Aprenda como construir sistemas de IA multiagentes prontos para produção usando o Strands, o framework open-source da AWS. Descubra como criar agentes especializados que colaboram para gerar relatórios de inteligência de negócios e automatizar fluxos de trabalho complexos.
O cenário da inteligência artificial mudou fundamentalmente com o surgimento de sofisticados sistemas multiagentes capazes de colaborar para resolver problemas complexos de negócios. Em vez de depender de um único modelo de IA monolítico para executar todas as tarefas, as organizações estão descobrindo o poder de agentes especializados trabalhando em conjunto, cada um trazendo capacidades e expertise únicas. Essa abordagem representa uma mudança de paradigma em como pensamos a automação em IA, passando de sistemas simples de perguntas e respostas para equipes coordenadas de agentes inteligentes, capazes de pesquisar, analisar, sintetizar e recomendar soluções com notável sofisticação. Neste guia abrangente, vamos explorar como construir sistemas multiagentes prontos para produção usando o Strands, um framework open-source da Amazon Web Services que torna o desenvolvimento de agentes acessível, flexível e poderoso. Seja para automatizar relatórios de inteligência de negócios, otimizar fluxos operacionais ou criar sistemas inteligentes de pesquisa, entender como orquestrar múltiplos agentes especializados está se tornando conhecimento essencial para equipes de desenvolvimento modernas.
Sistemas de IA multiagente representam uma ruptura fundamental em relação às abordagens tradicionais de IA baseada em um único modelo. Em vez de pedir que um modelo de IA execute todos os aspectos de uma tarefa complexa, sistemas multiagentes decompõem problemas em domínios especializados, com cada agente tornando-se especialista em sua área. Essa arquitetura reflete como equipes humanas trabalham nas organizações—uma equipe de marketing, uma de pesquisa, uma financeira e outra de operações, cada uma trazendo conhecimento e ferramentas especializadas para resolver diferentes aspectos de um desafio maior. No contexto da IA, isso significa que você pode ter um agente especializado em coletar e processar informações em tempo real de fontes de notícias, outro focado em análise de sentimento e tendências em redes sociais, um terceiro dedicado à pesquisa competitiva e análise de mercado, e outro responsável por sintetizar todas essas informações em recomendações estratégicas acionáveis. O poder dessa abordagem está em lidar com a complexidade por meio da especialização, melhorar a precisão com perspectivas diversas, habilitar o processamento paralelo de tarefas distintas e criar sistemas mais escaláveis e fáceis de manter. Quando implementados corretamente, sistemas multiagentes podem realizar em minutos o que equipes humanas levariam horas ou dias, mantendo a nuance e o contexto que dão valor à inteligência de negócios.
A jornada até frameworks modernos de agentes como o Strands reflete as melhorias dramáticas nas capacidades dos grandes modelos de linguagem nos últimos anos. Nos primórdios dos agentes de IA, por volta de 2023, quando o artigo ReAct (Reasoning and Acting) foi publicado, desenvolvedores precisavam construir lógicas de orquestração incrivelmente complexas para que modelos de linguagem usassem ferramentas de forma confiável e raciocinassem sobre problemas. Os modelos não eram treinados para agir como agentes—eram, principalmente, projetados para conversação em linguagem natural. Isso exigia dos desenvolvedores a escrita de instruções extensas de prompt, construção de parsers customizados para extrair chamadas de ferramentas das saídas dos modelos e implementação de lógica sofisticada de orquestração apenas para obter funcionalidades básicas de agentes. Mesmo assim, conseguir que um modelo produzisse JSON sintaticamente correto ou seguisse um formato específico era um grande desafio. Equipes gastavam meses ajustando suas implementações para deixá-las prontas para produção, e qualquer mudança no modelo exigia reestruturação significativa de todo o sistema. No entanto, o cenário mudou drasticamente. Modelos modernos como Claude, GPT-4 e outros já possuem capacidades nativas de uso de ferramentas e raciocínio embutidas em seu treinamento. Eles entendem como chamar funções, decidem quais ferramentas usar e lidam com tarefas complexas de múltiplos passos com pouca orientação. Isso tornou frameworks de orquestração complexos, antes essenciais em 2023, como sobrecarga desnecessária. O Strands foi construído com esse entendimento—por que criar workflows complexos se os modelos modernos conseguem raciocinar e planejar sozinhos? Essa transição da orquestração complexa para a simplicidade orientada a modelos é o que torna o Strands tão poderoso e representa o futuro do desenvolvimento de agentes.
