Arquitetando sistemas multiagente escaláveis com o Azure AI Foundry

By Mirko Peters · 2026-08-28

Bem-vindo de volta ao blog! Se você acompanha nossa jornada de podcast, sabe que estamos sempre analisando como a automação moderna está deixando de lado as interações isoladas de IA, baseadas em um único prompt, e avançando para estruturas colaborativas multiagente…

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Bem-vindo de volta ao blog! Se você acompanha nossa jornada de podcast, sabe que estamos sempre analisando como a automação moderna está deixando para trás as interações isoladas de IA, baseadas em um único prompt, e avançando para estruturas colaborativas multiagente. Neste post, vamos mergulhar nos detalhes técnicos da arquitetura de sistemas multiagente confiáveis e escaláveis. Vamos explorar como plataformas como o Azure AI Foundry oferecem a arquitetura fundamental necessária para gerenciar contextos compartilhados, orquestrar transferências orientadas a eventos e manter a tolerância a falhas de nível empresarial.

Seja para automatizar operações complexas de infraestrutura em nuvem ou simplificar a conformidade corporativa, entender como integrar múltiplas entidades de IA especializadas é a chave para alcançar o próximo patamar de produtividade organizacional. Vamos detalhar os padrões, modelos e ferramentas exatos que você precisa conhecer.

Requisitos do usuário para sistemas multiagente

Necessidades do usuário

Entender o que os usuários querem é muito importante ao planejar sistemas multiagente. Você precisa descobrir o que os usuários esperam desses sistemas, o que ajuda a garantir que eles atinjam seus objetivos. Veja algumas necessidades comuns dos usuários em ambientes corporativos:

Soluções modulares e escaláveis: os usuários querem sistemas que cresçam conforme suas necessidades. Isso permite que as organizações adicionem ou removam agentes quando necessário.
Orquestrador central: é necessário um sistema principal para gerenciar tarefas e acompanhar os agentes. Isso ajuda os agentes a trabalhar bem em conjunto e mantém tudo funcionando sem problemas.
Monitoramento contínuo: os usuários querem verificações constantes da integridade dos agentes. Ter formas de corrigir problemas rapidamente é essencial para manter o sistema robusto.
Estruturas de segurança robustas: manter os dados protegidos e seguir as regras é muito importante. Os usuários precisam confiar que seus sistemas estão protegidos contra ameaças.

Focar nessas necessidades ajuda você a construir sistemas multiagente que funcionam melhor e mais rápido.

Especificações funcionais

As especificações funcionais explicam como os sistemas multiagente devem funcionar. Elas afetam o desempenho e a capacidade de crescimento do sistema. Veja alguns pontos importantes a considerar:

Adaptabilidade: sistemas multiagente podem mudar adicionando agentes especializados. Isso ajuda a melhorar o desempenho e permite que o sistema cresça.
Tolerância a falhas: ter componentes de backup em sistemas multiagente os torna mais robustos. Isso é importante para continuar funcionando bem em diferentes condições.
Resolução colaborativa de problemas: os agentes trabalham em equipe e usam suas diferentes habilidades. Essa colaboração aproveita melhor os recursos e ajuda a resolver problemas difíceis mais rapidamente do que sistemas com um único agente.

Para coletar bem as especificações funcionais, experimente estes métodos:

Método	Descrição	Feedback do usuário
Abordagem multiagente baseada em IA	Usa agentes de IA para coletar e analisar necessidades, criando e priorizando histórias de usuário.	Avaliações mistas; os usuários sugerem a inclusão de recursos e melhorias nas opções de busca.

O sistema multiagente usa modelos de linguagem de grande porte (LLMs) para ajudar a analisar necessidades. Esses modelos criam histórias de usuário a partir de ideias de projeto, aprimoram essas histórias e classificam sua importância. Esse método claro ajuda você a coletar bem as necessidades dos usuários.

Ao conhecer as necessidades dos usuários e definir especificações funcionais claras, você pode construir sistemas multiagente que atendam às demandas atuais e se ajustem ao futuro.

Modelos no Azure AI Foundry

Modelos disponíveis

O Azure AI Foundry oferece muitos modelos para diferentes tarefas em sistemas multiagente. Você pode escolher agentes especializados que trabalham juntos para resolver problemas complexos com rapidez. Veja alguns agentes importantes:

Agente de "Triagem" primário: usa o ConnectedAgentTools para receber as tarefas de entrada e atribuí-las corretamente.
Agente de prioridade: verifica o grau de urgência das tarefas para identificar quais precisam de ajuda rápida.
Agente de equipe: encaminha as tarefas para a equipe certa resolver.
Agente de esforço: estima o tamanho e a complexidade das tarefas para usar bem os recursos.

