No panorama de vários agentes em evolução, os agentes são mais eficazes quando são atribuídas tarefas específicas e granulares. Isso exige uma rede diversificada de agentes especializados reutilizáveis. No entanto, o desafio principal é coordenar esses vários agentes heterogêneos, que podem se originar de várias origens, para colaborar de modo eficaz em relação a objetivos de negócios comuns. Sem uma plataforma unificada, essa complexidade leva à disseminação de agentes e a uma falta crítica de governança.

Esses agentes de IA estão se multiplicando rapidamente, integrados a plataformas SaaS, desenvolvidos internamente ou empacotados com LLMs populares. Essa multiplicação resulta em silos organizacionais desconectados. Embora um agente otimize tarefas em seus aplicativos nativos, ele geralmente não tem uma visão corporativa holística. Essa falta de visibilidade impede que os agentes orquestrem, protejam e regulem de modo eficaz ações em diferentes domínios e sistemas.

O MuleSoft Agent Fabric lida com o desafio de gerenciar a "expansão do agente" e habilitar a orquestração contínua de vários agentes, independentemente de sua origem. Ela estabelece as práticas recomendadas de arquitetura e fornece as ferramentas necessárias para criar a Rede de agentes. Uma Rede de agentes refere-se a uma coleção coordenada de agentes, ferramentas e recursos de IA que trabalham juntos para executar processos comerciais complexos de várias etapas.

O MuleSoft Agent Fabric é uma plataforma unificada que oferece a cada empresa uma maneira fácil de descobrir, orquestrar, governar e observar qualquer agente, independentemente de onde ele seja criado.

Descobrir: O Registro do agente fornece um catálogo centralizado de todos os agentes e ferramentas de IA em toda a organização. Ele habilita a descoberta e a reutilização de ativos internos integrados a SaaS e externos. Ao fornecer uma única fonte da verdade para todos os ativos agentes, o Registro do agente elimina a redundância e garante que os desenvolvedores possam aproveitar os recursos existentes em escala.

Orquestra: O MuleSoft Agent Broker é uma solução de roteamento inteligente que combina dinamicamente tarefas ao agente ou ferramenta mais adequado. Acionado por um LLM de sua escolha, ele coordena agentes e ferramentas para garantir que solicitações complexas de várias etapas e processos de negócios sejam executados com alta confiabilidade e resultados rastreáveis.

Governador: A MuleSoft Agent Governance utiliza o Flex Gateway e seu suporte para o Protocolo de contexto de modelo (MCP) e o protocolo Agent2Agent (A2A). Com o Gateway flexível, as empresas podem aplicar políticas de segurança e conformidade a cada interação entre agentes e agentes.

Observe: O Visualizador do agente fornece observabilidade em tempo real por meio de um mapa dinâmico e interativo de interações do agente. Ele rastreia decisões, monitora a integridade do sistema, permitindo a otimização contínua e a supervisão confiável de todo o ecossistema do agente.

A Tela do agente promove uma abordagem de especificação em primeiro lugar (YAML) em que os usuários definem redes de agentes por meio de um descritor de metadados (o "arquivo YAML"). Esse arquivo YAML é agnóstico para o MuleSoft e separa a definição da rede de agentes de sua execução.

Cada rede de agentes (YAML) define uma área funcional específica com seus ativos agentes, incluindo suas regras e políticas operacionais. O YAML é usado para habilitar os quatro pilares de Tecido do agente:

1. Descobrir: Preencha o Registro do agente com ativos agentes existentes, como:
   1. Agentes implantados em várias plataformas (MuleSoft ou outros)
   2. Servidores MCP
   3. Provedores de LLM
2. Orquestrado: Criar agentes corretores para orquestração
3. Governar: Aplicar políticas nos ativos para segurança e governança
4. Observar: Defina e reutilize conexões com os ativos definidos. Além disso, os recursos de observabilidade e monitoramento estão disponíveis para redes de agentes.

A jornada do usuário começa no Anypoint Code Builder. Use o novo comando disponível por meio da paleta de comandos chamada "MuleSoft: Criar um projeto da rede de agentes" para criar um novo projeto. Esse comando cria um novo projeto (a "Rede de agentes") contendo dois arquivos.

• agent-network.yaml: Esse arquivo define a configuração para o sistema de vários agentes, habilitando a orquestração de agentes de IA com ferramentas externas (por meio do MCP) e agentes (por meio do protocolo A2A). Esse formato fornece uma maneira declarativa de definir os recursos, as dependências e as integrações do agente.

• exchange.json: Todos os projetos de rede de agentes também têm um arquivo exchange.json. Esse arquivo contém metadados de ativo disponíveis no Anypoint Exchange após a publicação dos ativos da rede de agentes.

