Construindo Agentes de IA Extensíveis: Um Mergulho Profundo na Arquitetura de Middleware

Introdução

O FlowHunt utiliza a biblioteca LangChain no backend e, neste artigo, exploro a arquitetura de middleware do LangChain e como ela nos permite construir agentes de IA mais sofisticados. A evolução dos agentes de IA atingiu um ponto de inflexão crítico. À medida que os modelos de linguagem se tornam mais capazes, cresce a demanda por arquiteturas de agentes sofisticadas capazes de lidar com fluxos de trabalho complexos e de múltiplas etapas. O LangChain 1.0 introduz uma mudança de paradigma no desenvolvimento de agentes por meio de sua inovadora arquitetura de middleware, transformando fundamentalmente a maneira como abordamos extensibilidade e composição de agentes. Este guia abrangente explora a reescrita completa dos agentes profundos sobre o LangChain 1.0, examinando como o middleware transforma o desenvolvimento de agentes de uma abordagem rígida e monolítica para um sistema flexível e composível que capacita desenvolvedores a construir agentes poderosos sob medida para suas necessidades.

Compreendendo Agentes Profundos: Além da Chamada Simples de Ferramentas

Antes de mergulhar na arquitetura técnica, é fundamental entender o que diferencia os agentes profundos dos sistemas convencionais de chamada de ferramentas. No seu núcleo, agentes profundos são loops sofisticados de chamada de ferramentas aprimorados com capacidades integradas específicas que lhes permitem lidar com fluxos de trabalho complexos e de múltiplas etapas com intervenção humana mínima. Enquanto agentes simples executam tarefas em sequência ao invocar ferramentas e processar resultados, agentes profundos introduzem uma camada de inteligência e estrutura que muda fundamentalmente a abordagem de resolução de problemas.

A base dos agentes profundos repousa sobre quatro pilares críticos. Primeiro, capacidades de planejamento permitem que os agentes criem e sigam listas estruturadas de tarefas, dividindo tarefas complexas em etapas gerenciáveis antes da execução. Essa fase de planejamento é crucial, pois permite ao agente refletir sobre todo o fluxo de trabalho, identificar dependências e otimizar a ordem das operações. Segundo, acesso ao sistema de arquivos fornece armazenamento persistente para descarregar contexto, permitindo que o agente grave informações em arquivos para recuperação posterior, ao invés de manter tudo no histórico da conversa. Isso é especialmente valioso para gerenciar grandes volumes de dados ou manter estado entre múltiplas operações. Terceiro, criação de sub-agentes permite que o agente principal delegue trabalho a sub-agentes especializados para tarefas isoladas, criando uma estrutura hierárquica que melhora a eficiência e possibilita especialização por domínio. Por fim, prompts de sistema detalhados fornecem instruções abrangentes sobre como usar essas ferramentas de modo eficaz, garantindo que o agente compreenda não apenas as ferramentas disponíveis, mas também quando e como usá-las de forma ideal.

Essas capacidades têm se mostrado inestimáveis em sistemas de produção como Manus e Cloud Code, onde agentes precisam navegar por fluxos de trabalho complexos, gerenciar grandes volumes de contexto e tomar decisões inteligentes sobre delegação de tarefas. O objetivo do pacote de agentes profundos é democratizar o acesso a essa arquitetura sofisticada, tornando simples para desenvolvedores construírem agentes poderosos sem precisar reinventar a roda ou entender todos os detalhes da implementação.

A Evolução da Arquitetura de Agentes: Do Monolítico ao Modular

A abordagem tradicional de construção de agentes envolvia criar estruturas monolíticas onde todas as funcionalidades — planejamento, gestão de ferramentas, manipulação de estado e engenharia de prompts — estavam fortemente acopladas em uma única base de código. Isso gerava vários problemas: estender agentes exigia modificar a lógica central, reutilizar componentes entre diferentes agentes era difícil, e testar recursos individuais de forma isolada era praticamente impossível. Desenvolvedores se viam obrigados a aceitar limitações ou embarcar em grandes refatorações para adicionar novas capacidades.

