Construindo Fluxos de Trabalho de IA com Frameworks Multiagentes

A maioria dos desenvolvedores que tenta criar agentes de IA começa com um único loop de modelo de linguagem grande — um prompt de sistema e talvez uma ou duas ferramentas — e, para tarefas pequenas, isso é suficiente.

Mas quando você precisa de estrutura, o sistema começa a se desorganizar. As respostas ficam imprevisíveis, os fluxos difíceis de depurar e você gasta tokens repetindo etapas em vez de avançar.

Fluxos de trabalho multiagente permitem que você crie agentes de IA que atuam como uma equipe, com funções claras e transparência sobre como as decisões são tomadas, trabalhando juntos para o mesmo objetivo.

O que é um Framework Multiagente?

Uma estrutura multiagente é a infraestrutura usada para criar, executar e gerenciar múltiplos agentes de IA em coordenação.

É a infraestrutura que gerencia como os agentes se comunicam e como as tarefas circulam entre eles.

Se você trabalha com sistemas multiagentes, o framework é o que os torna operacionais.

No essencial, transforma modelos de linguagem de grande porte (LLMs) em agentes com escopo definido, cada um com um papel e uma forma previsível de operar.

Em vez de escrever a lógica de orquestração do zero, o framework oferece estrutura, controle e repetibilidade.

Frameworks Multiagente: Conceitos Principais

Como Funcionam os Frameworks Multiagente?

Frameworks multiagente estruturam como agentes são acionados, como passam dados e como o sistema acompanha o progresso.

Eles fornecem os blocos de construção para coordenar agentes de uma forma que escala com a complexidade e os torna utilizáveis em implantações no mundo real.

Um exemplo é usar uma configuração multiagente para alimentar um chatbot no WhatsApp. Nesse caso, diferentes agentes podem cuidar de tarefas como agendamento, processamento de reembolsos ou verificação, trabalhando juntos nos bastidores sem depender de um único bot monolítico.

Agentes são registrados como componentes chamáveis no sistema

Antes que um agente possa fazer qualquer coisa, o sistema precisa saber que ele existe. Isso significa informar ao sistema o nome do agente, suas responsabilidades e quais ferramentas ou informações ele pode acessar.

Na maioria dos frameworks, essa configuração é feita por meio de um arquivo de configuração ou algum código, onde você define o papel de cada agente e como ativá-lo. Por exemplo, você pode instruir o sistema:

“Este é o planejador. Ele lê a entrada do usuário e decide o que fazer em seguida.”
“Este é o verificador. Ele recebe as informações do usuário e retorna booking_id e informações do usuário.”

Depois de registrado, o framework pode “chamar” esses agentes pelo nome, ou seja, sabe como executar cada um quando chega sua vez no fluxo de trabalho.

O agente de roteamento decide qual agente será executado em seguida

Uma função de agente planejador ou controlador gerencia o roteamento de agentes de IA. Ela analisa a última resposta do bot, o histórico da conversa e, às vezes, a entrada original do usuário para decidir o que deve acontecer a seguir.

Alguns planejadores são baseados em prompts — eles recebem uma mensagem do sistema e retornam o nome do próximo agente a ser executado.

Outros usam lógica fixa ou fluxogramas, dependendo dos frameworks de agentes de IA que você estiver utilizando.

O framework pega esse resultado e o utiliza para acionar o próximo agente. O roteador decide quem deve executar a tarefa, em vez de realizar a tarefa.

Os dados são trocados entre agentes usando mensagens

Os agentes não compartilham memória diretamente. Quando um termina sua execução, sua saída é empacotada em uma mensagem — geralmente um dicionário ou objeto JSON — e passada para o próximo agente como entrada.

O framework gerencia a transferência. Ele armazena a mensagem em um espaço de memória compartilhado ou a envia diretamente para a interface de entrada do próximo agente, dependendo de como o sistema está estruturado.

