Como funcionam os agentes de IA, do zero
Um agente de IA é um modelo de linguagem dentro de um loop com ferramentas: ele lê o pedido, pede uma ferramenta, recebe o resultado e decide o que fazer em seguida, até terminar o trabalho. Agent Harness Patterns explica esse loop uma peça de cada vez, em 17 padrões curtos que se apoiam uns nos outros.
Cada padrão mostra o problema, um trace animado de um agente resolvendo-o e o código duas vezes: do zero em TypeScript e Python, e com astorlm, o SDK de agentes open source para TypeScript de onde os padrões vêm.
A trilha de fundamentos
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Sua caixa de ferramentas
As peças que vêm antes de qualquer agente: o modelo, o system prompt, as mensagens que você reenvia e uma primeira ferramenta.
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O que é um agente?
A diferença entre chamar um modelo, montar um workflow e deixar o modelo decidir o que fazer.
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2
O loop do agente
Chamar o modelo, executar as ferramentas que ele pede, devolver os resultados e repetir até ele terminar.
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3
Projetando uma ferramenta
Nome, descrição e schema: tudo o que o modelo sabe sobre uma ferramenta.
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4
Quando parar
end_turn, limites de turnos e ferramentas terminais: as formas de encerrar o loop.
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5
Erros no loop
Uma ferramenta que falha não quebra o agente: o erro volta como resultado e o modelo se recupera.
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Hooks
Os pontos em que o seu código entra no loop: antes de cada turno, de cada chamada ao modelo, de cada execução de ferramenta.
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7
A mochila enche
O que acontece quando o histórico não cabe mais na janela de contexto, e como compactá-lo.
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8
Skills sob demanda
Um catálogo leve sempre à mão, e o manual completo só quando for preciso.
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Memória
Lembrar entre sessões: histórico salvo, arquivos e busca por significado.
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Voltas limpas
Quando o trabalho não cabe em uma sessão: um agente novo a cada volta, com o progresso salvo em arquivos.
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Observabilidade e avaliações
Ver o que o agente fez, quanto custou e se fez bem feito.
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Planejar e refletir
Pensar o plano antes de mexer em qualquer coisa, e revisar o resultado antes de entregar.
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Humano no loop
Pedir permissão, aceitar correções no meio do caminho e escalar na dúvida.
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Segurança e sandboxing
Trancar o que o agente executa e desconfiar do que ele lê.
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Subagentes
Passar uma subtarefa para outro agente, com o próprio contexto limpo.
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Agentes proativos
Agentes que acordam sozinhos: um heartbeat, primeiro uma checagem barata e uma mensagem só quando importa.
Construa com o astorlm
O loop do agente como biblioteca: um runtime agêntico embutível e SDK-first para TypeScript.
pnpm add astorlmUsa um assistente de código com IA? Aponte-o para llms.txt ou leia o guia para agentes de IA.