O LangChain 1.0 resolve esses desafios com um conceito revolucionário: middleware. Middleware representa uma mudança de paradigma na arquitetura de agentes, introduzindo uma abstração empilhável que permite compor capacidades de agentes como blocos de montar. Ao invés de modificar o loop central do agente, o middleware intercepta e aprimora pontos estratégicos da execução do agente, permitindo separação limpa de responsabilidades e máxima reutilização. Essa inovação transforma o desenvolvimento de agentes de uma abordagem monolítica e tudo-ou-nada para um sistema modular e composível, onde cada funcionalidade pode ser desenvolvida, testada e implantada de forma independente.

A beleza do middleware está em sua empilhabilidade. Desenvolvedores podem definir múltiplos componentes de middleware e aplicá-los em sequência, com cada camada adicionando suas próprias extensões de estado, ferramentas e modificações de prompt de sistema. Isso significa que um único agente pode se beneficiar de capacidades de planejamento, acesso ao sistema de arquivos, criação de sub-agentes e aprimoramentos personalizados de domínio — tudo combinado de forma fluida. A ordem de aplicação do middleware é importante, pois cada camada constrói sobre a anterior, criando um efeito cumulativo que resulta em agentes altamente capazes.

Como o Middleware Transforma as Capacidades do Agente

Compreender middleware exige examinar como ele modifica o loop fundamental do agente ReAct (Reasoning + Acting). O padrão ReAct, que virou padrão para agentes de chamada de ferramentas, envolve o modelo raciocinando sobre qual ação tomar, executando essa ação por meio de uma ferramenta, observando o resultado e repetindo esse ciclo até a conclusão da tarefa. O middleware não substitui esse loop; ele o aprimora em pontos estratégicos.

O middleware opera por meio de três mecanismos principais. Primeiro, estende o esquema de estado, adicionando novas chaves e estruturas de dados que o agente pode acessar e modificar. Isso permite que diferentes componentes de middleware mantenham seus próprios estados sem interferir entre si. Segundo, adiciona novas ferramentas ao conjunto do agente, dando ao modelo capacidades extras para alcançar seus objetivos. Terceiro, modifica a requisição do modelo, normalmente acrescentando instruções personalizadas ao prompt de sistema que explicam como usar as novas ferramentas e quando aplicá-las.

Essa abordagem tripla garante que os aprimoramentos de middleware sejam abrangentes e bem integrados. Simplesmente adicionar uma ferramenta sem estender o estado ou fornecer instruções seria ineficaz — o modelo poderia não entender como usar a ferramenta ou quando invocá-la. Ao combinar os três mecanismos, o middleware cria um aprimoramento coeso que o modelo pode aproveitar de fato.

O Middleware de Planejamento: Decomposição Estruturada de Tarefas

O middleware de planejamento exemplifica como a arquitetura de middleware viabiliza capacidades sofisticadas para agentes. Esse componente estende o esquema de estado do agente com uma lista de tarefas (“to-do list”), uma estrutura de dados simples porém poderosa que permite aos agentes manter um plano de ação estruturado. A implementação é elegante em sua simplicidade: o middleware adiciona uma única chave ao estado, mas essa chave desbloqueia capacidades significativas.

Para tornar a ferramenta de planejamento eficaz, o middleware fornece uma ferramenta para escrever tarefas (“write-to-dos”) que permite ao modelo criar, atualizar e gerenciar a lista de tarefas. Quando o agente encontra uma tarefa complexa, pode usar essa ferramenta para dividir em etapas menores e gerenciáveis. Ao invés de tentar resolver tudo de uma vez, o agente cria um plano, executa cada etapa e atualiza o plano conforme avança. Essa abordagem estruturada traz diversas vantagens: torna o raciocínio do agente transparente e auditável, permite melhor recuperação de erros (se uma etapa falha, o agente pode ajustar as próximas), e geralmente resulta em execução mais eficiente porque o agente pensou em todo o fluxo de trabalho.