O desenvolvimento da sua rede de agentes segue um ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) padrão que envolve quatro estágios principais:

1. Configuração do ambiente: Configurar ambiente de tempo de execução e gateways
2. Criação e design de projetos: Especificação do projeto Criar rede de agentes
3. Construção e publicação: Criar e publicar ativos no Registro do agente
4. Implantação: Implementar ou promover a rede de agentes em um determinado ambiente

Depois de criar o projeto e gerar o aplicativo e os ativos necessários do MuleSoft, disponibilize-os no Exchange. No Anypoint Code Builder, acione o processo de criação e publicação usando o "MuleSoft: O comando Publicar Agent Broker Project to Exchange” está disponível na paleta de comandos.

A etapa de publicação transforma cada ativo agente no arquivo YAML em uma especificação A2A, MCP ou LLM e o publica no Exchange.

Além disso, o sistema publicará o YAML to Exchange usando um novo tipo de ativo de rede de agentes. Você pode exibir esse ativo na interface do usuário do Registro do agente e pesquisar por ele usando a API do Exchange.

Consulte um arquivo da Rede de agentes que define uma rede de agentes para uma empresa. Essa rede de agentes ativa a rede para processamento de pedidos no Salesforce, Stripe, outro agente de processamento de pedidos e servidor MCP de inventário com uma única experiência gerenciada por apólice.

• Descobrir
  Publique agentes e ferramentas existentes (como Salesforce, Stripe, Processamento de pedidos e Inventário) como ativos do Exchange para reutilização. Além disso, a definição de cumprimento do pedido (YAML), que tem controle de versão e é compartilhável, permitindo uma adaptação rápida para papéis, regiões ou subsidiárias sem recriar fluxos.
• Orquestração
  Um agente usa um LLM para dividir o processo de cumprimento do pedido em uma sequência de tarefas, como verificar os detalhes do cliente, alocar o estoque e calcular os custos de envio. Ele então executa esse fluxo de trabalho chamando agentes de MCP e A2A, garantindo que as aprovações human-in-the-loop sejam solicitadas sempre que necessário.
• Govern
  O Gateway Flex do Anypoint impõe autenticação, acesso de privilégio mínimo e proteções. As políticas do Gerenciador de API garantem controles consistentes em todas as chamadas e trocas de dados.
• Observar
  Monitoramento e rastreamento dão visibilidade completa de progresso, falhas e latência. A visualização mostra quais agentes interagiram e onde ocorreram gargalos.
• Confiança e conformidade
  Credenciais centralizadas, trilhas de auditoria e herança de apólice dão suporte a requisitos de segurança, privacidade e regulatórios (tratamento de PII, aprovações e separação de tarefas).

O diagrama mostra os diferentes nós da Rede de agentes (metadados) definidos no YAML.

• Objetivo: O Exchange é o catálogo para agentes, ferramentas e outros ativos. Sua meta principal é resolver a "expansão do agente" fornecendo um único catálogo gerenciado para a descoberta, a seleção e o gerenciamento de ciclo de vida de agentes heterogêneos. Permite que os desenvolvedores localizem e reutilizem agentes, proprietários de plataforma para manter a visibilidade e orquestradores para descobrir funcionalidades.
• Heterogêneo por Design: O Anypoint Exchange agora oferece suporte a três novos ativos: Agentes, MCPs e LLMs. O Exchange foi projetado para ser um catálogo universal para registrar e gerenciar qualquer tipo de agente. Ele oferece suporte a agentes compatíveis com A2A, servidores MCP e provedores LLM de qualquer fonte, incluindo agentes de terceiros, Agentforce e MuleSoft personalizados.
• Metadados principais: Cada ativo registrado tem um conjunto de linha de base de metadados imutáveis, incluindo um nome e uma versão exclusivos, propriedade e editor. Os estados de ciclo de vida (desenvolvimento, preparação, produção, descontinuados) também são rastreados.
• Descoberta:
  • Tempo de design: Os desenvolvedores podem descobrir agentes registrados por meio da interface do usuário do Exchange existente ou por meio da pesquisa de linguagem natural com Vibes no Criador de código do Anypoint.
• Marcação e classificação: Os ativos podem ser classificados por tipo (agente, MCP, LLM, corretor) e domínio (por exemplo, RH, clima) usando um sistema básico de marcação de valor-chave, habilitando a vinculação dinâmica, as políticas de pesquisa e seleção.
• Catálogo: O repositório oferece suporte a modelos de catálogo privados e internos para agentes de compartilhamento em uma organização.
• Visualização: Fornece uma ferramenta visual para dar suporte a visualizações de rede, mostrando conexões para ativos únicos ou todo o mapa de nós e links em toda a organização, com recursos de filtragem.

