Em 2026, os agentes autônomos evoluíram. Não são mais "assistentes genéricos" - são **especialistas com papéis definidos**, trabalhando em conjunto como um time de profissionais de elite.
Em 2026, os agentes autônomos evoluíram. Não são mais "assistentes genéricos" - são especialistas com papéis definidos, trabalhando em conjunto como um time de profissionais de elite.
Este módulo ensina os 6 tipos fundamentais de agentes que compõem sistemas modernos, com ênfase especial no revolucionário Agente Meta-IA.
Definição: Executa tarefas específicas com maestria. É o "profissional técnico" do sistema.
Características:
Implementação Completa:
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Protocol
from abc import ABC, abstractmethod
class EspecialistaBase(ABC):
"""Base para todos os agentes especialistas"""
def __init__(self, nome: str, dominio: str):
self.nome = nome
self.dominio = dominio
self.execucoes_historicas: List[Dict] = []
self.taxa_sucesso: float = 0
@abstractmethod
def executar_tarefa(self, input_data: Dict) -> Dict:
"""Executa tarefa especializada"""
pass
def registrar_execucao(self, resultado: Dict):
"""Registra execução para melhorar performance"""
self.execucoes_historicas.append(resultado)
# Atualiza taxa de sucesso
sucessos = sum(1 for r in self.execucoes_historicas if r.get("sucesso", False))
self.taxa_sucesso = sucessos / len(self.execucoes_historicas)
class AgenteCopywriter(EspecialistaBase):
"""Especialista em criação de conteúdo"""
def __init__(self):
super().__init__("Copywriter Pro", "criacao_conteudo")
self.estilos_conhecidos = ["tecnico", "casual", "corporativo", "criativo"]
def executar_tarefa(self, input_data: Dict) -> Dict:
"""Cria conteúdo de alta qualidade"""
topico = input_data["topico"]
estilo = input_data.get("estilo", "tecnico")
tamanho = input_data.get("palavras", 500)
# Valida input
if estilo not in self.estilos_conhecidos:
return {
"sucesso": False,
"erro": f"Estilo {estilo} não suportado"
}
# Simula criação de conteúdo
conteudo = {
"titulo": f"{topico}: Guia Completo",
"introducao": f"Introdução sobre {topico}...",
"desenvolvimento": f"Desenvolvimento técnico sobre {topico}...",
"conclusao": f"Conclusão e próximos passos sobre {topico}...",
"palavras_totais": tamanho,
"estilo_utilizado": estilo,
"tempo_execucao": "2.5s"
}
resultado = {
"sucesso": True,
"conteudo": conteudo,
"qualidade_estimada": 0.88,
"agente": self.nome
}
self.registrar_execucao(resultado)
return resultado
class AgenteAnalistaDados(EspecialistaBase):
"""Especialista em análise de dados"""
def __init__(self):
super().__init__("Analista Data Pro", "analise_dados")
def executar_tarefa(self, input_data: Dict) -> Dict:
"""Analisa dados e gera insights"""
dados = input_data.get("dados", [])
tipo_analise = input_data.get("tipo", "descritiva")
if not dados:
return {
"sucesso": False,
"erro": "Dados vazios"
}
# Simula análise
insights = {
"total_registros": len(dados),
"tipo_analise": tipo_analise,
"insights_principais": [
"Tendência de crescimento de 15% ao mês",
"Pico de atividade às quintas-feiras",
"Taxa de conversão média de 8.5%"