O Strands Agents é um SDK open-source desenvolvido pela AWS que adota uma abordagem fundamentalmente diferente para construir agentes de IA. Em vez de exigir que desenvolvedores definam workflows complexos, máquinas de estado ou lógica de orquestração, o Strands abraça as capacidades dos modelos modernos de linguagem para lidar, de forma autônoma, com planejamento, raciocínio e seleção de ferramentas. O framework é baseado em um princípio simples e poderoso: um agente é a combinação de três componentes essenciais—um modelo, um conjunto de ferramentas e um prompt. Só isso. Você define qual modelo deseja usar (Claude, GPT-4, Llama ou qualquer outro), especifica as ferramentas que o agente terá acesso (ferramentas embutidas, funções Python personalizadas ou servidores MCP) e escreve um prompt claro descrevendo o que espera que o agente faça. O modelo então utiliza suas capacidades de raciocínio para descobrir o restante. O que torna o Strands especialmente revolucionário é seu total agnosticismo em relação a modelo e provedor. Você não fica preso ao AWS Bedrock—ainda que seja uma excelente opção. Você pode usar modelos da OpenAI, o Claude da Anthropic via API, modelos Llama da Meta, modelos locais via Ollama, ou praticamente qualquer provedor de LLM via LiteLLM. Essa flexibilidade permite começar o desenvolvimento com um modelo local para iteração rápida, migrar para um modelo mais poderoso na produção ou até mudar de provedor sem reescrever o código do agente. O framework também integra-se facilmente a outros frameworks populares como CrewAI e LangGraph, além de oferecer suporte nativo a servidores Model Context Protocol (MCP), habilitando o uso de todo um ecossistema de ferramentas e integrações prontas. O Strands inclui ainda suporte embutido para memória de conversação e gerenciamento de sessões, sendo adequado tanto para tarefas simples quanto para interações complexas de múltiplos turnos.
Começar a usar o Strands é surpreendentemente simples, o que é um dos seus maiores pontos fortes. O processo de configuração exige apenas alguns passos básicos, que qualquer desenvolvedor Python consegue completar em minutos. Primeiro, crie um novo diretório de projeto e configure seu ambiente Python. Crie um arquivo requirements.txt onde você especificará suas dependências—no mínimo, o pacote strands e o strands-agents, mas pode adicionar outros conforme as ferramentas que deseja utilizar. Em seguida, crie um arquivo .env para armazenar suas variáveis de ambiente, principalmente as credenciais do provedor de LLM escolhido. Se usar AWS Bedrock, configure permissões IAM em sua conta AWS. Acesse o console IAM, selecione seu usuário, anexe a policy do Bedrock para conceder permissões e gere as chaves de acesso para uso programático. Guarde essas chaves em segurança no arquivo .env como AWS_ACCESS_KEY_ID e AWS_SECRET_ACCESS_KEY. Se usar outro provedor, como OpenAI, armazene a respectiva chave de API. Depois, crie seu arquivo principal em Python—chame de strands_demo.py. Nele, importe os componentes necessários do Strands, instancie um agente com seu modelo e ferramentas escolhidos, e atribua a ele uma tarefa. A beleza do Strands é que toda essa configuração, desde a criação do projeto até rodar seu primeiro agente, pode ser feita em menos de cinco minutos. O framework gerencia toda a complexidade do loop do agente, análise das saídas do modelo, chamadas de ferramentas e gerenciamento de contexto. Você só precisa definir o que deseja e deixar o modelo raciocinar.
