Abertura

Um time monta um gerador de relatórios de mercado com cinco agentes. Um pesquisador sênior, um analista de dados, um redator, um revisor e um editor-chefe. Na demo, o diagrama impressiona.

Em produção, só o pesquisador tem ferramenta. Os outros quatro recebem texto, reescrevem e passam adiante. O relatório leva vários minutos, custa várias vezes o que deveria, e às vezes chega com um número diferente da fonte. Ninguém sabe em qual das cinco passagens ele mudou. Você conheceu esse smell na aula passada. Hoje você vai juntar tudo, sem perder o que era útil de verdade.

A ideia

Junte os agentes que não têm motivo técnico para ficar separados num agente só, com as ferramentas certas, e um prompt que descreve a tarefa, não os cargos. E mantenha separado só o que isola contexto, restringe ferramentas ou faz uma revisão independente que foi medida.

Antes e depois

Antes, cinco cargos em fila. Quatro deles reescrevendo texto.

Depois, o pedido chega a um agente só. E o prompt dele descreve a tarefa e o formato de saída. Não personagens.

O agente pesquisa quantas vezes precisar, com busca e leitura de páginas.

E a revisão que importava, toda afirmação tem fonte, virou uma checagem no código.

O relatório sai com uma fração das chamadas.

Um caso real

Vamos seguir um número pelas cinco passagens do desenho antigo. Os nomes e números são hipotéticos.

O pesquisador acha, numa página: o mercado de pagamento por aproximação movimentou um vírgula vinte e quatro bilhão de dólares em 2025, segundo a associação X.

O analista escreve: cerca de um vírgula dois bilhão, no ano passado.

O redator: mais de um bilhão de dólares por ano.

O revisor mantém, com uma redação melhorada.

E o editor: movimenta bilhões todo ano.

Nenhum agente errou de propósito. Cada um resumiu um pouco e jogou fora o que parecia detalhe. Somadas, as passagens perderam a fonte, o ano e a ordem de grandeza. E cada agente do meio leu o texto anterior inteiro e escreveu de novo inteiro. Quatro leituras e quatro reescritas do mesmo conteúdo, para chegar a um texto que o pesquisador já tinha os dados para escrever. No desenho novo, o agente escreve o relatório uma vez, com as fontes ali, no próprio contexto.

Um desafio

Uma pergunta para você. No sistema antigo, o relatório final dizia bilhões todo ano, onde a fonte dizia um vírgula vinte e quatro bilhão. Qual é a causa mais provável?

Cada passagem em texto livre resumiu um pouco, e a precisão foi se perdendo, passo a passo. Cada agente reescreve sem ver a fonte original, e as perdas pequenas se somam. Não foi o editor alucinando. O editor só recebeu um texto que já dizia mais de um bilhão. E um sexto agente para conferir os números seria só mais uma passagem, com a mesma perda. A checagem que funciona mora no código, contra a fonte registrada.

Por que funciona

Para um modelo, dividir em agentes só ajuda por motivo técnico. Quando os agentes dividem tudo e só reescrevem, cada passagem custa uma leitura inteira e arrisca perder detalhes. Quando você junta, o modelo faz numa sequência de raciocínio o que antes fazia em cinco chamadas, sem reler o próprio trabalho como se fosse de outra pessoa. E o que antes era revisão muitas vezes era um critério verificável, que funciona melhor no código.

Mas dividir nem sempre é errado. Quando vários subagentes pesquisam perguntas amplas em paralelo, cada um lendo muito material no próprio contexto e devolvendo só o essencial, isso pode compensar. Mesmo com uma conta de tokens bem maior.

E quando todos trabalham sobre o mesmo material, como o mesmo código, agentes que não veem o contexto um do outro tomam decisões que se contradizem. Então a regra é simples. Divida quando há leitura pesada e independente, uma ferramenta sensível ou uma revisão medida. Junte quando todos trabalham sobre o mesmo material.

Passo a passo seguro

Agora, o passo a passo. Passo zero, medir. Rode o eval no sistema atual. Qualidade, custo por tarefa, latência. E guarde a saída de cada agente do meio.

Compare a entrada e a saída de cada agente. Se a saída é quase igual à entrada, esse agente é candidato a sair.

Tente tirar um de cada vez e rode o eval. Os que, tirados, não mudam a qualidade, saem.

Escreva o prompt do agente único, com a tarefa, o formato e as regras úteis que os cargos removidos carregavam.

E transforme as revisões verificáveis em código. Fontes, formato, tamanho, termos proibidos. Depois mantenha separado só o que tem motivo, dê um orçamento ao agente único e meça de novo. Qualidade igual ou melhor, custo e latência menores.

As armadilhas

Agora, o erro comum. Jogar as regras fora junto com os cargos. O prompt do revisor às vezes tinha uma regra que vale guardar, enterrada entre linhas de personagem. Nunca cite dado com mais de dois anos.

Digamos que no eval essa regra pegou problema em 6% dos casos. O que fazer com ela? Não manter o revisor como um agente inteiro. Uma data se confere sem modelo. E também não descartar, torcendo para o agente único buscar dado recente sozinho. Transforme numa checagem no código sobre a data de cada fonte, e diga a regra no prompt, para o agente procurar fontes recentes desde o começo.

Então, antes de tirar cada cargo, copie as instruções concretas dele numa lista. Descarte as de personagem, como você é um revisor exigente com vinte anos de experiência. E leve as verificáveis para o prompt, ou para o código.

Os riscos. Estouro de contexto. Se um dos agentes isolava uma leitura pesada, juntar enche o contexto. Mantenha esse como subagente.

Perder uma revisão que importava. Digamos que você tirou o analista e o eval não mudou. Depois tirou o revisor, e a nota caiu nos casos com tabela. Não coloque os dois de volta. O analista pode sair. Descubra o que o revisor corrigia nas tabelas e escolha a casa mais barata para isso. Uma regra, uma checagem no código, ou um avaliador separado.

Juntar e criar um mega agente. Se, ao juntar, você também dá ao agente as ferramentas de mandar e-mail para cliente e publicar no site, você criou o smell oposto. Junte só o que é decorativo. Ferramentas com efeito colateral continuam com escopo próprio, e com aprovação.

E a resistência de quem desenhou. Cinco agentes com cargo parecem mais sofisticados num slide. Leve a comparação do eval. Mesma qualidade, menos chamadas, menos tempo.

Prática

Vamos praticar. Cinco agentes que respondem licitações. Quais você juntaria, e quais manteria separados?

O leitor fica separado. Ele isola a leitura de quarenta documentos. O resumidor sai. O leitor já pode devolver os requisitos estruturados.

O redator e o formatador viram um. Formatar faz parte de escrever, ou o formato vira um template no código. E o revisor de conformidade fica separado, se o eval mostrar que ele pega problemas. Ele revisa com rubrica, e sem o raciocínio de quem escreveu.

Fechamento

Então, a ideia para levar. Meça, tire um agente de cada vez e mantenha só o que mexe na nota. Copie as regras úteis antes de apagar qualquer cargo, e transforme as verificáveis em código. Você termina com um agente que faz o trabalho, e poucas separações que você consegue explicar.

Na próxima aula, vamos ver a separação que compensa, quando é bem feita: o evaluator optimizer. Até lá.