],
"recomendacoes": [
"Aumentar investimento em canais de maior ROI",
"Focar campanhas para quinta e sexta",
"Otimizar funil de conversão para aumentar para 10%"
]
}
resultado = {
"sucesso": True,
"analise": insights,
"confianca": 0.92,
"agente": self.nome
}
self.registrar_execucao(resultado)
return resultado
class AgenteDesignerCodigo(EspecialistaBase):
"""Especialista em arquitetura de código"""
def __init__(self):
super().__init__("Code Architect", "arquitetura_software")
self.padroes = ["MVC", "microservices", "event-driven", "layered"]
def executar_tarefa(self, input_data: Dict) -> Dict:
"""Projeta arquitetura de software"""
requisitos = input_data.get("requisitos", [])
escala = input_data.get("escala", "media")
# Seleciona padrão adequado
if escala == "grande":
padrao = "microservices"
elif "eventos" in str(requisitos).lower():
padrao = "event-driven"
else:
padrao = "layered"
arquitetura = {
"padrao_escolhido": padrao,
"camadas": self._definir_camadas(padrao),
"tecnologias_recomendadas": self._selecionar_tecnologias(padrao),
"escalabilidade_estimada": escala,
"complexidade": "media"
}
resultado = {
"sucesso": True,
"arquitetura": arquitetura,
"qualidade_design": 0.9,
"agente": self.nome
}
self.registrar_execucao(resultado)
return resultado
def _definir_camadas(self, padrao: str) -> List[str]:
"""Define camadas da arquitetura"""
if padrao == "layered":
return ["presentation", "business", "data", "infrastructure"]
elif padrao == "microservices":
return ["api_gateway", "services", "database", "message_queue"]
return ["application", "domain", "infrastructure"]
def _selecionar_tecnologias(self, padrao: str) -> Dict:
"""Seleciona stack tecnológico"""
return {
"backend": "Python/FastAPI",
"frontend": "React",
"database": "PostgreSQL",
"cache": "Redis",
"queue": "RabbitMQ" if padrao == "event-driven" else None
}
# Exemplo de uso
copywriter = AgenteCopywriter()
analista = AgenteAnalistaDados()
arquiteto = AgenteDesignerCodigo()
# Testa cada especialista
print("=== TESTE DE ESPECIALISTAS ===\n")
# 1. Copywriter
resultado_copy = copywriter.executar_tarefa({
"topico": "Sistemas Intencionais 2026",
"estilo": "tecnico",
"palavras": 800
})
print(f"✅ {copywriter.nome}:")
print(f" Conteúdo: {resultado_copy['conteudo']['titulo']}")
print(f" Qualidade: {resultado_copy['qualidade_estimada']:.2f}")
print(f" Taxa de sucesso histórica: {copywriter.taxa_sucesso:.1%}\n")
# 2. Analista
resultado_analise = analista.executar_tarefa({
"dados": [{"views": 1200}, {"views": 1500}, {"views": 1800}],
"tipo": "tendencia"
})
print(f"✅ {analista.nome}:")
print(f" Insights: {len(resultado_analise['analise']['insights_principais'])}")
print(f" Confiança: {resultado_analise['confianca']:.2f}\n")
# 3. Arquiteto
resultado_arq = arquiteto.executar_tarefa({
"requisitos": ["alta disponibilidade", "escalabilidade"],
"escala": "grande"
})
print(f"✅ {arquiteto.nome}:")
print(f" Padrão: {resultado_arq['arquitetura']['padrao_escolhido']}")
print(f" Qualidade: {resultado_arq['qualidade_design']:.2f}")
Definição: Cria planos de médio e longo prazo. É o "consultor" do sistema.
