Arquitetura de Sistemas Multi-Agent
Um assistente multi-agent supervisor-worker em produção para uma plataforma de criação de formulários
O Desafio
Uma plataforma líder de criação de formulários queria que seus usuários construíssem formulários, automações, listas de contatos e páginas por meio de um único assistente conversacional. Isso significava coordenar muitas capacidades especializadas, chamar serviços de backend ao vivo com segurança em nome do usuário, pausar para aprovação humana antes de mudanças destrutivas e fazer tudo isso em um sistema capaz de escalar e ser observado em produção.
A Solução
Construímos um sistema multi-agent supervisor-worker sobre o AWS Bedrock AgentCore, orquestrado com LangGraph. Um agente supervisor interpreta cada solicitação e a encaminha para agentes especializados (contatos, automações, formulários, smart forms, páginas, conectores) por meio do protocolo Agent-to-Agent (A2A), transmitindo o progresso de volta ao usuário em streaming. Cada agente alcança seu backend por servidores Model Context Protocol (MCP), com ferramentas obtidas a cada solicitação sob as próprias credenciais de quem chama, de modo que toda ação fique restrita à conta correta. As edições de formulário passam por uma máquina de estados de validar e então confirmar: o agente executa cada mudança em modo dry-run, se autocorrige diante de erros de validação e coloca qualquer edição com efeito colateral atrás de uma aprovação humana inline, construída sobre interrupts do LangGraph e checkpoints duráveis, de modo que uma aprovação sobrevive mesmo se o container reiniciar. Instrumentamos todo o sistema com OpenTelemetry para o Arize e o Datadog, adicionamos redação de PII no pipeline de traces e entregamos uma suíte de avaliação automatizada (checagens em código mais LLM-as-judge) integrada ao CI.
Resultados
- Assistente multi-agent em produção: seis agentes especializados e mais de 90 ferramentas de backend via MCP
- Framework de agentes reutilizável (grafo compartilhado, A2A, MCP, human-in-the-loop) que escala pela adição de novos agentes
- Aprovações human-in-the-loop duráveis, que sobrevivem a reinícios de container
- Suíte de testes automatizados com 70 arquivos, mais um pipeline de avaliação Arize integrado ao CI