Crucialmente, o middleware de planejamento não apenas adiciona uma ferramenta — ele também modifica o prompt de sistema com instruções detalhadas de como usar a ferramenta de planejamento de forma eficaz. Essas instruções explicam quando o planejamento é apropriado, como estruturar um bom plano e como atualizá-lo conforme o agente progride. Esse aprimoramento do prompt de sistema é essencial pois orienta o comportamento do modelo, garantindo que a ferramenta de planejamento seja usada estrategicamente e não aleatoriamente.

Middleware de Sistema de Arquivos: Descarregando Contexto e Persistência

Enquanto o middleware de planejamento foca na decomposição de tarefas, o middleware de sistema de arquivos resolve outro desafio igualmente importante: gerenciar contexto e manter estado entre operações. Esse middleware estende o estado do agente com um dicionário de arquivos, criando um sistema de arquivos virtual que o agente pode ler e escrever.

Diferente do middleware de planejamento, que fornece uma única ferramenta, o middleware de sistema de arquivos oferece múltiplas ferramentas para diferentes operações com arquivos. O agente pode listar arquivos para ver o que está disponível, ler arquivos para carregar informações no contexto, criar novos arquivos para armazenar dados e editar arquivos existentes para atualizar o conteúdo salvo. Essa abordagem multi-ferramenta reflete a realidade de que interações com sistemas de arquivos são diversas e exigem diferentes operações para diferentes cenários.

O middleware de sistema de arquivos é especialmente valioso para gerenciamento de grandes volumes de dados ou para manutenção de estado entre várias operações. Ao invés de manter tudo no histórico da conversa (o que consumiria tokens e poderia exceder limites de contexto), o agente pode gravar informações em arquivos e recuperá-las quando necessário. Por exemplo, um agente trabalhando em um projeto de pesquisa pode gravar descobertas em arquivos, organizá-las por tópico e depois buscar os arquivos relevantes ao sintetizar conclusões. Essa abordagem melhora muito a eficiência e permite que agentes trabalhem com conjuntos de dados muito maiores do que seria possível se tudo tivesse que caber na janela de contexto.

Assim como o middleware de planejamento, o middleware de sistema de arquivos inclui prompts de sistema personalizados que explicam como usar as ferramentas de arquivos de maneira eficaz. Esses prompts orientam quando gravar informações em arquivos, como organizar os arquivos para fácil recuperação e as melhores práticas para gerenciar o sistema de arquivos virtual.

Middleware de Sub-Agente: Delegação e Especialização

O middleware de sub-agente representa o componente mais sofisticado da arquitetura dos agentes profundos. Esse middleware permite que o agente principal crie sub-agentes especializados para tarefas isoladas, criando uma estrutura hierárquica que melhora a eficiência e possibilita especialização por domínio. A implementação é mais complexa que os outros middlewares, pois precisa lidar com múltiplos cenários e configurações.

Em sua essência, o middleware de sub-agente fornece uma ferramenta de tarefa que permite ao agente principal delegar trabalho a sub-agentes. Quando decide que uma tarefa deve ser feita por um sub-agente, o agente principal invoca a ferramenta de tarefa, especifica qual sub-agente deve executar a tarefa e passa as informações relevantes. O sub-agente então executa a tarefa e retorna uma resposta abrangente ao agente principal. Esse modelo de delegação traz várias vantagens: isola o contexto (o sub-agente só vê o que é relevante para sua tarefa), permite especialização (diferentes sub-agentes podem ter ferramentas e prompts distintos) e normalmente resulta em execuções mais limpas e eficientes.

