Construindo Agentes de IA com Padrões Componíveis

Passamos 3 dias experimentando fluxos de trabalho e pipelines de agentes no n8n, seguindo os guias da Anthropic e da OpenAI sobre a construção de agentes de IA eficazes.

Explore os principais componentes de agentes de IA, como escolher os componentes e ferramentas certos, além de construir fluxos de trabalho de agentes com base nos padrões simples e componíveis da Anthropic, como encadeamento de prompts, roteamento, paralelização, orquestrador-trabalhadores e um avaliador-otimizador:

Entendendo os componentes dos agentes de IA

Construir agentes envolve conectar componentes em vários domínios, como models, ferramentas, conhecimento e memória, e guardrails. A OpenAI fornece primitivas componíveis para cada um:

Fonte: OpenAI¹

Obviamente, a OpenAI lista primeiro as suas próprias soluções, mas existe um amplo ecossistema de alternativas. Dependendo do seu caso de uso, você pode construir agentes usando frameworks como LangChain, LlamaIndex, CrewAI ou até mesmo camadas de orquestração personalizadas.

Vou entrar em mais detalhes sobre cada um desses componentes:

Models

Primeiro, você tem o componente de models. Esses são os seus IA models, os seus large language models que são a inteligência central capaz de raciocinar, tomar decisões e processar diferentes modalidades. Os próprios exemplos da OpenAI apontam para a série de models GPT-5.

Dependendo do tipo específico de agente que você está construindo, convém escolher um tipo diferente de model dentro do ecossistema da OpenAI. GPT-5.5 é o model principal atual da OpenAI. Ele planeja tarefas de várias etapas, usa ferramentas, verifica o próprio trabalho e continua até que a tarefa seja concluída. Para perguntas cotidianas, os modos mais leves do GPT-5.5 respondem mais rápido e custam menos.

Fora do ecossistema da OpenAI, o Claude Opus 4.7 é uma escolha comum para codificação pesada, raciocínio e trabalho em STEM. O Google Gemini 3.1 Pro compete de perto, com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens para grandes bases de código e documentos longos.

Para agentes de codificação especificamente, o GPT-5.3-Codex da OpenAI é o seu model de codificação mais capaz. Ele executa tarefas longas que misturam pesquisa, uso de ferramentas e execução, e você pode orientá-lo enquanto trabalha. Ele lidera benchmarks como SWE-Bench Pro e Terminal-Bench 2.0, que testam engenharia de software real e trabalho em linha de comando.

Nós avaliamos e comparamos os principais IA models para ajudar você a entender o desempenho de cada um em termos de raciocínio, velocidade e custo, para que possa escolher o que melhor se adapta aos seus objetivos.

Ferramentas

Em seguida, vêm as ferramentas que ampliam as capacidades do model, como permitir que ele pesquise na web ou interaja com outros sistemas.

Quase qualquer aplicativo pode se tornar uma ferramenta para sua IA. Você pode conectá-lo ao Gmail, Calendar, seu drive ou aplicativos como Slack, Discord, YouTube, Salesforce e Zapier. Você pode até criar suas próprias ferramentas personalizadas.

Com o OpenAI Agents SDK (que exige alguma codificação), você pode definir ferramentas ou usar as integradas, como busca na web, busca de arquivos e uso do computador.²

MCP (Model Context Protocol) da Anthropic também simplifica a integração de ferramentas ao padronizar como os models as acessam. Em 2026, o valor comercial vem cada vez mais de “linhas de montagem digitais”, fluxos de trabalho de várias etapas guiados por humanos, nos quais vários agentes executam processos ponta a ponta, possibilitados pelo Model Context Protocol (MCP).

Se você não gosta de codificação, as plataformas no-code , como o n8n, permitem arrastar e soltar ferramentas para vinculá-las ao seu model.

Conhecimento e memória

Existem dois tipos principais de memória: base de conhecimento (memória estática) e memória persistente.

