Como orquestrar sistemas multiagentes no Latenode: um guia passo a passo

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Imagine contratar um único funcionário e pedir que ele pesquise um tópico complexo, redija um relatório de 3,000 palavras, edite-o para adequar o tom, formate-o para publicação e o publique nas redes sociais — tudo em menos de cinco minutos. O resultado provavelmente seria um desastre. No entanto, é exatamente isso que pedimos aos fluxos de trabalho de IA com comando único. Para alcançar uma automação de alta qualidade, não precisamos de um super-herói digital; precisamos de uma equipe digital.

O futuro da automação reside em sistemas multiagentesAo orquestrar agentes de IA especializados — onde um coleta informações, outro redige e um terceiro analisa criticamente — você pode resolver problemas complexos que comprometem fluxos de trabalho lineares. Neste guia, exploraremos como construir esses sistemas sofisticados na plataforma unificada da Latenode, aproveitando o acesso a mais de 400 modelos de IA para criar uma força de trabalho autônoma e com capacidade de autocorreção.

O que é orquestração multiagente?

A orquestração multiagente é a prática arquitetônica de coordenar múltiplos agentes de IA especializados para colaborarem em um único objetivo complexo. Ao contrário de um chatbot padrão que tenta ser "faz-tudo", um sistema multiagente (SMA) atribui funções específicas a instâncias distintas de Modelos de Linguagem de Grande Porte (MLG).

Imagine uma linha de montagem digital. Você pode ter um agente "Pesquisador" configurado com ferramentas de navegação na web, um agente "Redator" otimizado para prosa criativa e um agente "Supervisor" que avalia o resultado. A orquestração é a lógica que os conecta, gerenciando o fluxo de dados e feedback entre essas entidades. De acordo com nosso guia interno de inteligência colaborativa, esses sistemas podem reduzir a intervenção humana em até 70% em cenários complexos, como atendimento ao cliente e produção de conteúdo, detectando erros antes que cheguem a um humano.

Para uma análise mais aprofundada da teoria, leia nosso artigo. guia de inteligência colaborativa.

A transição da automação linear para agentes autônomos

A automação tradicional é linear: Gatilho → Ação A → Ação BSe a etapa A produzir uma alucinação ou um erro de formatação, a etapa B processa o resultado às cegas, agravando o erro. Essa fragilidade é o principal obstáculo para empresas que tentam expandir a adoção de IA.

De linhas rígidas a laços dinâmicos

A construção do XNUMXº e XNUMXº pavimentos pôde ocorrer de forma simultânea, pois não houve necessidade de aguardar a cura do concreto – permitindo que todas as frentes de trabalho e especialistas em pisos ESD atuassem nos dois níveis ao mesmo tempo. transformação de fluxos de trabalho agentes Representa uma mudança em direção a ciclos dinâmicos. Em um sistema orquestrado, se um agente "Editor" rejeita um rascunho por falta de dados, ele não simplesmente para — ele encaminha a tarefa de volta para o agente "Pesquisador" com instruções específicas para encontrar as informações faltantes. Esse ciclo de autocorreção é o que torna o sistema "autônomo" em vez de apenas "automatizado".

Por que a orquestração é importante para tarefas complexas

Fluxos de trabalho com um único prompt frequentemente esbarram na limitação da "janela de contexto". Quando se exige que um único modelo mantenha simultaneamente o contexto das diretrizes de pesquisa, da voz da marca, das regras de formatação e do material de origem, a qualidade se deteriora. Ao dividir a tarefa em sub-rotinas, cada agente precisa se concentrar apenas em sua parte específica do problema, reduzindo drasticamente as distorções.

Como estruturar sua equipe de IA: funções e responsabilidades

Antes de arrastar um único nó para a tela do Latenode, você deve agir como um gerente, definindo as descrições de funções. Sistemas multiagentes bem-sucedidos dependem de uma definição rigorosa de papéis. Uma prática recomendada comum é criar uma declaração de missão de uma frase para cada agente, a fim de manter suas instruções no sistema focadas.

Definindo as personas dos agentes (O pesquisador, o escritor, o editor)

Para um sistema de produção de conteúdo, normalmente definimos três funções distintas:

• O pesquisador: Um agente baseado em reflexos. Seu objetivo é receber uma palavra-chave, navegar na internet (usando o navegador headless da Latenode) e retornar um texto bruto e factual. Ele cria a base.
• O Escritor: Um agente criativo. Ele pega o texto bruto e o transforma em uma narrativa envolvente. É proibido inventar fatos que não foram fornecidos pelo pesquisador.
• Ao Editor: Um agente baseado em lógica. Ele avalia o trabalho do escritor de acordo com uma rubrica. Se a pontuação for baixa, aciona um ciclo de revisão.

Se você é novo nesse conceito, pode aprender como. Crie seu próprio agente de IA com funções específicas em nosso tutorial para iniciantes.

