Por que três LLMs burros são melhores que um inteligente 🧠

Dar a um único LLM um monte de ferramentas e dizer "seja full-stack" é como contratar um júnior e encarregá-lo simultaneamente de DevOps, backend, design e comunicação com investidores. Ele vai se despedaçar da cabeça aos pés.

Ao projetar sistemas de IA, podemos usar o padrão Supervisor.
Em vez de um deus-máquina único, criamos especialistas restritos.

Por exemplo, temos código para revisão.
▫️ Agente-StyleChecker: recebe a árvore ast e procura por nomes tortos. Ele tem uma ferramenta e um prompt rigoroso.
▫️ Agente-BugHunter: procura por eval() e vulnerabilidades.
▫️ Agente-DocAdvisor: implica com a falta de type hints.

Cada agente é um grafo separado com seu prompt especializado e suas próprias ferramentas. A probabilidade de alucinação reduz drasticamente.
E acima deles está um Supervisor. Um nó de grafo comum que apenas roteia tarefas: primeiro passa o código para o primeiro, depois para o segundo, depois para o terceiro, coleta os resultados e emite o relatório final. Os agentes nem se comunicam diretamente entre si — apenas através do Supervisor. Isso protege o sistema de loops infinitos onde dois agentes começam a discutir entre si, queimando seu orçamento de API.

🗓 Hoje vamos analisar essa abordagem ao vivo em Ponto de Montagem.

De vocês — compreensão de OOP, consultas básicas a LLMs e como os agentes funcionam (você pode assistir às gravações das transmissões anteriores!).

A transmissão e a gravação estarão disponíveis para os participantes. O acesso é feito através do bot: https://t.me/TScompiler_bot