Agentes de IA vs RAG: como funciona o ReAct e para que servem os sistemas multiagente

LLMs sabem gerar texto, mas para a maioria das tarefas práticas uma única resposta não é suficiente. É preciso agir: pedir dados a uma fonte externa, escolher a ferramenta certa, verificar o resultado e, se necessário, corrigir o passo seguinte. É assim que os agentes de IA funcionam, e é por isso que a abordagem agêntica está rapidamente se tornando o padrão para sistemas baseados em grandes modelos de linguagem.

Agente vs LLM simples

Um modelo de linguagem clássico é pergunta e resposta. Uma requisição, uma geração, fim. Um agente é um ciclo: o modelo raciocina, escolhe uma ação, recebe um resultado do ambiente externo e repete o processo até resolver a tarefa.

A diferença-chave em relação aos sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation): o RAG adiciona contexto de uma base de conhecimento antes da geração, um enriquecimento passivo. O agente, por sua vez, decide por conta própria quando e o que solicitar: chama APIs, executa código, lê arquivos e consulta serviços externos. Ele não apenas recebe uma dica: age e se adapta ao que o ambiente devolve.

Outra diferença fundamental: o agente pode mudar o plano durante a execução. Se uma busca retorna um resultado inesperado, ele reformula a consulta ou troca de ferramenta. O RAG não consegue fazer isso.

Como funciona o ReAct

O ReAct (Reasoning + Acting) é um dos frameworks básicos e mais estudados para agentes. O modelo percorre três fases em ciclo:

• Thought: raciocínio; o modelo formula o que já se sabe e o que precisa ser feito no próximo passo
• Action: escolha de uma ferramenta e sua chamada: busca na internet, uma calculadora, uma requisição a uma API ou a um banco de dados
• Observation: análise do resultado retornado e passagem para a próxima iteração

O ciclo se repete até se obter a resposta final. O ReAct funciona bem em cadeias de raciocínio curtas e médias, de 3–7 passos. Em tarefas longas os erros se acumulam, por isso ele costuma ser combinado com mecanismos adicionais: verificação de resultados intermediários, limite no número de passos e formatação explícita da saída.

A força do ReAct está na transparência. Cada passo pode ser inspecionado e depurado: dá para ver o que o modelo "pensou", o que chamou e o que recebeu de volta.

Sistemas multiagente

Um único agente tem limites: janela de contexto, especialização, tempo de execução. Quando a tarefa é complexa ou exige trabalho em paralelo, entram em cena os sistemas multiagente: uma arquitetura em que vários agentes trabalham em conjunto.

Estrutura típica de um sistema multiagente:

• Orchestrator: agente de controle que decompõe a tarefa e distribui as subtarefas entre os workers
• Workers: agentes especializados em funções específicas: busca, geração de código, trabalho com dados, comunicações
• Critic / Verifier: agente validador que confere os resultados dos demais antes da montagem final

Essa arquitetura permite executar em paralelo subtarefas independentes e reduz de forma substancial o risco de acúmulo de erros, que numa cadeia homogênea podem crescer de passo em passo.

"A abordagem agêntica está rapidamente se tornando o padrão dos sistemas modernos baseados em LLM", da série "Mínimo

Básico".

Exemplo prático: um agente no Google Colab

O final da série "Mínimo Básico" mostra um agente mínimo funcional: um assistente de planejamento de viagens implementado no Google Colab. Tudo é reproduzível: sem dependências ocultas e com configuração mínima.

O agente sabe buscar informações sobre destinos por meio de ferramentas externas, montar um roteiro de acordo com as preferências do usuário e pedir esclarecimentos na conversa se a solicitação for ambígua. Com esse exemplo fica claro como um agente funcional difere, em essência, de simplesmente chamar um LLM com um prompt longo: ele não adivinha, solicita, recebe e se adapta.

O que isso significa

Os agentes de IA deixaram de ser um conceito acadêmico. Entender os padrões básicos (ReAct, a divisão orchestrator/worker, as arquiteturas multiagente) está se tornando necessário para quem constrói produtos com LLMs. Sem essa base, é difícil prever onde o sistema vai quebrar e quase impossível depurá-lo.