• Base de conhecimento dá à sua IA acesso a fatos estáticos, políticas e documentos que permanecem relativamente inalterados. Isso é essencial para agentes que executam tarefas orientadas por políticas ou específicas da empresa, onde os materiais de referência devem permanecer consistentes.
  
• Memória persistente permite que a IA se lembre de interações passadas entre sessões. Isso é crucial para chatbots ou assistentes pessoais que precisam recordar conversas anteriores.

A OpenAI fornece serviços hospedados como vector stores, file search e embeddings para lidar com a memória.

Se você prefere soluções open-source, o Pinecone (nativo da nuvem e otimizado para busca vetorial) e o Weaviate são opções populares.

Para quem usa ferramentas no-code, o gerenciamento de memória geralmente é integrado a plataformas como n8n e Creatio.

Guardrails

Guardrails garantem que seu agente se comporte conforme o esperado, evitando respostas irrelevantes, prejudiciais ou inadequadas. Por exemplo, um bot de atendimento ao cliente deve permanecer focado em tópicos relacionados ao serviço, sem se desviar para assuntos não relacionados.

Fora do ecossistema da OpenAI, ferramentas populares incluem Guardrails IA e LangChain Guardrails. Muitas plataformas no-code têm recursos de guardrail integrados, mas ainda é importante entender como funcionam para manter o controle e a conformidade em seus agentes.

Skills

As ferramentas permitem que um agente atue no mundo exterior. As Skills ensinam o agente a fazer bem um trabalho específico.

Uma Skill é uma pequena pasta de instruções e arquivos. Ela contém as etapas, regras e exemplos para uma tarefa, como preencher um modelo de relatório ou seguir o guia de estilo de uma empresa. O agente carrega uma Skill quando a tarefa exige, para não sobrecarregar a janela de contexto.

A Anthropic introduziu as Agent Skills no final de 2025 e abriu o formato como um padrão compartilhado em março de 2026.³ Skills funcionam em Claude.ai, no Claude Code e na API. O principal benefício é a consistência: em vez de reescrever o mesmo prompt longo toda vez, uma equipe define uma Skill uma vez e a reutiliza. Isso importa em produção, onde o prompting ad hoc tende a se desviar.

Como as Skills diferem dos outros componentes:

• Ferramentas conectam o agente a sistemas externos (e-mail, bancos de dados, busca).
• Conhecimento e memória dão ao agente fatos para ler.
• Skills dão ao agente um método repetível para uma tarefa.

Orquestração

O componente final é a orquestração. Isso envolve gerenciar como vários subagentes trabalham juntos, implantá-los em produção e monitorar seu desempenho.

Uma vez implantados, os agentes precisam de supervisão contínua. Models, dados e comportamentos mudam, então os agentes precisam de atualizações regulares.

Várias plataformas e frameworks oferecem suporte à orquestração, como:

• Plataformas low-code/no-code:
  • Stack AI
  • Microsoft Copilot Studio Agent Builder
  • Relevance IA, etc
• Frameworks open source:
  • LangGraph (parte do LangChain): descreve um agente como um grafo de etapas, com controle explícito sobre ramificações, novas tentativas e verificações humanas.
  • CrewAI: organiza agentes como uma “equipe” de funções, como pesquisador, redator e revisor. É rápido para prototipar quando o trabalho se divide em funções claras.
  • LlamaIndex: mais forte para agentes que buscam documentos e bases de conhecimento internas.
  • SDKs de fornecedores: o OpenAI Agents SDK e o Anthropic Claude Agent SDK são kits de ferramentas oficiais para criar agentes nos models de cada provedor. O Claude Agent SDK é a mesma arquitetura que alimenta o Claude Code.

Blocos de construção da automação: fluxos de trabalho vs agentes

Um agente de IA é um sistema que percebe seu ambiente, processa informações e toma ações de forma autônoma para atingir objetivos específicos, como agentes de codificação como Cursor ou Windsurf, editores de código com tecnologia de IA e “modos de agente” que podem executar tarefas de codificação de forma autônoma usando models como Claude Opus 4.7. Outro exemplo comum são os agentes de atendimento ao cliente, usados por muitas empresas para lidar com consultas.

