O que orquestração-multiagente faz?
Projete e coordene sistemas multiagente onde agentes especializados trabalham juntos para resolver problemas complexos. Abrange comunicação entre agentes, delegação de tarefas, orquestração de fluxos de trabalho e agregação de resultados. Use ao construir equipes de agentes coordenados, fluxos de trabalho complexos ou sistemas que exigem expertise especializada em vários domínios.
Visão Geral
Esta skill fornece um guia abrangente para projetar e implementar sistemas multiagente. Ela cobre os conceitos fundamentais, padrões arquiteturais e considerações práticas para construir sistemas onde múltiplos agentes de IA colaboram de forma eficaz.
Conceitos Principais
Comunicação entre Agentes
Define como os agentes trocam informações e coordenam ações. Inclui protocolos de mensagens, formatos de dados e mecanismos de descoberta.
Delegação de Tarefas
Mecanismos para atribuir tarefas a agentes específicos com base em suas especialidades, carga de trabalho atual e disponibilidade.
Orquestração de Fluxo de Trabalho
Coordenação da execução de tarefas em uma sequência lógica, com suporte para execução paralela, sincronização e tratamento de erros.
Agregação de Resultados
Combinação de saídas de diferentes agentes em um resultado coeso, incluindo resolução de conflitos e fusão de dados.
Padrões Comuns
- Padrão Supervisor: Um agente central gerencia e coordena as atividades de agentes subordinados.
- Padrão de Enxame: Agentes colaboram de forma descentralizada, tomando decisões localmente para alcançar um objetivo global.
- Padrão de Pipeline: Tarefas são executadas em estágios sequenciais, onde a saída de um agente alimenta a entrada do próximo.
Exemplo de Implementação
# Exemplo: Coordenação básica com um agente supervisor
from typing import List, Dict
class SupervisorAgent:
"""Agente supervisor que orquestra agentes especializados."""
def __init__(self, agents: List[Dict]):
self.agents = agents
def delegate_task(self, task: str):
# Encontra o agente mais adequado para a tarefa
best_agent = max(self.agents, key=lambda a: a['expertise'].get(task, 0))
return best_agent['agent'].process(task)
Plataformas Suportadas
- Claude Code
- Cursor
- Codex
Melhores Práticas
- Defina interfaces claras: Estabeleça contratos bem definidos para comunicação entre agentes.
- Monitore o desempenho: Acompanhe métricas como tempo de resposta e taxa de sucesso de cada agente.
- Implemente fallbacks: Tenha mecanismos para lidar com falhas de agentes individuais.
- Escolha o padrão certo: Selecione o padrão de orquestração com base nos requisitos de escalabilidade e complexidade.