As corretoras em uma rede de agentes podem fazer referência a agentes registrados, servidores MCP e provedores LLM armazenados no Anypoint Exchange. Porém, se ainda não estiverem registrados, eles poderão ser declarados nos metadados da Rede de agentes (YAML) e serão registrados automaticamente. No exemplo, vários agentes, servidores MCP e provedores LLM são declarados e registrados no Anypoint Exchange.

Um agente de agentes é um agente de roteamento inteligente que coordena a delegação de tarefas entre agentes especializados em uma empresa. É definido pelos agentes e servidores MCP que ele usa para realizar tarefas.

Um agente é um agente especializado que aparece no Anypoint Exchange depois de publicar um ativo de rede de agentes e reutilizá-lo por outros agentes.

Os corretores são definidos na seção de corretores do YAML. Os corretores definidos são transparentemente “compilados” em um aplicativo, sem exigir nenhum Knowledge prévio sobre Mule. Esse aplicativo gerado é implementado no CloudHub 2.0 (CH2) e aproveita a infraestrutura robusta do CH2.

Isso significa que os agentes agentes se beneficiam das características de desempenho estabelecidas do CloudHub 2.0, incluindo seus recursos de registro e métricas. Os aspectos operacionais, como "Custo de operação" e "Monitoramento/alerta/ferramentas", são os mesmos de qualquer outra carga de trabalho.

Para cenários que exigem intervenção humana (Human-in-the-Loop), o estado de cada interação é mantido usando a MuleSoft Object Store, uma solução distribuída projetada para gerenciamento de estado eficaz em ambientes altamente simultâneos.

Uma definição de corretor é composta por duas seções: cartão e especificação.

A seção do cartão segue a especificação agente a agente (A2A). Entre outras coisas, ela descreve o contrato, as habilidades e os recursos do agente corretor. O URL do cartão é preenchido automaticamente com o valor ${ingressgw.url}/broker-name. Após a implantação, o espaço reservado ${ingressgw.url} é substituído automaticamente pelo URL do Anypoint Flex Gateway que está apresentando as solicitações de entrada do agente.

A seção de especificação configura o "código-fonte" da corretora. Aqui, o desenvolvedor pode especificar o LLM a ser usado, instruções, ferramentas disponíveis, tratamento de erros e, o mais importante, os vários agentes e ferramentas de MCP que estão disponíveis para esse agente.

Fornecedores de LLM

Esta seção faz parte da especificação em cada corretor. Esta é uma referência a um dos LLMs definidos na seção de serviços. Podemos escolher se compartilhamos um LLM entre todos os corretores ou, se necessário, que diferentes corretores usem o LLM mais adequado às suas tarefas.

As corretoras podem apontar para provedores de LLM. Podemos escolher modelos desses provedores dependendo de nossas necessidades.

Instruções

Essa seção é opcional e você pode usá-la para especificar instruções específicas para esse agente de corretor. Essas instruções costumam focar preocupações específicas de negócios. Por exemplo, imagine um agente de serviço ao cliente que coordena a gestão de incidentes relatados ao cliente:

Observe que não há necessidade de fornecer instruções explícitas, como "dividir o aviso em tarefas" ou "selecionar a melhor ferramenta", pois o corretor cuida disso por conta própria. Essas instruções são necessárias apenas ao descrever processos comerciais específicos.

Configuração de ferramentas

As ferramentas fornecem aos agentes recursos externos. Sempre que uma corretora precisar acessar um sistema externo (que não seja outro agente, por exemplo, uma API existente ou um serviço SaaS), ela entrará em contato com um servidor MCP (Model Context Protocol):

O servidor MCP é referenciado pelo nome do ativo de troca. Os detalhes de conectividade para ele são especificados na seção de serviços.

Por padrão, o agente tem acesso a todas as ferramentas disponíveis no servidor MCP. De acordo com nossa observação, os LLMs mais modernos só podem lidar com cerca de 20 a 25 ferramentas por contexto antes de começar a gerar imprecisões (ou perder o contexto). Por isso, geralmente é uma prática recomendada limitar as ferramentas disponíveis ao mínimo necessário. Você pode aplicar essa filtragem nas listas permitidas.

Links de agente

Esta seção é a parte mais importante de toda a definição. A seção de links habilita a comunicação e a orquestração interagentes. Isso significa que esse agente conta com os agentes vinculados aqui para executar as ações adequadas para concluir a meta do usuário.

