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Padrões de orquestração da saga
À medida que os fluxos de trabalho orientados por LLMs se tornam cada vez mais complexos, abrangendo cadeias de solicitações, etapas de processamento de dados, invocações de ferramentas e colaboração de agentes, a necessidade de orquestração inteligente se torna essencial. Em vez de depender de scripts fortemente acoplados ou fluxos de execução estáticos predeterminados, esses fluxos de trabalho podem ser implementados como padrões de orquestração orientados por eventos, permitindo que sistemas baseados em LLM coordenem, monitorem e adaptem dinamicamente tarefas de várias etapas em agentes autônomos.
O diagrama a seguir é um exemplo de um orquestrador:
Orquestração de eventos
Em sistemas distribuídos tradicionais, a orquestração de eventos se refere a um padrão no qual um coordenador central gerencia um fluxo de trabalho complexo direcionando explicitamente o fluxo de controle em vários serviços ou tarefas. Diferentemente da coreografia de eventos (em que cada serviço reage de forma independente), a orquestração fornece lógica, visibilidade e controle centralizados sobre todo o processo.
Isso geralmente é implementado usando as seguintes ferramentas:
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AWS Step Functions— Definir e executar fluxos de trabalho com estado
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AWS Lambda— Execute tarefas discretas dentro do fluxo orquestrado
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Amazon SQS ou Amazon EventBridge — aciona etapas ou respostas assíncronas
O diagrama a seguir é um exemplo de orquestração de saga:
Um AWS Step Functions fluxo de trabalho gerencia o processo de pedido do cliente:
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Criar pedido (AWS Lambda)
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Atualizar inventário (AWS Lambda)
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Efetue o pagamento (AWS Lambda)
O orquestrador coordena cada etapa gerenciando novas tentativas, ramificações paralelas, tempos limite e falhas.
Sistema de agentes baseado em funções (orquestrador)
Em sistemas agentes, o padrão do orquestrador reflete a orquestração de eventos, mas distribui a lógica entre vários agentes de raciocínio, cada um com uma função ou especialização definida. Um agente orquestrador central interpreta a tarefa geral, a decompõe em subtarefas e as delega aos agentes de trabalho, cada um otimizado para um domínio específico (por exemplo, pesquisa, codificação, resumo, revisão).
Supervisor
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Um usuário envia a consulta “Crie um resumo do projeto e resuma os 5 principais concorrentes”.
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O agente orquestrador faz o seguinte:
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Designa um agente de pesquisa para encontrar dados da concorrência
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Envia as descobertas brutas para um agente de resumo
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Transmite os resultados para um agente redator de resumos
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Compila a saída final para o usuário
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Cada agente opera de forma independente, mas o orquestrador coordena as tarefas. É como uma função Lambda que lida com tarefas de fluxo de trabalho.
O diagrama a seguir é um exemplo de um supervisor:
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Um usuário envia uma tarefa para um agente supervisor do Amazon Bedrock.
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O agente supervisor analisa a solicitação em subtarefas para cada agente colaborador.
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Cada subtarefa é atribuída a um agente colaborador com solicitações ou conjuntos de ferramentas específicos da função.
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Agentes de trabalho ligam para ferramentas externas APIs ou por meio de um grupo de ação.
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Cada agente de trabalho retorna a saída em um formato estruturado.
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Quando todos os trabalhadores retornam seus resultados, o supervisor avalia, sintetiza e retorna a resposta final.
Essa estrutura permite modularidade, adaptabilidade e introspecção em fluxos de trabalho complexos de agentes de várias etapas.
Takeaways
Onde a orquestração de eventos usa controle centralizado (por exemplo, AWS Step Functions) para direcionar a execução do serviço, os sistemas de agentes baseados em funções usam um agente orquestrador baseado em LLM para raciocinar sobre a meta, delegar subtarefas aos agentes de trabalho e sintetizar a saída final.
Em ambos os paradigmas, o orquestrador faz o seguinte:
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Mantém o contexto e o fluxo de execução
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Lida com ramificação, sequenciamento e tratamento de erros
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Produz um resultado unificado a partir de componentes distribuídos
A orquestração agente, no entanto, acrescenta raciocínio, adaptabilidade e delegação semântica. Isso o torna adequado para tarefas abertas, ambíguas e em evolução.