from datetime import datetime, timedelta
class AgenteEstrategista:
"""Cria estratégias de médio e longo prazo"""
def __init__(self):
self.nome = "Estrategista Master"
self.planos_criados: List[Dict] = []
def criar_plano_estrategico(self, objetivo: str, prazo_meses: int, recursos: Dict) -> Dict:
"""Cria plano estratégico completo"""
# Analisa cenário
analise_cenario = self._analisar_cenario(objetivo, recursos)
# Define fases
fases = self._definir_fases(objetivo, prazo_meses)
# Identifica riscos
riscos = self._identificar_riscos(objetivo, recursos)
# Define KPIs
kpis = self._definir_kpis(objetivo)
plano = {
"objetivo": objetivo,
"prazo": f"{prazo_meses} meses",
"analise_cenario": analise_cenario,
"fases": fases,
"riscos": riscos,
"kpis": kpis,
"probabilidade_sucesso": self._calcular_probabilidade(fases, riscos),
"criado_em": datetime.now().isoformat()
}
self.planos_criados.append(plano)
return plano
def _analisar_cenario(self, objetivo: str, recursos: Dict) -> Dict:
"""Analisa cenário atual"""
return {
"forcas": ["Time experiente", "Tecnologia moderna", "Mercado em crescimento"],
"fraquezas": ["Budget limitado", "Prazo apertado"],
"oportunidades": ["Demanda crescente", "Pouca competição"],
"ameacas": ["Mudanças regulatórias", "Novos entrantes"]
}
def _definir_fases(self, objetivo: str, prazo_meses: int) -> List[Dict]:
"""Define fases do plano"""
meses_por_fase = prazo_meses // 3
return [
{
"fase": "Fundação",
"duracao_meses": meses_por_fase,
"objetivos": ["MVP", "Validação inicial", "Primeiros clientes"],
"entregaveis": ["Produto mínimo", "10 clientes beta"]
},
{
"fase": "Crescimento",
"duracao_meses": meses_por_fase,
"objetivos": ["Escalar operação", "Marketing", "Otimização"],
"entregaveis": ["100 clientes", "ROI positivo"]
},
{
"fase": "Consolidação",
"duracao_meses": prazo_meses - (2 * meses_por_fase),
"objetivos": ["Liderança de mercado", "Eficiência máxima"],
"entregaveis": ["500+ clientes", "Operação lucrativa"]
}
]
def _identificar_riscos(self, objetivo: str, recursos: Dict) -> List[Dict]:
"""Identifica riscos principais"""
return [
{
"risco": "Atraso no desenvolvimento",
"probabilidade": 0.4,
"impacto": 0.7,
"mitigacao": "Buffer de 20% no cronograma"
},
{
"risco": "Budget insuficiente",
"probabilidade": 0.3,
"impacto": 0.9,
"mitigacao": "Priorizar features críticas, buscar investimento"
},
{
"risco": "Competição agressiva",
"probabilidade": 0.5,
"impacto": 0.6,
"mitigacao": "Diferenciação clara, foco em nicho"
}
]
def _definir_kpis(self, objetivo: str) -> Dict:
"""Define KPIs de sucesso"""
return {
"receita_mensal": {"meta": 50000, "unidade": "R$"},
"clientes_ativos": {"meta": 500, "unidade": "usuários"},
"nps": {"meta": 8.5, "unidade": "score"},
"churn": {"meta": 0.05, "unidade": "taxa"},
"roi_marketing": {"meta": 3.0, "unidade": "ratio"}
}
def _calcular_probabilidade(self, fases: List[Dict], riscos: List[Dict]) -> float:
"""Calcula probabilidade de sucesso"""
# Fator de risco
risco_medio = sum(r["probabilidade"] * r["impacto"] for r in riscos) / len(riscos)
# Fator de complexidade
fator_complexidade = 1 - (len(fases) * 0.1)
# Probabilidade final
probabilidade = (1 - risco_medio) * fator_complexidade
return round(max(0.4, min(0.95, probabilidade)), 2)
# Exemplo
estrategista = AgenteEstrategista()
plano = estrategista.criar_plano_estrategico(
objetivo="Lançar plataforma SaaS de IA",
prazo_meses=12,
recursos={"equipe": 5, "budget": 200000}
)
print("\n=== PLANO ESTRATÉGICO ===\n")
print(f"Objetivo: {plano['objetivo']}")
print(f"Prazo: {plano['prazo']}")
print(f"Probabilidade de sucesso: {plano['probabilidade_sucesso']:.1%}\n")
print("Fases:")
for fase in plano['fases']:
print(f" • {fase['fase']} ({fase['duracao_meses']} meses)")
print(f" Entregáveis: {', '.join(fase['entregaveis'])}")
print("\nRiscos principais:")
for risco in plano['riscos'][:2]:
print(f" • {risco['risco']}")
print(f" Mitigação: {risco['mitigacao']}")
Definição: Coordena vários agentes especialistas. É o "gerente de projeto" do sistema.
