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Capítulos
  1. 0:00Abertura
  2. 0:57O diagnóstico
  3. 1:47O teste da remoção
  4. 2:28Um desafio
  5. 3:09Por que acontece
  6. 4:14Quanto custa
  7. 5:09O tratamento
  8. 6:48É esse smell?
  9. 7:52Fechamento
Transcrição

Abertura

Uma agência montou um time virtual para produzir relatórios de mercado. Cinco agentes. Um pesquisador sênior, um analista de dados, um redator, um revisor e um editor-chefe.

Olhe a configuração. Só o pesquisador tem uma ferramenta, a busca na web.

Todos os outros não têm nenhuma. E o fluxo é sempre a mesma sequência.

O trace mostra o que acontece. O pesquisador faz as buscas e escreve um resumo. O analista reescreve o resumo com outras palavras. O redator transforma em relatório. O revisor muda algumas frases. E o editor responde: aprovado. Cinco chamadas grandes, cada uma relendo o texto da anterior. Um agente só, com a ferramenta de busca, entrega o mesmo relatório. Nesta aula, você vai aprender a separar decoração de divisão real de trabalho.

O diagnóstico

O formato é este. O único agente com ferramenta faz o trabalho de verdade.

Os outros leem o texto inteiro e devolvem uma versão parecida.

E o resultado custa cinco vezes mais e leva cinco vezes mais tempo.

Como identificar? Os agentes têm cargos humanos, como pesquisador, analista ou gerente, em vez de responsabilidades técnicas.

Só um ou dois agentes têm ferramentas. Os outros só leem e reescrevem.

O fluxo é sempre a mesma sequência, sem decisão sobre quem trabalha.

Cada agente recebe o texto inteiro do anterior e devolve um texto parecido.

E tirar um agente não muda a qualidade no eval. Enquanto o custo é várias vezes o de uma chamada.

O teste da remoção

O jeito honesto de enxergar esse smell é tirar um agente e medir. Digamos que o eval da agência tem quarenta relatórios, e uma rubrica. Afirmações com fonte, números que batem com a página, a estrutura combinada.

Você desliga o revisor e o editor-chefe. A nota não se mexe.

Você desliga o analista. O redator trabalha direto do resumo do pesquisador, e a nota continua igual.

Sobra um agente que pesquisa e escreve. Os outros quatro eram cargos.

E se a nota cai quando você tira alguém, aquela divisão está pagando por alguma coisa. Aí você dá nome ao motivo técnico, e mantém só aquilo.

Um desafio

Uma pergunta para você. Você desliga o revisor e o editor-chefe num eval de quarenta relatórios. A nota da rubrica não muda. Qual é o diagnóstico mais útil?

Esses dois papéis são decorativos. Eles releem e reescrevem, sem trabalho novo nenhum. Juntar é o próximo passo. Não reforçar o cargo.

Um modelo maior no revisor, sem critério próprio, só deixa a reescrita mais cara. E acrescentar um sexto agente, um auditor, para pegar o que o revisor deixa passar, seria o mesmo smell, com um crachá novo.

Por que acontece

A metáfora é atraente. Um time de agentes é fácil de explicar e fica bonito numa apresentação. Um loop com duas ferramentas e uma rubrica no código, bem menos.

Os frameworks incentivam. Muitos tutoriais começam com papéis e objetivos escritos em linguagem de RH. Você copia o exemplo, troca os nomes, e numa tarde tem cinco agentes rodando. A demo conversa. O custo aparece no mês seguinte.

Dividir por cargo humano, não por contexto. Numa empresa, dividir por cargo faz sentido, porque pessoas têm memória, horário e especialidade. Para um modelo, os motivos para dividir são outros. A janela de contexto, a permissão de ferramentas, a revisão que não pode ver o raciocínio de quem fez, e trabalho que pode rodar em paralelo.

E sem eval. Sem medir, ninguém percebe que três dos cinco agentes não mudam nada. O revisor melhorou o tom é uma impressão. A rubrica diz se melhorou o que importa.

Quanto custa

O custo. Cada agente relê o trabalho anterior, então o custo cresce com o número de cargos, não com o valor entregue. Com números ilustrativos, a primeira chamada começa com três mil tokens de entrada. Cada cargo seguinte recebe o texto inteiro do anterior. Cinco, sete, nove, onze mil. Você paga o mesmo texto várias vezes, e o que o extra compra são quatro reescritas. O cache de prompt barateia o começo repetido. Não apaga as quatro chamadas a mais.

