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Padrões e fluxos de trabalho de IA agentes em AWS
Aaron Sempf e Andrew Hooker, Amazon Web Services
Julho de 2025 (histórico do documento)
As organizações estão adotando grandes modelos de linguagem (LLMs) e agentes de software para resolver problemas dinâmicos de vários domínios usando uma nova disciplina arquitetônica chamada padrões agentes. Os padrões de agência são projetos fundamentais e construções modulares que são usados para projetar e orquestrar agentes de IA orientados a objetivos em muitos contextos.
Público-alvo
Este guia é destinado a arquitetos, desenvolvedores e líderes de produtos que desejam criar aplicativos inteligentes que vão além da lógica estática, lógica simbólica e automação determinística.
Objetivos
Este guia fornece uma estrutura de design e uma abordagem de implementação para sistemas de agentes de IA que operam de forma autônoma, permanecendo controláveis e alinhados com suas metas. Ele conecta padrões arquitetônicos orientados por eventos a várias alternativas de agentes, demonstrando como criar sistemas de agentes de nível de produção usando arquiteturas nativas em nuvem. Os seguintes assuntos são discutidos neste guia:
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Padrões do agente — Os padrões do agente são modelos de design reutilizáveis que descrevem a estrutura e o comportamento de agentes individuais. Isso inclui agentes de raciocínio, agentes de recuperação aumentada, agentes de codificação, interfaces de voz, orquestradores de fluxo de trabalho e sistemas multiagentes colaborativos. Cada padrão ilustra como os agentes percebem, raciocinam, agem e aprendem, mapeados. Serviços da AWS
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Fluxos de trabalho do LLM — Os fluxos de trabalho se concentram em como os agentes usam LLMs para raciocinar. Eles exploram estratégias de estímulo e mecanismos de planejamento e descrevem como LLMs são usados não apenas para gerar texto, mas também para impulsionar comportamentos estruturados, interpretáveis e confiáveis em um loop de agentes.
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Padrões de fluxo de trabalho agentes — Os padrões de fluxo de trabalho descrevem como vários agentes, ferramentas e ambientes interagem para formar sistemas autônomos. Isso inclui padrões para orquestração de tarefas, delegação de subagentes, coordenação baseada em eventos, observabilidade e controle. Esses aspectos promovem arquiteturas de IA escaláveis, combináveis e auditáveis.
Sobre esta série de conteúdo
Este guia faz parte de uma série sobre IA agente em AWS. Para obter mais informações e ver os outros guias desta série, consulte Agentic AI
