Padrões agênticos comuns: ReAct (Raciocínio + Ação — o agente alterna entre pensar sobre o que fazer e tomar ações), Plan-Execute (criar um plano antecipadamente, depois executar cada passo) e Reflexão (gerar saída, criticá-la, depois melhorá-la). Padrões mais complexos incluem agentes hierárquicos (um agente planejador delega para agentes especialistas) e debate multi-agente (agentes argumentam diferentes perspectivas para chegar a melhores conclusões).
Workflows agênticos dependem de ferramentas: busca web, execução de código, operações de arquivo, chamadas de API, consultas a banco de dados. Sem ferramentas, um agente é apenas um modelo falando consigo mesmo. A qualidade das definições de ferramentas (descrições claras, parâmetros bem tipados, boas mensagens de erro) afeta diretamente o desempenho do agente. Ferramentas mal definidas levam a escolhas erradas de ferramentas, parâmetros incorretos e erros em cascata.
O maior desafio com workflows agênticos é confiabilidade. Cada passo tem alguma probabilidade de falha, e falhas se acumulam entre passos. Sistemas agênticos em produção precisam de: tratamento de erros (o que acontece quando uma chamada de ferramenta falha?), guardrails (quais ações requerem aprovação humana?), observabilidade (logging de cada passo para debugging), limites de orçamento (máximo de tokens/custo por workflow) e degradação graciosa (retornar resultados parciais em vez de falhar completamente). A distância entre demos impressionantes e sistemas de produção confiáveis é grande.