Agentes Sequenciais
A arquitetura de agentes sequenciais no contexto de Large Language Models (LLMs) consiste em um fluxo onde cada agente executa uma tarefa específica em uma ordem definida, passando informações de um para o outro. O objetivo é decompor problemas complexos em etapas menores, aproveitando as capacidades do LLM em cada fase.
Características Principais
- Pipeline de Tarefas: Cada agente recebe a entrada, processa e entrega a saída para o próximo agente.
- Especialização: Cada agente pode ser configurado para uma função específica (ex: análise, síntese, verificação).
- Controle de Fluxo: O gerenciamento da ordem e dependências entre agentes é fundamental para garantir a coerência do resultado final.
- Iteratividade: Possibilidade de ajustes e realimentação entre etapas, se necessário.
Exemplo de Fluxo Sequencial
- Agente de Interpretação: Recebe a solicitação do usuário e interpreta o objetivo.
- Agente de Planejamento: Divide o objetivo em subtarefas.
- Agente Executor: Resolve cada subtarefa utilizando o LLM.
- Agente de Validação: Verifica a consistência e qualidade das respostas.
- Agente de Síntese: Compila as respostas em um resultado final.
Vantagens
- Modularidade e facilidade de manutenção.
- Possibilidade de reuso de agentes em diferentes pipelines.
- Maior controle sobre o processo de geração de respostas.
Desafios
- Gerenciamento de contexto entre agentes.
- Propagação de erros ao longo da cadeia.
- Latência devido à execução sequencial.
Essa arquitetura é amplamente utilizada em sistemas baseados em LLMs para garantir respostas mais precisas, controladas e auditáveis.