Para entender como o Strands funciona na prática, vamos passar pelo exemplo mais simples possível—criar um agente com uma ferramenta de calculadora. Esse exemplo demonstra os conceitos centrais que você usará em sistemas mais complexos. Comece importando a classe Agent da biblioteca Strands e a ferramenta calculator da biblioteca de ferramentas Strands. Em seguida, instancie um objeto Agent, passando-lhe a ferramenta calculator. Crie um prompt simples pedindo ao agente para calcular a raiz quadrada de 1764. Guarde o resultado em uma variável e imprima-o. São quatro linhas de código. Ao rodar esse script, o agente recebe o prompt, percebe que precisa usar a calculadora para encontrar a raiz quadrada, chama a ferramenta com o input adequado, recebe o resultado (42) e retorna para você. Por trás dos bastidores, o processo é sofisticado—o modelo interpreta sua solicitação em linguagem natural, identifica a ferramenta apropriada, formata a chamada corretamente, executa e sintetiza o resultado de volta em linguagem natural. Mas, para você como desenvolvedor, são apenas quatro linhas de código. Essa simplicidade é a essência da filosofia do Strands. O framework gerencia toda a orquestração, análise e gerenciamento, permitindo que você foque apenas em definir o que deseja que seus agentes façam, e não como devem fazê-lo.
Apesar do Strands já trazer ferramentas embutidas como a calculadora, o verdadeiro poder surge quando você cria ferramentas personalizadas para suas necessidades. Criar uma ferramenta personalizada no Strands é extremamente simples. Você escreve uma função Python que faça o que você deseja, decora com o decorator @tool e adiciona uma docstring descrevendo o que a função faz. Essa docstring é fundamental—é ela que o agente lê para entender a função da ferramenta e quando usá-la. Por exemplo, se quiser criar uma ferramenta que soma dois números, escreva uma função chamada add_numbers com uma docstring “Soma dois números”, e implemente a lógica de soma. O agente lerá essa docstring, entenderá que essa ferramenta soma números e a usará sempre que precisar realizar essa operação. Você pode criar ferramentas para praticamente qualquer coisa que possa ser feita em Python—buscar dados de APIs, consultar bancos de dados, processar arquivos, chamar serviços externos ou realizar cálculos complexos. O decorator @tool cuida de todo o registro e integração com o framework do agente. Também é possível usar servidores MCP (Model Context Protocol) como ferramentas, ampliando o acesso a um ecossistema de integrações prontas. O Strands inclui um repositório de ferramentas embutidas que abrangem desde gerenciamento de memória até operações em arquivos e interações com serviços AWS. Essa combinação de ferramentas personalizadas e integrações prontas permite montar rapidamente agentes poderosos sem reinventar a roda.
O verdadeiro poder do Strands aparece quando você vai além de agentes isolados e monta equipes de agentes especializados que colaboram. É assim que você constrói sistemas sofisticados capazes de resolver problemas complexos de negócios. A abordagem é direta: crie múltiplos agentes, cada um com papel, ferramentas e expertise próprios. Um agente pode ser especializado em coletar informações de notícias, outro em analisar sentimento em redes sociais, um terceiro em pesquisar o mercado competitivo e um quarto em sintetizar tudo isso em recomendações estratégicas. Cada agente tem acesso a ferramentas apropriadas ao seu papel. O agente de notícias tem ferramentas para raspar e analisar sites de notícias. O de sentimento possui ferramentas para processar texto e pontuar o tom emocional. O de pesquisa dispõe de ferramentas para consultar bancos de dados e compilar informações. O de síntese tem ferramentas para formatar e organizar relatórios. Você então orquestra os agentes passando tarefas entre eles, com cada um contribuindo com sua expertise para o objetivo final. A beleza dessa abordagem é espelhar o funcionamento de equipes humanas—você não pediria a todo o time para fazer tudo; em vez disso, especialistas cuidam de suas áreas e depois reúnem o trabalho. Com Strands, você implementa esse padrão em código, criando sistemas inteligentes mais capazes, fáceis de manter e escaláveis do que abordagens monolíticas de agente único.
