Levar um agente de IA da prova de conceito a um fluxo de trabalho corporativo confiável e pronto para produção exige que ele atenda a padrões de escalabilidade, responsividade e custo-efetividade. Os agentes são necessários porque a percepção conversacional extraída dos dados muitas vezes não é suficiente. Os LLMs podem planejar, raciocinar e agir, e os agentes são as estruturas lógicas em torno do "cérebro" do LLM, usando ferramentas, interagindo com APIs externas, corrigindo seus próprios erros e colaborando com outros agentes.
Os sistemas agênticos dependem de muitas decisões de alta frequência, como qual deve ser o próximo passo, qual agente deve tratá-lo, qual ferramenta usar e se há contexto suficiente para responder ao usuário. Uma grande evolução é a chegada de modelos de decisão calibrados e de baixo custo, como o JEV da Type Safe, que transferem a carga de trabalho determinística para longe dos LLMs, permitindo que eles se concentrem no raciocínio profundo e na síntese. Assim como na recuperação de informações, o cenário agêntico mais amplo está se afastando dos loops simples de agente único em direção a fluxos de trabalho multiagentes altamente projetados e a arquiteturas restritas.
O artigo oferece um mergulho profundo, na perspectiva de um praticante, em seis padrões arquitetônicos, examinando como cada um funciona, visualizando seu fluxo de dados e explicando o papel da engenharia de contexto no gerenciamento da memória de trabalho do LLM. Um agente é composto por quatro pilares: um LLM central que orquestra a lógica, ferramentas e ações, o planejamento e o fluxo de controle, e a memória.
A engenharia de contexto é um critério-chave para a prontidão para produção. O contexto de um agente é altamente dinâmico, acumulando observações, erros e pensamentos intermediários a cada ação. Anexar tudo ao prompt sobrecarrega a janela de contexto, aumenta a latência e o custo, e pode fazer o LLM perder o controle de fatos granulares. Uma técnica central é a projeção de estado, que injeta apenas o contexto estritamente necessário para a etapa atual do fluxo de trabalho.
Fonte: Towards Data Science · Resumido por HeadlinesBriefing