<h2>Sistemas Multi-Agente: Conceito e Motivação</h2>
<p>Sistemas multi-agente dividem tarefas complexas entre múltiplos agentes especializados que colaboram. Ao invés de um único LLM tentando fazer tudo, cada agente tem um papel definido: pesquisador, escritor, revisor, executor. Essa arquitetura mimetiza equipes humanas e produz resultados superiores para tarefas que exigem múltiplas expertises. Em Python, frameworks como LangGraph, CrewAI e AutoGen facilitam a orquestração desses agentes.</p>
<h2>Padrões Arquiteturais</h2>
<p>Sequential Pipeline: agentes executam em ordem fixa (pesquisar → escrever → revisar → publicar). Simples e previsível. Hierarchical: um agente supervisor delega tarefas para agentes workers e avalia resultados. Debate/Discussion: múltiplos agentes discutem um tópico de diferentes perspectivas até convergir numa resposta. Graph-based (LangGraph): define um grafo de estados e transições — o fluxo entre agentes é dinâmico baseado no resultado de cada passo.</p>
<h2>Implementação com LangGraph</h2>
<p>LangGraph é o framework mais flexível para multi-agente em Python. Defina nodes (cada agente), edges (transições) e state (dados compartilhados). O grafo pode ter condicionais, loops e branches paralelos. Cada node recebe o state atual e retorna o state atualizado. Para persistência, LangGraph oferece checkpointing — pause e retome workflows longos. Integre com LangSmith para visualizar o fluxo de execução e debugar decisões de cada agente.</p>
<h2>Desafios e Melhores Práticas</h2>
<p>Custos escalam rápido: cada agente faz chamadas de API. Use modelos menores para agentes de triagem e reserva modelos premium para decisões críticas. Evite "agente soup" — comece com 2-3 agentes e adicione complexidade apenas quando necessário. Defina contratos claros entre agentes: o que cada um espera receber e o que deve retornar. Implemente timeouts e circuit breakers — agentes em loop infinito podem gerar custos significativos. Monitore o custo total por execução do pipeline.</p>