Agentic AI Design Patterns
Catálogo pessoal baseado no guia Choose a design pattern for your agentic AI system, do Google Cloud Architecture Center. Cobre os padrões de sistemas agênticos (de um agente só a sistemas multiagente), agrupados pelo tipo de workflow: determinístico, com orquestração dinâmica, com iteração ou com requisitos especiais. Cada padrão tem descrição, problemas que resolve, quando usar, trade-offs, etiquetas (objetivos de orquestração) e um diagrama Mermaid.
Padrões marcados com ★ são compartilhados com outro catálogo: este catálogo aponta para o documento original, revisado com o conteúdo desta fonte.
Total: 12 padrões em 4 grupos. Etiquetas: Objetivo de orquestração.
Grupos
- Deterministic Workflows (2)
- Dynamic Orchestration (4)
- Iteration (4)
- Special Requirements (2)
Deterministic Workflows (2)
| Padrão | Resumo | Etiquetas |
|---|---|---|
| Multi-Agent Sequential ★ | O Sequential Orchestration encadeia agentes de IA numa ordem linear predefinida. | Predictability Specialization |
| Multi-Agent Parallel ★ | O Concurrent Orchestration executa vários agentes de IA ao mesmo tempo sobre a mesma tarefa, de modo que cada um traga uma análise independente a partir da sua perspectiva ou especialização. | Parallelism Specialization Output Quality |
Dynamic Orchestration (4)
| Padrão | Resumo | Etiquetas |
|---|---|---|
| Single Agent | Um único modelo, um conjunto definido de ferramentas e um prompt de sistema detalhado tratam o pedido do usuário de forma autônoma. | Predictability Specialization |
| Multi-Agent Coordinator | Um agente coordenador central analisa o pedido do usuário, divide-o em subtarefas e despacha cada uma para um agente especializado (por exemplo, um que consulta um banco de dados ou chama uma API). | Adaptability Specialization |
| Multi-Agent Hierarchical Task Decomposition | Os agentes se organizam em uma hierarquia de vários níveis. | Adaptability Specialization |
| Multi-Agent Swarm | Agentes especializados se comunicam entre si em todas as direções (all-to-all) e refinam iterativamente uma solução para um problema complexo. | Output Quality Adaptability |
Iteration (4)
| Padrão | Resumo | Etiquetas |
|---|---|---|
| ReAct | Um único agente, conduzido por um modelo, repete um ciclo de três passos: raciocina sobre a tarefa (thought), escolhe entre chamar uma ferramenta ou dar a resposta final (action) e registra o resultado da ferramenta no contexto (observation). | Adaptability |
| Multi-Agent Loop | Um agente de loop executa uma sequência de subagentes e, em seguida, verifica uma condição de saída. | Predictability Output Quality |
| Multi-Agent Review and Critique ★ | Um agente, o maker, cria ou propõe algo, e outro agente, o checker, avalia o resultado contra critérios definidos. | Predictability Output Quality Human Oversight |
| Multi-Agent Iterative Refinement | Um ou mais agentes trabalham em loop, alterando a cada passada um resultado guardado no estado da sessão. | Predictability Output Quality |
Special Requirements (2)
| Padrão | Resumo | Etiquetas |
|---|---|---|
| Human-in-the-Loop | O agente executa o fluxo até um checkpoint predefinido e, ali, pausa e chama um sistema externo para que uma pessoa revise o trabalho. | Human Oversight Output Quality |
| Custom Logic | A orquestração é escrita em código, com instruções condicionais, laços e ramificações, em vez de usar um padrão predefinido. | Adaptability Predictability |
Por etiqueta
Predictability (6)
Multi-Agent Sequential, Single Agent, Multi-Agent Loop, Multi-Agent Review and Critique, Multi-Agent Iterative Refinement, Custom Logic
Parallelism (1)
Specialization (5)
Multi-Agent Sequential, Multi-Agent Parallel, Single Agent, Multi-Agent Coordinator, Multi-Agent Hierarchical Task Decomposition
Output Quality (6)
Multi-Agent Parallel, Multi-Agent Swarm, Multi-Agent Loop, Multi-Agent Review and Critique, Multi-Agent Iterative Refinement, Human-in-the-Loop
Adaptability (5)
Multi-Agent Coordinator, Multi-Agent Hierarchical Task Decomposition, Multi-Agent Swarm, ReAct, Custom Logic