Existem muitas maneiras diferentes de projetar e implantar esses agentes, dependendo da complexidade do fluxo de trabalho e do grau de autonomia necessário.

Para dar uma prévia rápida, um agente de IA geralmente é um conjunto de subagentes, cada um executando tarefas específicas. Together, esses subagentes coordenam-se dentro de sistemas multiagentes para entregar o que percebemos como um único agente de IA.

Isso é fundamentalmente diferente dos fluxos de trabalho. Fluxos de trabalho são sequências orquestradas de etapas predefinidas, como uma receita que sempre segue a mesma ordem:

Quando usar agentes de IA

Antes dos exemplos de fluxo de trabalho, aqui vai uma verificação rápida da realidade. Os agentes nem sempre são a resposta. Muitas equipes ainda obtêm bons resultados com fluxos de trabalho simples, mesmo em tarefas onde um agente poderia, em teoria, funcionar. Muitas equipes ainda acham que os fluxos de trabalho tradicionais têm bom desempenho, mesmo em cenários onde os agentes poderiam, em teoria, ser aplicados.

Uma das maneiras mais claras de pensar sobre isso, descrita no blog da Anthropic, é a seguinte:

Dito isso, existem situações reais em que os agentes superam os fluxos de trabalho tradicionais em tarefas que exigem flexibilidade, raciocínio e adaptabilidade:

Conversas dinâmicas que exigem adaptações:

Algumas interações, como solicitações básicas de reembolso ou redefinição de senha, encaixam-se perfeitamente em fluxos de trabalho. Mas outras exigem julgamento sutil ou decisões sensíveis ao contexto, como recomendações personalizadas, que dependem muito do contexto e do raciocínio de ida e volta.

Tomada de decisão de alto valor e baixo volume:

Os agentes podem ser caros de executar, mas, em alguns casos, as decisões que eles apoiam são muito mais caras se tomadas incorretamente.

Por exemplo, a BCG relatou que uma importante fornecedora de energia na Alemanha usou uma ferramenta agêntica orientada por GenAI para automatizar revisões de pagamentos.⁴

Se você está planejando infraestrutura em grande escala, como otimizar projetos de engenharia, o custo da computação é insignificante. Nesses casos de alto risco, os agentes agregam valor porque o custo de errar supera em muito o custo de executar o model.

Fluxos de trabalho imprevisíveis e de várias etapas:

Alguns fluxos de trabalho são complexos demais, e escrever regras intermináveis de “se isso, então aquilo” se torna um projeto próprio.

Nesses casos, os loops agênticos simplificam o caos. Em vez de codificar cada caminho possível, o model decide dinamicamente a próxima etapa com base no contexto e no raciocínio em tempo real.

Essa abordagem funciona bem para sistemas de diagnóstico ou ferramentas que lidam com dezenas de variáveis em constante mudança.

Quando os fluxos de trabalho são melhores

Cenários de alta frequência e baixa complexidade:

Algumas tarefas dependem mais de velocidade e escala do que de raciocínio, como:

• Recuperar informações de um banco de dados
• Analisar mensagens ou e-mails estruturados
• Responder a consultas do tipo FAQ

Um fluxo de trabalho poderia processar milhares dessas solicitações, com custo e latência mais previsíveis do que um agente teria.

Introdução aos fluxos de trabalho e implementações de agentes de IA

Os agentes de IA normalmente não são uma entidade única. Em vez disso, são compostos por vários subagentes que interagem entre si. Um dos melhores recursos que encontrei sobre fluxos de trabalho comuns e sistemas de agentes é o guia Building Effective Agents da Anthropic.⁵

No coração dos sistemas agênticos está o que a Anthropic chama de augmented LLM. Essa estrutura consiste em três elementos-chave:

• a entrada,
• o large language model (LLM),
• e a saída.