Na verdade, esta seção define uma rede de agentes para colaboração.

A Governança do agente é um pilar essencial para o Agente Fabric, fundamental para criar uma rede de agentes confiáveis e garantir a segurança e a conformidade.

Para governança, um total de dois Gateways Flex (1 entrada e 1 saída) é necessário em seu espaço privado.

A governança estabelece as estruturas, os controles e as evidências necessários para escalar com segurança todo o ciclo de vida de desenvolvimento do agente (ADLC). Especificamente, a governança implementa os principais processos, como certificação do agente, catálogo, decisões de ciclo de vida e imposição de políticas de tempo de execução.

• Cataloging:
  • Troca: Suporta o registro de finalidades do agente, proprietários, ambientes e limites de dados e classificação. Também registra recursos, ferramentas, recursos, avisos e dependências externas com versões.
• Versionamento e ciclo de vida:
  • Documente e gerencie o controle de versões semântico de agentes, ferramentas e ativos durante o ciclo de vida de desenvolvimento do agente completo.
  • O controle de versões ajuda a gerenciar as linhas do tempo de descontinuação do agente e dá suporte à execução dupla (quando possível) garantindo migrações tranquilas.
• Imposição de políticas:
  • A arquitetura de IA agente expande a superfície de ataque (interface de conversas, avisos e novos protocolos, como MCP). Qualquer compromisso com qualquer componente pode levar a efeitos em cascata para vários sistemas que fornecem componentes como protocolo, prompt, API ou ferramenta.
  • A proteção de implantações de IA agência empresarial exige uma abordagem especializada, pois esses ambientes autônomos e imprevisíveis ampliam inerentemente a superfície de ataque por meio de interações entre agentes. Embora as ferramentas de segurança existentes para sistemas estáticos sejam essenciais, elas não são mais suficientes sozinhas. As empresas devem planejar e implementar proativamente quatro soluções de segurança específicas, cada uma abordando diretamente um risco comercial crítico associado à IA agente.
  • Gateway flexível: Todo o tráfego A2A e MCP é roteado por meio do Flex Gateway, mesmo que o sistema de destino não esteja seguro, para garantir que as políticas sejam aplicadas a cada ponto de extremidade. Esse roteamento é crucial para proteger as comunicações do agente e integrar-se a Servidores de autorização.
  • Pacotes de política: Os usuários podem definir e aplicar pacotes de políticas predefinidas a fluxos de trabalho antes da execução, aplicando um conjunto consistente de políticas operacionais e de segurança.
  • Tipos de apólices: A plataforma oferece suporte a várias políticas de entrada e saída, incluindo:
    • Políticas A2A: Cartão do agente, Detector de PII, Decorador de prompts, Validação de esquema.
    • Políticas de MCP: Controle de acesso baseado em atributo, Validação de esquema, Suporte a MCP.
    • Políticas de LLM/IA: Decorador de prompts de IA, Proteção de prompts de IA (filtragem de conteúdo prejudicial), Modelo de prompts de IA (aplicação de modelos predefinidos), Limitação de taxa de token básica de IA.
    • Políticas de telemetria: Telemetria A2A e MCP para estender soluções de Telemetria aberta para coleta e exportação de dados de registro.
• Registro: Graças ao rastreamento automático, os logs na Rede de agentes estão disponíveis para rastrear cada interação do agente, explicando comportamentos e criando Trust.

O exemplo mostra uma política para registro de mensagens, que é configurada usando os metadados da rede do agente. O agente Orderfullfillment se refere a um agente existente chamado Agente do Salesforce e a política para as mensagens é configurada usando os metadados. Observe que o Agente Fabric configura automaticamente todas as políticas mencionadas na seção "spec" no Gateway flexível. Você não precisa de etapas extras.

Dada a natureza não determinística e a complexidade dos agentes de LLM e implantações de vários agentes, a observabilidade e o monitoramento são essenciais.