As mensagens geralmente incluem mais do que apenas o conteúdo:

• Quem enviou (agente ou usuário)
• De onde veio no fluxo de trabalho
• Como deve ser usado (por exemplo, gatilho, entrada, decisão)
• Métricas opcionais como contagem de tokens ou carimbos de data/hora

Esse contexto ajuda o sistema a direcionar tarefas de forma organizada e mantém os agentes independentes entre si.

A execução é acompanhada usando o estado do fluxo de trabalho e gatilhos

O framework acompanha tudo o que já aconteceu — quais agentes rodaram, o que retornaram e o que ainda precisa ser feito. Isso é armazenado em um objeto de estado, que é atualizado a cada etapa.

Os gatilhos decidem o que acontece em seguida. Eles usam valores de saída ou condições para ramificar o fluxo.

Isso permite que o sistema avance sem precisar codificar lógica em cada agente. O estado conduz o fluxo de trabalho, não os próprios agentes.

Principais Benefícios de Usar Frameworks Multiagente

Escalone a lógica sem sobrecarregar um único agente

Um único agente de IA só consegue fazer até certo ponto antes de virar uma bagunça de prompts, ferramentas e responsabilidades confusas. Estruturas multiagente permitem dividir essa lógica em agentes focados, cada um cuidando de uma tarefa clara.

Em vez de sobrecarregar um único agente, você pode atribuir etapas específicas — como busca, validação ou execução — para agentes separados e expandir o sistema gradualmente.

Depure a colaboração entre agentes com total visibilidade

Quando agentes de IA trabalham juntos, pode ser difícil rastrear problemas. Frameworks mostram o que cada agente recebeu, o que retornou e onde travou.

Você não precisa adivinhar o que deu errado — basta inspecionar as transferências e corrigir o problema diretamente. Esse tipo de visibilidade é o que torna a colaboração entre agentes de IA gerenciável.

Reutilize agentes em diferentes fluxos de trabalho

Se um agente funciona, reutilize-o. Frameworks permitem conectar o mesmo agente em diferentes fluxos sem reescrever. Isso mantém a consistência e agiliza os testes.

Por exemplo, um agente de validação que verifica entradas do usuário ou autenticação pode ser usado tanto em chatbots de atendimento ao cliente quanto em chatbots de reservas, sempre que a mesma lógica se aplicar.

Gerencie falhas e novas tentativas automaticamente

Quando um agente falha, o framework pode tentar novamente, pular ou seguir em frente. Você não precisa programar essa lógica manualmente.

Fallback integrado torna os fluxos de trabalho mais confiáveis sem esforço extra, e esse tipo de confiabilidade é o que impulsiona sistemas do mundo real.

Crie fluxos de agentes fáceis de modificar

Quando você divide tarefas entre agentes, não precisa refazer todo o sistema sempre que algo muda.

Você pode atualizar um planejador sem mexer na execução, ou mudar como um agente responde sem reescrever o restante.

Essa facilidade de acesso compensa — a Salesforce relata que equipes que usam IA baseada em agentes economizam 11 horas por funcionário por semana, em parte graças à adaptabilidade dos fluxos de trabalho.

Os 5 Melhores Frameworks Multiagente

A escolha de uma estrutura multiagente depende do que você está construindo e de quanto controle deseja sobre o comportamento, comunicação e recuperação de falhas dos agentes.

Os melhores frameworks oferecem diferentes compensações — alguns são ótimos para fluxos de trabalho estruturados, outros dão mais flexibilidade em troca de clareza.

Você vai querer algo que atenda às necessidades da sua equipe e ao quanto pretende expandir o sistema.

1. Botpress

Botpress é uma plataforma visual de desenvolvimento para criar agentes de IA que podem coordenar etapas, funções e canais.

Em vez de programar a lógica no código, você define como os agentes se comportam usando fluxos, memória, condições e chamadas de ferramentas.

O comportamento multiagente é construído em torno de instruções, fluxos de trabalho e ferramentas externas. Cada nó em um fluxo do Botpress atua como uma unidade focada, com suas próprias instruções e escopo.

