Balinder WaliaPadrões de design de agente
Antes de escrever uma única linha de código, é essencial compreender os padrões de design fundamentais para agentes de IA. Esses padrões definem como um agente raciocina, planeja e executa tarefas, e a escolha do padrão certo determina as capacidades e limitações do seu sistema de agente.
O padrão ReAct (raciocínio + ação)
ReAct é o padrão mais amplamente adotado para agentes baseados em LLM. Ele intercala o raciocínio (pensamento) com a ação (uso de ferramentas) em um ciclo contínuo. Em cada etapa, o agente:
- Observa o estado atual (entrada do usuário, resultados anteriores da ferramenta)
- Pensa no que fazer a seguir (raciocínio em cadeia de pensamento)
- Atua chamando uma ferramenta ou fornecendo uma resposta
- Observa o resultado e repete
O padrão ReAct é elegante porque aproveita a capacidade natural da LLM de raciocinar em texto enquanto fundamenta esse raciocínio em observações do mundo real. É excelente em tarefas onde o próximo passo depende do resultado do anterior, como pesquisa, depuração ou análise de dados.
Planejar e Executar
O padrão Planejar e Executar separa o planejamento da execução em fases distintas. Primeiro, um agente de planejamento analisa a tarefa e produz um plano estruturado com etapas ordenadas. Em seguida, um agente de execução executa cada etapa, reportando os resultados ao planejador. O planejador pode revisar o plano com base nos resultados.
Este padrão é superior para tarefas complexas e de várias etapas, onde o planejamento antecipado reduz erros e desperdício de esforço. Também proporciona melhor transparência, pois o plano pode ser revisado por humanos antes do início da execução.
Árvore de Pensamentos
Árvore de Pensamentos estende o raciocínio em cadeia de pensamentos, explorando vários caminhos de raciocínio simultaneamente. O agente gera diversas abordagens candidatas, avalia cada uma delas e segue os caminhos mais promissores enquanto elimina becos sem saída. Esse padrão é valioso para resolução criativa de problemas e tarefas com múltiplas abordagens válidas.
Reflexão
O padrão Reflexão adiciona uma etapa de autoavaliação ao loop do agente. Depois de concluir uma tarefa ou subtarefa, o agente critica seu próprio resultado, identifica pontos fracos ou erros e itera para melhorar o resultado. Isso é particularmente eficaz para tarefas de escrita, geração de código e análise onde a qualidade é mais importante do que a velocidade.
Blocos de construção de um agente de IA
Cada sistema de agente de IA requer quatro componentes fundamentais que funcionam juntos para permitir um comportamento autônomo.
LLM Backbone
O modelo de linguagem grande serve como mecanismo de raciocínio. A escolha do LLM impacta significativamente as capacidades do agente:
- Claude (Anthropic):É excelente em raciocínio complexo, uso de ferramentas e seguimento de instruções detalhadas. Fortes propriedades de segurança o tornam adequado para agentes de produção que lidam com operações sensíveis
- GPT-4 (OpenAI):Chamada de ferramenta robusta, extenso ecossistema de terceiros e forte desempenho em diversas tarefas
- Modelos de código aberto (Llama, Mistral):Fornece controle total sobre implantação e custos, adequado para agentes que precisam executar no local ou em alto volume
estendem o agente além da geração de texto para a interação no mundo real. Uma interface de ferramenta bem projetada inclui:
- Nomes de ferramentas claros e descritivos e documentação que ajudam o LLM a entender quando usar cada ferramenta
- Esquemas de entrada estruturados com validação para evitar chamadas malformadas
- Tratamento de erros que retorna mensagens informativas nas quais o LLM pode agir
- Tempos limite e limites de taxa para evitar operações descontroladas
Sistema de memória
Para agentes que operam em sessões ou lidam com tarefas longas, um sistema de memória é essencial. Implemente a memória usando:
- Buffer de conversa:Mantenha o histórico completo da conversa no contexto LLM (simples, mas limitado pela janela de contexto)
- Memória de resumo:Resuma periodicamente os turnos de conversa mais antigos para compactar o contexto
- Armazenamento de vetores:Incorporar e armazenar informações importantes para recuperação semântica quando relevante
- Arquivos persistentes:Gravar decisões e fatos importantes em arquivos que persistem entre sessões
Camada de orquestração
A camada de orquestração gerencia o loop do agente, execução de ferramentas, recuperação de erros e interação com sistemas externos. Ele lida com:
- Formatação de mensagens e gerenciamento de contexto para o LLM
- Análise de chamada de ferramenta, execução e injeção de resultados
- Lógica de repetição e recuperação de erros
- Registro, monitoramento e observabilidade
- Aprovações human-in-the-loop para ações confidenciais
Passo a passo: Construindo um agente básico no Python
Vamos construir um agente ReAct simples do zero usando o Python e o Anthropic API. Este exemplo demonstra os conceitos principais sem dependências de estrutura.