Fonte: Anthropic⁵

O augmented LLM é capaz de gerar suas próprias consultas de busca, selecionar ferramentas relevantes e decidir quais informações armazenar na memória.

Você pode notar algumas semelhanças com os componentes da OpenAI (conforme descrito abaixo). No entanto, esta versão é mais simplificada e carece de elementos como guardrails e orquestração, mas a estrutura central permanece a mesma. Isso é perfeitamente aceitável. Para tarefas como testes e implantação, é melhor consultar os componentes da OpenAI.

Lista de componentes de agentes de IA da OpenAI¹

Para entender como esses subagentes se encaixam e interagem para formar um agente de IA maior, começo com os fluxos de trabalho mais simples e avanço gradualmente para sistemas mais complexos e totalmente autônomos:

1. Fluxos de trabalho agênticos simples (prompt chaining)

O fluxo de trabalho agêntico mais simples é chamado de prompt chaining. Nesse processo, uma tarefa é dividida em uma série de etapas, em que cada subagente processa a saída do anterior.

Em sua essência, funciona como uma linha de montagem, mas você pode introduzir pontos de decisão para redirecionar o fluxo, se necessário. O padrão geral permanece o mesmo: uma entrada é processada por um subagente, que passa o resultado para outro subagente para processamento adicional, e assim por diante, até que a saída final seja produzida. Esse método é particularmente útil para tarefas que podem ser facilmente divididas em subtarefas menores e sequenciais.

O fluxo de trabalho de prompt chaining⁵

Exemplo do mundo real:⁶

Prompt chaining no n8n (esboço, avaliação e publicação em planilhas)

No exemplo acima, o usuário insere um tópico na janela de chat do n8n. Cada nó LLM utiliza o model Azure OpenAI.

O primeiro LLM gera um esboço estruturado para uma postagem de blog. O prompt para o Outline Writer é o seguinte:

Captura de tela do prompt para o LLM gerador de esboço

Onde {{ $json.chatInput }} se refere ao tópico inserido pelo usuário na janela de chat.

A variável {{ $json.chatInput }} está cinza porque o fluxo de trabalho ainda não foi executado. Se tivéssemos executado ou testado o nó, estaria verde ou vermelha, dependendo da validade da variável.

Em seguida, o LLM seguinte avaliará o esboço com base em critérios-chave na seção de mensagens do sistema. O prompt pode ser encontrado abaixo:

O LLM final do Blog Writer adicionará uma linha em uma planilha sobre o tópico com base no esboço criado pelo LLM anterior.

Captura de tela do prompt para o LLM do Blog Writer

Quando usar prompt chaining:

• As tarefas podem ser decompostas naturalmente em subtarefas fixas e sequenciais
• Cada etapa contribui de forma significativa para a saída final
• O raciocínio passo a passo aumenta a precisão em relação ao processamento direto
• Pontos de verificação de controle de qualidade são necessários ao longo do processo

2. Fluxo de trabalho de roteamento

Roteamento é outro tipo de fluxo de trabalho em que uma entrada é recebida e um subagente é responsável por direcionar essa entrada para a tarefa de acompanhamento apropriada. Cada tarefa é então tratada por um subagente especializado nessa área e, uma vez concluídas as tarefas, a saída final é gerada.

Um exemplo clássico de roteamento é visto em bots de atendimento ao cliente. O bot pode receber vários tipos de consultas, como perguntas gerais, solicitações de reembolso ou problemas de suporte técnico. O primeiro subagente identifica a natureza da consulta e a encaminha para o subagente especializado em lidar com aquele problema específico.

Por exemplo, se a consulta for sobre um reembolso, ela será encaminhada ao subagente especialista em reembolsos, enquanto uma pergunta de suporte técnico será direcionada ao subagente de suporte técnico.

Outro exemplo é rotear perguntas para models diferentes com base em seus pontos fortes. Para perguntas STEM mais complexas, você pode encaminhar a entrada para um model de raciocínio forte, como Claude Opus 4.7. Para consultas simples e rápidas, você pode encaminhá-la para um model mais leve, como Gemini 3.5 Flash, que é feito para velocidade.

