Além da IA ​​de modelo único: como o design arquitetônico impulsiona uma orquestração multiagente confiável

Estamos vendo a IA evoluir rapidamente. Não se trata mais apenas de construir um modelo único e superinteligente. O verdadeiro poder, e a fronteira empolgante, reside em fazer com que vários agentes de IA especializados trabalhem juntos. Pense neles como uma equipe de colegas especialistas, cada um com suas próprias habilidades — um analisa dados, outro interage com os clientes, um terceiro gerencia a logística e assim por diante. Fazer com que essa equipe colabore perfeitamente, como previsto em diversas discussões do setor e possibilitado por plataformas modernas, é onde a mágica acontece.

Mas sejamos realistas: coordenar um grupo de agentes de IA independentes, às vezes peculiares, é difícil . Não se trata apenas de construir agentes individuais interessantes; é a parte confusa do meio — a orquestração — que pode fazer ou quebrar o sistema. Quando você tem agentes que dependem uns dos outros, agindo de forma assíncrona e potencialmente falhando de forma independente, você não está apenas construindo software; você está conduzindo uma orquestra complexa. É aí que entram projetos arquitetônicos sólidos. Precisamos de padrões projetados para confiabilidade e escalabilidade desde o início.

Por que orquestrar sistemas multiagentes é um desafio tão grande? Bem, para começar:

1. Eles são independentes: ao contrário das funções chamadas em um programa, os agentes geralmente têm seus próprios loops, objetivos e estados internos. Eles não ficam apenas esperando pacientemente por instruções.
2. A comunicação fica complicada: não é apenas o Agente A falando com o Agente B. O Agente A pode transmitir informações importantes para os Agentes C e D, enquanto o Agente B está esperando um sinal de E antes de dizer algo a F.
3. Eles precisam ter um cérebro compartilhado (estado): como todos concordam sobre a "verdade" do que está acontecendo? Se o Agente A atualiza um registro, como o Agente B fica sabendo disso de forma confiável e rápida ? Informações obsoletas ou conflitantes são fatais.
4. A falha é inevitável: um agente trava. Uma mensagem se perde. Uma chamada de serviço externa expira. Quando uma parte do sistema falha, você não quer que tudo pare ou, pior, faça a coisa errada.
5. A consistência pode ser difícil: como garantir que um processo complexo e multietapas envolvendo vários agentes realmente atinja um estado final válido? Isso não é fácil quando as operações são distribuídas e assíncronas.

Simplificando, a complexidade combinatória aumenta à medida que você adiciona mais agentes e interações. Sem um plano sólido, a depuração se torna um pesadelo, e o sistema parece frágil.

A maneira como você decide que os agentes coordenam seu trabalho talvez seja a escolha arquitetônica mais fundamental. Aqui estão algumas estruturas:

• O maestro (hierárquico): É como uma orquestra sinfônica tradicional. Você tem um orquestrador principal (o maestro) que dita o fluxo, diz a agentes específicos (músicos) quando executar sua peça e une tudo.
  • Isso permite: fluxos de trabalho claros, execução fácil de rastrear, controle direto; é mais simples para sistemas menores ou menos dinâmicos.
  • Atenção: O condutor pode se tornar um gargalo ou um ponto único de falha. Esse cenário é menos flexível se você precisar que os agentes reajam dinamicamente ou trabalhem sem supervisão constante.
• O conjunto de jazz (federado/descentralizado): Aqui, os agentes se coordenam mais diretamente entre si com base em sinais ou regras compartilhadas, assim como músicos em uma banda de jazz improvisando com base em sugestões mútuas e em um tema comum. Pode haver recursos ou fluxos de eventos compartilhados, mas nenhum chefe central microgerenciando cada nota.
  • Isso permite: resiliência (se um músico para, os outros geralmente podem continuar), escalabilidade, adaptabilidade a condições mutáveis ​​e comportamentos mais emergentes.
  • O que considerar: pode ser mais difícil entender o fluxo geral, a depuração é complicada (“Por que esse agente fez isso então ?”) e garantir a consistência global requer um design cuidadoso.

