Multiagentes de IA consomem mais tokens? Entenda quando vale a pena usar vários agentes

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Usar múltiplos agentes de inteligência artificial pode aumentar o consumo de tokens, mas também pode trazer ganhos de qualidade, especialização e velocidade. O segredo está na arquitetura e na forma como o trabalho é distribuído.

Com o crescimento das aplicações de IA, uma dúvida se tornou cada vez mais comum entre desenvolvedores: vale a pena utilizar múltiplos agentes ou um único agente bem configurado consegue resolver o problema com mais eficiência?

A resposta é: depende da tarefa, do contexto necessário e de como os agentes são coordenados.

Para entender isso de maneira prática, gosto de usar uma analogia bastante simples: imagine uma obra na construção civil.

1. A analogia da construção: Luiz, Joãozinho e Pedrinho

Imagine que Luiz seja o engenheiro responsável por uma obra. Joãozinho e Pedrinho são pedreiros que trabalham nessa mesma construção.

Luiz conhece o projeto e precisa garantir que tudo seja executado corretamente. Ele pode escolher entre duas estratégias:

• Fazer o trabalho sozinho, utilizando suas próprias habilidades de pedreiro.
• Dividir o trabalho entre Joãozinho e Pedrinho, coordenando a execução e verificando os resultados.

Vamos imaginar a segunda opção.

Luiz entrega as instruções para Joãozinho e Pedrinho. Essas instruções representam o input que cada agente recebe. A partir delas, cada um começa a executar sua parte da obra.

Entretanto, para fazer um bom trabalho, Joãozinho e Pedrinho precisam consultar a planta da construção. Eles precisam entender as medidas, os materiais, as especificações e como suas atividades se encaixam no restante do projeto.

Dependendo da tarefa, podem precisar consultar a planta várias vezes durante a execução.

Quando terminam, entregam o resultado a Luiz, que precisa verificar se o trabalho está correto e se as duas partes se integram adequadamente.

Perceba que a divisão do trabalho pode acelerar a construção, mas também introduz novas atividades: comunicação, consulta ao projeto, coordenação e validação.

Agora, imagine que Luiz faça tudo sozinho. Ele não precisa distribuir instruções, esperar entregas ou integrar o trabalho de outras pessoas. Por outro lado, precisará executar todas as etapas individualmente, o que pode levar mais tempo.

Essa é a essência da discussão sobre agentes únicos e arquiteturas multiagentes.

2. O que essa analogia tem a ver com tokens?

Em aplicações de inteligência artificial, os tokens são unidades utilizadas para processar o texto de entrada e gerar as respostas. O consumo depende do modelo, do contexto enviado, das respostas produzidas e de como a aplicação utiliza cada chamada.

Em uma arquitetura com um único agente, o modelo recebe as informações necessárias, raciocina sobre o problema e executa a tarefa.

Em uma arquitetura multiagente, podemos ter um orquestrador responsável por distribuir atividades entre diferentes agentes especializados.

Nesse cenário, o consumo pode incluir:

• O processamento realizado pelo agente orquestrador.
• O contexto enviado para cada agente.
• As instruções específicas de cada tarefa.
• As respostas produzidas pelos agentes.
• As chamadas adicionais para consultar ferramentas, documentos ou bancos de dados.
• A análise e a integração dos resultados pelo orquestrador.

Nem todos esses custos aparecem em todas as arquiteturas, mas, quando existem, podem aumentar o consumo total.

Por exemplo, se o orquestrador enviar todo o histórico de uma conversa para três agentes, cada um poderá processar informações que não são relevantes para sua tarefa.

É como entregar a planta completa de um edifício para cada pedreiro, mesmo quando um deles só precisa conhecer as especificações elétricas e o outro precisa consultar as medidas de uma parede.

Esse desperdício pode ser evitado com uma arquitetura bem planejada.

3. Então, multiagentes sempre gastam mais tokens?

Não necessariamente, embora seja comum que uma arquitetura multiagente tenha um custo adicional de coordenação.

Imagine duas situações diferentes.

Cenário A: uma tarefa simples

O usuário pede para um agente resumir um texto curto.

Um único agente pode receber o conteúdo, produzir o resumo e encerrar a tarefa.

Se eu criar um orquestrador, um agente para analisar o texto, outro para resumir e um terceiro para revisar, posso aumentar o consumo sem obter uma melhoria proporcional no resultado.

Nesse caso, utilizar vários agentes pode ser desnecessário.

Cenário B: uma tarefa complexa

Agora imagine que o usuário solicita uma análise de mercado que envolve pesquisa, análise de dados, comparação de concorrentes e elaboração de uma estratégia comercial.

Posso dividir o trabalho entre agentes especializados:

• Um agente pesquisa o mercado.
• Outro analisa os dados.
• Outro estuda os concorrentes.
• Um agente final consolida as descobertas e prepara a resposta.

Essa divisão pode melhorar a organização, permitir a execução paralela de tarefas independentes e aumentar a qualidade do resultado.

O consumo de tokens pode ser maior, mas o benefício também pode justificar esse custo.

É importante observar que a execução paralela pode reduzir o tempo de espera sem necessariamente reduzir o consumo de tokens. São métricas diferentes.

4. O verdadeiro problema: compartilhar contexto desnecessário

Na minha visão, um dos pontos mais importantes da engenharia de agentes está na gestão do contexto.

