Wrappers vs. Multi-Agent Systems: O grande debate na IA Corporativa [Capítulo 2 - AI Deep Dives]
George
Chief of AI na Moveo
September 5, 2025
in
✨ AI Deep Dives
Bem-vindos de volta à série “AI Deep Dives"! No Capítulo 1, mostramos que o RAG (Retrieva-Augmented Generation) contextualiza respostas através do seu conteúdo. Isso é útil, mas o RAG sozinho não é capaz de gerenciar um processo de negócio completo.
Este capítulo aborda como o comportamento de um agente é orquestrado em produção: um único mega-prompt (Wrapper) versus um Multi-Agent Systems governado.
Agora, vamos aprofundar a discussão. Se o RAG trata de como um LLM acessa informações, a próxima pergunta é: Como controlamos o que um agente de IA faz em produção, passo a passo, sob suas políticas e SLAs? Duas filosofias dominam:
Wrapper (mega-prompt): a ideia é amontoar documentos, regras e dicas de ferramentas em um único prompt e esperar que um único modelo faça tudo de uma só vez.
Multi-Agent Systems: permite que agentes especializados planejem, recuperem, conversem, validem e registrem, enquanto fluxos de diálogo garantem a ordem das operações e permissões.
E aí, o que escolher? Saiba que isso determinará se você terá vitórias ocasionais ou resultados consistentes e em conformidade. Vamos explorar isso mais a fundo!
Muitas empresas, ao dar os primeiros passos com LLMs, optam pelo que chamamos de Wrapper. A ideia é direta: colocar todas as informações e instruções em um único e gigante prompt, na esperança de que o modelo faça todo o trabalho.
Imagine um “mega-prompt” que contém a documentação da empresa, as regras de negócio e a especificação da tarefa, tudo misturado. Isso pode parecer rápido e fácil para demonstrações, mas é um caminho cheio de armadilhas.
Por que isso é arriscado?
Essa abordagem cria um sistema opaco e frágil. A complexidade do prompt dificulta a manutenção e a auditoria. Se uma regra de negócio muda ou um novo documento é adicionado, todo o prompt precisa ser reescrito, aumentando o risco de erros e comportamentos inesperados.
É como gerenciar um restaurante onde uma única pessoa cozinha, anota pedidos, compra ingredientes, monta os pratos e faz o controle de qualidade, tudo com base em um manual de 50 páginas.
Restaurantes profissionais, assim como empresas, dependem de especialistas com funções e fluxos de trabalho claros. Os sistemas de IA devem seguir o mesmo princípio: usar agentes especializados com responsabilidades definidas, em vez de sobrecarregar um único mega-prompt.
Quando a IA passa de uma simples demonstração para uma aplicação corporativa, o cenário muda drasticamente. Embora um Wrapper possa parecer fácil de implementar, sua falta de estrutura cria vulnerabilidades críticas para o negócio.
Os pontos a seguir detalham o que realmente importa para as empresas e onde a abordagem Wrapper falha consistentemente:
Ordem do processo: prompts não codificam fluxos de trabalho, e os modelos podem (e de fato, costumam) pular etapas.
Controle de mudanças: a lógica de negócios fica enterrada em prompts de linguagem natural, sem controle de versão ou revisão por pares.
Capacidade de auditoria: você não pode provar que um consentimento, uma divulgação ou uma senha de uso único (OTP) ocorreram na ordem correta.
Previsibilidade: pequenas mudanças na redação podem levar a resultados completamente diferentes, tornando os Acordos de Nível de Serviço (SLAs) instáveis.
Conformidade: há risco de desvio de tom e política, além de exposição a “jailbreaks” sob pressão.
Custo e latência: contextos longos e novas tentativas inflacionam o número de tokens e o tempo de resposta.
Em resumo, embora os Wrappers ofereçam um caminho rápido para uma prova de conceito, sua simplicidade é uma ilusão perigosa em um ambiente de produção. Eles podem até parecer prontos para o ambiente corporativo, mas, fundamentalmente, não são um modelo de governança.
Para qualquer fluxo de trabalho de negócios crítico onde conformidade, previsibilidade e controle não são negociáveis, essa fragilidade torna a abordagem insustentável.
