Design de Sistemas Multi-Agente de IA: escolhendo o padrão de orquestração certo, estruturando agentes e mitigando os riscos clássicos (pacote multi-arquivo)

Pacote completo de engenharia de prompt (5 arquivos complementares) que transforma qualquer LLM num Arquiteto Sênior de Sistemas Multi-Agente, capaz de produzir um Documento de Arquitetura de Sistema Multi-Agente (DASMA) — padronizado, rastreável e pronto para revisão. Este NÃO é um prompt solto: é um kit reutilizável com schema de saída EXATO e critérios objetivos de aprovação.\n\nO QUE VOCÊ RECEBE:\n• 01-prompt-principal.md — o prompt reusável de verdade: papel de Arquiteto Sênior, objetivo, schema de saída obrigatório (DASMA com 10 seções), e passo a passo de raciocínio em 8 etapas.\n• 02-regras-e-restricoes.md — guardrails explícitos e numerados: NUNCA forçar multi-agente, nunca inventar preços/limites de modelo, registrar trade-offs em ADR, e um formato de erro padronizado quando faltar informação crítica.\n• 03-contexto-e-exemplos.md — glossário de orquestração (orchestrator-worker, hierárquico, paralelização, pipe & filter, context bleed, goal drift) + 3 exemplos few-shot completos, incluindo o caso difícil de auditoria de monorepo com conflito custo × completude.\n• 04-harness-de-verificacao.md — checklist de autoverificação em 10 itens que o modelo roda ANTES de entregar, mais critérios objetivos de ACEITE (tabela PASS/FAIL) para você validar cada saída e pedir correção incremental.\n• 05-templates-de-variacao.md — 4 adaptações: modo Auditor (arquitetura existente), provedor/stack alvo (LangGraph, CrewAI, AutoGen...), versão curta para executivo, e pipeline de dados Pipe & Filter.\n\nANCHORADO EM ONDE O MERCADO ESTÁ: o kit foi calibrado sobre o relatório da Anthropic sobre padrões e problemas em sistemas multi-agente emergentes (ago/2026), que apontou superestimação de multi-agente e a recorrência de loops, context bleed e custo descontrolado. Ele codifica a lição central — 'mais agentes não é mais qualidade' — como regra obrigatória do arquivo 02.\n\nIDEAL PARA: engenheiros de IA aplicada, arquitetos de software e líderes técnicos que precisam decidir quantos agentes usar, com qual padrão, quanto custa, e como auditar o resultado. Funciona com GPT, Claude, Gemini e DeepSeek, e se adapta a LangGraph, CrewAI, AutoGen, Ray e Temporal.