se conservou e atualizou corretamente o contexto. Eficiência: custo, latência, passos, redundância e coordenação. Recuperação: comportamento perante falhas, duplicados, eventos tardios e rotas incompletas. Abstenção: capacidade de reconhecer falta de informação, autoridade ou ferramentas. Intervenção humana: qualidade do contexto e utilidade da decisão solicitada. Multiagente: atribuição, consistência, conflitos e valor acrescentado da especialização. Os sistemas de avaliação, DSPy e GEPA são utilizados para medir e otimizar esses percursos, incluindo os casos adversos.
Condições e limites
Os agentes são úteis quando existe variedade contextual e um conjunto delimitado de ferramentas; as regras e o software determinista conservam as restrições que precisam de reprodução e controlo. Uma arquitetura multiagente só compensa quando a especialização, o paralelismo ou a revisão independente superam o custo de coordenação, que é também uma fonte possível de erro. A autoridade distribui-se por ação e consequência: o que é irreversível precisa de permissões, limites e intervenção proporcionais ao risco. E nenhuma orquestração corrige uma definição ambígua do resultado nem uma política organizativa que ainda não existe.