Você pode dividir o raciocínio entre vários Nós Autônomos e Estáticos, adicionar camadas de validação ou direcionar a entrada do usuário por lógica de decisão baseada em ferramentas, em vez de lidar com tudo em uma única etapa.

A memória é limitada a cada fluxo, então os agentes usam apenas o que precisam. Entradas e saídas são claramente definidas, e chamadas de ferramentas podem ser adicionadas diretamente por meio das integrações nativas.

Principais Funcionalidades

• Orquestração visual de agentes usando fluxos e nós
• Memória com escopo e controle de variáveis entre nós
• Memória de múltiplas interações, lógica de fallback e tentativas de repetição
• Uso de ferramentas via chamadas de API, webhooks e entrada de funções

2. LangChain

LangChain é um framework voltado para desenvolvedores para construir aplicações com LLM conectando cadeias de prompts, ferramentas e memória.

Começou como uma forma de estruturar chamadas de LLM com ferramentas como busca e calculadoras, mas gradualmente se expandiu para um ecossistema abrangente.

Uma versão priorizou “agentes”, depois “assistentes” e, em seguida, “executáveis”. O resultado é um kit de ferramentas poderoso que pode fazer quase tudo, mas muitas vezes leva tempo para navegar.

Você pode atribuir kits de ferramentas e construir lógica de roteamento entre agentes. O destaque é a modularidade — os componentes são reutilizáveis, combináveis e bem integrados a APIs externas.

Mas você vai acabar escrevendo mais código de integração do que imagina. E como as abstrações mudam rápido, vale a pena conferir se o método que você está usando ainda é o recomendado.

Principais Funcionalidades

• Encadeamento modular de prompts, ferramentas e memória
• Integra com LLMs, bancos vetoriais e APIs
• Rastreamento e avaliações opcionais com LangSmith

3. CrewAI

O CrewAI facilita a criação de fluxos de trabalho multiagente, em que cada agente tem um papel e tarefa definidos. Você cria uma equipe, define objetivos e os agentes se coordenam por meio de um gerente compartilhado.

É uma das formas mais rápidas de modelar a colaboração entre agentes sem precisar escrever toda a lógica de orquestração do zero.

Ideal para configurações como duplas de planejador–executor, fluxos de pesquisa–revisor ou qualquer tarefa em equipe com divisão clara de responsabilidades.

Mas, ao adicionar complexidade, a abstração fica rígida. Há menos flexibilidade sobre como e quando os agentes atuam, e modificar comportamentos geralmente exige sair dos padrões do framework.

Principais Funcionalidades

• Configuração de agente baseada em funções, com nomes, objetivos e memória
• Suporta execução de agentes de forma sequencial e paralela
• Memória compartilhada da equipe para colaboração entre agentes
• Integração fácil com ferramentas, funções e prompts personalizados

4. AutoGPT

O AutoGPT foi o primeiro projeto a mostrar como funciona quando você dá um objetivo para um chatbot GPT e o deixa agir — planejar, pensar, pesquisar e executar sem intervenção humana constante.

Você define o objetivo e o AutoGPT percorre etapas de raciocínio, cria subobjetivos, aciona ferramentas e ajusta sua estratégia ao longo do caminho.

Foi um grande avanço para tornar o comportamento dos agentes mais autônomo e dinâmico. Mas não foi feito para precisão.

O ciclo de tarefas é frágil e os agentes tendem a ficar presos reescrevendo o mesmo plano ou perseguindo subtarefas irrelevantes.

Você pode conectar memória, ferramentas e APIs — mas juntar tudo muitas vezes leva a fluxos imprevisíveis que são difíceis de depurar ou controlar.