Muitos sistemas multiagentes (MAS) do mundo real acabam sendo híbridos — talvez um orquestrador de alto nível prepare o cenário; então, grupos de agentes dentro dessa estrutura se coordenam de forma descentralizada.

Para que os agentes colaborem de forma eficaz, eles geralmente precisam de uma visão compartilhada do mundo, ou pelo menos das partes relevantes para a sua tarefa. Isso pode ser o status atual de um pedido de cliente, uma base de conhecimento compartilhada de informações sobre o produto ou o progresso coletivo em direção a uma meta. Manter esse "cérebro coletivo" consistente e acessível entre os agentes distribuídos é difícil.

Padrões arquitetônicos nos quais nos apoiamos:

• Biblioteca central (base de conhecimento centralizada): Um local único e confiável (como um banco de dados ou um serviço de conhecimento dedicado) onde residem todas as informações compartilhadas. Os agentes retiram os livros (leem) e os devolvem (escrevem).
  • Prós: fonte única de verdade, mais fácil de impor consistência.
  • Contra: Pode ser bombardeado com solicitações, o que pode atrasar o processo ou se tornar um gargalo. Precisa ser extremamente robusto e escalável.
• Notas distribuídas (cache distribuído): os agentes mantêm cópias locais de informações frequentemente necessárias para maior velocidade, apoiadas pela biblioteca central.
  • Prós: Leituras mais rápidas.
  • Contra: Como saber se sua cópia está atualizada? Invalidação de cache e consistência se tornam quebra-cabeças arquitetônicos significativos.
• Gritando atualizações (troca de mensagens): Em vez de os agentes ficarem perguntando constantemente à biblioteca, a biblioteca (ou outros agentes) grita "Ei, esta informação mudou!" por meio de mensagens. Os agentes ficam atentos às atualizações que lhes interessam e atualizam suas próprias notas.
  • Prós: os agentes são desacoplados, o que é bom para padrões orientados a eventos.
  • Contra: Garantir que todos recebam a mensagem e a tratem corretamente aumenta a complexidade. E se uma mensagem for perdida?

A escolha certa depende de quão crítica é a consistência de cada segundo e de quanto desempenho você precisa.

Não importa se um agente falha, mas quando. Sua arquitetura precisa prever isso.

Pensar sobre:

• Watchdogs (supervisão): Isso significa ter componentes cuja função é simplesmente monitorar outros agentes. Se um agente ficar inativo ou começar a agir de forma estranha, o watchdog pode tentar reiniciá-lo ou alertar o sistema.
• Tente novamente, mas seja inteligente (novas tentativas e idempotência): Se a ação de um agente falhar, ele geralmente deve tentar novamente. Mas isso só funciona se a ação for idempotente. Isso significa que executá-la cinco vezes tem exatamente o mesmo resultado que executá-la uma vez (como definir um valor, não incrementá-lo). Se as ações não forem idempotentes, as novas tentativas podem causar o caos.
• Limpando a bagunça (compensação): Se o Agente A fez algo com sucesso, mas o Agente B (uma etapa posterior do processo) falhou, talvez seja necessário "desfazer" o trabalho do Agente A. Padrões como Sagas ajudam a coordenar esses fluxos de trabalho compensáveis ​​e de várias etapas.
• Saber onde você estava (estado do fluxo de trabalho): Manter um registro persistente de todo o processo ajuda. Se o sistema cair no meio do fluxo de trabalho, ele pode retomar a partir da última etapa válida, em vez de começar do zero.
• Criação de firewalls (disjuntores e anteparos): esses padrões evitam que uma falha em um agente ou serviço sobrecarregue ou trave outros, contendo os danos.

Mesmo com a confiabilidade de cada agente, você precisa ter certeza de que toda a tarefa colaborativa será concluída corretamente.