Exemplo do mundo real:⁷

No exemplo acima, o agente encaminha a entrada do usuário para agentes especializados (como um Agente de Lembrete, Agente de E-mail etc.) usando uma saída estruturada de um language model.

O roteador está conectado ao GPT 4o mini. O prompt e as categorias são os seguintes:

Captura de tela dos parâmetros do nó do agente de IA

Exemplos de casos de uso:

Você pode inserir uma consulta na janela de chat do n8n. Por exemplo:

• O usuário diz: “Lembre-me de ligar para minha mãe amanhã.”
  → Encaminhado para Agente de Lembrete
• O usuário diz: “Envie um e-mail para a equipe de RH.”
  → Encaminhado para Agente de E-mail
• O usuário diz: “Agende uma reunião com John na próxima semana.”
  → Encaminhado para Agente de Reunião

Quando usar roteamento:

• Tipos de entrada diversos: Seu sistema recebe vários tipos de consultas que se beneficiam de tratamento especializado
• Otimização de recursos: Você deseja atribuir consultas simples a processadores econômicos, enquanto encaminha solicitações complexas para sistemas avançados
• Especialização de domínio: Diferentes categorias de entradas exigem experiência específica do domínio ou lógica de processamento
• Otimização de desempenho: Você precisa equilibrar a carga e garantir tempos de resposta ideais entre diferentes tipos de consulta

3. Fluxo de trabalho de paralelização

O próximo fluxo de trabalho é a paralelização. Esse fluxo de trabalho agêntico específico normalmente tem duas variações principais. Na paralelização, vários subagentes trabalham em uma tarefa simultaneamente e suas saídas são então combinadas.

• A primeira variação é chamada de seccionamento, em que uma tarefa é dividida em subtarefas independentes executadas em paralelo.
• A segunda variação é a votação, em que a mesma tarefa é executada várias vezes por diferentes subagentes para produzir saídas diversas, que são então agregadas.

Isso acelera grandes fluxos de trabalho ao executar tarefas independentes ao mesmo tempo.

Fluxo de trabalho sequencial vs. fluxo de trabalho paralelo: uma comparação de tempo⁸

Exemplo do mundo real:⁸

Captura de tela do exemplo de fluxo de trabalho de paralelização no n8n

O exemplo de execução paralela no n8n demonstra uma tarefa em que o fluxo de trabalho consulta a pesquisa do Google usando a SERP API para recuperar URLs do LinkedIn e armazená-las em uma planilha do Google. Na configuração inicial, o fluxo de trabalho processa cada tarefa sequencialmente, um site por vez:

1. O fluxo de trabalho é acionado.
2. A ferramenta Get recupera o site da planilha do Google.
3. O agente de IA usa a SERP API para pesquisar no Google e obter a URL do LinkedIn.
4. A URL do LinkedIn é então atualizada na planilha do Google.

Nesse ponto, as tarefas são processadas uma após a outra, o que pode ser lento ao lidar com grandes datasets.

O n8n tem um recurso em que você pode selecionar nós, clicar e então dizer que deseja converter esses nós selecionados em um subfluxo de trabalho.

E o que acontece é que, quando você clica nesse botão, ele vai nomear meu fluxo de trabalho. Quando você confirma, ele transforma tudo isso em um subfluxo de trabalho e fica vinculado aqui, sendo chamado por esse cara.

O subfluxo de trabalho criado

Então o n8n transformou isso em um subfluxo de trabalho, mas você ainda não tem paralelização, porque ele ainda executaria tudo por aqui.

Para que isso realmente execute em paralelo, todos os itens devem ser executados como execuções individuais. Assim, quando você clica no nó, pode escolher executar uma vez para cada item, o que significa que ele chamará o subfluxo de trabalho individualmente para cada item.

