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Padrões de Orquestração Multi-Agente

Projete e implemente fluxos de trabalho multi-agente no OpenCode. Aprenda estratégias de roteamento, padrões de delegação e como coordenar múltiplos agentes para tarefas complexas.

Padrões de Orquestração Multi-Agente

Por que Multi-Agente?

Agentes individuais funcionam bem para tarefas simples, mas projetos complexos se beneficiam de agentes especializados trabalhando juntos.

Padrão	Caso de Uso	Benefício
Roteador	Direcionar tarefas a especialistas	Maior precisão
Pipeline	Processamento sequencial	Fluxo de trabalho claro
Paralelo	Tarefas independentes	Execução mais rápida
Hierárquico	Delegação complexa	Escalabilidade

Padrão Roteador

O padrão roteador direciona tarefas ao agente mais adequado com base no conteúdo.

json

{
  "agents": {
    "default": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "Routes tasks to specialists"
    },
    "frontend": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "React, CSS, TypeScript, UI/UX"
    },
    "backend": {
      "model": "claude-sonnet-4-20250514",
      "description": "APIs, databases, server logic"
    },
    "devops": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "Docker, CI/CD, deployment, infrastructure"
    }
  },
  "agentRouting": {
    "mode": "auto",
    "defaultAgent": "default",
    "rules": [
      {
        "pattern": "react|css|component|ui|frontend",
        "agent": "frontend"
      },
      {
        "pattern": "api|database|sql|endpoint|backend",
        "agent": "backend"
      },
      {
        "pattern": "docker|deploy|ci/cd|pipeline|kubernetes",
        "agent": "devops"
      }
    ]
  }
}

Padrão Pipeline

Encadeie agentes para processamento sequencial:

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Implementação

json

{
  "agents": {
    "requirements": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "Analyzes requirements and creates specifications"
    },
    "design": {
      "model": "claude-sonnet-4-20250514",
      "description": "Creates technical design from specifications"
    },
    "implement": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "Writes code based on design documents"
    },
    "test": {
      "model": "gpt-4o-mini",
      "description": "Generates and runs tests"
    },
    "review": {
      "model": "claude-sonnet-4-20250514",
      "description": "Reviews code quality and security"
    }
  }
}

Padrão Paralelo

Execute tarefas independentes simultaneamente:

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Quando Usar Paralelo

Tipo de Tarefa	Paralelo?	Motivo
Módulos independentes	✅	Sem dependências
Preocupações transversais	❌	Precisam de coordenação
Lógica sequencial	❌	A ordem importa
Múltiplos conjuntos de testes	✅	Execução independente

Padrão Hierárquico

Use subagentes para delegação complexa:

json

{
  "agents": {
    "lead": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "Project lead that coordinates work",
      "subagents": {
        "frontend-lead": {
          "model": "gpt-4o",
          "description": "Manages frontend team"
        },
        "backend-lead": {
          "model": "gpt-4o",
          "description": "Manages backend team"
        }
      }
    }
  }
}

Comunicação entre Agentes

Através de Arquivos

Agentes podem se comunicar através de arquivos compartilhados:

python

# Agent 1 writes
with open("tmp/design.json", "w") as f:
    json.dump(design_spec, f)

# Agent 2 reads
with open("tmp/design.json") as f:
    design_spec = json.load(f)

Através de Contexto

O agente principal passa contexto aos subagentes:

> Have the backend agent implement the API, then have the test agent write tests for it

Melhores Práticas

Especialização de Agentes

Tipo de Agente	Modelo	Temperatura	Caso de Uso
Arquiteto	Claude	0.3	Decisões de design
Codificador	GPT-4o	0.7	Implementação
Revisor	Claude	0.2	Revisão de código
Testador	GPT-4o-mini	0.5	Geração de testes

Isolamento de Permissões

json

{
  "permissions": [
    {
      "tool": "write",
      "allow": ["src/frontend/**"],
      "agent": "frontend"
    },
    {
      "tool": "write",
      "allow": ["src/backend/**"],
      "agent": "backend"
    }
  ]
}

Practice Questions

Practice Question

Which orchestration pattern is best for tasks that can run independently?

Practice Question

What field controls how OpenCode routes tasks to agents?

Practice Question

When should you use the pipeline pattern instead of parallel?

Practice Question

How do subagents communicate with their parent agent?

Practice Question

Which model temperature is best for code review tasks?

✅Success

Key Takeaways

Fluxos de trabalho multi-agente melhoram a precisão através da especialização
O padrão roteador direciona tarefas a especialistas com base no conteúdo
Use pipeline para dependências sequenciais, paralelo para tarefas independentes
Padrões hierárquicos com subagentes permitem delegação complexa
A temperatura do agente deve corresponder à tarefa: baixa para revisão, alta para criatividade
O isolamento de permissões impede que agentes interfiram entre si
Agentes se comunicam através de arquivos compartilhados e contexto, não sistemas externos

Progresso17%

Hooks Personalizados para Automação

Contéudo do Curso

1. Padrões de Orquestração Multi-Agente 2. Hooks Personalizados para Automação 3. Depuração do Comportamento de Agentes 4. Otimização de Performance e Cache 5. Gerenciamento de Memória e Contexto 6. Fluxos de Trabalho de Colaboração em Equipe