Para ilustrar o poder dos sistemas multiagentes na prática, vejamos um exemplo concreto: construir um sistema automatizado de inteligência de negócios que gera relatórios abrangentes sobre qualquer tema. Esse sistema mostra como múltiplos agentes especializados podem colaborar para produzir análises sofisticadas. Inclui um agente de conteúdo responsável por coletar e processar notícias ao vivo de fontes como TechCrunch, extraindo artigos relevantes e resumindo pontos-chave. Um agente analista de redes sociais simula análise realista de conversas online, identificando tendências de sentimento e tópicos discutidos. Um agente pesquisador compila inteligência de fundo, pesquisa players do setor e cria linhas do tempo de eventos importantes. Um agente especialista estratégico analisa dinâmicas de mercado, panorama competitivo e identifica oportunidades. Um agente analista de sentimento avalia o tom emocional das fontes e fornece insights psicológicos sobre stakeholders. Um agente de recomendações cria conselhos estratégicos práticos com etapas de implementação. Por fim, um agente sintetizador executivo reúne todos os insights em um relatório formatado e pronto para apresentação. Cada agente tem papel específico, ferramentas adequadas e instruções claras sobre o que priorizar. Quando você faz uma pergunta como “O que está acontecendo com a OpenAI neste momento?”, o sistema entra em ação. O agente de conteúdo visita o TechCrunch e reúne artigos recentes sobre a OpenAI. O pesquisador compila informações de fundo e principais desenvolvimentos. O agente de sentimento analisa o tom das reportagens. O agente estratégico identifica implicações de mercado. O agente sintetizador junta tudo em um relatório coerente. Todo o processo ocorre em minutos, produzindo análises que uma equipe humana levaria horas para compilar. Esse é o poder dos sistemas multiagentes bem orquestrados.
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Um dos aspectos mais práticos de construir sistemas multiagentes é criar ferramentas personalizadas que conectam seus agentes a fontes de dados reais. Vamos examinar como construir uma ferramenta que busca manchetes de notícias de IA no TechCrunch, usada pelo agente de conteúdo do sistema de inteligência de negócios. A ferramenta começa com uma docstring clara descrevendo exatamente sua função: “Busca manchetes de notícias de IA do TechCrunch.” Essa descrição é crucial pois o agente a lê para saber quando e como usar a ferramenta. A ferramenta especifica seus argumentos—neste caso, pode receber uma consulta de busca ou tema como entrada. Também descreve o que retorna—uma string separada por pipe com as manchetes. A implementação envolve definir o URL da raspagem, configurar os headers HTTP adequados para evitar bloqueio, fazer a requisição ao site, checar o código de resposta, analisar o HTML para extrair as manchetes e retornar os resultados no formato especificado. O tratamento de erros é importante—você quer lidar graciosamente com falhas de rede, erros de análise ou outros problemas ao buscar dados externos. A ferramenta pode incluir logs para ajudar na depuração e entender o que ocorre quando o agente a utiliza. Depois de criada e decorada com @tool, o agente pode usá-la sempre que precisar buscar notícias. O agente não precisa saber como raspar sites ou analisar HTML—ele apenas sabe que a ferramenta existe, o que faz e quando usar. Essa separação de responsabilidades torna o sistema mais fácil de manter e permite atualizar fontes de dados sem alterar a lógica do agente.
Uma das maiores forças do Strands é sua flexibilidade na seleção de modelos e configuração de provedores. Você não fica preso a nenhum modelo ou provedor, podendo escolher a melhor opção para seu caso de uso e orçamento. Por padrão, o Strands buscará credenciais AWS e usará o Amazon Bedrock, que oferece acesso a múltiplos modelos como Claude, Llama e outros. Mas, se preferir usar modelos da OpenAI, o processo é simples. Importe a classe de modelo OpenAI do Strands, instancie com o ID do modelo desejado (como “gpt-3.5-turbo” ou “gpt-4”) e passe ao agente. O código do agente permanece igual—só muda a configuração do modelo. Essa flexibilidade se estende a outros provedores. Você pode usar modelos Claude da Anthropic direto via API, modelos Llama da Meta via Llama API, modelos locais via Ollama para desenvolvimento e testes, ou praticamente qualquer provedor via LiteLLM. Isso permite começar desenvolvendo com um modelo local rápido e barato, depois migrar para um modelo mais poderoso em produção sem alterar o código do agente. Você também pode experimentar vários modelos para ver qual funciona melhor para seu caso de uso. Alguns modelos podem ser melhores em raciocínio, outros em seguir instruções à risca e outros em domínios específicos. A possibilidade de trocar modelos sem reescrever código é uma grande vantagem do Strands em relação a frameworks mais rígidos.
