Agentes de AI vs RAG: como o ReAct funciona e por que sistemas multiagentes são necessários

LLMs conseguem gerar textos, mas para a maioria das tarefas práticas, uma única resposta não é suficiente. É preciso agir: solicitar dados de uma fonte externa, selecionar a ferramenta apropriada, verificar o resultado — e se necessário, corrigir o próximo passo. É exatamente assim que funcionam os agentes de IA, e é por isso que a abordagem baseada em agentes está se tornando rapidamente o padrão para sistemas construídos sobre grandes modelos de linguagem.

Agente vs LLM Simples

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

A diferença fundamental em relação aos sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation): RAG adiciona contexto de uma base de conhecimento antes da geração — isso é enriquecimento passivo. Um agente decide por conta própria quando e o que solicitar: chama APIs, executa código, lê arquivos, acessa serviços externos. Ele não apenas recebe uma dica — ele age e se adapta ao que o ambiente retorna.

Outra diferença fundamental: um agente pode mudar seu plano durante a execução. Se uma busca retorna um resultado inesperado, o agente reformula a consulta ou muda para uma ferramenta diferente. RAG não pode fazer isso.

Como Funciona ReAct

ReAct (Reasoning + Acting) é um dos frameworks mais fundamentais e mais estudados para agentes. O modelo passa sequencialmente por três fases em um ciclo:

• Thought — raciocínio: o modelo formula o que já é conhecido e o que precisa ser feito a seguir
• Action — seleção de ferramenta e sua invocação: busca na web, acesso a calculadora, solicitações de API ou consultas a banco de dados
• Observation — análise do resultado retornado e transição para a próxima iteração

O ciclo se repete até que uma resposta final seja obtida. ReAct funciona bem em cadeias de raciocínio curtas e médias — 3–7 passos. Em tarefas longas, os erros se acumulam, então frequentemente é combinado com mecanismos adicionais: verificação de resultados intermediários, limites de quantidade de passos, formatação explícita de saída. A força do ReAct está na transparência. Cada passo pode ser verificado e depurado: você vê o que o modelo "pensava", o que chamava e o que recebeu em retorno.

Sistemas Multi-Agente

Um único agente é limitado: pela janela de contexto, especialização, tempo de execução. Quando uma tarefa é complexa ou requer trabalho paralelo, entram em cena os sistemas multi-agente — uma arquitetura em que múltiplos agentes trabalham juntos. Uma estrutura típica de sistema multi-agente:

• Orchestrator — um agente controlador que decompõe a tarefa e distribui subtarefas entre os workers
• Workers — agentes especializados para funções específicas: busca, geração de código, processamento de dados, comunicações
• Critic / Verifier — um agente validador que verifica os resultados de outros agentes antes da montagem final

Essa arquitetura permite que subtarefas independentes sejam executadas em paralelo e reduz significativamente o risco de acumulação de erros, que em uma única cadeia podem crescer de passo em passo.

"A abordagem baseada em agentes está se tornando rapidamente o padrão para sistemas modernos baseados em LLM" — da série "Fundamentos

Básicos".

Exemplo Prático: Agente no Google Colab

Ao final da série "Fundamentos Básicos", é demonstrado um agente funcional mínimo — um assistente de planejamento de viagens implementado no Google Colab. Tudo é reproduzível: sem dependências ocultas, configuração mínima. O agente consegue pesquisar informações sobre destinos através de ferramentas externas, criar uma rota de acordo com as preferências do usuário e esclarecer detalhes em diálogo se a solicitação for ambígua. Este exemplo mostra claramente como um agente funcional é fundamentalmente diferente de simplesmente chamar um LLM com um prompt longo: ele não adivinha — solicita, recebe e se adapta.

O Que Isso Significa

Agentes de IA deixaram de ser um conceito acadêmico. Entender padrões básicos — ReAct, separação orchestrator/worker, arquiteturas multi-agente — está se tornando necessário para todos que constroem produtos em LLMs. Sem esse fundamento, é difícil prever onde um sistema vai quebrar, e quase impossível fazer a depuração.