O middleware de sub-agente suporta dois casos principais de uso para criação de sub-agentes. O primeiro é a isolação de contexto, onde um sub-agente generalista recebe as mesmas ferramentas do agente principal, mas recebe uma tarefa restrita e focada. O sub-agente conclui a tarefa e retorna uma resposta limpa e abrangente, sem chamadas de ferramentas intermediárias ou contexto que poluiriam o histórico do agente principal. Essa abordagem economiza tokens e tempo ao evitar acúmulo de contexto desnecessário. O segundo caso é a especialização por domínio, onde o sub-agente é criado com um prompt personalizado e um subconjunto específico de ferramentas voltadas para determinado domínio ou tipo de tarefa. Por exemplo, um agente de pesquisa pode ter um sub-agente especializado em revisão bibliográfica com acesso a bancos acadêmicos, enquanto outro se especializa em análise de dados com acesso a ferramentas estatísticas.

O middleware oferece duas formas de definir sub-agentes. Sub-agentes de chamada de ferramenta são criados do zero com prompt personalizado e lista específica de ferramentas. Esses sub-agentes podem ter ferramentas completamente diferentes do agente principal, permitindo verdadeira especialização. Desenvolvedores também podem definir um modelo personalizado para cada sub-agente, usando modelos distintos para diferentes tarefas. Sub-agentes personalizados oferecem ainda mais flexibilidade ao permitir que desenvolvedores passem gráficos LangGraph existentes diretamente como sub-agentes — algo valioso para quem já construiu fluxos de trabalho sofisticados e deseja expô-los ao agente principal como sub-agentes.

Importante: sub-agentes também recebem middleware, podendo se beneficiar de planejamento, acesso ao sistema de arquivos e outros aprimoramentos. Ou seja, sub-agentes não se limitam à chamada simples de ferramentas — podem ser tão sofisticados quanto o agente principal, com suas próprias capacidades de planejamento, sistema de arquivos e até mesmo seus próprios sub-agentes.

Gestão de Contexto e Middleware de Sumarização

À medida que agentes se envolvem em conversas mais longas e tarefas complexas, a janela de contexto se torna uma restrição crítica. O middleware de sumarização enfrenta esse desafio ao gerir automaticamente o contexto quando ele cresce demais. Esse middleware monitora o histórico da conversa e, ao se aproximar do limite de tokens, compacta automaticamente o histórico resumindo mensagens antigas e preservando as recentes.

O middleware de sumarização é essencial para agentes de produção que precisam manter contexto em conversas extensas. Sem ele, agentes eventualmente atingiriam os limites de contexto e perderiam acesso a informações históricas importantes. Com a sumarização, agentes mantêm consciência das interações passadas sem estourar o limite de tokens. O middleware equilibra inteligentemente a necessidade de preservar o contexto recente (geralmente mais relevante) com o de resumir o mais antigo (que pode ser compactado sem perda crítica de informação).

Essa abordagem reflete um princípio mais amplo no design de agentes: contexto é um recurso precioso e deve ser gerenciado com cuidado. Cada token usado para contexto é um token que não pode ser usado para raciocínio ou saída de ferramentas. Ao resumir automaticamente o contexto quando necessário, o middleware de sumarização garante que agentes operem de forma eficiente mesmo em cenários de longa duração.

Humano no Loop: Middleware para Aplicações Críticas

Para aplicações críticas onde agentes devem acionar ferramentas sensíveis (como enviar e-mails, escalar problemas ou realizar transações financeiras), o middleware humano no loop oferece salvaguardas essenciais. Esse middleware permite aos desenvolvedores especificar quais ferramentas devem ser interrompidas antes da execução, permitindo que humanos revisem e aprovem (ou modifiquem) chamadas de ferramentas antes que sejam executadas.

O middleware humano no loop aceita uma configuração de ferramentas que define quais ferramentas devem ser interrompidas e quais ações humanos podem tomar nessas chamadas. Por exemplo, antes de uma ferramenta sensível que envia e-mails, desenvolvedores podem configurar o middleware para permitir que humanos aprovem a ação, editem os parâmetros ou deem feedback ao agente sobre o que ele deveria fazer diferente. Isso cria um fluxo colaborativo onde o agente cuida do raciocínio e planejamento, mas humanos mantêm o controle sobre ações críticas.