E a latência também se soma, porque os cargos rodam em fila. A qualidade pode piorar, como num telefone sem fio. Um número certo no resumo do pesquisador vira outro número no texto do redator. E quando o relatório sai errado, são cinco prompts para investigar, e ninguém sabe em qual passagem o fato mudou.

O tratamento

O tratamento é uma refatoração chamada collapse agents. Junte os agentes que só passam texto adiante num agente só, com as ferramentas certas. E mantenha separado só o que tem motivo técnico. Esses motivos existem.

Isolamento de contexto. Quem lê quarenta páginas não deveria escrever o relatório nesse mesmo contexto.

Ferramentas restritas. Quem resume o site de um lead não deveria ter a ferramenta de mandar e-mail.

Revisão independente. Quem dá nota não vê o raciocínio de quem escreveu, e o eval mostra ganho.

E paralelismo, como vinte repositórios explorados em vinte contextos.

Checagem rápida. O eval mostra que juntar o leitor de páginas com o redator piora a rubrica. O contexto enche de páginas, e o relatório perde as fontes. O time ainda quer os cinco cargos da apresentação. Qual é o próximo passo mais útil? Manter só a divisão medida, leitor e redator, e juntar o resto. O eval provou um motivo técnico entre dois papéis. Isolamento de contexto. Não cinco cargos.

E a armadilha clássica de quem está começando. Colocar um revisor, porque um time humano sempre tem um. Sem rubrica e sem eval, esse revisor aprende a dizer aprovado. Você pagou por um carimbo. E se a sequência de passos é sempre fixa, buscar, depois escrever, depois formatar, talvez você nem precise de agente. Uma chain, com código no meio, resolve, e cada passo tem um contrato.

É esse smell?

Quatro casos rápidos. Um pipeline com um agente que pesquisa e um segundo que escreve a partir das fontes, sem ferramentas. E o eval mostra que juntar piora a qualidade. Não é esse smell. A divisão tem um motivo técnico medido.

Três agentes debatem em rodadas. O otimista, o pessimista e o moderador. Sem critério, sem eval, e a resposta final costuma ser a primeira do moderador. Isso é esse smell. Um debate só se justifica com um juiz, um critério escrito e um eval mostrando melhora.

Um agente principal manda vinte subagentes explorarem vinte repositórios diferentes em paralelo e recebe um resumo de uma página de cada. Não é esse smell. Isso é trabalho real e independente, em contextos separados.

E depois de juntar, você acrescenta um avaliador com uma rubrica escrita, que só vê o relatório final, e a nota sobe. Também não é esse smell. Isso é revisão independente, com ganho medido.

Fechamento

Então, a ideia para levar. Um modelo não precisa de organograma. Ele precisa das ferramentas certas e de um contexto limpo. Tire cada agente e meça. Mantenha só as divisões que mexem na nota, dê nome ao motivo técnico delas e junte o resto num agente que faz o trabalho.

Na próxima aula, a gente faz essa junção passo a passo: collapse agents. Até lá.

SmellDispensáveis

Multi-Agente Decorativo

Decorative Multi-Agent

Multi-Agente Decorativo (Decorative Multi-Agent) é um smell de IA, ou seja, um sinal de problema em sistemas com LLM, do grupo Dispensáveis. Cinco agentes com nomes de cargo que passam texto um para o outro sem dividir trabalho real.

Elemento
22/37
Nível
Intermediário
Leitura
5 min
Atualizado
Nesta página 7
  1. 01Como reconhecer
  2. 02Por que acontece
  3. 03Quanto custa ignorar
  4. 04Tratamento
  5. 05O que você ganha
  6. 06Quando ignorar
  7. 07É esse smell?
  8. ··Perguntas rápidas

Como reconhecer

Uma agência montou uma “equipe virtual” para produzir relatórios de mercado. A configuração (anonimizada):

agents:
  - role: Pesquisador Sênior
    goal: Encontrar informações relevantes sobre o tema
    tools: [web_search]
  - role: Analista de Dados
    goal: Analisar as informações do pesquisador
    tools: []
  - role: Redator
    goal: Escrever o relatório com base na análise
    tools: []
  - role: Revisor
    goal: Revisar e melhorar o texto do redator
    tools: []
  - role: Editor-Chefe
    goal: Aprovar a versão final
    tools: []
flow: sequential

O trace mostra o que acontece: o pesquisador faz as buscas e escreve um resumo. O analista reescreve o resumo com outras palavras. O redator transforma em relatório. O revisor muda algumas frases. O editor responde “aprovado”. Cinco chamadas grandes, cada uma relendo o texto da anterior. Um agente só, com a ferramenta de busca, entrega o mesmo relatório.

