A implementação de sistemas de IA argêntica com múltiplos agentes especializados começa a transformar a forma como as equipas de desenvolvimento trabalham. Inspirados na lógica de uma equipa de engenharia tradicional, estes sistemas dividem tarefas entre agentes distintos: uns geram código, outros testam, documentam ou verificam segurança e conformidade.
A ideia central é que um agente de codificação generalista não basta para projetos complexos. Tal como acontece com equipas humanas, a especialização é vista como essencial para aumentar a eficiência e reduzir erros. Os fluxos multiagentes permitem que diferentes agentes atuem em paralelo, enquanto os programadores supervisionam, corrigem e orientam.
Segundo empresas que já aplicam este modelo, a principal vantagem está na aceleração do ciclo de desenvolvimento, com entregas mais rápidas e resultados mais alinhados com as regras internas e os objetivos do negócio. Além disso, a qualidade do código tende a beneficiar da especialização dos agentes, já que determinados modelos se revelam mais eficazes em linguagens específicas.
Benefícios e riscos em equilíbrio
Apesar do potencial, a ausência de mecanismos maduros de orquestração dificulta a adoção plena destes fluxos de trabalho. Hoje, a coordenação entre agentes ainda depende em grande parte de intervenção manual, o que aumenta a complexidade e pode gerar redundâncias ou inconsistências.
Os riscos vão além da eficiência operacional. Entre os mais apontados estão a exposição de dados sensíveis quando agentes recorrem a APIs externas, a falta de verificabilidade das alterações feitas no código e o crescimento da chamada “dívida técnica”. Problemas práticos já relatados incluem falhas graves, como comandos não autorizados executados, desaparecimento de ficheiros ou scanners de segurança que não detetam vulnerabilidades.
Para mitigar estes riscos, os especialistas recomendam fortes mecanismos de controlo e transparência, incluindo permissões restritas, revisões humanas obrigatórias, registos de auditoria e políticas de execução bem definidas. A implementação em ambientes isolados ou locais é vista como fundamental em setores regulados.
As empresas que pretendam adotar fluxos multiagentes devem avançar de forma gradual e controlada. A criação de uma base de conhecimento comum — legível por humanos e por agentes — é apontada como o primeiro passo essencial. Além disso, a supervisão humana continua a ser imprescindível, sobretudo porque a aleatoriedade da IA pode gerar resultados inesperados.
Outras práticas recomendadas incluem a escolha de agentes especializados em tarefas específicas, a adoção de projetos-piloto com escopo limitado e a definição de métricas claras para monitorizar o desempenho. A unificação da arquitetura de agentes e a aplicação consistente de regras de governança também são vistas como indispensáveis.
Embora plataformas multiagentes dedicadas com governança integrada ainda sejam escassas, começam a surgir protocolos como o Model Context Protocol e o Agent2Agent, que deverão desempenhar um papel importante na ligação entre agentes de IA.
Para os especialistas, sem orquestração adequada e supervisão humana, sistemas multiagentes tendem ao caos. Mas, com mecanismos de controlo robustos e integração gradual, podem evoluir para uma ferramenta estratégica de apoio às equipas de desenvolvimento e às operações empresariais.