Orquestração de subagentes: O guia completo de 2025 para fluxos de trabalho de IA

A ideia de ter uma equipa inteira de agentes de IA especializados soa bastante bem, não é? Cada um é um especialista, e todos trabalham em conjunto para resolver os seus maiores problemas. Mas se alguma vez tentou construir algo assim, sabe que rapidamente se transforma numa confusão técnica e dispendiosa.

É aqui que a orquestração de subagentes entra em cena. É uma forma inteligente de dividir grandes tarefas de IA entre "agentes" especializados que são todos geridos por um coordenador central.

Neste guia, vamos analisar o que é a orquestração de subagentes e como os programadores a estão a usar com algumas estruturas bastante complexas. Também seremos realistas sobre os desafios dessa abordagem, desde custos galopantes a dores de cabeça de coordenação. Mais importante, vamos mostrar-lhe um caminho mais prático para equipas que querem o poder de uma equipa de IA sem precisarem de um departamento de investigação de IA dedicado para a gerir.

O que é a orquestração de subagentes?

Simplificando, a orquestração de subagentes consiste em tornar um sistema de IA mais inteligente, transformando-o numa equipa. Pense nisso como um gestor de projeto (o orquestrador ou supervisor) a dirigir uma equipa de especialistas (os subagentes). Quando chega um grande pedido, o gestor não tenta fazer tudo sozinho. Em vez disso, divide o trabalho e entrega cada parte ao especialista certo.

Esta forma de trabalhar tem alguns benefícios chave que têm entusiasmado os programadores:

• Especialistas de nicho: Pode criar agentes que são mestres numa tarefa específica. Nas comunidades de programadores, verá coisas como um agente de "controlo de qualidade" que verifica agressivamente se o trabalho foi realmente concluído, um agente "depurador" ou um "escritor de documentação". Cada um é ajustado para um único propósito, tornando-o muito mais eficaz do que uma IA pau para toda a obra.

• Mantém as coisas organizadas: Como um utilizador no Hacker News salientou, dar a cada subagente a sua própria memória separada é uma grande vantagem. Evita que a conversa principal com o orquestrador fique confusa, o que permite tarefas muito maiores e de longa duração sem que a IA se confunda ou atinja o seu limite de contexto.

• Trabalho em paralelo: Tal como uma equipa humana, os subagentes podem trabalhar em diferentes tarefas ao mesmo tempo. Isto significa que um agente pode estar a analisar dados enquanto outro redige uma resposta e um terceiro executa testes. Todo o processo torna-se muito mais rápido.

Esta área está a evoluir incrivelmente rápido. O que começou com programadores a dizerem simplesmente a uma IA para "gerar um subagente" cresceu para estruturas completas concebidas para construir e gerir estas equipas de IA.

A abordagem do programador à orquestração de subagentes

Atualmente, o método preferido para construir estes sistemas multi-agente é através de estruturas feitas para programadores. São conjuntos de ferramentas poderosos, mas não são de todo plug-and-play. Precisa de sérias competências de programação e de uma compreensão real de como os modelos de IA funcionam.

Como funcionam as estruturas como AutoGen e LangChain para a orquestração de subagentes

Estruturas como o AutoGen da Microsoft, o LangChain e o ADK da Google dão aos engenheiros os materiais brutos para criar aplicações multi-agente. Não são soluções prontas a usar; pense nelas mais como uma caixa de Lego para programadores de IA.

Aqui está uma ideia aproximada de como o processo funciona:

1. Defina os seus agentes: Um programador escreve código ou ficheiros de configuração para cada subagente. Tem de definir o seu nome, o seu propósito, as suas instruções principais (o prompt do sistema) e que ferramentas pode usar. É semelhante à forma como os subagentes do Claude Code são configurados.

2. Crie o supervisor: Outro agente é configurado para ser o "supervisor" ou "orquestrador". O seu único trabalho é olhar para o pedido inicial do utilizador e gerir todo o espetáculo.

3. Codifique o fluxo de trabalho: O programador tem então de programar a lógica que diz ao supervisor como distribuir as tarefas. Este código decide quando chamar qual subagente, como passar informações entre eles e como juntar o trabalho deles numa resposta final.

Isto dá aos programadores uma enorme flexibilidade, mas no final de contas, é um projeto de engenharia de software.

Exemplos do mundo real de orquestração de subagentes por programadores

Olhar para como os programadores estão a experimentar estas ferramentas mostra tanto o quão poderosas podem ser como o quão complicadas são.

• A equipa de desenvolvimento de IA: Um projeto realmente ambicioso partilhado no Reddit foi uma tentativa de construir uma equipa de desenvolvimento de IA completa. Tinha agentes especializados para o backend, frontend, arquitetura de API e até documentação. A ideia era obter código pronto para produção, copiando a forma como uma equipa de desenvolvimento real trabalha, com um agente "Tech Lead" a dar as ordens.