class AgenteOrquestrador:
"""Coordena múltiplos agentes especializados"""
def __init__(self):
self.nome = "Orquestrador Central"
self.agentes_disponiveis: Dict[str, Any] = {}
self.tarefas_em_andamento: List[Dict] = []
def registrar_agente(self, tipo: str, agente: Any):
"""Registra agente no pool"""
self.agentes_disponiveis[tipo] = agente
def orquestrar_projeto_completo(self, projeto: Dict) -> Dict:
"""Orquestra projeto completo com múltiplos agentes"""
print(f"\n🎯 Iniciando orquestração: {projeto['nome']}\n")
resultados = {}
# 1. Estrategista cria plano
if "estrategista" in self.agentes_disponiveis:
print("📋 Fase 1: Planejamento estratégico...")
plano = self.agentes_disponiveis["estrategista"].criar_plano_estrategico(
projeto["objetivo"],
projeto.get("prazo_meses", 6),
projeto.get("recursos", {})
)
resultados["plano"] = plano
print(f" ✅ Plano criado: {plano['probabilidade_sucesso']:.1%} de sucesso\n")
# 2. Arquiteto projeta solução
if "arquiteto" in self.agentes_disponiveis:
print("🏗️ Fase 2: Arquitetura...")
arquitetura = self.agentes_disponiveis["arquiteto"].executar_tarefa({
"requisitos": projeto.get("requisitos", []),
"escala": projeto.get("escala", "media")
})
resultados["arquitetura"] = arquitetura
print(f" ✅ Arquitetura definida: {arquitetura['arquitetura']['padrao_escolhido']}\n")
# 3. Copywriter cria documentação
if "copywriter" in self.agentes_disponiveis:
print("📝 Fase 3: Documentação...")
docs = self.agentes_disponiveis["copywriter"].executar_tarefa({
"topico": projeto["nome"],
"estilo": "tecnico",
"palavras": 1000
})
resultados["documentacao"] = docs
print(f" ✅ Documentação criada: {docs['qualidade_estimada']:.1%} qualidade\n")
# 4. Analista valida viabilidade
if "analista" in self.agentes_disponiveis:
print("📊 Fase 4: Análise de viabilidade...")
analise = self.agentes_disponiveis["analista"].executar_tarefa({
"dados": [resultados],
"tipo": "viabilidade"
})
resultados["analise_viabilidade"] = analise
print(f" ✅ Análise completa: {analise['confianca']:.1%} confiança\n")
return {
"projeto": projeto["nome"],
"status": "completo",
"resultados": resultados,
"agentes_utilizados": len(resultados),
"tempo_total": "45 min"
}
# Monta o time
orquestrador = AgenteOrquestrador()
orquestrador.registrar_agente("estrategista", estrategista)
orquestrador.registrar_agente("arquiteto", arquiteto)
orquestrador.registrar_agente("copywriter", copywriter)
orquestrador.registrar_agente("analista", analista)
# Executa projeto completo
resultado_projeto = orquestrador.orquestrar_projeto_completo({
"nome": "Plataforma de Educação IA",
"objetivo": "Criar plataforma de ensino de IA",
"prazo_meses": 8,
"requisitos": ["escalabilidade", "conteudo_adaptativo"],
"recursos": {"equipe": 6, "budget": 300000},
"escala": "grande"
})
print(f"{'='*60}")
print(f"PROJETO FINALIZADO: {resultado_projeto['projeto']}")
print(f"Status: {resultado_projeto['status'].upper()}")
print(f"Agentes utilizados: {resultado_projeto['agentes_utilizados']}")
print(f"Tempo total: {resultado_projeto['tempo_total']}")
print(f"{'='*60}")
Definição: Verifica qualidade, riscos, falhas, redundâncias. É o "controller" do sistema.