O teste da ablação

O jeito mais honesto de ver o smell é tirar um agente e medir. Imagine que o eval da agência tem 40 relatórios com uma rubrica: afirmações com fonte, números iguais aos da página, estrutura combinada. Você desliga o Revisor e o Editor-Chefe. A nota não muda. Desliga o Analista: o Redator escreve a partir do resumo do Pesquisador, e a nota continua igual. Sobrou um agente que pesquisa e escreve. Os outros quatro eram cargo.

Se a nota cair ao remover alguém, aquela divisão está pagando alguma coisa. Aí o trabalho é nomear o motivo técnico (isolamento de contexto, revisão cega, paralelismo) e manter só isso.

Sinais de Multi-Agente Decorativo:

  • Os agentes têm cargos humanos (pesquisador, analista, gerente) em vez de responsabilidades técnicas.
  • Só um ou dois agentes têm ferramentas; os outros só leem e reescrevem texto.
  • O fluxo é sempre a mesma sequência, sem decisão de quem trabalha.
  • Cada agente recebe o texto inteiro do anterior e devolve um texto parecido.
  • Remover um agente não muda a qualidade no eval.
  • O custo é várias vezes o de uma chamada, sem ganho mensurável.
flowchart LR
  P(["1. Pesquisador"]):::llm --> A(["2. Analista"]):::llm
  A --> R(["3. Redator"]):::llm
  R --> V(["4. Revisor"]):::llm
  V --> E(["5. Editor"]):::llm
  E --> OUT(["6. Quase o mesmo texto"]):::io
  1. O único agente com ferramenta faz o trabalho real.
  2. a 5. Os demais leem o texto inteiro e devolvem uma versão parecida.
  3. O resultado custa cinco vezes mais e leva cinco vezes mais tempo.
Checagem +20 XP de primeiraVocê desliga o Revisor e o Editor-Chefe no eval de 40 relatórios. A nota da rubrica não muda. Qual é o diagnóstico mais útil?

Por que acontece

  • A metáfora é atraente. Uma “equipe de agentes” é fácil de explicar e bonita em apresentação. Cliente e diretoria entendem “pesquisador, redator, revisor” na hora. Entendem menos “um loop com duas ferramentas e uma rubrica em código”.
  • Frameworks incentivam. Vários tutoriais abrem com papéis e objetivos em linguagem de RH. Você copia o exemplo, troca os nomes, e em uma tarde tem cinco agentes no ar. A demo conversa. O custo aparece no mês seguinte.
  • Divisão por função humana, não por contexto. Em empresas, dividir por cargo faz sentido porque pessoas têm memória, horário e especialidade. Para um modelo, os motivos para dividir são outros: janela de contexto, permissão de ferramenta, revisão que não pode ver o raciocínio de quem fez, trabalho que pode rodar em paralelo.
  • Sem eval. Sem medir, ninguém percebe que três dos cinco agentes não mudam nada. “O revisor melhorou o tom” é impressão. A rubrica diz se melhorou o que importa.

O guia “Building effective agents”, da Anthropic (dez. 2024), recomenda começar pelo desenho mais simples que resolve a tarefa, em geral um modelo com ferramentas, e só acrescentar orquestração quando a medida mostrar necessidade. Multi-agente não é o ponto de partida.

Quanto custa ignorar

  • Custo. Cada agente relê o trabalho anterior. O custo cresce com o número de papéis, não com o valor entregue.
  • Latência. Em sequência, cada papel soma tempo. O cliente da agência espera o relatório; cinco voltas grandes viram minutos.
  • Qualidade. Cada reescrita pode perder detalhes ou introduzir erros, como no telefone sem fio. Um número correto no resumo do pesquisador vira outro no texto do redator.
  • Depuração. Quando o relatório sai errado, há cinco prompts para investigar. Ninguém sabe em qual passagem o fato mudou.

Uma conta para ver a fila

Os números abaixo são ilustrativos. Suponha um relatório de 2.000 tokens de saída e um contexto que começa em 3.000 tokens (system prompt mais o pedido). Cada papel seguinte recebe o texto inteiro do anterior.

Desenho Chamadas Tokens na entrada (aprox.) O que o extra compra
Um agente com busca 1, mais as ferramentas 3.000 mais os resultados O trabalho
Cinco papéis em fila 5, mais as mesmas ferramentas cerca de 3.000 + 5.000 + 7.000 + 9.000 + 11.000 Quatro reescritas

A fila paga o texto várias vezes. Se a busca já tinha custado, você paga de novo para cada cargo reler o mesmo resumo. Cache de prompt barateia o prefixo repetido; não apaga as quatro chamadas extras nem a latência em série.