À medida que seus sistemas multiagentes tornam-se mais sofisticados, pode ser necessário implementar padrões avançados como comunicação e handoffs entre agentes. Esses padrões permitem que agentes deleguem tarefas para outros agentes, criando sistemas hierárquicos ou em rede. No padrão de handoff, um agente percebe que uma tarefa está fora de sua expertise e a repassa para outro agente mais apto. Por exemplo, no sistema de inteligência de negócios, o agente de conteúdo pode reunir notícias brutas e passar a tarefa de análise de sentimento para o agente analista de sentimento. O agente de sentimento processa os artigos e devolve a análise, que o agente de conteúdo pode incorporar ao relatório. Esse padrão espelha o funcionamento de equipes humanas—quando alguém encontra um problema fora de sua área, repassa para um especialista. O Strands suporta esses padrões via a funcionalidade de agente-como-ferramenta, onde um agente pode ser usado como ferramenta por outro. Isso cria sistemas hierárquicos poderosos, em que agentes de alto nível coordenam agentes especializados de nível inferior. Também é possível implementar padrões de swarm, em que vários agentes trabalham em paralelo em diferentes aspectos do problema, depois agregando os resultados. Esses padrões avançados permitem construir sistemas de complexidade arbitrária, desde handoffs entre dois agentes até redes elaboradas de dezenas de agentes especializados colaborando para um objetivo comum.
A integração do Strands com serviços AWS é especialmente valiosa para organizações que já utilizam o ecossistema AWS. É possível criar ferramentas que interajam com serviços como S3 para armazenamento de arquivos, DynamoDB para bancos de dados, Lambda para computação serverless e muitos outros. Assim, seus agentes podem não apenas reunir e analisar informações, mas também agir em sua infraestrutura AWS. Por exemplo, um agente pode gerar um relatório e salvá-lo automaticamente no S3, ou consultar dados do DynamoDB para informar sua análise. Além da AWS, o Strands suporta integração com praticamente qualquer API externa através de ferramentas personalizadas. Você pode criar ferramentas que chamam APIs REST, interajam com webhooks, consultem serviços terceirizados ou integrem com qualquer sistema externo usado pela sua empresa. Essa extensibilidade faz do Strands o sistema nervoso central da automação, coordenando atividades em todo seu stack tecnológico. A combinação da integração AWS com suporte a APIs externas torna o Strands ideal para sistemas de nível empresarial que precisam operar em ambientes tecnológicos complexos e heterogêneos.
Embora o Strands facilite o desenvolvimento, implantar agentes em produção exige atenção a vários fatores. Primeiro, pense onde os agentes irão rodar. O Strands pode ser executado em qualquer ambiente Python—sua máquina local para desenvolvimento, instâncias EC2 para deploy tradicional, Lambda para execução serverless, EKS para Kubernetes ou qualquer outra plataforma de computação. Cada opção tem considerações diferentes de escala, custo e gerenciamento. Considere também como os agentes serão acionados. Rodarão em horários programados? Serão disparados por chamadas de API? Responderão a eventos? O Strands integra-se bem com vários mecanismos de acionamento, mas é preciso desenhar isso com cuidado para o seu caso de uso. Segurança é outro ponto crítico. Seus agentes terão acesso a credenciais, chaves de API e, potencialmente, dados sensíveis. Garanta que isso seja gerenciado com segurança, preferencialmente via variáveis de ambiente ou AWS Secrets Manager, nunca hardcoded no código. Implemente também logs e monitoramento adequados para entender o que os agentes estão fazendo e identificar problemas rapidamente. Tratamento de erros é crucial em produção—agentes devem lidar com falhas de modo elegante, tentar novamente quando adequado e alertar quando algo dá errado. Por fim, implemente limites de uso e controles de custo para evitar gastos excessivos com chamadas de API ou inferência de modelos.
Embora o Strands seja poderoso e elegante, vale a pena entender como ele se compara a outros frameworks populares como CrewAI e LangGraph. O CrewAI é outro framework conhecido, que foca na orquestração de equipes de agentes, com definição de papéis e hierarquias. Ele oferece mais estrutura e scaffolding para equipes de agentes, útil para sistemas complexos, mas adiciona complexidade. O LangGraph, construído sobre o LangChain, adota uma abordagem baseada em grafos, permitindo definir máquinas de estado e workflows explícitos. Isso dá mais controle sobre o comportamento dos agentes, mas exige maior trabalho de design inicial. O Strands segue caminho diferente—confia no modelo para lidar com raciocínio e planejamento, exigindo menos definição explícita de workflow. Isso torna o desenvolvimento mais rápido, mas pode ser menos indicado para sistemas que exigem comportamento totalmente determinístico. A boa notícia é que os frameworks não são excludentes. O Strands pode trabalhar junto com CrewAI e LangGraph, sendo possível usar o melhor de cada um. Para desenvolvimento ágil e sistemas que se beneficiam do raciocínio orientado a modelo, o Strands se destaca. Para sistemas que exigem controle explícito de workflow, o LangGraph pode ser melhor. Para equipes de agentes com hierarquias claras, o CrewAI pode ser o ideal. Entender pontos fortes e limitações de cada framework ajuda a tomar decisões arquiteturais adequadas ao seu caso de uso.