Se você ainda não conferiu o Capítulo 1 "O que é RAG em IA (e o que não é) " da nossa série, clique aqui!
O caminho da especialização: Multi-Agent Systems
Em oposição a essa visão de “uma única peça para tudo”, surge a arquitetura de Multi-Agent Systems. Em vez de sobrecarregar um único LLM, essa abordagem o trata como um componente valioso, mas não o único, em um time de especialistas.
Cada “agente” é um módulo com uma função clara, trabalhando em conjunto para resolver uma tarefa complexa de forma planejada, observável e governável.
Por que isso é vantajoso?
Em um Multi-Agent Systems, cada LLM ou módulo é um especialista. Por exemplo, um agente pode ser responsável apenas pela decomposição da consulta, enquanto outro lida com a busca de documentos relevantes (RAG) e um terceiro foca na validação de conformidade.
Essa divisão de tarefas torna o sistema muito mais robusto e previsível.
Em vez de pedir a um único modelo para fazer tudo, os Multi-Agent Systems oferecem agentes especializados:
Um agente de planejamento decide qual fluxo de trabalho seguir.
Um agente de resposta conversa com o usuário e busca nas fontes corretas.
Outros agentes verificam a conformidade e extraem insights.
Dessa forma, você obtém o melhor dos dois mundos:
Sistemas determinísticos (regras, fluxos de trabalho, etapas obrigatórias como consentimento → OTP → ação) que garantem ordem e conformidade.
LLMs (linguagem e compreensão flexíveis) que tornam a interação natural e humana.
Juntos, eles criam processos confiáveis e auditáveis que escalam, algo que um único mega-prompt jamais conseguiria entregar.
Um exemplo prático: da teoria à realidade
Para entender melhor essa diferença, vamos analisar o exemplo de um cliente perguntando: “Por que fui cobrado em R$200,00 no Whole Foods ontem?”.
Como funcionaria na abordagem Wrapper
Seguindo essa abordagem, tudo vai para um único prompt gigante (políticas, dados da conta, instruções, ferramentas) e o modelo tenta responder de uma vez. Às vezes funciona, mas às vezes ele pula uma etapa, fabrica detalhes ou dá uma resposta inconsistente. Não há garantia de ordem ou conformidade.
Por exemplo, no caso “Por que fui cobrado em R$200,00 no Whole Foods ontem?”, o modelo poderia ir direto para a criação de uma disputa antes de verificar o consentimento ou a autenticação do usuário.
Esses erros mostram como os Wrappers podem quebrar a ordem do processo de maneiras inaceitáveis ou até perigosas em ambientes corporativos.
Como funcionaria na abordagem de Multi-Agent Systems
Em um Multi-Agent Systems, o fluxo seria orquestrado:
O Agente de Decomposição de Consulta decompõe a pergunta do usuário para um processamento ideal.
O Agente de Planejamento decide que o próximo passo é executar o fluxo de trabalho de “Disputa de Transação” e busca as políticas de transação mais relevantes.
O Agente de Resposta usa um LLM para interagir com o usuário, enquanto também aciona um pipeline RAG avançado para utilizar políticas de reembolso e detalhes da transação.
O Agente de Fluxo de Trabalho impõe a sequência correta: consentimento → verificação OTP → criar disputa.
O Agente de Conformidade verifica a resposta final para garantir que esteja alinhada com as políticas da empresa.
Por fim, o Agente de Insights extrai informações estruturadas para o sistema, como o status de “cobrança contestada”.
Ou seja, cada agente atua como um supervisor especializado, garantindo que a resposta não seja apenas precisa, mas também segura e dentro das regras.
Escolha o caminho da confiança e governança
A mensagem é clara: embora o Wrapper possa ser um atalho para testes rápidos, ele não é uma base sustentável para a construção de soluções de IA em escala empresarial.
Para alcançar resultados consistentes, confiáveis e que possam ser auditados, a arquitetura de Multi-Agent Systems é a escolha estratégica. Ela permite que as empresas planejem, observem e governem suas soluções de IA, transformando-as de ferramentas frágeis em ativos de negócios essenciais.
Fiquem ligados para o próximo capítulo da nossa série “AI Deep Dives”, “Capítulo 3: O problema com o Prompt & Pray”, onde exploraremos mais sobre como construir e otimizar esses sistemas complexos.