Esse middleware exemplifica como a arquitetura de middleware permite adicionar recursos sofisticados de governança e segurança sem modificar a lógica central do agente. Diferentes aplicações exigem diferentes níveis de supervisão humana, e a abordagem de middleware permite configurar o nível de envolvimento humano apropriado para cada caso de uso.

Construindo Agentes Extensíveis com Middleware Personalizado

Embora o LangChain 1.0 forneça vários componentes de middleware prontos, o verdadeiro poder dessa arquitetura está em sua extensibilidade. Desenvolvedores podem criar middleware personalizado estendendo a classe base de middleware do agente, adicionando novas chaves de estado, ferramentas e modificações de prompt de sistema adequadas ao seu caso de uso.

O desenvolvimento de middleware personalizado segue o mesmo padrão do middleware nativo: estender o esquema de estado com novas chaves, adicionar ferramentas que operam sobre esse estado e modificar o prompt de sistema com instruções sobre como usar as novas ferramentas. Esse padrão consistente facilita o desenvolvimento de novos componentes que se integram perfeitamente aos existentes.

Por exemplo, um desenvolvedor criando um agente para atendimento ao cliente pode criar middleware personalizado que adiciona uma ferramenta de consulta a banco de clientes, uma ferramenta de gestão de tickets para criar e atualizar chamados e uma ferramenta de base de conhecimento para buscar documentação relevante. Esse middleware personalizado expande as capacidades do agente de acordo com o atendimento ao cliente, enquanto ainda se beneficia do planejamento, sistema de arquivos e sub-agentes fornecidos pelo middleware padrão.

A possibilidade de criar middleware personalizado significa que desenvolvedores nunca ficam limitados às capacidades nativas. Se um agente precisa de uma ferramenta ou gestão de estado específica, basta implementá-la como middleware e integrá-la à arquitetura do agente.

FlowHunt e o Desenvolvimento Simplificado de Agentes

Enquanto o LangChain 1.0 fornece a fundação arquitetural para construção de agentes sofisticados, plataformas como o FlowHunt elevam o desenvolvimento ao próximo nível ao oferecer uma interface no-code para criar, implantar e gerenciar agentes de IA. O componente Agente de IA do FlowHunt aproveita os princípios da arquitetura baseada em middleware para permitir que desenvolvedores criem agentes poderosos sem escrever código.

A abordagem do FlowHunt está perfeitamente alinhada com a filosofia do middleware: composibilidade, extensibilidade e facilidade de uso. Ao invés de exigir que desenvolvedores compreendam as minúcias da implementação de middleware, o FlowHunt oferece uma interface visual onde é possível compor capacidades dos agentes conectando componentes. A plataforma cuida da orquestração de middleware por trás dos panos, permitindo que o foco seja definir o que o agente deve fazer, não como implementar.

Agentes no FlowHunt podem ser configurados com capacidades de planejamento, acesso ao sistema de arquivos, criação de sub-agentes e ferramentas personalizadas — tudo por meio de uma interface visual intuitiva. Isso democratiza o desenvolvimento de agentes, tornando-o acessível a quem não tem amplo conhecimento em LangChain ou arquitetura de agentes. Além disso, o FlowHunt oferece recursos como logs detalhados, histórico de agentes e controle de custos para ajudar a entender o comportamento dos agentes e otimizar sua performance.

Implementação Prática: Criando um Agente Profundo

Compreender a teoria da arquitetura de middleware é valioso, mas a implementação prática é onde reside o verdadeiro poder. Criar um agente profundo com LangChain 1.0 envolve o uso da função create_deep_agent, que oferece uma interface pronta para compor agentes com todas as capacidades discutidas acima.

A função create_deep_agent aceita vários parâmetros chave. Os desenvolvedores passam as ferramentas às quais o agente deve ter acesso, instruções personalizadas que definem o comportamento e objetivos do agente e sub-agentes para os quais o agente principal pode delegar tarefas. A função então utiliza o construtor de agente para montar o agente aplicando os middlewares apropriados em sequência.