Construir sistemas multiagentes eficazes exige mais que domínio técnico do framework—requer design cuidadoso do sistema. Primeiro, defina claramente o papel e expertise de cada agente. De que é responsável esse agente? Quais ferramentas ele precisa? Em que deve focar? Papéis bem definidos tornam agentes mais eficazes e fáceis de depurar. Segundo, escreva prompts claros e específicos. O prompt é como você comunica suas intenções ao agente, então invista tempo tornando-o claro e abrangente. Descreva o papel do agente, o que ele deve priorizar, evitar e o formato desejado na saída. Terceiro, dê aos agentes ferramentas apropriadas. Um agente com ferramentas demais pode se confundir sobre qual usar; com poucas ferramentas, pode não cumprir sua tarefa. Pense cuidadosamente no que cada agente realmente precisa. Quarto, teste agentes individualmente antes de integrá-los ao sistema. Certifique-se de que cada agente funcione isoladamente antes de coordenar múltiplos agentes. Quinto, implemente tratamento de erros e logging adequados. Quando algo falhar, será preciso entender o que houve. Sexto, comece simples e adicione complexidade gradualmente. Construa um sistema funcional com dois agentes antes de tentar um com dez. Sétimo, monitore o comportamento dos agentes em produção. Acompanhe o que fazem, quanto tempo levam, quais erros encontram e se estão atingindo os objetivos. Esses dados de monitoramento são valiosos para otimização e depuração.
O campo dos sistemas de IA multiagentes está evoluindo rapidamente, e o Strands está na vanguarda dessa evolução. À medida que os modelos de linguagem continuam a melhorar, os agentes tornar-se-ão mais capazes, confiáveis e autônomos. Veremos maior adoção de sistemas multiagentes nas indústrias, à medida que as organizações percebem os benefícios de agentes coordenados e especializados sobre abordagens monolíticas. A integração dos agentes com processos de negócio será mais profunda, com agentes não apenas analisando, mas também tomando decisões e agindo nos sistemas empresariais. Provavelmente veremos padrões mais sofisticados de comunicação entre agentes, com negociação, colaboração e competição para resolver problemas. As ferramentas disponíveis aos agentes se expandirão dramaticamente à medida que mais serviços disponibilizarem APIs e o MCP for amplamente adotado. Teremos agentes aprendendo com a experiência, adaptando o comportamento conforme resultados. Agentes capazes de explicar seu raciocínio, tornando-se mais confiáveis e fáceis de depurar. A combinação de modelos melhores, frameworks como o Strands e adoção crescente criará um futuro em que sistemas multiagentes serão tão comuns quanto aplicações web hoje. Organizações que dominarem o desenvolvimento de sistemas multiagentes agora terão grande vantagem competitiva quando essa tecnologia se tornar mainstream.
Enquanto o Strands provê o framework para construir e executar sistemas multiagentes, o FlowHunt complementa com recursos de automação e orquestração de workflows que potencializam sistemas multiagentes. O FlowHunt gerencia o agendamento e disparo de agentes, garantindo que rodem no momento certo e em resposta aos eventos adequados. Pode controlar o fluxo de dados entre agentes, transformando saídas de um agente em entradas para outro. Oferece visibilidade sobre o desempenho dos agentes, monitorando métricas como tempo de execução, taxas de sucesso e uso de recursos. Gerencia tratamento de erros e tentativas, garantindo que falhas temporárias não prejudiquem todo o workflow. Integra-se aos sistemas de negócio existentes, disparando agentes com base em eventos empresariais e reinserindo as saídas dos agentes nos processos corporativos. Juntos, Strands e FlowHunt formam uma combinação poderosa—o Strands cuida do raciocínio inteligente e tomada de decisão, enquanto o FlowHunt gerencia a orquestração, agendamento e integração com processos de negócio. Essa combinação permite construir sistemas de automação inteligente de ponta a ponta, poderosos e fáceis de manter.