E depois de alterar isso, você pode entrar no subfluxo de trabalho e clicar em execuções. E verá que os três itens estão sendo executados exatamente ao mesmo tempo.

Quando usar paralelização: A paralelização é mais eficaz quando as tarefas podem ser divididas em subtarefas menores e independentes que podem ser executadas simultaneamente, melhorando a velocidade e a eficiência.

Também é valiosa quando várias perspectivas ou tentativas repetidas são necessárias para aumentar a confiança nos resultados. Para problemas com várias partes ou critérios de pontuação, os models costumam se sair melhor quando cada parte recebe sua própria chamada. Isso mantém cada chamada focada, tornando o raciocínio mais preciso.

4. Fluxo de trabalho orquestrador-trabalhadores

O próximo fluxo de trabalho, que se torna mais complexo, é o padrão orquestrador-trabalhador.

A arquitetura orquestrador-trabalhador torna seus fluxos de trabalho no n8n modulares, escaláveis e adaptáveis, transformando uma automação rígida única em um sistema componível de agentes cooperativos.

À primeira vista, pode parecer semelhante à paralelização, pois vários subagentes podem estar ativos, mas a principal diferença é a flexibilidade. Diferente da paralelização, a configuração orquestrador-trabalhador não depende de uma lista fixa de subtarefas. Em vez disso, o orquestrador decide dinamicamente quais tarefas precisam ser executadas, atribui-as aos agentes trabalhadores e gerencia sua coordenação ao longo do processo.

Exemplo do mundo real:⁹

Captura de tela do exemplo de fluxo de trabalho orquestrador-trabalhadores no n8n

No exemplo acima, o briefing é coletado uma vez e um orquestrador encaminha o trabalho para vários agentes especialistas.

O CEO Agent atua como o LLM orquestrador. Ele processa o briefing de entrada, refina-o para cada departamento, seleciona quais agentes trabalhadores ativar e determina como suas saídas serão integradas. Ele pode decidir chamar um, dois ou todos os trabalhadores, dependendo do contexto e das restrições.

Captura de tela do nó CEO Agent

Abaixo, três agentes trabalhadores, Marketing, Operations e Finance, cada um executa seu próprio Chat Model da OpenAI com memória e configurações de ferramentas separadas. Isso permite prompts específicos do departamento e esquemas JSON para saída estruturada.

Captura de tela dos três nós de agentes trabalhadores

Depois que o orquestrador prepara instruções específicas para cada departamento, ele invoca cada trabalhador como uma ferramenta para gerar saídas com base nas entradas.

Por exemplo, o Marketing Agent cria campanhas (nome, canal, KPI).

Nó de ferramenta de IA (Marketing Agent)

Após as saídas dos trabalhadores serem geradas, o CEO Agent compila e mescla as respostas dos departamentos em um único plano coeso. O fluxo de trabalho então grava o plano em um Documento Google, adiciona metadados, converte-o em PDF e o carrega automaticamente para compartilhamento ou revisão.

Captura de tela dos nós de criação, conversão e upload de documentos

Quando executado, o orquestrador determina quais agentes ativar, coordena a colaboração deles e combina suas saídas em um relatório abrangente, demonstrando como os fluxos de trabalho orquestrador-trabalhador permitem sistemas de IA flexíveis, modulares e componíveis.

Quando usar o fluxo de trabalho orquestrador-trabalhadores: Essa abordagem é especialmente valiosa para resolver problemas abertos ou em evolução, em que as etapas necessárias não podem ser conhecidas com antecedência.

Exemplos em que o fluxo de trabalho orquestrador-trabalhador é útil:

• Tarefas de codificação: Ao desenvolver ou depurar produtos de software complexos que exigem alterações coordenadas em vários arquivos, onde os arquivos e edições exatos podem ser determinados durante a execução.
• Pesquisa e coleta de informações: Em tarefas que envolvem buscar, coletar e analisar dados de várias fontes, onde as informações relevantes não podem ser totalmente identificadas com antecedência e devem ser descobertas dinamicamente.

