A Anthropic acaba de lançar um guia essencial para desenvolvedores de agentes de IA, enfatizando que construir agentes robustos e úteis vai muito além de escrever prompts de forma engenhosa.
Este " evangelho " resume as seguintes sete estratégias centrais:
O design do agente é um fluxo de trabalho estruturado: não trate os agentes como funções simples e sem estado. Agentes bem-sucedidos precisam de uma estrutura de fluxo de trabalho que inclua raciocínio, ação, reflexão, repetição e atualização.
A memória é arquitetura: a maneira como se gerencia e passa o contexto é crucial. Use resumos, arquivos estruturados e visões gerais de projetos para buscar informações, em vez de simplesmente inserir o arquivo completo no prompt.
O planejamento é crucial: para tarefas com múltiplos passos, não se pode esperar que o agente funcione eficazmente sem um processo claro. Implemente padrões como execução-revisão, planejamento-execução e uso de ferramentas ou reflexão estruturada quando estiver preso.
O mundo real exige ferramentas reais: agentes que conseguem realmente realizar tarefas precisam de acesso a shells, integração com Git, chamadas de API e plug-ins de ferramentas — e não apenas habilidades de saída de linguagem. Projete agentes para executar ações, e não apenas interpretar.
ReAct e CoT são padrões sistemáticos: não basta pedir ao modelo para "pensar passo a passo". Crie sistemas que forcem essa estrutura, como raciocínio prévio à ação, planejamento prévio ao código e feedback prévio ao envio.
O controle da autonomia é essencial: agentes autônomos podem causar danos. Certifique-se de definir escopos claros, limites e comportamentos de fallback. Autonomia controlada supera tentativas aleatórias.
A orquestração é o valor central: bons agentes não são apenas wrappers para LLMs; eles são orquestradores que coordenam lógica, memória, ferramentas e feedback. Na sistemática de múltiplos agentes, a orquestração eficiente é crucial.
Este guia enfatiza que construir agentes de IA práticos e confiáveis requer ir além de engenharia de prompts, compreendendo profundamente a arquitetura, gestão de memória, capacidade de planejamento e integração com ferramentas do mundo real. O " evangelho " da Anthropic tem como objetivo ajudar os desenvolvedores a criar sistemas de agentes de IA capazes de realizar tarefas complexas de forma autônoma.