  

  Os subagentes personalizados do Claude são uma funcionalidade incrível e parece que estamos apenas a arranhar a superfície do que é capaz de fazer, eu criei uma equipa de desenvolvimento de IA simples com alguns agentes... Está muito longe de ser perfeito, mas estou impressionado com a forma como os agentes conseguem colaborar e seguir as instruções do orquestrador.

  Reddit

• O agente de controlo de qualidade: Um exemplo mais focado, e honestamente hilariante, é o agente "quality-control-enforcer" (impositor de controlo de qualidade), que alguém apelidou de "Karen". O único trabalho deste subagente é "detetar agressivamente tretas" e verificar se as tarefas que outros agentes disseram que estavam concluídas estão realmente a funcionar. É um exemplo perfeito de um agente especializado a resolver um problema comum e frustrante.

  

  O meu favorito é um agente de controlo de qualidade que chamei de 'Karen'. O seu único propósito é detetar agressivamente tretas e verificar novamente se as tarefas declaradas como 'concluídas' estão realmente a funcionar como pretendido. Muda o jogo.

  Reddit

• Trabalho sequencial vs. paralelo: Um programador a construir um playground de API colaborativo explicou a sua estratégia de orquestração na perfeição. Algumas tarefas tinham de ser executadas sequencialmente (uma após a outra) porque dependiam umas das outras, como construir o backend antes do frontend. Outras tarefas, como escrever o README e criar amostras de API, podiam ser executadas em paralelo (ao mesmo tempo). Isto mostra bem o planeamento complexo que tem de ser feito para que estes sistemas funcionem bem.

Principais desafios na orquestração manual de subagentes

Por mais interessantes que estas experiências de programadores sejam, elas lançam uma luz forte sobre os problemas que impedem a maioria das equipas de sequer tentar estas coisas. Os tópicos do Reddit estão cheios de pessoas a queixarem-se, e começa-se a ver um padrão.

Porque é um pesadelo de configurar e manter

Construir e gerir uma equipa de agentes de IA é um trabalho de engenharia a tempo inteiro. Não é algo que se possa simplesmente configurar e esquecer. Como a documentação oficial do Claude Code deixa claro, cada agente precisa de um ficheiro de configuração detalhado que defina o seu nome, descrição, ferramentas e um longo prompt de sistema. Acertar em todos esses prompts e na lógica de orquestração é um ciclo constante de tentativa e erro.

Isto é um mundo completamente diferente do que uma equipa de negócios típica precisa. Enquanto um programador está perdido em ficheiros YAML e a depurar scripts Python, um gestor de suporte a usar uma plataforma como a eesel AI pode obter um resultado semelhante, como criar um agente especializado para triagem de tickets, através de uma interface simples e sem código. Pode ter um novo "agente" a funcionar em minutos, não em semanas.

Como o desempenho e o custo podem ficar fora de controlo

Duas das maiores queixas que se veem nos fóruns da comunidade são sobre velocidade e custo. Um utilizador mencionou que os subagentes são "muito mais lentos", enquanto outro estava preocupado com a rapidez com que "queimam mais tokens".

E faz todo o sentido. Cada vez que chama um subagente, está a ativar outro modelo de IA, o que adiciona um atraso e custa dinheiro. Orquestrar uma equipa de cinco agentes pode facilmente ser cinco vezes mais lento e cinco vezes mais caro do que usar uma única IA. Para gerir isto, tem de entrar em otimização cuidadosa, como usar modelos mais baratos e rápidos para tarefas mais fáceis, o que apenas adiciona outra camada de trabalho técnico. Isto está incorporado nos preços complicados e baseados no uso de estruturas como o LangChain, que cobram por "rastreio" ou "execução de nó", tornando muito difícil prever a sua fatura.

Fazer os agentes trabalharem em conjunto

Fazer uma equipa de humanos colaborar já é suficientemente difícil; fazer uma equipa de IAs fazê-lo é um outro nível de dificuldade. Um programador partilhou o seu "fracasso de prompt paralelo", onde pediu a cinco subagentes para desenharem uma interface de utilizador ao mesmo tempo. O resultado foi o caos puro. Cada agente tinha a sua própria ideia para o design, levando a uma confusão de cores e fontes. Só conseguiram um resultado decente depois de criarem mais um agente cujo único trabalho era criar um plano de design partilhado primeiro.