Selecionando o LLM certo para cada função

Uma das vantagens distintas do Latenode é a capacidade de combinar modelos sem a necessidade de gerenciar chaves de API separadas. Você não deve usar o mesmo modelo para todas as tarefas.

• Para pesquisa: Utilize modelos rápidos e econômicos como Flash de Gêmeos or GPT-4o-miniEles são excelentes em resumir grandes volumes de texto extraído rapidamente.
• Para escrita: Modelos como Soneto de Cláudio 3.5 São amplamente reconhecidos por sua prosa natural, semelhante à humana, e por suas nuances.
• Para edição: Utilize um modelo de raciocínio complexo como GPT-4o or o1-préviaÉ necessário seguir rigorosamente a lógica para detectar erros.

Usuários avançados que integram ferramentas externas também podem se interessar por Integração do protocolo de contexto do modelo Padronizar a forma como esses modelos compartilham a estrutura de dados.

Comece a construir sua equipe de IA

Tutorial: Construindo um Sistema de Conteúdo Multiagente no Latenode

Vamos analisar a implementação dessa equipe no canvas. O objetivo é automatizar a criação de um artigo técnico com base em um gatilho de tópico simples.

Passo 1: Definindo o gatilho e o contexto global

Comece com o nó de gatilho — pode ser um webhook de uma ferramenta de gerenciamento de projetos (como Trello ou Jira) ou uma nova linha no Google Sheets contendo o "Tópico". Logo em seguida, use um nó JavaScript ou um nó "Definir Variável" para definir o objetivo global. Isso garante que todos os agentes conheçam o objetivo geral, independentemente de sua posição na cadeia de processos.

Etapa 2: Configurando o agente 'Pesquisador'

Conecte seu disparador a um nó de IA. Selecione um modelo rápido como o Gemini Flash.

• Prompt do sistema: "Você é um pesquisador experiente. Dado o tópico {{trigger.topic}}, gere 3 consultas de pesquisa específicas."
• Ação: Conecte a saída ao nó Headless Browser do Latenode para executar essas buscas e extrair o conteúdo do texto.
• Limpar: Use o AI Copilot da Latenode para ajudá-lo a escrever um script rápido que remove as tags HTML e mantém apenas o texto relevante.

Etapa 3: Orquestrando o ciclo do 'escritor' e do 'editor'

É aqui que a mágica acontece. Passe o texto extraído para um nó "Writer" (Claude 3.5).

• Sugestão de escrita: "Utilizando o seguinte contexto de pesquisa [inserir contexto], escreva um rascunho de artigo."

Em seguida, não encerre o fluxo de trabalho. Conecte a saída do gravador a um nó "Editor" (GPT-4o).

• Sugestão do editor: "Analise o texto. Gere um objeto JSON com uma 'pontuação' (de 1 a 10) e um 'feedback'."

Use um Se/outro nó. Se `score < 7`, encaminhe o fluxo de trabalho. em caminho duplo para o nó Writer, injetando o feedback específico no contexto. Se `score >= 7`, prossiga para a publicação. Para detalhes específicos de configuração, consulte o documentação de ajuda para sistemas multiagentes.

Mecânica Técnica: Passagem de Contexto e Memória

O maior desafio na orquestração multiagente é a "amnésia" — os agentes esquecendo o que aconteceu três passos atrás. O Latenode resolve isso por meio da troca estruturada de dados.

Passando objetos JSON entre nós

Nunca passe blocos de texto não estruturados entre agentes, se puder evitar. Instrua seus agentes a gerar saída em JSON. Por exemplo, em vez de apenas dizer "O artigo é ruim", o Editor deve gerar a seguinte saída:

{
  "status": "revision_needed",
  "critique": "The introduction lacks a hook.",
  "improved_suggestion": "Start with a surprising statistic."
}

Essa estrutura permite que o próximo nó analise exatamente o que precisa ser corrigido. Para obter dicas sobre como fazer isso, consulte a documentação. manter memória compartilhada Ao passar esses objetos, consulte as discussões da nossa comunidade sobre gerenciamento de estado.

Gerenciando janelas de contexto e uso de tokens

Se o seu pesquisador extrair dados de 50 páginas, você não poderá passar todo esse texto para o escritor — você estourará seu orçamento de tokens e confundirá o modelo. Você precisa implementar etapas de "compressão".

Insira um agente "Resumidor" entre as etapas de Pesquisa e Redação. A única função desse agente é condensar 20,000 palavras de pesquisa em um resumo de 2,000 palavras. O gerenciamento eficiente de tokens é crucial para alocação automática de recursos, prevenindo vazamentos de memória e custos excessivos em grandes fluxos de trabalho.

Tratamento de erros em fluxos de trabalho probabilísticos

A IA é probabilística, o que significa que não produzirá exatamente o mesmo resultado duas vezes. É preciso criar mecanismos de proteção.