Principais Funcionalidades

• Agente orientado a objetivos com auto-prompt e planejamento de tarefas
• Geração automática de subtarefas e ciclo de execução
• Suporta uso de ferramentas via plugins e chamadas de API
• Extensível com scripts, funções e integrações personalizadas

5. Autogen

Autogen é um framework open-source da Microsoft focado em conversas multiagente, onde agentes interagem por meio de mensagens estruturadas e em turnos.

É especialmente útil quando você quer controlar cada troca, como em ciclos de planejamento – execução ou em sistemas human-in-the-loop.

O Autogen se destaca em transparência. Você pode injetar funções no meio da conversa, direcionar decisões por lógica personalizada e rastrear exatamente o que cada agente disse e por quê.

Mas escalar isso exige trabalho. A orquestração de mensagens é flexível, mas não é abstrata — você ainda gerencia históricos, configurações de agentes e lógica de etapas manualmente.

Para pesquisas, testes controlados ou comportamento reprodutível de agentes, é um dos frameworks mais precisos disponíveis.

Principais Funcionalidades

• Framework de comunicação multiagente baseada em turnos
• Suporta agentes com intervenção humana e chamadas de função
• Rastreamento transparente de mensagens e injeção de lógica personalizada

Como Construir com um Framework Multiagente

A maneira mais fácil de começar é escolher um fluxo de trabalho real — algo que já seja complexo demais para um único agente — e dividi-lo em algumas etapas simples.

Pense em um chatbot para geração de leads, fluxo de agendamento ou qualquer situação em que lógica, verificação e ação se confundam.

Dê um agente para cada etapa e conecte-os usando as ferramentas de roteamento e mensagens do framework.

Passo 1: Identifique onde a lógica de agente único falha

Procure um ponto no seu bot ou sistema onde as coisas começaram a se espalhar — prompts longos ou chamadas de ferramentas encadeadas que parecem improvisadas. Esse é seu ponto de partida. Veja alguns exemplos comuns que são fáceis de identificar:

1. Um fluxo de reembolso que interpreta a solicitação do usuário, verifica a elegibilidade, realiza o reembolso e envia a confirmação — tudo em um só processo
2. Uma sequência de onboarding que coleta dados, valida formulários, define tipos de usuário e dispara e-mails em uma única cadeia de prompts

Em vez de redesenhar todo o sistema, você está apenas isolando o fluxo de trabalho que já apresenta problemas.

Passo 2: Defina os papéis antes de mexer no framework

Depois de identificar a lógica confusa, divida em responsabilidades reais.

Se algo está validando uma entrada, esse é um agente. Se algo está executando uma ação externa, esse é outro.

Descreva em linguagem simples — só o suficiente para mostrar onde estão as passagens de responsabilidade.

E quando tudo estiver diante de você, ficará claro o que realmente precisa ser separado e o que pode ser agrupado. Isso também ajuda a entender que tipo de framework você precisa.

Cada função deve ser algo que você possa testar individualmente.

Passo 3: Escolha o framework

Escolha uma plataforma que combine com o seu estilo de trabalho.

• Visual: Botpress, se você quer fluxos baseados em nós e memória com escopo.
• Code-first: LangChain ou CrewAI se você se sente confortável programando lógica em Python.

A estrutura decide como os agentes são registrados, acionados e conectados.

Etapa 4: Construa o primeiro fluxo de trabalho

Agora transforme esses papéis em agentes. Defina cada um dentro do seu framework — dê um nome, uma função e acesso às ferramentas ou APIs necessárias.

Depois de configurá-los, conecte-os. Use o roteamento que o framework oferece para passar de um agente para o outro.

O objetivo aqui é colocar um fluxo completo para funcionar de ponta a ponta, com agentes que atuam dentro de suas funções.

Passo 5: Execute o sistema e revise cada transferência

Acione o fluxo completo — do início ao fim — e acompanhe o que acontece. Observe o que cada agente recebe, o que retorna e se o fluxo transita corretamente entre eles.

Se um agente recebe uma entrada confusa, provavelmente você definiu o escopo errado. Se a lógica muda de forma inesperada, é preciso ajustar o roteamento.