Cada agente precisa receber informações suficientes para executar sua tarefa corretamente. Porém, isso não significa que todos precisem receber o histórico completo, todos os documentos ou todas as instruções do projeto.

Uma arquitetura eficiente pode utilizar diferentes estratégias:

Contexto seletivo: enviar somente as informações relevantes para a tarefa de cada agente.

Consulta sob demanda: permitir que os agentes consultem documentos, bancos de dados e APIs quando realmente precisarem dessas informações.

Memória compartilhada: armazenar informações importantes em uma fonte comum, evitando retransmitir repetidamente grandes blocos de contexto.

Resultados estruturados: fazer com que os agentes entreguem respostas objetivas e organizadas, em vez de relatórios extensos quando isso não for necessário.

Controle de chamadas: evitar que o orquestrador solicite revisões ou novas análises sem uma justificativa concreta.

Essas estratégias ajudam a reduzir o desperdício de tokens e tornam a arquitetura mais previsível.

É importante lembrar que consultar uma fonte externa também pode gerar custos, como chamadas de ferramentas, processamento adicional e latência. Portanto, a otimização precisa considerar o custo total da operação, não apenas os tokens.

5. O papel do orquestrador

O orquestrador é o responsável por decidir como o trabalho será distribuído, quais agentes serão acionados e como os resultados serão combinados.

Ele não precisa necessariamente delegar todas as tarefas.

Em uma boa arquitetura, o orquestrador pode identificar que determinada solicitação é simples e resolvê-la diretamente. Em outros casos, pode acionar apenas um agente especializado. Para tarefas mais complexas, pode distribuir o trabalho entre vários agentes e solicitar uma validação final.

Essa abordagem evita transformar toda solicitação em uma operação multiagente, independentemente da necessidade.

O objetivo não é criar o maior número possível de agentes, mas escolher a estratégia adequada para cada problema.

6. E se cada agente tiver ferramentas próprias?

Aqui a arquitetura fica ainda mais interessante.

Um agente pode ter acesso a ferramentas específicas, como requisições GET, webhooks, APIs, bancos de dados ou sistemas internos.

Por exemplo, em um sistema de atendimento ao cliente:

• Um agente pode consultar informações sobre produtos.
• Outro pode verificar o status de um pedido.
• Outro pode executar operações autorizadas no sistema.
• O agente principal pode conversar com o usuário e coordenar as ações necessárias.

Nesse modelo, cada agente não precisa conhecer todos os detalhes de implementação dos demais. Ele precisa conhecer sua responsabilidade, as ferramentas disponíveis e as informações necessárias para executá-la.

Isso não elimina o consumo adicional da arquitetura multiagente, mas permite organizar melhor o trabalho e reduzir consultas e processamentos desnecessários.

Também é fundamental implementar permissões, validações e limites de execução adequados, principalmente quando os agentes podem alterar dados ou realizar operações em sistemas externos.

7. Como escolher entre um agente único e vários agentes?

A decisão deve considerar a complexidade da tarefa, o custo, a latência, a qualidade desejada e a necessidade de especialização.

Essa comparação representa tendências, não regras absolutas. Um agente único com contexto excessivo pode custar mais do que uma arquitetura multiagente otimizada, e vários agentes mal projetados podem aumentar o custo sem melhorar os resultados.

8. Como medir se a arquitetura multiagente vale a pena?

Não basta observar quantos tokens foram consumidos em uma única execução. É necessário comparar arquiteturas executando tarefas equivalentes.

Eu avaliaria pelo menos cinco indicadores:

1. Consumo de tokens: quantos tokens de entrada e saída foram utilizados no total.
2. Custo por tarefa concluída: quanto foi gasto para produzir um resultado considerado satisfatório.
3. Latência: quanto tempo o usuário precisou esperar.
4. Qualidade: se o resultado final atende aos critérios definidos.
5. Taxa de falhas: quantas vezes foi necessário repetir chamadas, corrigir respostas ou executar novamente o fluxo.

Uma arquitetura que consome 30% mais tokens pode ser interessante se reduzir significativamente o tempo de execução ou melhorar a qualidade de uma tarefa importante. Por outro lado, se entregar o mesmo resultado com maior custo e maior latência, provavelmente precisa ser otimizada.

O objetivo é medir o custo-benefício real, e não presumir que mais agentes significam automaticamente mais inteligência.

Conclusão: a eficiência está na engenharia, não na quantidade de agentes

Voltando à nossa obra, Luiz não precisa fazer tudo sozinho, mas também não precisa contratar dez pedreiros para construir uma parede.

Ele precisa entender o tamanho da obra, dividir o trabalho quando isso fizer sentido, fornecer as informações necessárias e verificar se o resultado está correto.

Com agentes de inteligência artificial, o raciocínio é semelhante.

Multiagentes podem consumir mais tokens por causa da comunicação, do contexto e da coordenação. Entretanto, também podem oferecer especialização, paralelismo e resultados melhores em tarefas complexas.

A solução está em construir uma arquitetura que saiba quando executar uma tarefa diretamente, quando delegar e quanto contexto fornecer a cada agente.

Minha conclusão é simples: não devemos usar multiagentes apenas porque essa arquitetura parece mais avançada. Devemos usá-la quando a divisão do trabalho gera benefícios que justificam o custo adicional.

Afinal, na engenharia de agentes, eficiência não significa apenas gastar menos tokens. Significa alcançar o melhor equilíbrio entre custo, qualidade, velocidade e confiabilidade.