5. Fluxo de trabalho avaliador-otimizador

Ainda mais complexo é o fluxo de trabalho avaliador-otimizador. Essa configuração avança para um comportamento mais autônomo, dando ao subagente ou agente de IA maior liberdade para decidir quais ações tomar e como melhorar suas próprias saídas.

Você começa com uma entrada, e o primeiro subagente gera uma solução proposta. Essa saída é então passada para um subagente avaliador, que analisa o resultado. Se o avaliador considerar satisfatório, a saída é finalizada. Mas, se determinar que o resultado não é bom o suficiente, ele o devolve ao primeiro subagente com feedback específico para melhoria.

Isso cria um ciclo de feedback contínuo em que o otimizador refina iterativamente sua saída até que o avaliador determine que ela atende aos padrões de qualidade exigidos.

Exemplo do mundo real:¹⁰

Para este exemplo, percorri uma simulação em Python, em vez de uma ferramenta no-code, para mostrar diretamente schemas de avaliação, lógica personalizada e loops iterativos.

Esta não é uma configuração completa. Para executar o fluxo de trabalho avaliador-otimizador de ponta a ponta, você precisará de configuração adequada do ambiente, inicialização do model e configuração do schema etc.

Você também pode implementar um loop avaliador-otimizador usando ferramentas de automação de fluxo de trabalho que suportam nós de avaliação.

Fluxo de trabalho avaliador-otimizador com Python:

Um exemplo de loop Avaliador–Otimizador, um padrão comum em sistemas de IA autorreflexivos ou fluxos de trabalho agênticos

Este fluxo de trabalho representa um loop automatizado de geração e avaliação de conteúdo em que dois componentes colaboram: um cria e o outro revisa. Ele garante que as saídas atendam aos padrões de qualidade antes da finalização.

Explicação passo a passo:

• Inicializar entrada: Crie initial_state = {“content_topic”: topic}.
• Executar o loop: Chame evaluator_optimizer_workflow.invoke(initial_state), que iterativamente:
  • gera/refina conteúdo,
  • avalia a qualidade,
  • repete até ser aprovado ou atingir um limite máximo de iterações.
• Registrar resultado: Imprima a mensagem de conclusão e o generated_content aprovado.
• Retornar resultados: dict final_state (por exemplo, content_topic, generated_content, quality_assessment).

Visualização do fluxo de trabalho:

Loop Avaliador–Otimizador com resultados em Python: Cada ciclo usa feedback anterior para melhorar o conteúdo. O loop eventualmente produz conteúdo que atende ao padrão de qualidade:

Quando usar o fluxo de trabalho avaliador-otimizador: Esse fluxo de trabalho é especialmente útil quando há critérios de avaliação claros e quando o refinamento iterativo pode levar a melhorias significativas na qualidade.

Exemplos em que o fluxo de trabalho avaliador-otimizador é útil:

• Por exemplo, em uma tarefa de tradução literária, a primeira tentativa pode deixar escapar certas nuances linguísticas ou tons emocionais. O avaliador forneceria feedback e pediria revisões até que a tradução capturasse plenamente o significado pretendido e as sutilezas do texto original.
• Outro exemplo é na complexa agregação de pesquisa, em que o otimizador reúne e resume informações enquanto o avaliador verifica profundidade, completude e precisão. Se o avaliador considerar a pesquisa insuficiente, ele a devolve para trabalho adicional até que o relatório final atenda a todos os requisitos e sintetize efetivamente as informações necessárias.

6. Implementação de agente verdadeiramente autônomo

E, por fim, há a implementação de agente verdadeiramente autônomo. Esse tipo de sistema é conceitualmente simples, mas pode produzir comportamentos altamente diversos e complexos na prática.

O agente inicia sua operação com mínima entrada humana; geralmente uma única instrução ou objetivo. Uma vez definida a tarefa, ele funciona de forma independente, tomando ações e observando seus efeitos no ambiente.