class AgenteAuditor:
"""Audita qualidade, riscos e conformidade"""
def __init__(self):
self.nome = "Auditor Sênior"
self.auditorias_realizadas: List[Dict] = []
def auditar_saida(self, saida: Dict, criterios: Dict) -> Dict:
"""Audita saída de um agente"""
problemas_encontrados = []
score_qualidade = 0
# Verifica completude
campos_obrigatorios = criterios.get("campos_obrigatorios", [])
for campo in campos_obrigatorios:
if campo not in saida:
problemas_encontrados.append({
"tipo": "completude",
"severidade": "alta",
"descricao": f"Campo obrigatório ausente: {campo}"
})
else:
score_qualidade += 20
# Verifica consistência
if "dados" in saida:
consistencia = self._verificar_consistencia(saida["dados"])
if not consistencia:
problemas_encontrados.append({
"tipo": "consistencia",
"severidade": "media",
"descricao": "Inconsistências detectadas nos dados"
})
else:
score_qualidade += 30
# Verifica qualidade mínima
qualidade_minima = criterios.get("qualidade_minima", 0.7)
qualidade_atual = saida.get("qualidade_estimada", saida.get("qualidade_design", saida.get("confianca", 0)))
if qualidade_atual < qualidade_minima:
problemas_encontrados.append({
"tipo": "qualidade",
"severidade": "alta",
"descricao": f"Qualidade abaixo do mínimo: {qualidade_atual:.2f} < {qualidade_minima:.2f}"
})
else:
score_qualidade += 50
# Normaliza score
score_final = min(100, score_qualidade)
auditoria = {
"status": "aprovado" if not problemas_encontrados else "reprovado",
"score_qualidade": score_final,
"total_problemas": len(problemas_encontrados),
"problemas": problemas_encontrados,
"recomendacoes": self._gerar_recomendacoes(problemas_encontrados),
"auditor": self.nome,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
self.auditorias_realizadas.append(auditoria)
return auditoria
def _verificar_consistencia(self, dados: Any) -> bool:
"""Verifica consistência dos dados"""
# Simula verificação
return True
def _gerar_recomendacoes(self, problemas: List[Dict]) -> List[str]:
"""Gera recomendações baseado nos problemas"""
recomendacoes = []
for problema in problemas:
if problema["tipo"] == "completude":
recomendacoes.append(f"Adicionar: {problema['descricao'].split(': ')[1]}")
elif problema["tipo"] == "qualidade":
recomendacoes.append("Revisar e melhorar qualidade geral")
elif problema["tipo"] == "consistencia":
recomendacoes.append("Validar consistência de dados")
return recomendacoes
# Teste do Auditor
auditor = AgenteAuditor()
# Audita saída do copywriter
auditoria_copy = auditor.auditar_saida(
resultado_copy,
{
"campos_obrigatorios": ["conteudo", "qualidade_estimada"],
"qualidade_minima": 0.8
}
)
print("\n=== AUDITORIA ===\n")
print(f"Status: {auditoria_copy['status'].upper()}")
print(f"Score: {auditoria_copy['score_qualidade']}/100")
print(f"Problemas: {auditoria_copy['total_problemas']}")
if auditoria_copy['recomendacoes']:
print("\nRecomendações:")
for rec in auditoria_copy['recomendacoes']:
print(f" • {rec}")
Definição: Armazena, organiza e recupera conhecimento do usuário. É o "bibliotecário" do sistema.
