Os agentes não determinísticos são uma tendência para 2026, com a qual estou me envolvendo até os olhos

Os agentes não determinísticos são uma tendência para 2026, com a qual estou me envolvendo até os olhos

O que é um agente determinístico? É um sistema rígido em que há um fluxo claro: como no n8n, no Make e em qualquer outro sistema em que há um algoritmo claro de ações definidas antecipadamente.

As vantagens de tais sistemas são - Eles são fáceis de depurar, fáceis de colocar em trilhos e relativamente fáceis de criar. De fato, agora, qualquer pessoa com uma cabeça sobre os ombros pode ir ao Cursor / Claude Code / n8n e criar seu próprio serviço de geração de conteúdo a partir de um pipeline do seguinte tipo: análise → pesquisa → RAG → geração → edição.

Mas esses sistemas têm desvantagens: Há pouca flexibilidade, muitas etapas desnecessárias e o usuário não pode adicionar seu próprio cenário de trabalho. A flexibilidade geralmente vem apenas do fato de que você cria vários pipelines para todos os casos possíveis da vida.

Sempre me perguntam (sem bip)Por que eu entrego meu esquema de geração de conteúdo à n8n com todos os prompts, se é fácil colocá-lo no Cursor / Claude Code e criar um serviço com base nele? E por que eu mesmo não crio esse serviço?

Porque inicialmente eu não acreditava que fosse possível criar um produto realmente amplo em sistemas determinísticos. Para tarefas localizadas, sim, eles são ótimos. Especialmente quando você mesmo personaliza o floo (não necessariamente o n8n) para o cliente. Na verdade, era isso que estávamos fazendo em 2025.

O que são sistemas de IA não determinísticos? Esses são sistemas capazes de criar seu próprio caminho para resolver um problema.

Esses são sistemas do tipo Claude Code, em que há vários agentes especializados e uma orquestração que cria uma solução com base no objetivo, no contexto e nas informações disponíveis.

Um sistema determinístico recebe um problema como entrada, arrasta-o por uma árvore de decisão pré-criada e produz uma saída.

Um sistema não determinístico recebe um problema como entrada e constrói uma árvore de decisão por si só. Se algo não der certo na primeira vez, ele pode decidir se precisa de outra tentativa. E se os agentes também receberem ferramentas, contexto e regras de uso, é aí que a música começa.

Agora, criamos um protótipo de agente para otimizar os textos da página: Ele corrige a aguada, remove clichês de IA e, em geral, trabalha com a qualidade do texto. Demos a ele ferramentas para verificar a otimização, verificar a marca d'água, conectar um subagente para editar o estilo, acessar o banco de dados e outros contextos, especificar o que está conectado a ele e o que ele deve fazer. E agora um usuário pode simplesmente escrever o que quiser, e o agente chama as ferramentas, conecta subagentes e cria um fluxo exclusivo para um determinado usuário.

E é muito mais agradável usá-lo do que o fluxo de trabalho habitual. Porque nos sistemas determinísticos, para cada tipo de tarefa, é preciso escrever manualmente todo o cenário, condições, ramificações, retrays e assim por diante, enquanto aqui você joga tudo o que precisa em uma pilha, e tudo se constrói sozinho.

E é aí que eu vejo uma meta para mim mesmo para 2026: criar algo muito legal com agentes minados.