Etapa 1: Definir suas ferramentas
import anthropic
import json
# Define tools the agent can use
tools = [
{
"name": "search_web",
"description": "Search the web for current information on a topic",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "The search query"
}
},
"required": ["query"]
}
},
{
"name": "calculate",
"description": "Perform a mathematical calculation",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"expression": {
"type": "string",
"description": "Mathematical expression to evaluate"
}
},
"required": ["expression"]
}
}
]Etapa 2: Implementar a execução da ferramenta
def execute_tool(tool_name, tool_input):
"""Execute a tool and return the result."""
if tool_name == "search_web":
# Replace with actual search API integration
return search_api(tool_input["query"])
elif tool_name == "calculate":
try:
result = eval(tool_input["expression"]) # Use safe eval in production
return str(result)
except Exception as e:
return f"Error: {str(e)}"
return "Unknown tool"Etapa 3: Construir o loop do agente
def run_agent(user_message, max_iterations=10):
client = anthropic.Anthropic()
messages = [{"role": "user", "content": user_message}]
system_prompt = """You are a helpful AI agent. Use the available tools
to research and answer questions accurately. Think step by step."""
for i in range(max_iterations):
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=4096,
system=system_prompt,
tools=tools,
messages=messages
)
# Check if the agent wants to use a tool
if response.stop_reason == "tool_use":
# Extract tool calls from response
tool_results = []
for block in response.content:
if block.type == "tool_use":
result = execute_tool(block.name, block.input)
tool_results.append({
"type": "tool_result",
"tool_use_id": block.id,
"content": result
})
# Add assistant response and tool results to messages
messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
else:
# Agent is done, return final response
return response.content[0].text
return "Agent reached maximum iterations"Padrões de orquestração multiagente
Para fluxos de trabalho complexos, agentes únicos geralmente ficam aquém. Os sistemas multiagentes distribuem o trabalho entre agentes especializados que colaboram para resolver problemas.
Pipeline sequencial
Os agentes processam tarefas em uma sequência linear, cada um passando sua saída para o próximo. Por exemplo: o Agente de Pesquisa coleta informações, o Agente de Análise as processa, o Agente de Redação produz o relatório final. Esse padrão é simples e previsível, mas carece de paralelismo.
Padrão Supervisor
Um agente supervisor gerencia uma equipe de agentes trabalhadores, delegando tarefas e agregando resultados. O supervisor decide qual trabalhador contratar com base nos requisitos da tarefa atual. Esse padrão fornece forte controle e é adequado para fluxos de trabalho com limites claros de funções.
Discussão Colaborativa
Vários agentes participam de uma discussão estruturada, cada um contribuindo com sua perspectiva especializada. Um agente moderador gerencia o fluxo da conversa e sintetiza o resultado final. Esse padrão é excelente em tarefas que exigem conhecimentos diversos, como revisão de código ou planejamento estratégico.
Delegação Hierárquica
Os agentes são organizados em uma hierarquia onde os agentes de alto nível dividem as tarefas e delegam para especialistas de nível inferior. Cada nível pode ser decomposto e delegado ainda mais, criando uma árvore de trabalho coordenado. Esse padrão é bem dimensionado para projetos grandes e complexos.