Além desses agentes, o Azure AI Foundry oferece modelos de IA robustos para diferentes tipos de trabalho:

gpt-5.1: ótimo para tarefas que exigem raciocínio profundo e muitas etapas.
claude-sonnet-4-6: oferece soluções inteligentes para programação e trabalho em equipe.
claude-opus-4-6: o melhor para código de produção, segurança e tarefas de negócios.
gpt-5.1-codex: focado em trabalho de front-end e tarefas interativas.
claude-haiku-4-5: rápido e com bom custo-benefício, com forte capacidade de raciocínio.
DeepSeek-V3.1: melhora o uso de ferramentas e oferece suporte a diferentes modos de raciocínio.

Esses modelos ajudam você a criar uma equipe de agentes que trabalham bem juntos, tornando o sistema melhor.

Critérios de seleção de modelo

Escolher o modelo certo para o seu sistema multiagente é importante. Considere estes pontos principais para fazer uma boa escolha:

Critério	Descrição
Adequação à tarefa	Alinhe os pontos fortes do modelo às suas necessidades, como chat, raciocínio ou tarefas multimodais.
Estratégia de roteamento de modelos	Use uma seleção inteligente para enviar as solicitações ao melhor modelo com base em custo, qualidade ou tipo de tarefa.
Restrições de custo	Garanta que o modelo caiba no seu orçamento para uso e implantação.

Escolher modelos em sistemas multiagente é muito importante. Modelos diferentes funcionam melhor para tarefas diferentes. Modelos focados em instruções lidam com muitas solicitações rapidamente. Modelos focados em raciocínio são ótimos para planejamento e correção de erros. Enviar as tarefas para o modelo certo pode realmente aumentar o desempenho e a confiabilidade do seu sistema.

O Azure AI Foundry também permite personalizar a solução para as suas necessidades específicas. Recursos como Connected Agents ajudam a dividir tarefas complexas em funções menores. Multi-Agent Workflows oferecem gerenciamento organizado, com controle de estado e correção de erros. Você pode usar ferramentas sem código ou frameworks de código aberto para criar e gerenciar seus agentes com facilidade.

Ao conhecer os modelos disponíveis e usar esses critérios de seleção, você pode criar um sistema multiagente que funciona bem e atende às necessidades da sua organização.

Arquitetura de sistemas multiagente

Multi-Agent System Architecture

Componentes principais

Uma arquitetura sólida de sistema multiagente tem partes importantes que ajudam os agentes a trabalhar juntos e a se comunicar bem. Veja a seguir essas partes:

Componente	Descrição
Contexto compartilhado	Esta camada permite que todos os agentes vejam o mesmo estado principal. Isso é importante para o trabalho em conjunto.
Transferências orientadas a eventos	Este recurso mantém os agentes fracamente acoplados e, ao mesmo tempo, preserva um registro claro das ações.
Definições consistentes	Garante que todos os agentes tomem decisões da mesma forma, melhorando o desempenho do sistema.
Propriedade de escritor único	Define quem pode gravar, levando a resultados claros dos agentes.
Entrega de recursos em tempo real	Ajuda a usar melhor os recursos ao evitar trabalho repetido entre os agentes.
Detecção de conflitos	Estabelece formas de encontrar e corrigir problemas quando os agentes atuam sobre o mesmo item.
Observabilidade	É essencial para corrigir problemas, permitindo o acompanhamento de decisões e dados entre os agentes.
Gerenciamento de checkpoints	Acompanha em que ponto cada pipeline está no processamento, ajudando a corrigir problemas quando os agentes falham.

Essas partes trabalham juntas para construir uma arquitetura sólida, que dá suporte ao crescimento e à confiabilidade em sistemas multiagente.

Padrões de interação entre agentes

A forma como os agentes interagem é muito importante para o desempenho dos sistemas multiagente. Os padrões comuns incluem:

Padrão colaborativo: os agentes trabalham juntos e compartilham tarefas para alcançar objetivos comuns. Isso ajuda a compartilhar recursos e reduz o trabalho extra.
Padrão de comando e controle: isso define regras claras de tomada de decisão e estruturas de gestão. Embora possa acelerar os processos, pode deixá-los mais lentos em situações de mudança.
Comunicação baseada em mensagens: os agentes enviam mensagens estruturadas com solicitações, comandos ou informações. Isso ajuda a manter o acoplamento fraco entre eles e permite a comunicação assíncrona, o que é essencial para uma boa colaboração.

Esses padrões de interação ajudam os agentes a trabalhar melhor em conjunto, resultando em melhor desempenho e robustez em sistemas complexos. Ao usar esses padrões, você pode tornar a arquitetura do seu sistema multiagente mais eficaz.

Ferramentas no Azure AI Foundry

Tools in Azure AI Foundry

AI Foundry Agent Playground

O AI Foundry Agent Playground é uma ótima ferramenta para criar e testar sistemas multiagente. Este espaço sem código facilita tudo. Você pode escolher modelos, configurar agentes e atribuir a eles tarefas e conhecimentos específicos. O playground também tem ferramentas para verificar o desempenho, como rastreamento e métricas de avaliação. Isso ajuda você a ver, em tempo real, como seus agentes estão se saindo.