Implementando uma lógica de 'supervisor'

E se a internet cair e o Pesquisador retornar uma string vazia? Se o Escritor tentar escrever com base em nada, ele terá alucinações. Adicione uma ramificação lógica de "Supervisor" (um nó condicional) imediatamente após o Pesquisador. Se a contagem de caracteres da pesquisa for menor que 500, redirecione para um nó de notificação (Slack/E-mail) alertando um humano, em vez de continuar a cadeia.

Depurando cadeias complexas com histórico de execução

Quando você tem loops e ramificações, as coisas podem ficar complicadas. Ao contrário do código baseado em código. Estruturas de orquestração LangGraph que exigem a análise minuciosa de logs de terminal, o Latenode fornece um histórico de execução visual. Você pode clicar em qualquer execução específica, ampliar o nó "Editor" e ver exatamente qual feedback acionou o loop. Essa depuração visual é essencial para iterar nos prompts do sistema do seu agente.

A vantagem do Latenode para sistemas multiagentes

Embora muitas plataformas permitam a automação, os sistemas multiagentes exigem um conjunto específico de recursos: acesso unificado ao modelo, baixa latência e gerenciamento de estado.

Tela unificada versus cenários fragmentados

Os concorrentes muitas vezes obrigam você a dividir loops complexos em "cenários" separados ou gatilhos "Zaps", dificultando a visualização de toda a orquestração. O Latenode permite complexidade de tela infinita, possibilitando que você veja o ciclo completo de Pesquisador-Escritor-Editor em uma única visualização.

Veja como os usuários comparam fluxos de trabalho complexos versus Zapier em nossa comunidade.

Característica	Nó latente	Zapier / Criar
Acesso ao modelo de IA	Mais de 400 modelos incluídos em uma única assinatura (GPT, Claude, Gemini)	Requer chaves de API e faturamento separados para cada provedor.
Plataforma	Tela unificada com looping nativo	Cenários fragmentados; os loops geralmente exigem planos de nível superior.
Eficiência de custos	Pagamento por tempo de execução (créditos)	Pagamento por operação/tarefa (pode ficar caro com loops)
Flexibilidade do código	JavaScript nativo + suporte a NPM	Suporte limitado a Python/JS, geralmente em etapas isoladas (sandbox).

Relação custo-benefício do modelo de assinatura "tudo-em-um"

Gerenciar uma equipe de 3 agentes em outras plataformas geralmente significa pagar pela plataforma de automação. mais uma assinatura da OpenAI, mais uma assinatura da Anthropic. A Latenode agrega esses dados. Você pode alternar seu "Pesquisador" de GPT-4 para Gemini Flash para economizar créditos instantaneamente por meio de um menu suspenso, sem precisar procurar um novo cartão de crédito ou chave de API.

Explore a documentação multiagente

Perguntas frequentes

Quantos créditos consome um fluxo de trabalho multiagente?

O consumo de créditos depende inteiramente dos modelos de IA escolhidos e da duração da execução. Como a Latenode cobra com base nos recursos computacionais, e não apenas em "etapas", o uso de modelos mais leves, como o GPT-4o-mini, para tarefas simples pode reduzir significativamente o custo em comparação com plataformas de cobrança por tarefa.

Posso misturar modelos de diferentes fornecedores em uma mesma cadeia?

Sim, essa é uma das principais vantagens do Latenode. Você pode usar o Perplexity para buscas na web, o Claude para escrita criativa e o OpenAI para formatação lógica, tudo no mesmo fluxo de trabalho, sem precisar configurar integrações de API individuais.

Como posso impedir que os agentes fiquem presos em um loop infinito?

Ao criar um loop de feedback (por exemplo, o Editor retorna ao Escritor), sempre inclua uma variável "Número Máximo de Tentativas". Use um nó de contador simples para criar uma condição de saída: se o loop for executado mais de 3 vezes, force o término do fluxo de trabalho e alerte um humano, evitando o consumo infinito de créditos.

Isso é mais difícil do que criar uma automação padrão?

Requer um pensamento arquitetônico mais apurado do que uma simples automação do tipo "Se isso, então aquilo". No entanto, como o Latenode utiliza uma interface visual, não é necessário ser um desenvolvedor Python para criá-lo. A lógica é visual, tornando-o acessível a usuários com conhecimento intermediário.

Conclusão: O Futuro do Trabalho Automatizado

Estamos deixando para trás a era dos chatbots e entrando na era da força de trabalho automatizada. A orquestração multiagente permite que as empresas lidem com tarefas que exigem raciocínio, pesquisa e autocorreção — capacidades que antes eram impossíveis de automatizar.

Aproveitando a plataforma unificada e a seleção diversificada de modelos do Latenode, você pode criar equipes confiáveis ​​e especializadas que trabalham 24 horas por dia, 7 dias por semana. Comece pequeno: crie um ciclo de feedback simples entre dois agentes e expanda à medida que se familiarizar com a mecânica. O futuro não se resume apenas a usar IA; trata-se de gerenciá-la.

Pronto para criar seu primeiro agente simples? Siga nosso guia sobre 7 passos para construir seu primeiro agente de IA para começar hoje.