Sequential Orchestration
Descrição
O Sequential Orchestration encadeia agentes de IA numa ordem linear predefinida. Cada agente recebe a saída do agente anterior, processa e passa o resultado adiante, formando um pipeline de transformações especializadas. O resultado final é a saída do último agente.
A ordem é definida no fluxo de trabalho (código ou configuração), não pelos agentes: a escolha de qual agente é invocado em seguida nunca é delegada a um deles. O contexto passa de estágio em estágio, na forma bruta ou compactada (por exemplo, um resumo das saídas anteriores), e um estado comum pode ser mantido ao longo da cadeia.
Também é conhecido como pipeline, prompt chaining, linear delegation ou, na terminologia do Google Cloud, Multi-Agent Sequential (sequential pattern). Nessa visão, um agente de fluxo de trabalho sequencial segue lógica predefinida e nenhum modelo de IA orquestra os subagentes, como numa pipeline de dados com agentes de extração, limpeza e carga. Lembra o padrão Pipes and Filters, com agentes de IA no lugar de componentes de processamento codificados à mão.
Problemas que resolve
- Tarefas de várias etapas em que cada estágio depende do resultado do anterior.
- Refinamento progressivo de uma saída (rascunho, revisão, polimento) sem sobrecarregar um único prompt.
- Prompts e conjuntos de ferramentas grandes demais para um agente só, que ficam mais simples quando divididos por especialidade.
- Necessidade de um fluxo previsível e fácil de depurar, em que se sabe qual agente produziu qual parte do resultado.
Quando usar
- Processos de vários estágios com dependências lineares claras e progressão previsível.
- Pipelines de transformação de dados em que cada estágio agrega valor de que o próximo depende.
- Estágios que não podem ser paralelizados.
- Refinamento progressivo, como fluxos rascunho, revisão, polimento.
- Processos estruturados e repetíveis em que a ordem das etapas nunca muda.
- Sistemas em que se conhecem a disponibilidade e o desempenho de cada agente, e em que falhas ou atrasos de um agente são toleráveis para a tarefa como um todo.
Quando evitar
- Estágios que são paralelizáveis sem perda de qualidade nem disputa por estado compartilhado.
- Poucos estágios que um único agente resolve bem.
- Estágios iniciais podem falhar ou gerar saída ruim e não há como impedir que os seguintes processem esse erro acumulado.
- Os agentes precisam colaborar, e não apenas passar o trabalho adiante.
- O fluxo exige retrocesso ou iteração.
- É preciso roteamento dinâmico com base em resultados intermediários.
Trade-offs
| Ganho | Custo / Risco |
|---|---|
| Fluxo previsível, com ordem fixa e dependências explícitas | Sem paralelismo: a latência é a soma dos estágios |
| Cada agente se especializa, com prompt e ferramentas enxutos | Falhas e saídas ruins dos primeiros estágios se propagam pelos seguintes |
| Fácil de testar e depurar por estágio | Fluxo rígido: não suporta retrocesso nem desvios dinâmicos |
| Refinamento progressivo melhora a qualidade da saída | Custo de tokens se acumula a cada etapa |
| Latência e custo operacional menores que padrões orquestrados por modelo | Difícil pular etapas desnecessárias: uma etapa lenta soma-se à latência total |
- Flexibilidade: a eficiência vem ao custo da flexibilidade; escolha o padrão só quando o fluxo for realmente fixo.
- Contexto: a janela de contexto cresce a cada transição; compacte (resumo ou poda) entre estágios e passe só o que o próximo agente precisa.
- Confiabilidade: valide a saída de cada agente antes de passá-la adiante e use timeout e retry; falhe de forma explícita em vez de esconder o erro.
- Estado: em fluxos longos, persista o progresso em armazenamento durável para retomar após interrupções.
- Observabilidade: instrumente cada estágio e monitore tokens e latência por agente.
Diagrama
O fluxo segue uma ordem fixa: cada agente transforma a saída do anterior, e um estado comum opcional acompanha a cadeia.
Padrões relacionados
- Concurrent Orchestration — alternativa quando os estágios são independentes e podem rodar em paralelo; os dois podem ser combinados.
- Maker-Checker Loop — acrescenta iteração e revisão, que o fluxo sequencial não suporta.
- Handoff Orchestration — também passa o trabalho entre agentes, mas quem decide o próximo é o agente, não o fluxo.
- Pipes and Filters — padrão de nuvem em que o Sequential se inspira, com agentes no lugar de filtros.
- Routing Slip — define a sequência de passos por mensagem, análogo a uma cadeia de agentes predefinida.
- Retry — tratamento de falhas transitórias em cada estágio.