No playground, você pode testar diferentes configurações e fluxos de trabalho. Essa flexibilidade ajuda você a entender como os agentes trabalham juntos e respondem às tarefas. Você pode ajustar rapidamente seus designs com base no desempenho. O playground permite criar sistemas multiagente eficazes sem precisar de muito conhecimento em programação.

Integrando o Semantic Kernel

Adicionar o Semantic Kernel ao Azure AI Foundry melhora muito seus sistemas multiagente. O Semantic Kernel oferece um SDK flexível. Ele permite criar, gerenciar e usar agentes de IA confiáveis e adaptáveis. Essa integração ajuda em fluxos de trabalho complexos que envolvem colaboração entre agentes e funciona bem com diferentes APIs.

Para adicionar o Semantic Kernel, siga estas etapas:

Entre no Microsoft Foundry.
Abra o projeto em que o modelo está configurado.
Acesse Models + endpoints e escolha o modelo implantado.
Copie a URL do endpoint e a chave.
Defina as variáveis de ambiente para a URL do endpoint e a chave.
Crie um cliente para se conectar ao endpoint usando o código fornecido.

Essa integração ajuda você a criar agentes que conseguem pesquisar e lidar melhor com tarefas difíceis. O Semantic Kernel ajuda a organizar operações de negócios complexas. Com essa estrutura, você garante que seus agentes trabalhem bem em conjunto, melhorando o desempenho de todo o sistema.

O Azure AI Foundry também oferece muitas ferramentas para auxiliar no desenvolvimento de sistemas multiagente. Aqui está um resumo de alguns recursos principais:

Ferramenta/Recurso	Descrição
Connected Agents	Ajuda os agentes a trabalhar em conjunto dividindo tarefas difíceis.
Orquestração concorrente	Permite que os agentes sejam executados ao mesmo tempo, tornando os fluxos de trabalho mais rápidos.
Recursos de registro (logging)	Importantes para rastrear e gerenciar como os agentes interagem e quais resultados produzem.

Essas ferramentas funcionam bem com seus sistemas de TI existentes, garantindo que seus sistemas multiagente funcionem sem problemas na organização. O Azure AI Foundry oferece suporte à orquestração simplificada por meio de fluxos de trabalho e agentes hospedados, melhorando a colaboração entre sistemas.

Ao usar o AI Foundry Agent Playground e integrar o Semantic Kernel, você pode criar sistemas multiagente robustos que aumentam a eficiência e a inovação no seu trabalho.

O Azure AI Foundry ajuda você a criar sistemas multiagente robustos. Esses sistemas tornam a automação e a eficiência melhores. Você pode aproveitar benefícios como:

37,6% mais precisão com agentes especializados
Tempos de execução até 33% mais rápidos
Custos de supervisão menores e menos erros
Projetos capazes de crescer e lidar com problemas

Dica: use Connected Agents and Multi-Agent Workflows. Eles ajudam você a criar sistemas flexíveis que funcionam como equipes humanas. Esses recursos permitem acompanhar o andamento, gerenciar tarefas e se conectar a várias ferramentas com facilidade.

No futuro, o Azure AI Foundry vai melhorar a forma como os agentes trabalham juntos e organizam as tarefas. Isso tornará sua automação mais inteligente e confiável. Ao usar essa plataforma, você ajuda sua organização a inovar e aumentar a produtividade por meio de um trabalho em equipe inteligente.

Perguntas frequentes

O que é um sistema multiagente?

Um sistema multiagente tem vários agentes que trabalham juntos. Eles ajudam a resolver problemas ou concluir tarefas. Cada agente tem sua própria função, o que facilita a colaboração entre eles e melhora o resultado.

Como o Azure AI Foundry oferece suporte a sistemas multiagente?

O Azure AI Foundry oferece ferramentas e modelos para criar, gerenciar e aprimorar sistemas multiagente. Ele ajuda os agentes a trabalhar juntos de forma harmoniosa e automatiza tarefas complexas.

Posso personalizar agentes no Azure AI Foundry?

Sim, você pode alterar agentes no Azure AI Foundry. Você pode definir as funções, as habilidades e a forma como eles interagem, de acordo com as necessidades da sua organização. Isso ajuda os agentes a apresentar o melhor desempenho.

Quais são os benefícios de usar sistemas multiagente?

Sistemas multiagente tornam a automação melhor, aprimoram o funcionamento dos processos e aceleram a conclusão de tarefas. Eles também contribuem para a precisão e para uma gestão mais eficiente de recursos em diferentes processos.

É necessário programar para usar o Azure AI Foundry?

Não, você não precisa programar para usar o Azure AI Foundry. A plataforma tem uma configuração sem código, então você pode criar e gerenciar sistemas multiagente com facilidade, sem precisar saber muito de programação.

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