import hashlib
class AgenteMemoria:
"""Gerencia conhecimento e contexto do sistema"""
def __init__(self):
self.nome = "Memória Central"
self.conhecimento: Dict[str, List[Dict]] = {}
self.indices: Dict[str, List[str]] = {}
def armazenar(self, categoria: str, conteudo: Dict):
"""Armazena conhecimento de forma estruturada"""
if categoria not in self.conhecimento:
self.conhecimento[categoria] = []
# Adiciona metadata
item = {
**conteudo,
"id": self._gerar_id(conteudo),
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"acessos": 0
}
self.conhecimento[categoria].append(item)
# Atualiza índice
self._indexar(categoria, item)
def _gerar_id(self, conteudo: Dict) -> str:
"""Gera ID único para o conteúdo"""
conteudo_str = str(conteudo)
return hashlib.md5(conteudo_str.encode()).hexdigest()[:8]
def _indexar(self, categoria: str, item: Dict):
"""Cria índice para busca rápida"""
# Extrai palavras-chave
texto = str(item)
palavras = set(texto.lower().split())
for palavra in palavras:
if len(palavra) > 3: # Ignora palavras muito curtas
if palavra not in self.indices:
self.indices[palavra] = []
self.indices[palavra].append(item["id"])
def recuperar(self, query: str, limite: int = 5) -> List[Dict]:
"""Recupera conhecimento relevante"""
# Busca por palavras-chave
palavras_query = query.lower().split()
scores: Dict[str, int] = {}
for palavra in palavras_query:
if palavra in self.indices:
for item_id in self.indices[palavra]:
scores[item_id] = scores.get(item_id, 0) + 1
# Ordena por relevância
itens_ordenados = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# Recupera itens completos
resultados = []
for item_id, score in itens_ordenados[:limite]:
for categoria, itens in self.conhecimento.items():
for item in itens:
if item["id"] == item_id:
item["acessos"] += 1
item["relevancia_score"] = score
resultados.append(item)
break
return resultados
# Teste do Agente Memória
memoria = AgenteMemoria()
# Armazena conhecimento
memoria.armazenar("planos", plano)
memoria.armazenar("arquiteturas", arquitetura["arquitetura"])
memoria.armazenar("conteudos", resultado_copy["conteudo"])
# Recupera conhecimento
print("\n=== RECUPERAÇÃO DE MEMÓRIA ===\n")
resultados = memoria.recuperar("plano estrategico sistema")
print(f"Encontrados {len(resultados)} itens relevantes:\n")
for i, item in enumerate(resultados, 1):
print(f"{i}. ID: {item['id']}")
print(f" Relevância: {item.get('relevancia_score', 0)}")
print(f" Acessos: {item['acessos']}")
print()
Definição: Opera acima dos outros agentes, ajustando, corrigindo e melhorando o sistema.
É aqui que o mundo realmente muda.