Sistemas de IA multiagentes representam uma mudança fundamental na forma como abordamos automação e inteligência nos negócios. Em vez de depender de modelos monolíticos para todas as tarefas, podemos agora construir equipes de agentes especializados que colaboram para resolver problemas complexos com sofisticação e eficiência. O Strands, framework open-source da AWS, torna a construção desses sistemas acessível a qualquer desenvolvedor, sem abrir mão da flexibilidade e poder necessários para produção. Sua abordagem agnóstica de modelo, API simples e suporte a ferramentas e integrações personalizadas o tornam uma excelente escolha para organizações que desejam aproveitar o potencial dos sistemas multiagentes. Seja construindo sistemas de inteligência de negócios, automatizando fluxos operacionais ou criando assistentes inteligentes de pesquisa, os padrões e técnicas discutidos neste guia fornecem uma base para o sucesso. Comece com agentes simples e evolua gradualmente para sistemas multiagentes mais complexos. Invista em definição clara de papéis e prompts eficazes. Teste exaustivamente antes de subir para produção. Monitore e otimize com base no desempenho real. Conforme ganhar experiência com sistemas multiagentes, você descobrirá novas possibilidades e aplicações capazes de transformar o funcionamento da sua organização. O futuro da IA não está em construir modelos únicos cada vez maiores e mais potentes—está em montar equipes mais inteligentes e especializadas de agentes que trabalham juntos para alcançar o que nenhum agente isolado conseguiria.
Strands é um SDK de agentes de IA open-source e agnóstico de modelo, desenvolvido pela AWS, que simplifica o desenvolvimento de agentes ao aproveitar as capacidades modernas de LLM para raciocínio e uso de ferramentas. Diferente de frameworks de orquestração complexos, o Strands adota uma abordagem orientada a modelos, onde agentes são definidos apenas com três componentes: um modelo, ferramentas e um prompt. Ele suporta qualquer provedor de LLM, incluindo Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic e modelos locais, e integra-se perfeitamente a outros frameworks como CrewAI e LangGraph.
Para começar com o Strands, crie um arquivo requirements.txt com as dependências necessárias, configure um arquivo .env com suas credenciais da AWS (ou de outro provedor de LLM) e crie seu arquivo principal em Python. Você precisará configurar permissões IAM para o Bedrock na sua conta AWS, gerar chaves de acesso e então poderá instanciar um agente com um modelo, ferramentas e um prompt em poucas linhas de código.
Sim, o Strands é completamente agnóstico de modelo. Você pode usar modelos do Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, o Llama da Meta via Llama API, Ollama para desenvolvimento local e muitos outros provedores via LiteLLM. É possível alternar entre provedores sem modificar o código principal do agente, tornando-o flexível para diferentes casos de uso e preferências.
Sistemas multiagentes permitem decompor tarefas complexas em funções especializadas, cada uma com expertise e ferramentas específicas. Essa abordagem possibilita processamento paralelo, melhor tratamento de erros, maior precisão por perspectivas diversas e código mais fácil de manter. Para inteligência de negócios, agentes especializados podem reunir notícias, analisar sentimento, pesquisar concorrentes e sintetizar descobertas em relatórios acionáveis simultaneamente.
O FlowHunt oferece recursos de automação de workflows que complementam sistemas multiagentes ao orquestrar processos complexos, gerenciar o fluxo de dados entre agentes, lidar com agendamento e monitoramento, além de fornecer visibilidade sobre o desempenho dos agentes. Juntos, FlowHunt e frameworks multiagentes como o Strands criam sistemas de automação inteligente de ponta a ponta, capazes de lidar com processos de negócios sofisticados.
Arshia é Engenheira de Fluxos de Trabalho de IA na FlowHunt. Com formação em ciência da computação e paixão por IA, ela se especializa em criar fluxos de trabalho eficientes que integram ferramentas de IA em tarefas do dia a dia, aumentando a produtividade e a criatividade.
Combine o poder de sistemas de IA multiagentes com a automação de workflows do FlowHunt para criar processos de negócios inteligentes e autocoordenados que geram insights em escala.
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