Uma característica fundamental dessa abordagem é a autoavaliação: o agente deve determinar, com base no feedback do ambiente, se suas ações o estão aproximando do objetivo. Por exemplo, se ele executa código ou usa ferramentas externas, deve avaliar se essas ações contribuem para o progresso ou se ajustes são necessários. Esse ciclo orientado por feedback continua até que o agente determine que o objetivo foi alcançado ou que nenhum progresso adicional é possível.

Exemplo do mundo real:

Em nosso benchmark de ferramentas de codificação com IA, observamos que Windsurf e Cursor demonstraram capacidades agênticas criando estruturas de arquivos de forma autônoma, editando vários arquivos e executando comandos de terminal para implantar APIs no Heroku.

O Windsurf até se adaptou a mudanças recentes da plataforma; quando descobriu que o add-on PostgreSQL Hobby Dev foi descontinuado, reconfigurou corretamente a implantação para usar o PostgreSQL Essential 0.

Não perca os nossos benchmarks e insights baseados em dados. O botão abre o Google; selecionar a AIMultiple confirma que deseja ver a AIMultiple com mais frequência nos resultados de pesquisa do Google.

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Resumo

Construir agentes de IA é menos sobre alcançar autonomia total e mais sobre criar sistemas que sejam intencionais, transparentes e confiáveis. A partir de nossos experimentos no n8n e dos insights obtidos com os guias da Anthropic e da OpenAI, descobrimos que agentes eficazes vêm de escolhas de design.

Ao implementar agentes, focamos em três princípios orientadores:

• Mantenha a arquitetura simples. Comece pequeno, construa de forma modular e introduza complexidade quando ela claramente melhorar o desempenho ou a flexibilidade.
• Torne o processo de raciocínio visível. Permita que usuários e desenvolvedores vejam como o agente planeja e toma decisões, melhorando a interpretabilidade e o controle.
• Garanta interações confiáveis com ferramentas. Projete ferramentas claramente delimitadas, bem documentadas e testadas para que os agentes possam agir de forma consistente em ambientes do mundo real.

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Construindo Agentes de IA com Padrões Componíveis}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/building-ai-agents}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 29 Julho 2026}
}

Registro de alterações

4 atualizações

1. 202620 Mai

   Adicionada uma seção Skills sobre Agent Skills entre Guardrails e Orchestration.

2. 6 Fev

   Removida a seção 'Blocos de construção da automação: Fluxos de trabalho vs. agentes'.

3. 5 Fev

   Atualizado o modelo para Claude Sonnet 4.5 na introdução.

4. 202524 Out

   Substituída a descrição do fluxo de trabalho orquestrador-trabalhador na seção Orchestrator workers workflow.

Links de referência

1.

Agents SDK | OpenAI API

2.

OpenAI Agents SDK

3.

PurpleBox Website

PurpleBox Security

4.

How Four Companies Use AI for Cost Transformation | BCG

Boston Consulting Group

5.

Building Effective AI Agents \ Anthropic

6.

Generate blogs with GPT-4o prompt chaining: outline, evaluate & publish to Sheets | n8n workflow template

7.

Route user requests to specialized agents with GPT-4o Mini | n8n workflow template

8.

n8n Parallel Execution and Sub Workflows for Faster Modular Automation - YouTube

9.

Collaborative sales planning with multi-agent AI, Google Docs, and Slack | n8n workflow template

10.

Agentic AI Workflow Patterns: Evaluator-Optimizer (4/4) | by Piyush Agnihotri | The Advanced School of AI | Medium

The Advanced School of AI

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017.

O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Pesquisado por

Ezgi Arslan, PhD.

Analista da Indústria

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Ezgi possui um doutorado em Administração de Empresas com especialização em finanças e atua como Analista da Indústria na AIMultiple. Ela conduz pesquisas e insights na interseção entre tecnologia e negócios, com experiência em sustentabilidade, análise de pesquisas e de sentimento, aplicações de agentes de IA em finanças, otimização de mecanismos de resposta, gerenciamento de firewall e tecnologias de compras.

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