Considerar:

• Operações atômicas: embora transações ACID verdadeiras sejam difíceis com agentes distribuídos, você pode projetar fluxos de trabalho para que se comportem o mais próximo possível do atomismo usando padrões como Sagas.
• O diário de bordo imutável (origem de eventos): registre cada ação significativa e mudança de estado como um evento em um diário imutável. Isso fornece um histórico perfeito, facilita a reconstrução de estados e é ótimo para auditoria e depuração.
• Concordância com a realidade (consenso): Para decisões críticas, pode ser necessário que os agentes concordem antes de prosseguir. Isso pode envolver mecanismos de votação simples ou algoritmos de consenso distribuído mais complexos, caso a confiança ou a coordenação sejam particularmente desafiadoras.
• Verificação do trabalho (validação): Inclua etapas no seu fluxo de trabalho para validar a saída ou o estado após a conclusão da tarefa de um agente . Se algo parecer errado, acione um processo de reconciliação ou correção.

A melhor arquitetura precisa da base certa.

• Correios (filas de mensagens/corretores como Kafka ou RabbitMQ): Isso é absolutamente essencial para desacoplar agentes. Eles enviam mensagens para a fila; os agentes interessados ​​nessas mensagens as recebem. Isso permite a comunicação assíncrona, lida com picos de tráfego e é fundamental para sistemas distribuídos resilientes.
• O arquivo compartilhado (armazenamentos de conhecimento/bancos de dados): é aqui que reside o seu estado compartilhado. Escolha o tipo certo (relacional, NoSQL, gráfico) com base na sua estrutura de dados e padrões de acesso. Ele deve ter alto desempenho e alta disponibilidade.
• A máquina de raio X (plataformas de observabilidade): Registros, métricas, rastreamento – você precisa disso. Depurar sistemas distribuídos é notoriamente difícil. Conseguir ver exatamente o que cada agente estava fazendo, quando e como interagiam é inegociável.
• O diretório (registro de agentes): Como os agentes se encontram ou descobrem os serviços de que precisam? Um registro central ajuda a gerenciar essa complexidade.
• O playground (containerização e orquestração como Kubernetes): é assim que você realmente implanta, gerencia e dimensiona todas essas instâncias de agentes individuais de forma confiável.

A maneira como os agentes falam afeta tudo, desde o desempenho até o grau de acoplamento entre eles.

• Sua chamada telefônica padrão (REST/HTTP): É simples, funciona em qualquer lugar e é boa para solicitações/respostas básicas. Mas pode parecer um pouco confusa e menos eficiente para grandes volumes de dados ou estruturas complexas.
• Chamada em conferência estruturada (gRPC): utiliza formatos de dados eficientes, suporta diferentes tipos de chamada, incluindo streaming, e é segura em termos de tipo. É ótima para desempenho, mas requer a definição de contratos de serviço.
• O quadro de avisos (filas de mensagens — protocolos como AMQP, MQTT): Agentes publicam mensagens em tópicos; outros agentes assinam tópicos de seu interesse. Isso é assíncrono, altamente escalável e desvincula completamente remetentes de destinatários.
• Linha direta (RPC — menos comum): Agentes chamam funções diretamente para outros agentes. Isso é rápido, mas cria um acoplamento muito forte — o agente precisa saber exatamente para quem está ligando e onde está.

Escolha o protocolo que se adapta ao padrão de interação. É uma solicitação direta? Um evento de transmissão? Um fluxo de dados?

Construir sistemas multiagentes confiáveis ​​e escaláveis ​​não se trata de encontrar uma solução mágica; trata-se de fazer escolhas arquitetônicas inteligentes com base nas suas necessidades específicas. Você adotará uma abordagem mais hierárquica para controle ou federada para resiliência? Como você gerenciará esse estado compartilhado crucial? Qual é o seu plano para quando (e não se) um agente falhar? Quais componentes da infraestrutura são inegociáveis?

É complexo, sim, mas ao se concentrar nesses projetos arquitetônicos — orquestrar interações, gerenciar conhecimento compartilhado, planejar para falhas, garantir consistência e construir uma base de infraestrutura sólida — você pode domar a complexidade e construir sistemas robustos e inteligentes que impulsionarão a próxima onda de IA empresarial.

Nikhil Gupta é líder de gerenciamento de produtos de IA/gerente de produtos da equipe na Atlassian .