Tratamento

Refatoração Escolha quando
Fundir Agentes Os agentes só passam texto adiante. Junte-os num agente com as ferramentas certas, e mantenha separado só o que tem motivo técnico. Destinos: Loop ReAct e Uso de Ferramentas.

Motivos técnicos para separar existem. Isolamento de contexto: quem lê 40 páginas não deve escrever o relatório no mesmo contexto. Ferramentas restritas: quem resume o site do lead não deve ter send_email. Revisão independente: quem avalia não vê o raciocínio de quem escreveu, e o eval mostra ganho. Paralelismo: vinte repositórios diferentes, vinte contextos. Veja Extrair Subagente para esses casos.

Ingênuo versus técnico

Divisão Motivo Fica?
Pesquisador, analista, redator, revisor, editor em fila Cargos de uma redação humana Não, até a ablação mostrar ganho
Um agente pesquisa e escreve A tarefa cabe num contexto Sim, comece aqui
Leitor de páginas separado do redator Janela cheia de HTML atrapalha a escrita Sim, se o eval confirmar
Avaliador com rubrica, sem ver o rascunho interno Revisão cega medida Sim, é Avaliador e Otimizador
Subagentes em paralelo em fontes distintas Trabalho independente Sim, é Delegação a Subagentes

A armadilha clássica de quem está começando: acrescentar um Revisor porque “em time humano sempre tem”. Sem rubrica e sem eval, esse revisor aprende a dizer “aprovado”. Você pagou uma chamada para um carimbo.

Se a sequência de passos é fixa (pesquisar, depois escrever, depois formatar), talvez você nem precise de agente: uma chain com código no meio resolve, e cada etapa tem contrato. O smell vizinho é Agente Onde Bastava uma Chain.

Checagem +20 XP de primeiraO eval mostra que fundir o leitor de páginas com o redator piora a rubrica: o contexto enche de HTML e o relatório perde fonte. O time quer mesmo assim voltar aos cinco cargos da apresentação. Qual é o próximo passo mais útil?

O que você ganha

  • Custo e latência proporcionais ao trabalho real.
  • Um prompt para manter em vez de cinco.
  • Menos perda de informação entre etapas.
  • Divisões que restarem têm motivo claro e podem ser medidas.

Quando ignorar

  • Revisão independente com critério próprio. Um avaliador com uma rubrica, que não vê o raciocínio de quem escreveu, pode melhorar a qualidade. Isso é o Avaliador e Otimizador, e não é decorativo se o eval mostrar ganho.
  • Trabalho realmente paralelo. Vários agentes pesquisando subtemas diferentes ao mesmo tempo dividem trabalho de verdade. Um orquestrador que parte o tema e junta resumos é o Orquestrador e Trabalhadores.
  • Exigência de separação. Em alguns domínios, quem gera e quem aprova precisam ser processos distintos por regra. Aí a divisão existe por conformidade, e mesmo assim cada lado precisa de contrato e medida.

Nenhum desses casos pede cinco cargos em fila reescrevendo o mesmo parágrafo.

É esse smell?

Checagem +20 XP de primeiraUm pipeline tem um agente que pesquisa com busca na web e um segundo agente que recebe as fontes e escreve o relatório, sem ferramentas. O eval mostra que fundir os dois piora a qualidade, porque o contexto fica cheio de páginas. É Multi-Agente Decorativo?

Checagem +20 XP de primeiraTrês agentes discutem um problema em rodadas: o 'otimista', o 'pessimista' e o 'moderador'. Não há critério de decisão nem eval, e a resposta final costuma ser a do moderador na primeira rodada. É Multi-Agente Decorativo?

Checagem +20 XP de primeiraUm agente principal delega a subagentes a exploração de 20 repositórios diferentes, em paralelo, e recebe de cada um um resumo de uma página. É Multi-Agente Decorativo?

Checagem +20 XP de primeiraDepois de fundir a fila, você acrescenta um avaliador com rubrica escrita. Ele recebe só o relatório final, não o raciocínio de quem escreveu. O eval sobe. Esse avaliador é Multi-Agente Decorativo?

Perguntas rápidas

O que é Multi-Agente Decorativo?

Multi-Agente Decorativo (Decorative Multi-Agent) é um smell de IA, ou seja, um sinal de problema em sistemas com LLM, do grupo Dispensáveis. Cinco agentes com nomes de cargo que passam texto um para o outro sem dividir trabalho real.

Como corrigir Multi-Agente Decorativo?

Com Fundir Agentes. Cada refatoração traz o passo a passo seguro, com eval antes e depois.

Onde Multi-Agente Decorativo aparece na prática?

Nos cenários reais Pesquisa profunda com citações.

Para ir além

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