Um modelo mental útil para agentes de IA O agente não deve ser o fluxo de trabalho. Muitos sistemas de agentes ainda funcionam assim: - modelo → decidir → ferramenta → decidir → ferramenta → repetir Funciona, mas dar ao modelo o controle sobre todo o fluxo de trabalho cria incerteza desnecessária. Algumas partes são melhor tratadas de forma determinística. Por exemplo: o modelo pode decidir qual solicitação do cliente está lidando. Sua aplicação pode decidir as regras de autenticação. O modelo pode sugerir uma ação. Seu código pode validar se essa ação é permitida. O modelo pode escolher o próximo passo. Seu mecanismo de fluxo de trabalho pode garantir ordem, repetições, tempos limite e transições de estado. Isso cria uma separação muito melhor. LLM = raciocínio Aplicação = controle Ferramentas = execução Quanto mais importante a operação, menos você deve confiar no modelo para impor as regras. Uma boa arquitetura de agente não se trata de dar ao modelo o máximo de controle. Trata-se de dar a ele exatamente o controle necessário para ser útil.