Construindo Sistemas de Agentes de IA Eficientes: Lições do UserJot
O UserJot experimentou a construção de um sistema de IA multiagente para analisar feedback de clientes em larga escala e gerar logs de alterações automaticamente. O autor compartilha os principais aprendizados, focando em uma arquitetura de dois níveis: agentes primários gerenciam o contexto e a decomposição de tarefas, enquanto subagentes sem estado se concentram em tarefas únicas. A eficiência vem da decomposição de tarefas (vertical e horizontal), protocolos de comunicação estruturados, especialização de agentes e padrões de orquestração como MapReduce. O artigo enfatiza a ausência de estado, estratégias de gerenciamento de contexto e mecanismos de tratamento de erros, oferecendo dicas de otimização de desempenho e métricas de monitoramento.
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