É no construtor de agente que a mágica acontece. Ele começa selecionando um modelo (por padrão Claude Sonnet 3.5, mas customizável para qualquer modelo suportado), depois aplica os middlewares em ordem específica. O middleware de planejamento é aplicado primeiro, estendendo o estado com a lista de tarefas e adicionando a ferramenta correspondente. O middleware de sistema de arquivos vem em seguida, adicionando ferramentas e estado de arquivos. O middleware de sub-agente é aplicado por terceiro, habilitando a delegação de tarefas. Por fim, o middleware de sumarização é aplicado para gerenciar o contexto.

Essa aplicação sequencial dos middlewares é crucial: cada camada se soma à anterior, criando um efeito cumulativo. O prompt de sistema é estendido com instruções de cada middleware na ordem, de modo que o modelo recebe orientações completas sobre como usar todas as capacidades disponíveis. O esquema de estado cresce a cada middleware, permitindo ao agente manter múltiplos tipos de estado. O conjunto de ferramentas se expande a cada middleware, dando ao modelo mais opções para atingir seus objetivos.

Desenvolvedores podem customizar esse processo escolhendo quais middlewares aplicar. Se o agente não precisa de acesso a sistema de arquivos, basta omitir o middleware correspondente. Se não precisa de sub-agentes, o middleware de sub-agente pode ser ignorado. Essa flexibilidade garante que os agentes sejam configurados exatamente com as capacidades necessárias, sem sobrecarga desnecessária.

Padrões Avançados: Orquestração Multiagente

À medida que aplicações de agentes se tornam mais sofisticadas, desenvolvedores frequentemente precisam orquestrar múltiplos agentes trabalhando juntos para realizar objetivos complexos. A arquitetura de middleware viabiliza soluções elegantes para orquestração multiagente por meio do sistema de sub-agentes.

Um padrão poderoso é a delegação hierárquica, onde um agente principal divide uma tarefa complexa em sub-tarefas e delega cada uma a um sub-agente especializado. Por exemplo, um agente de pesquisa pode delegar revisão bibliográfica a um sub-agente, análise de dados a outro e síntese a um terceiro. Cada sub-agente é otimizado para sua tarefa, com prompts e ferramentas personalizadas para aquele domínio. O agente principal coordena o fluxo geral, garantindo que sub-agentes sejam executados na ordem correta e que seus resultados sejam integrados adequadamente.

Outro padrão é a execução paralela, onde vários sub-agentes trabalham simultaneamente em diferentes aspectos de um problema. Embora a implementação atual processe sub-agentes de forma sequencial, a arquitetura suporta padrões de execução paralela, em que múltiplos sub-agentes são criados e seus resultados agregados. Isso é valioso para tarefas que podem ser decompostas em sub-tarefas independentes.

Um terceiro padrão é o refinamento iterativo, onde o agente principal cria sub-agentes para gerar soluções iniciais e depois utiliza suas saídas para refinar a abordagem, criando novos sub-agentes para análises mais profundas. Esse padrão é útil para cenários complexos de resolução de problemas, onde múltiplas iterações de análise e refinamento levam a soluções melhores.

Esses padrões demonstram como a arquitetura de middleware permite sistemas multiagentes sofisticados sem exigir que desenvolvedores criem lógica complexa de orquestração do zero. O middleware de sub-agente gerencia os detalhes da delegação e comunicação, permitindo que o foco seja definir o fluxo de trabalho e as capacidades de cada agente.

Eficiência de Tokens e Otimização de Custos

Um dos benefícios mais práticos da arquitetura de agentes profundos é seu impacto na eficiência de tokens e na otimização de custos. Ao combinar planejamento, acesso a sistema de arquivos e delegação para sub-agentes, agentes profundos realizam tarefas complexas utilizando significativamente menos tokens do que agentes simples.