Avaliação e teste de agentes de IA
O teste de agentes de IA é fundamentalmente diferente do teste de software tradicional devido à natureza não determinística das saídas do LLM. Ferramentas de teste de unidade
Teste cada ferramenta isoladamente com entradas conhecidas e saídas esperadas. Os testes de ferramentas devem ser determinísticos e cobrir casos extremos, incluindo condições de erro, entradas malformadas e cenários de tempo limite.
Teste de trajetória
Registra e avalia a sequência de ações que um agente executa para concluir uma tarefa. Bons testes de trajetória verificam se o agente segue um caminho razoável, e não apenas se atinge a resposta correta. Compare trajetórias com caminhos dourados definidos por especialistas.
Avaliação ponta a ponta
Execute o agente completo em um conjunto de tarefas de referência com resultados corretos conhecidos. Meça a taxa de sucesso, o número médio de etapas, a eficiência da chamada de ferramenta e o custo por tarefa. Acompanhe essas métricas ao longo do tempo para detectar regressões.
Teste adversário
Teste agentes com entradas adversárias, incluindo tentativas de injeção imediata, instruções ambíguas, tarefas impossíveis e requisitos conflitantes. Verifique se o agente lida com isso normalmente, sem produzir resultados prejudiciais ou entrar em loops infinitos.
Considerações sobre implantação em produção
Mover agentes de IA do protótipo para a produção requer a abordagem de diversas questões críticas.
Gerenciamento de custos
LLM As chamadas API são o principal gerador de custos para agentes de IA. Controle os custos por:
- Definindo limites máximos de iteração por tarefa
- Usando modelos menores para raciocínio de rotina e modelos maiores para decisões complexas
- Implementando cache para chamadas repetidas de ferramentas e consultas LLM
- Monitorando custos por tarefa e definindo alertas de orçamento
Confiabilidade e recuperação de erros
Os agentes de produção devem lidar com falhas normalmente:
- Implementar lógica de repetição com backoff exponencial para falhas transitórias de API
- Projetar estratégias de fallback quando as ferramentas primárias não estiverem disponíveis
- Adicionar disjuntores para evitar falhas em cascata
- Registrar todas as ações do agente para depuração e trilhas de auditoria
Segurança e proteções
Implantar mecanismos de segurança para evitar que agentes tomem ações prejudiciais:
- Exigir aprovação humana para operações de alto impacto (transações financeiras, exclusão de dados, comunicações externas)
- Implementar listas de permissão para ações de ferramentas permitidas e listas de bloqueio para operações proibidas
- Adicionar filtragem de saída para capturar informações confidenciais antes que elas saiam do sistema
- Configurar alertas de monitoramento para comportamento anômalo do agente
Observabilidade
A observabilidade abrangente é essencial para compreender e melhorar o desempenho do agente:
- Rastrear cada execução do agente, incluindo todas as etapas de raciocínio, chamadas de ferramentas e decisões
- Rastrear latência, uso de token e custo por interação
- Monitore taxas de sucesso e modos de falha em diferentes tipos de tarefas
- Crie painéis que fornecem às equipes de operações visibilidade em tempo real sobre a saúde do agente
Como a Workstation cria soluções personalizadas de agentes de IA
Na Workstation, temos profundo conhecimento em projetar e implantar sistemas de agentes de IA de produção para empresas de todos os setores. Nossa abordagem inclui:
- Descoberta e design:Trabalhamos com sua equipe para identificar oportunidades de automação de alto valor e projetar arquiteturas de agentes que se integram à sua infraestrutura existente
- Prototipagem rápida:Construímos protótipos de agentes funcionais rapidamente, permitindo que você avalie recursos e forneça feedback antes comprometendo-se com o desenvolvimento completo
- Engenharia de produção:Nossa equipe lida com as complexidades da implantação de produção, incluindo confiabilidade, segurança, otimização de custos e monitoramento
- Desenvolvimento de ferramentas personalizadas:Construímos ferramentas personalizadas que conectam seus agentes de IA a sistemas internos, bancos de dados, APIs e serviços de terceiros
- Otimização contínua:Monitoramos e melhoramos continuamente seus sistemas de agentes, reduzindo custos, aumentando a precisão e expandindo recursos ao longo do tempo
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