Se vários agentes de IA precisam conversar e colaborar, alguém precisa coordenar essa conversa. É aqui que entra o conceito de orquestração.
Assim como um maestro conduz os instrumentos de uma orquestra para que soem em harmonia, um orquestrador de IA organiza agentes, tarefas e fluxos de informação para que tudo funcione no tempo certo e com coerência.
O que é orquestração
A orquestração de agentes é o processo de coordenar o trabalho de diferentes agentes para que colaborem e executem tarefas complexas.
Analogia:
Imagine que você está dirigindo uma peça de teatro. Cada ator (agente) tem seu papel, mas é o diretor (orquestrador) quem define quem entra em cena, o que fala e quando. Sem essa coordenação, o resultado seria caótico.
Componentes principais da orquestração
- Orquestrador (maestro): é o cérebro do sistema, que gerencia e coordena as interações e fluxos de trabalho entre os agentes. Ele delega tarefas, define a sequência de ações e garante que os objetivos sejam alcançados.
- Agentes ou serviços: executam tarefas específicas.
- Protocolos de comunicação: garantem que o orquestrador e os agentes “falem a mesma língua”.
- Logs e métricas: permitem acompanhar o que aconteceu e corrigir erros.
Tipos de protocolos de orquestração
Os protocolos são ferramentas que definem as regras de como os agentes interagem. Existem vários modelos, e cada um é adequado para um tipo de cenário.
1. Orquestração centralizada (Top-Down)
Um agente ou sistema central distribui as tarefas para os agentes especialistas. É como um gerente de projetos: ele divide uma tarefa complexa em tarefas menores, atribui cada uma delas para um membro da equipe, gerencia o fluxo de trabalho e consolida os resultados.
- Vantagens: simples de implementar, fácil de monitorar.
- Desvantagens: se o orquestrador central falhar, todo o sistema para (ponto único de falha).
- Exemplo prático: em sistemas de atendimento ao cliente, o agente orquestrador recebe a solicitação do usuário, por exemplo, emissão da segunda via de um boleto, e encaminha a tarefa para um agente especialista que é quem emite o boleto.
Na Stackspot AI, esse tipo de orquestração pode ser implementado por um workflow que chama sequencialmente diferentes prompts ou agentes especializados.
2. Orquestração distribuída
Aqui, não há maestro. Os agentes interagem e se comunicam entre si em um ambiente compartilhado e decidem juntos o que fazer, com base em protocolos e prioridades.
- Vantagens: são sistemas escaláveis e menos propensos a falhas em um único ponto.
- Desvantagens: mais complexa de implementar e testar.
- Exemplo prático: em sistemas de recomendação, cada agente foca em um dado diferente do usuário (histórico de visualização e dados demográficos, por exemplo) e combinam seus aprendizados para sugerir produtos, serviços ou conteúdo personalizado de acordo com os interesses do cliente.
Esse modelo se aproxima do funcionamento de sistemas multiagentes (MAS – Multi-Agent Systems), muito usado em simulações, robótica e IA autônoma.
3. Orquestração hierárquica
É um modelo intermediário entre o centralizado e o distribuído. Os agentes são organizados em diferentes níveis e cada nível tem certa autonomia, com responsabilidades distintas para a execução coordenada de tarefas complexas.
Um agente supervisor é responsável pelo planejamento geral; os agentes subordinados recebem instruções e executam tarefas; mas dependendo da profundidade da hierarquia, eles podem coordenar outros agentes em níveis mais baixos e relatar o status e resultados das tarefas para o supervisor.
- Vantagens: equilíbrio entre controle e autonomia. Permite a resolução de problemas de grande escala e, em caso de falha de um agente operador, a tarefa dele pode ser atribuída para outro agente, sem grandes danos ao funcionamento do sistema.
- Desvantagens: exige definir bem os níveis de autoridade e comunicação.
- Exemplo prático: em carros autônomos, o agente supervisor delega tarefas para agentes especializados. O de visão computacional processa as imagens e o de planejamento de rotas e controla de direção otimiza o caminho.
4. Orquestração colaborativa ou negocial
É um modelo avançado onde a coordenação é feita através da interação, negociação e consenso entre os agentes envolvidos na tarefa. Eles podem discordar, propor alternativas e até competir por recursos.
- Vantagens: considera múltiplas abordagens, o que favorece a soluções criativas e adaptáveis.
- Desvantagens: exige protocolos de comunicação e regras de consenso (mecanismos de votação ou pontuação) complexas.
- Exemplo prático: em uma campanha de marketing gerenciada por vários agentes, um cria conteúdo, outro trabalha nos anúncios pagos, e um terceiro agente fica responsável pela segmentação do público-alvo. Eles trabalham para otimizar os resultados da campanha.
Esse tipo de orquestração é inspirado em modelos de governança coletiva, parecido com como times humanos resolvem dilemas complexos.
Protocolos de comunicação usados na prática
Os protocolos de comunicação definem os termos e as regras de como a conversa entre agentes deve acontecer. Alguns dos protocolos mais usados em pesquisa e frameworks modernos são:
| Protocolo | Descrição |
| FIPA-ACL | É um dos padrões mais antigos e formais de comunicação entre agentes. Define mensagens como inform, request, agree, refuse etc. |
| JSON / REST APIs | Muito usados em orquestrações modernas com LLMs, onde os agentes trocam mensagens em formato JSON via APIs. |
| LangChain Tools / Graphs | Em frameworks como LangChain e LlamaIndex, o fluxo de agentes é definido por “cadeias” (chains) ou “grafos” que descrevem o caminho da informação. |
| Event-Driven Protocols (Pub/Sub) | Inspirados em arquiteturas distribuídas: agentes publicam e assinam eventos em um canal comum. |
Como isso se conecta com a prática
Na Stackspot AI, você pode experimentar orquestrações simples de agentes criando fluxos como:
- Um agente de busca (que coleta dados)
- Um agente de raciocínio (que interpreta o contexto)
- Um agente de resposta (que sintetiza a saída final)
Esses agentes podem ser conectados por um outro agente que gerencia essas comunicações, simulando uma orquestração centralizada.
Mônica Helena Ribeiro é back-end developer há mais de uma década, com foco em Java e arquitetura de sistemas. Atua como especialista na Zup, impulsionando soluções resilientes e escaláveis. Apaixonada por compartilhar conhecimento sobre arquitetura, código limpo, observabilidade e o papel da IA no futuro do desenvolvimento.
Revisora
Jayne L. Oliveira é jornalista e produtora editorial.