Escolhendo a estrutura certa para cada caso de uso
Uma árvore de decisão: uma única etapa? Execução prolongada? Vários agentes? Programação? Cada ramo aponta para uma ferramenta diferente.
Escolhendo a estrutura certa para cada caso de uso é uma aula grátis de AI Agents no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de AI Agents, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.
Não existe uma estrutura melhor
Cada estrutura se destaca em padrões diferentes. Escolha com base no SHAPE da sua tarefa, não no ciclo de popularidade.
Árvore de decisão
- Etapa única (uma chamada ao modelo, talvez uma ferramenta)? -> Desenvolva manualmente.
- Várias etapas lineares (A -> B -> C)? -> LCEL ou desenvolvimento manual.
- Várias etapas com loops/desvios? -> LangGraph.
- Equipe baseada em funções, tarefas declarativas? -> CrewAI.
- Memória duradoura entre sessões? -> Letta ou Mem0.
- Foco na execução de código? -> AutoGen ou OpenHands.
- Protótipo com RAG gerenciado + interpretador de código? -> Assistants da OpenAI.
- Navegação na web / GUI? -> Uso do computador da Anthropic / Operador / Playwright.
Outros fatores do mundo real
- Familiaridade da equipe (Python versus JS, assíncrono versus síncrono)
- Estratégia de observabilidade (LangSmith / Langfuse / OTel)
- Formato da implantação (Docker, sem servidor, k8s)
- Maturidade / ritmo de mudanças da estrutura
Padrões entre estruturas
Sempre que possível, desenvolva com padrões que resistam às mudanças das estruturas:
- APIs no formato da OpenAI — a maioria dos provedores e estruturas as aceita
- Esquema JSON para definições de ferramentas — universal
- Pydantic para entradas / saídas tipadas — usado em toda parte
- OpenTelemetry para rastreamentos — independente de fornecedor
Desenvolva para facilitar a substituição
Envolva a estrutura em uma camada fina de adaptação:
class AgentRunner:
def run(self, task: str) -> str:
# implementation may be LangGraph today, AutoGen tomorrow
...Não dê peso excessivo à escolha de hoje
Estruturas surgem e desaparecem. A maioria dos agentes precisa ser reescrita a cada 12 a 18 meses, à medida que os componentes básicos melhoram. Planeje reescritas; não se prenda à estrutura.
Comece sem uma estrutura
Um caminho comum:
- Desenvolva manualmente um agente mínimo
- Identifique as partes mais problemáticas
- Adote uma estrutura que resolva especificamente esses problemas
Assim, você aprende do que realmente precisa antes de assumir um compromisso.
Quando NÃO usar vários agentes
Muitas equipes recorrem a vários agentes cedo demais. Se um único agente com uma boa instrução de sistema funciona, mantenha essa solução. Vários agentes acrescentam complexidade E custo.
Pontos fortes por pilha tecnológica
- Python, produção, complexo — LangGraph
- Python, declarativo, simples — CrewAI
- Python, focado em código — AutoGen ou OpenHands
- TypeScript — LangChain.js / SDK de IA da Vercel
- Memória duradoura — Letta ou Mem0
- Protótipo sem infraestrutura — Assistants da OpenAI
Plataformas de agentes hospedadas
Algumas equipes dispensam estruturas usando:
- LangGraph Platform — ambiente de execução hospedado do LangGraph
- Cloudflare AI Workers — agentes sem servidor
- SDK de IA da Vercel + KV — para equipes Next.js de pilha completa
Escolha antecipadamente as ferramentas de avaliação
Seja qual for sua escolha, certifique-se de que o rastreamento e a avaliação estejam integrados. Langfuse e LangSmith se adaptam à maioria das estruturas; Helicone, Phoenix e W&B Weave são alternativas.
Recapitulação
Associe a estrutura ao formato: cadeias lineares -> LCEL, grafos -> LangGraph, equipes -> CrewAI, memória longa -> Letta, código -> AutoGen, protótipos -> Assistants. Envolva tudo em um adaptador e planeje reescritas.
Escolha certa
Você tem um fluxo de trabalho com várias etapas, loops, desvios e participação humana. Qual estrutura é a mais adequada?
Aprenda AI Agents com um tutor de IA — grátis
Escreva e execute código real no seu navegador, obtenha ajuda instantânea de um tutor de IA 24/7 e continue de onde parou na web ou no app.
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Perguntas Frequentes
A aula “Escolhendo a estrutura certa para cada caso de uso” é grátis?
Sim — o texto completo de “Escolhendo a estrutura certa para cada caso de uso” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de AI Agents, atualize para CoddyKit PRO. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Escolhendo a estrutura certa para cada caso de uso”?
Uma árvore de decisão: uma única etapa? Execução prolongada? Vários agentes? Programação? Cada ramo aponta para uma ferramenta diferente. Você pratica AI Agents com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar AI Agents?
Nenhuma experiência prévia é necessária. AI Agents no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Escolhendo a estrutura certa para cada caso de uso”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de AI Agents?
Sim. Cada aula de AI Agents inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- LangGraph vs CrewAI vs AutoGen
- Letta (anteriormente MemGPT) para agentes de longa duração
- API de Assistants e Threads da OpenAI
- Escolhendo a estrutura certa para cada caso de uso