class AgenteMetaIA:
"""Agente que melhora o próprio sistema"""
def __init__(self):
self.nome = "Meta-IA Supervisor"
self.melhorias_aplicadas: List[Dict] = []
def analisar_sistema(self, agentes: Dict[str, Any]) -> Dict:
"""Analisa performance do sistema completo"""
analise = {
"total_agentes": len(agentes),
"agentes_eficientes": [],
"agentes_problematicos": [],
"oportunidades_melhoria": []
}
for nome, agente in agentes.items():
# Verifica performance
if hasattr(agente, "taxa_sucesso"):
if agente.taxa_sucesso > 0.9:
analise["agentes_eficientes"].append(nome)
elif agente.taxa_sucesso < 0.7:
analise["agentes_problematicos"].append(nome)
# Identifica oportunidades
if hasattr(agente, "execucoes_historicas"):
if len(agente.execucoes_historicas) > 100:
analise["oportunidades_melhoria"].append({
"agente": nome,
"tipo": "otimizacao_cache",
"impacto_estimado": "alto"
})
return analise
def propor_melhorias(self, analise: Dict) -> List[Dict]:
"""Propõe melhorias automáticas"""
propostas = []
# Para agentes problemáticos
for agente in analise["agentes_problematicos"]:
propostas.append({
"agente": agente,
"tipo": "retreinamento",
"acao": "Analisar falhas e ajustar parâmetros",
"prioridade": "alta"
})
# Para sistema geral
if analise["total_agentes"] > 5:
propostas.append({
"tipo": "orquestracao",
"acao": "Implementar load balancing entre agentes",
"prioridade": "media"
})
# Para eficiência
propostas.append({
"tipo": "cache",
"acao": "Implementar cache inteligente de resultados",
"prioridade": "media"
})
return propostas
def aplicar_melhoria(self, melhoria: Dict) -> Dict:
"""Aplica melhoria automaticamente"""
resultado = {
"melhoria": melhoria,
"aplicada": True,
"impacto": "Sistema otimizado",
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
self.melhorias_aplicadas.append(resultado)
return resultado
def relatorio_evolutivo(self) -> Dict:
"""Gera relatório de evolução do sistema"""
return {
"total_melhorias": len(self.melhorias_aplicadas),
"tipos_melhoria": list(set(m["melhoria"]["tipo"] for m in self.melhorias_aplicadas)),
"impacto_geral": "Sistema 35% mais eficiente",
"proximas_acoes": [
"Implementar auto-scaling de agentes",
"Otimizar pipeline de comunicação",
"Adicionar monitoramento preditivo"
]
}
# Teste do Meta-IA
meta_ia = AgenteMetaIA()
# Analisa sistema completo
agentes_sistema = {
"copywriter": copywriter,
"analista": analista,
"arquiteto": arquiteto,
"estrategista": estrategista,
"auditor": auditor,
"memoria": memoria
}
print("\n=== META-IA EM AÇÃO ===\n")
analise_sistema = meta_ia.analisar_sistema(agentes_sistema)
print(f"Total de agentes: {analise_sistema['total_agentes']}")
print(f"Agentes eficientes: {len(analise_sistema['agentes_eficientes'])}")
print(f"Oportunidades de melhoria: {len(analise_sistema['oportunidades_melhoria'])}\n")
# Propõe melhorias
melhorias = meta_ia.propor_melhorias(analise_sistema)
print("Melhorias propostas:")
for melhoria in melhorias:
print(f" • [{melhoria.get('prioridade', 'N/A').upper()}] {melhoria['acao']}")
# Aplica melhorias
for melhoria in melhorias[:2]: # Aplica 2 primeiras
meta_ia.aplicar_melhoria(melhoria)
# Relatório evolutivo
print("\n" + "="*60)
relatorio = meta_ia.relatorio_evolutivo()
print(f"RELATÓRIO EVOLUTIVO:")
print(f"Melhorias aplicadas: {relatorio['total_melhorias']}")
print(f"Impacto: {relatorio['impacto_geral']}")
print("="*60)
Você entendeu os 6 tipos fundamentais de agentes 2026 e como eles colaboram como um time de elite.
✅ Agente Especialista com domínio técnico profundo
✅ Agente Estrategista para planejamento de longo prazo
✅ Agente Orquestrador coordenando múltiplos agentes
✅ Agente Auditor garantindo qualidade e conformidade
✅ Agente Memória organizando conhecimento
✅ Agente Meta-IA melhorando o próprio sistema
✅ Como agentes colaboram em sistemas complexos
✅ Implementação completa de cada tipo de agente
✅ O poder revolucionário do Meta-IA
No Módulo 4, você vai aprender sobre Loops Evolutivos de Agentes: como sistemas aprendem, analisam falhas e melhoram autonomamente ao longo do tempo.
© 2025 FEI - Formação em Engenharia de Intenção
Voce dominou os conceitos essenciais de Agentes Autônomos 2.0 (versão 2026) no contexto de sistemas autonomos 2026.