Arquitetura de AI Agents
Os componentes fundamentais que fazem um agent funcionar
Os 4 Componentes de um Agent
A anatomia completa
Todo AI Agent eficaz e construido sobre 4 pilares fundamentais. Sem qualquer um deles, o sistema nao funciona como um verdadeiro agent.
1. LLM (Cerebro)
O modelo de linguagem e o nucleo do agent. Ele raciocina, planeja e decide qual acao tomar.
- • GPT-4, Claude, Gemini sao os mais usados
- • Quanto melhor o modelo, melhor o raciocinio
- • Recebe contexto e retorna decisoes
2. Ferramentas (Tools)
As acoes que o agent pode realizar no mundo real. Sem ferramentas, o agent so pode pensar, nao agir.
- • APIs, bancos de dados, arquivos
- • O agent escolhe qual ferramenta usar
- • Function calling do LLM
3. Memoria
Permite ao agent lembrar de acoes passadas e aprender durante a execucao.
- • Curto prazo: contexto da conversa
- • Longo prazo: vector databases
- • Essencial para tarefas longas
4. Planejador
A logica que decide QUANDO parar, QUAL ferramenta usar, e COMO adaptar o plano.
- • Pode ser o proprio LLM (ReAct)
- • Ou logica programada separada
- • Define criterios de parada
Padroes de Arquitetura
Como organizar a "mente" do agent
ReAct (Reasoning + Acting)
O padrao mais popular. O agent raciocina antes de cada acao e observa o resultado.
Fluxo:
Exemplo:
Pensamento: Preciso saber o clima em Sao Paulo
Acao: buscar_clima(cidade="Sao Paulo")
Observacao: 25°C, ensolarado
Pensamento: Agora posso responder ao usuario
Resposta: Esta 25°C e ensolarado em Sao Paulo!Tool-Use Pattern
O agent tem acesso direto a funcoes (tools) via function calling da API do LLM.
Vantagens:
- • Mais rapido - chamadas estruturadas
- • Menos erros de parsing
- • Suportado nativamente por GPT-4, Claude, etc
Chain-of-Thought
O agent "pensa em voz alta", quebrando problemas complexos em passos menores.
Melhor para:
- • Matematica e raciocinio logico
- • Problemas multi-etapas
- • Debugging e analise
System Prompt para Agents
A personalidade e instrucoes base
O system prompt de um agent e diferente de um chatbot comum. Ele precisa ensinar o agent COMO raciocinar e QUANDO usar ferramentas.
Elementos essenciais de um bom system prompt:
Quem e o agent e qual seu objetivo principal
Lista e descricao de cada ferramenta que pode usar
Como pensar antes de agir (ReAct pattern)
O que o agent NUNCA deve fazer
Quando considerar a tarefa completa
Exemplo de system prompt basico:
Voce e um assistente de pesquisa que ajuda usuarios a encontrar informacoes.
Ferramentas disponiveis:
- buscar_web(query): Busca na internet
- ler_documento(url): Le conteudo de uma pagina
- salvar_nota(conteudo): Salva informacao importante
Processo:
1. Pense sobre o que o usuario precisa
2. Escolha a ferramenta mais adequada
3. Analise o resultado
4. Decida se precisa de mais informacoes ou pode responder
5. Responda de forma clara e completa
Restricoes:
- NUNCA invente informacoes
- SEMPRE cite suas fontes
- Se nao tiver certeza, admita e busque mais dados
- Limite-se a 5 acoes por tarefaDefinindo Ferramentas (Function Calling)
A linguagem entre agent e mundo real
As ferramentas sao definidas em JSON Schema. Quanto mais clara a definicao, melhor o agent entende quando usa-la.
Exemplo de definicao de ferramenta:
{
"name": "buscar_clima",
"description": "Busca informacoes de clima atual de uma cidade",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"cidade": {
"type": "string",
"description": "Nome da cidade (ex: Sao Paulo, Rio de Janeiro)"
},
"unidade": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "Unidade de temperatura"
}
},
"required": ["cidade"]
}
}O LLM le esta definicao e sabe exatamente quando e como chamar a funcao.
Configuracoes de Seguranca (Guardrails)
Protecoes essenciais
Limites de Execucao
-
•
Max iteracoes: 10-20 loops no maximo
Evita loops infinitos
-
•
Timeout: 60-300 segundos
Previne travamentos
-
•
Rate limiting: X chamadas/minuto
Controle de custos
Restricoes de Acoes
-
•
Whitelist de ferramentas
So pode usar ferramentas aprovadas
-
•
Validacao de inputs
Verifica parametros antes de executar
-
•
Confirmacao humana
Para acoes criticas (deletar, pagar, etc)
"Um agent sem guardrails e como um carro sem freios - pode ser rapido, mas e perigoso."
Resumo do Modulo
Proximo Passo
Aprenda sobre Ferramentas e Memoria em profundidade!