Isto vai mesmo ao cerne do problema da coordenação. Uma boa orquestração não se trata apenas de dividir tarefas; trata-se de garantir que todos os agentes estão na mesma página. Os especialistas também alertam para coisas como o "vazamento de contexto", onde os agentes podem influenciar-se acidentalmente uns aos outros e perder o que os torna especialistas. Corrigir estes problemas requer um conhecimento profundo, quase intuitivo, de como os modelos de IA funcionam, o que está muito além do que a maioria das equipas de negócios tem tempo para fazer.

Um caminho mais simples para equipas de suporte

Olhe, ter uma equipa de IAs especializadas é poderoso. Mas sejamos realistas: a abordagem focada no programador é simplesmente demasiado complexa, cara e lenta para a maioria das empresas. A boa notícia? Há uma forma muito melhor.

Apresentando fluxos de trabalho de orquestração de subagentes geridos

Em vez de lhe entregar uma caixa de peças e um manual técnico, uma plataforma gerida dá-lhe um sistema que está pronto a usar, onde os detalhes confusos da orquestração de subagentes são tratados por si. O objetivo é dar-lhe todas as vantagens da especialização e automação sem a dor de cabeça da engenharia. Você foca-se no que quer que a IA faça, não em como construí-la do zero.

Como a eesel AI oferece o poder da orquestração de subagentes sem código

A eesel AI foi construída para dar aos utilizadores de negócios o poder da IA multi-agente através de uma interface simples e visual. Eis como cumpre a promessa da orquestração de subagentes:

• Agentes especializados, sem necessidade de código: Criar vários bots na eesel AI é como construir a sua equipa de subagentes. Pode ter um bot para perguntas de clientes de Nível 1 treinado no seu centro de ajuda, outro para suporte de TI interno no Slack treinado nos seus documentos do Confluence, e um agente de Triagem de IA que apenas etiqueta e escala tickets complicados. Cada bot tem o seu próprio conhecimento, prompt e permissões, tornando-o um verdadeiro especialista.

• Você é o orquestrador: O motor de fluxo de trabalho da eesel AI atua como o supervisor, mas é você quem está no comando. Em vez de escrever código, define regras simples para decidir qual "agente" trata de qual ticket, ou quando uma tarefa deve ser passada para um humano. Isto dá-lhe controlo total sobre a sua automação sem tocar numa única linha de código.

• Teste com confiança: A natureza imprevisível dos sistemas de agentes DIY é um risco enorme. A eesel AI resolve isto com o seu poderoso modo de simulação. Antes de deixar a IA falar com clientes reais, pode testar toda a sua configuração multi-agente em milhares dos seus próprios tickets passados. Obtém uma previsão clara de como os seus "agentes" se irão comportar, qual será a sua taxa de automação e onde estão as lacunas na sua base de conhecimento.

Comparando modelos de preços de orquestração de subagentes: Estruturas vs. plataformas

As diferentes abordagens tornam-se realmente evidentes quando se olha para os preços. Uma é construída para programadores, a outra para equipas de negócios.

Estruturas como o LangChain têm preços focados no programador que podem ser confusos e imprevisíveis. Por outro lado, o modelo de preços da eesel AI é transparente e construído para empresas. Os planos baseiam-se num volume mensal previsível de interações e, o melhor de tudo, não há taxas por resolução. Nunca receberá uma fatura surpresa só porque a sua IA foi ótima no seu trabalho.

Este vídeo mostra como construir uma equipa de agentes de IA usando o Claude Code, ilustrando a abordagem focada no programador para a orquestração de subagentes.

Escolha a ferramenta de orquestração de subagentes certa para o trabalho

Quando se trata de orquestração de subagentes, tem dois caminhos claros, e cada um é projetado para um tipo diferente de utilizador.

1. O caminho DIY/Framework: Isto é para equipas com profundas competências técnicas, muitos recursos de engenharia e tempo para gerir custos e desempenho. É melhor para empresas que constroem os seus próprios produtos de IA do zero.

2. O caminho Gerido/Plataforma: Esta abordagem dá-lhe os benefícios centrais da IA multi-agente, especialização, automação, através de uma interface amigável que qualquer pessoa pode usar. É a escolha certa para equipas de negócios, como suporte ao cliente e TI, que precisam de resolver problemas hoje sem contratar uma equipa de investigação de IA.

Para a maioria das equipas de suporte e serviço, o objetivo é bastante simples: precisa de automação eficiente e fiável que seja fácil de controlar, medir e crescer consigo.

Obtenha o poder da orquestração de subagentes, menos a complexidade

Não passe meses a tentar construir um sistema complexo de agentes que pode nem sequer funcionar. Com a eesel AI, pode implementar uma equipa de agentes de IA especializados para o seu helpdesk e canais de suporte interno em questão de minutos.

Pode simular como se irá comportar com os seus próprios dados, personalizar fluxos de trabalho com alguns cliques e ver um retorno do seu investimento desde o primeiro dia.

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