O que é orquestração multiagente?

Em resumo

Orquestração multiagente significa dividir o trabalho entre vários agentes de IA e gerenciar a ordem, a comunicação e a forma como os resultados se juntam. Etapas como pesquisa, planejamento, código e revisão vão para agentes diferentes, que rodam um após o outro ou em paralelo.

Padrões comuns

A maioria das configurações multiagente combina alguns padrões básicos.

Pipeline: a saída de um agente é a entrada do próximo, como em pesquisa, plano, implementação.
Fan-out: tarefas independentes vão para agentes diferentes ao mesmo tempo.
Orquestrador e workers: um agente divide o trabalho, distribui subtarefas e reúne os resultados.
Autor e revisor: um agente escreve, outro confere de forma independente e devolve se for preciso.

Passando o trabalho adiante

A forma mais confiável de passar informação entre agentes é algo explícito e duradouro: um arquivo de plano, critérios de aceitação ou um quadro de avisos compartilhado. Encaminhar uma resposta longa do jeito que está enche o contexto do próximo agente; passar só o necessário reduz tanto o custo quanto a chance de erro.

Riscos

Mais agentes significa mais problemas de coordenação.

Conflitos de arquivos: dois agentes na mesma pasta podem sobrescrever um ao outro; worktrees separadas evitam isso.
Loops infinitos: dois agentes podem ficar mandando trabalho um para o outro, então defina um limite de turnos.
Custo: cada agente carrega o próprio contexto, e o total de tokens sobe rápido.
Responsabilidade pouco clara: registre qual agente decidiu o quê.

Um agente ou vários?

Para trabalhos pequenos e muito interligados, um único agente costuma ser mais rápido e mais consistente. Vários agentes compensam quando o trabalho realmente pode ser dividido, quando você precisa de uma checagem independente ou quando o trabalho é grande demais para um só contexto.

Orquestração no AgentVera

O AgentVera oferece várias formas de rodar diferentes agentes CLI juntos em uma só janela.

Equipe paralela: divide um pedido grande em partes; cada parte roda com seu próprio agente na sua própria worktree, as partes são mescladas em uma branch de integração e você abre um único PR (Pro e Team).
Flows: conecte agentes em um canvas; quando um termina o turno, sua última resposta vai para o próximo por meio de um template. Há nós de condição, espera, transformação e aprovação humana, além de limites de turnos (Pro e Team).
Linha de tarefas: etapas de Análise, Plano, Implementação e Revisão; as tarefas avançam em ordem e voltam para a Implementação se o revisor as rejeitar (Pro e Team).
Coordenação de agentes: avisos quando agentes editam o mesmo arquivo e um quadro compartilhado por grupo de agentes, que os agentes usam por meio de ferramentas MCP.

Perguntas frequentes

Um sistema multiagente é melhor do que um único agente?

Nem sempre. Ajuda quando o trabalho pode ser dividido e precisa de uma checagem independente; para trabalhos pequenos, a coordenação extra e o custo em tokens não compensam.

Posso misturar agentes diferentes?

Sim. Você pode usar o Claude Code para pesquisa e planejamento e o Codex para a implementação. O importante é passar o trabalho de forma explícita, por exemplo em um arquivo.

O que acontece se dois agentes alterarem o mesmo arquivo?

Na mesma pasta, as mudanças podem se sobrescrever. Git worktrees separadas, ou dividir o trabalho por arquivo, reduzem o risco.

Qual a diferença entre orquestração e subagentes?

Um agente principal inicia um subagente internamente e recebe o resultado de volta. Na orquestração, sessões de agentes independentes são ligadas por um flow ou pipeline, e você consegue ver cada uma delas.