Quando as transferências estiverem bem definidas, você terá um sistema funcional.

Melhores Práticas para Usar Frameworks Multiagente

Escolher um framework é só o começo. O mais importante é como você projeta, testa e gerencia os fluxos de trabalho que constrói com ele.

À medida que os sistemas de IA se tornam mais modulares e autônomos, a rastreabilidade fica mais difícil.

Mantenha a lógica centralizada

Evite dividir decisões críticas entre vários agentes. É mais fácil manter e testar quando o raciocínio principal acontece em um só lugar, em vez de estar espalhado por partes desconexas.

Defina entradas e saídas do agente desde o início

Cada agente deve ter um contrato bem definido — o que recebe e o que retorna. Isso facilita trocar ou adicionar agentes em novos fluxos sem quebrar a lógica do fluxo.

Registre todas as mensagens trocadas entre agentes

Se você não consegue ver o que os agentes estão dizendo entre si, não tem como depurar nada. Certifique-se de que toda entrada e saída seja registrada com contexto suficiente para rastrear o fluxo.

Use memória com escopo para reduzir ruído e custos

Dê a cada agente apenas o contexto necessário. Acesso total à memória gera prompts inchados, maior uso de tokens e comportamentos imprevisíveis de agentes que deveriam ser focados.

Comece a Criar IA Capaz de Coordenar

A maioria dos sistemas falha no momento em que é necessária coordenação real. O Botpress oferece controle sobre como os agentes repassam tarefas — com funções e lógicas definidas, você pode testar e entender.

Também permite transferir dados de forma limpa entre fluxos. Você pode rastrear cada etapa com logs de múltiplas interações que mostram qual ferramenta foi chamada, por que foi executada e como foi usada no fluxo de trabalho.

Em vez de ajustar prompts e controlar alucinações, você foca em funcionalidade real — construindo agentes que se comportam como software.

Comece a construir hoje — é grátis.

Perguntas frequentes

Como saber se meu projeto de IA realmente precisa de um framework multiagente ou se um agente único é suficiente?

Seu projeto de IA provavelmente precisa de uma estrutura multiagente se os prompts ou fluxos de trabalho do seu agente único ficaram longos ou difíceis de depurar, especialmente ao lidar com várias tarefas distintas. Já casos mais simples, como perguntas e respostas básicas ou bots de propósito único, geralmente funcionam bem com apenas um agente.

Construir com um framework multiagente é só para grandes empresas ou serve também para startups pequenas?

Construir com um framework multiagente não é só para grandes empresas — startups pequenas também se beneficiam, pois até projetos modestos ganham em facilidade de depuração quando tarefas complexas são divididas entre agentes especializados, em vez de concentrar tudo em um único fluxo difícil de gerenciar.

Usar um sistema multiagente significa que preciso dividir tudo em agentes separados ou posso misturar lógica de agente único e múltiplo?

Usar um sistema multiagente não significa que você precisa dividir tudo em agentes separados; é possível misturar lógica de agente único para tarefas simples e reservar a orquestração multiagente para fluxos de trabalho mais complexos.

Como um sistema multiagente difere do uso de várias APIs ou microsserviços no meu aplicativo?

Um sistema multiagente é diferente de usar várias APIs ou microsserviços porque coordena agentes de IA especializados com funções e raciocínios distintos, que trocam mensagens estruturadas e estado, enquanto APIs e microsserviços lidam com funções isoladas e não orquestram fluxos de trabalho complexos de forma independente.

Como o custo de operar sistemas multiagentes se compara ao de rodar um único LLM grande?

O custo de operar sistemas multiagentes pode ser menor do que rodar um único LLM grande, pois agentes menores e especializados lidam com tarefas específicas de forma eficiente, sem desperdiçar tokens em prompts longos ou contexto repetido. Porém, isso também traz custos adicionais para gerenciar a orquestração e a comunicação entre agentes, então a economia depende da complexidade do seu caso de uso.