O que é uma estrutura de agentes?

Os modelos de linguagem não podem navegar na web, consultar bancos de dados ou enviar e-mails por conta própria. Eles exigem um sistema externo para capturar as saídas de texto, reconhecê-las como comandos, executar esses comandos e, geralmente, determinar quando uma tarefa é considerada concluída. Uma estrutura de agentes executa essas funções por meio de alguns mecanismos principais.

A estrutura lida com a tradução entre o modelo e as interfaces de programação de aplicativos (APIs) externas. Os agentes de IA costumam ter dificuldades para usar APIs tradicionais porque não têm os modelos de contexto dinâmicos necessários para raciocinar com eficácia. Para resolver esse problema, muitos frameworks de agentes modernos usam o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, na sigla em inglês). O MCP padroniza como os agentes de IA se conectam a fontes de dados e ferramentas externas, facilitando a troca de componentes sem precisar reescrever todo o aplicativo.

Os modelos não se lembram do que aconteceu duas etapas atrás em um fluxo de trabalho complexo. A estrutura mantém o contexto da conversa e o estado da tarefa. Ela rastreia quais ferramentas o agente já usou, quais foram os resultados dessas chamadas de ferramentas e o que o usuário pediu originalmente, para que o agente possa planejar com sucesso sua próxima ação.

Quando um agente decide realizar uma ação, a estrutura aplica regras de segurança. Ela verifica se o agente tem as permissões corretas para executar uma chamada de API específica, impedindo que o modelo realize ações não autorizadas ou acesse dados restritos.

Os frameworks de orquestração ajudam os desenvolvedores a criar aplicativos com modelos de linguagem encadeando comandos e fontes de dados. Uma estrutura de agentes é um tipo específico de ambiente de implantação criado explicitamente para agentes autônomos. Enquanto um framework de orquestração se concentra na experiência do desenvolvedor ao escrever o código, a estrutura se concentra no ambiente de execução. Ela garante que o agente possa ser executado continuamente, monitorar o próprio progresso e interagir com segurança com sistemas externos.

A criação de uma estrutura de agentes envolve o encapsulamento do modelo de linguagem em um script que gerencia as entradas, saídas e execuções de ferramentas. Veja um tutorial teórico de como um desenvolvedor configura esse ambiente.

Para começar, crie um ciclo de raciocínio contínuo. Esse ciclo aceita um comando do usuário, o envia para o modelo de linguagem e aguarda uma resposta. O ciclo permanece ativo até que o modelo indique que respondeu totalmente à solicitação do usuário.

Em vez de fixar no código solicitações de API individuais para cada ferramenta que seu agente possa precisar, você implementa um servidor MCP. Você registra suas ferramentas, como uma função de consulta de banco de dados ou uma API de clima, no protocolo. Quando o modelo precisa de informações, ele gera uma solicitação estruturada. A estrutura intercepta essa solicitação, a transmite pelo servidor MCP para executar a ferramenta e recupera os dados.

Você escreve uma lógica que captura a saída da ferramenta e a anexa ao histórico de conversas em andamento. Esse histórico atualizado é então inserido no modelo de linguagem. Essa etapa é fundamental, porque permite que o modelo analise os novos dados e decida se precisa chamar outra ferramenta ou se pode formular uma resposta final para o usuário.

Depois que o código estiver funcionando localmente, a etapa final é mover a estrutura de agentes para um ambiente de produção em que ela possa ser executada continuamente.

A implantação de uma estrutura leve é uma ótima maneira de criar protótipos e testar modelos abertos, mas a transição para a produção exige uma infraestrutura que possa lidar com operação contínua, segurança e escalonamento. Para prototipagem rápida, os ambientes de contêiner sem servidor podem oferecer um caminho para colocar os agentes em funcionamento rapidamente com o mínimo de sobrecarga.

No entanto, à medida que as cargas de trabalho agênticas se tornam mais complexas ou lidam com dados corporativos sensíveis, os requisitos de implantação mudam para plataformas de orquestração robustas. Esses ambientes oferecem ferramentas avançadas de monitoramento, rastreamento e avaliação necessárias para gerenciar agentes complexos de forma eficaz, garantindo compliance, governança de dados e estabilidade operacional.