Construção de Agentes Autônomos

1. O Padrão ReAct (Reason + Act)

Até agora, vimos como fazer a IA "pensar" melhor. Mas e se quiséssemos que ela "agisse"? Um LLM, por si só, é como um cérebro numa caixa: ele tem todo o conhecimento com que foi treinado, mas não sabe o que aconteceu no mundo hoje ou não pode executar uma tarefa no seu computador.

O padrão ReAct quebra essa barreira. Ele dá ao modelo a capacidade de usar ferramentas externas. O processo funciona em um ciclo contínuo:

1. Raciocínio (Reason): O modelo recebe uma tarefa e pensa sobre o que precisa fazer. Ele analisa se consegue responder com o que já sabe ou se precisa de ajuda externa. Ex: "Eu preciso encontrar o preço atual de uma ação para responder isso".
2. Ação (Act): Com base no raciocínio, o modelo decide usar uma ferramenta. A "ação" não é ele mesmo fazer, mas sim chamar a ferramenta certa. Ex: Ele aciona a ferramenta busca_de_acoes("PETR4").
3. Observação: O modelo recebe o resultado da ferramenta. Ex: A ferramenta retorna "O preço da PETR4 é R$ 42,50".

Esse ciclo se repete. Com a nova informação, ele pode raciocinar novamente, talvez decidir usar outra ferramenta (como uma calculadora()) ou, se já tiver tudo o que precisa, formular a resposta final para o usuário. Isso transforma o LLM de um simples "respondendor" para um "realizador" de tarefas.

Analogia: Imagine um chefe de cozinha em uma cozinha moderna e inteligente. Ele recebe um pedido (o prompt).
• Raciocínio: Ele pensa: "Para este prato, preciso da receita exata e preciso saber se o cliente tem alergias".
• Ação: Ele usa suas ferramentas: pega seu tablet e busca a receita na internet (ferramenta 1) e depois acessa o sistema de clientes para checar alergias (ferramenta 2).
• Observação: Ele vê a receita e confirma que não há alergias.
• Raciocínio Final: "Ok, agora tenho tudo. Posso começar a cozinhar."
O chef alterna constantemente entre pensar no que fazer e usar as ferramentas da cozinha para obter informações ou ajuda.

Imagem ilustrativa gerada pelo Gemini.

2. Sistemas Multi-Agente

Se um agente com ferramentas já é poderoso, imagine o que uma equipe de agentes especializados pode fazer. A ideia dos sistemas multi-agente é exatamente essa: em vez de usar uma única IA para resolver um problema complexo, nós criamos uma equipe virtual onde cada agente tem um papel específico.

Nós, como engenheiros de prompt, atuamos como o "gerente" que monta essa equipe. Por exemplo, para criar uma campanha de marketing, poderíamos montar a seguinte equipe:

• Agente Gerente de Projeto: Recebe o objetivo principal, quebra em tarefas menores e distribui para os outros agentes.
• Agente Pesquisador: Especializado em usar a ferramenta de busca na web para coletar dados sobre o público-alvo e concorrentes.
• Agente Criativo: Pega os dados da pesquisa e sua especialidade é gerar slogans, textos e ideias para as postagens.
• Agente Crítico: Sua única função é analisar o trabalho do Agente Criativo, apontar falhas, garantir que está alinhado com a marca e sugerir melhorias.

Esses agentes "conversam" entre si (trocando informações), colaboram e debatem até que o Gerente de Projeto considere a tarefa concluída. O resultado é muito mais robusto, criativo e revisado do que qualquer agente conseguiria fazer sozinho.

Analogia: É impossível uma única pessoa construir uma casa inteira com perfeição. Por isso, contratamos uma equipe para construir uma casa.
• O arquiteto desenha a planta (Agente Planejador).
• A equipe de construção ergue as paredes e o telhado (Agente Executor).
• O engenheiro eletricista cuida da fiação (Agente Especialista).
• E o inspetor de obras garante que tudo está seguro e dentro das normas (Agente Crítico).
Juntos, eles constroem uma casa sólida e funcional, algo que seria impossível para uma pessoa só. Um sistema multi-agente funciona da mesma forma.

Imagem ilustrativa gerada pelo Gemini.