O planejamento reduz o uso de tokens ao permitir que agentes desenhem o fluxo de trabalho antes da execução, evitando explorações e retrocessos desnecessários. Ao invés de tentar abordagens diferentes e aprender com erros, agentes podem planejar um caminho eficiente até a solução. O acesso ao sistema de arquivos reduz o uso de tokens ao permitir que agentes descarreguem contexto em armazenamento persistente ao invés de manter tudo no histórico da conversa. Informações que não são necessárias imediatamente podem ser gravadas em arquivos e recuperadas depois, mantendo a janela de contexto enxuta. A delegação para sub-agentes reduz o uso de tokens ao isolar o contexto — sub-agentes só visualizam informações relevantes para sua tarefa, evitando acúmulo de contexto irrelevante que consumiria tokens.

O middleware de sumarização otimiza ainda mais o uso de tokens ao compactar automaticamente o histórico da conversa quando ele cresce demais. Ao invés de perder acesso a informações históricas ou exceder limites, o middleware resume mensagens antigas, preservando o essencial e liberando tokens para o raciocínio atual.

Para organizações rodando agentes em escala, essas melhorias em eficiência de tokens se traduzem diretamente em economia de custos. Um agente que usa 30% menos tokens para realizar a mesma tarefa resulta em 30% de economia em custos de API. Multiplicado por milhares de execuções, essas economias se tornam substanciais.

Extensibilidade e Preparação para o Futuro

A arquitetura de middleware oferece um caminho claro para aprimoramentos e extensões futuras. À medida que surgem novas capacidades ou casos de uso, desenvolvedores podem implementá-las como middleware sem impactar agentes já existentes. Isso prepara aplicações de agentes para mudanças tecnológicas e permite rápida iteração de novos recursos.

Por exemplo, se surge uma nova capacidade de busca web em tempo real, basta implementá-la como middleware adicionando uma ferramenta de busca e instruções apropriadas no prompt de sistema. Agentes existentes podem se beneficiar dessa novidade apenas adicionando o middleware de busca em sua configuração. Da mesma forma, se novos modelos com diferentes capacidades ou custos aparecem, agentes podem ser atualizados para usá-los sem alterações na arquitetura de middleware.

Essa extensibilidade também viabiliza que a comunidade contribua novos componentes de middleware. À medida que desenvolvedores descobrem padrões e capacidades úteis, podem compartilhar suas implementações com outros, criando um ecossistema de aprimoramentos reutilizáveis. Essa abordagem colaborativa acelera a inovação e permite à comunidade de desenvolvimento de agentes construir, coletivamente, agentes mais poderosos e capazes.

Conclusão

A reescrita dos agentes profundos sobre a arquitetura de middleware do LangChain 1.0 representa um avanço fundamental na forma como desenvolvedores constroem agentes de IA. Ao introduzir uma abstração empilhável e composível para aprimoramentos de agentes, o LangChain 1.0 transforma o desenvolvimento de agentes de uma abordagem monolítica e rígida para um sistema modular e flexível, onde capacidades podem ser combinadas para gerar agentes sob medida para cada caso de uso. O middleware de planejamento viabiliza a decomposição estruturada de tarefas; o de sistema de arquivos fornece gestão de contexto e persistência; o de sub-agente permite delegação e especialização; e o de sumarização lida com as restrições da janela de contexto. O middleware personalizado permite que desenvolvedores estendam agentes com capacidades específicas de domínio, enquanto plataformas como o FlowHunt democratizam o desenvolvimento ao oferecer interfaces no-code para construção de agentes sofisticados. Essa arquitetura não só torna agentes mais poderosos e eficientes, mas também mais fáceis de manter, testar e adaptar ao futuro. À medida que agentes de IA se tornam cada vez mais centrais nas operações de negócios, a arquitetura baseada em middleware pioneira do LangChain 1.0 oferece a base para a próxima geração de sistemas inteligentes e autônomos.