• Logs e rastreamentos básicos: O raciocínio e o rastreamento de execução de ferramentas são fornecidos por meio de logs. Logs e rastreamentos de execuções de fluxo de trabalho podem ser visualizados após a execução no Gerenciador de tempo de execução.
• Métricas: Na fase inicial, a plataforma publica a2a_total_calls e mcp_total_calls como contadores com rótulos (como, caminho, status, método, ferramenta) para determinar o total, as chamadas bem-sucedidas e as chamadas com falha. Essas métricas são publicadas do código da política usando a interface de estatísticas nativas do Envoy (Gateway flexível), preferencialmente por meio de políticas existentes, como mcp_support_policy e a2a_agent_card_policy.
• Melhor capacidade de observação (futuro): Os planos incluem o uso de Telemetria aberta para rastreamento distribuído em versões futuras. A observabilidade mais avançada inclui:
  • Rastreamento de solicitação detalhado: Obtenha visibilidade completa de solicitações, incluindo avisos, processos do planejador, ações invocadas e interações com subagentes.
  • Monitoramento de saúde dos agentes: Monitoramento do tempo de atividade do agente, da latência da resposta, da taxa de transferência, das taxas de erro e da utilização do recurso subjacente (CPU, memória, rede, GPU).
  • Monitorização da coordenação entre vários agentes: Capturar taxas de sucesso e falha de interações entre agentes, detectar padrões de invocação circulares (loops) e rastrear métricas por agente, como conclusão da tarefa e contagem de invocações.
  • Rastreamento de custo: Rastrear o uso do token e os custos associados para cada chamada de LLM, idealmente por agente, com painéis e alertas.
  • Rastreamento cognitivo: Capturar e exibir um rastreamento detalhado da sessão de um agente, incluindo processos de pensamento internos e todas as chamadas de ferramentas, servindo como uma trilha de auditoria imutável.
  • Reprodução de sessão do agente: Uma IU que permite "repeitar" visualmente o rastreamento cognitivo de um agente passo a passo para depuração profunda.
  • Visualização DAG: Fornecer uma visualização de Gráfico acíclico direcionado (DAG) da execução do fluxo de trabalho do agente para interações complexas com vários agentes.

O Visualizador do agente é usado para identificar as partes da sua rede de agentes e ver como elas funcionam juntas.

• Diferencie tipos de nó (agentes e servidores MCP).
• Visualize as bordas para ver interações declaradas e de tempo de execução.
• Usar camadas para focar visualizações em ambientes específicos
• Abrir cartões de detalhes para inspecionar metadados e métricas para nós e acessar registros e rastreamentos
• Revise indicadores de governança, como proteção de gateway flexível e políticas aplicadas.

Encontre detalhes sobre os componentes do Agent Visualizer aqui.

Com esses quatro pilares juntos, o MuleSoft Agent Fabric estende a segurança e o controle a qualquer agente com governança integrada. Ele capacita os agentes a agir em qualquer lugar, aproveitando novos protocolos como A2A (agente para agente) e MCP (protocolo de contexto do modelo) para criar e estender os processos de negócios. Nós conectamos tudo (aplicativos, dados e sistemas) para capacitar e controlar os agentes enquanto eles atuam em todo o negócio. As ferramentas inteligentes dão suporte à criação e à extensão de processos de negócios ou APIs usando IA nativamente ou trazendo ferramentas de IA de terceiros.

Usar todos os quatro pilares juntos não é obrigatório, mas recomendado. Você pode escolher os pilares de modo independente conforme necessário. Por exemplo, você pode aproveitar o Agente Fabric para registro e governança sem usar a camada de orquestração. Da mesma forma, você pode usar o agente para orquestrar agentes que são controlados por meio de outra plataforma.

O diagrama mostra como todos os quatro componentes interagem entre si:

1. Publique os ativos agentes no Anypoint Exchange para descoberta e reutilização depois de definir a rede de agentes (corretores, agentes, servidores MCP) no YAML da rede de agentes no Criador de código do Anypoint.
2. Implemente os ativos agentes no CloudHub 2.0 (gerenciado no Gerenciador de tempo de execução).
3. Imponha políticas sobre o tráfego recebido para a rede com um Gateway flexível de entrada, que fica na frente dos pontos de extremidade da API e do agente.
4. Imponha políticas, gerencie conexões e emita dados de telemetria com um Gateway flexível de saída. Esse gateway fica em caminhos de saída de corretores e agentes para serviços externos.
5. Colete registros, métricas e rastreamentos do Gateway flexível e tempos de execução no Anypoint Monitoring.

É tentador tornar todos os agentes especializados imediatamente acessíveis em uma arquitetura plana e irrestrita, com um único orquestrador capaz de lidar com qualquer tarefa tendo acesso a cada ativo de IA disponível. No entanto, essa abordagem rapidamente prova ser prejudicial à eficiência e à confiabilidade gerais do sistema. Assim como o princípio aplicado a um excesso de ferramentas individuais, muitas opções de agente introduzem ruído significativo e complexidade para o agente corretor central (ou orquestrador). Essa maior complexidade leva diretamente a uma queda notável na precisão da tomada de decisão do corretor (selecionar o agente certo para o trabalho) e no determinismo da resposta do sistema (resultados previsíveis e consistentes para consultas semelhantes). O agente da corretora efetivamente sofre de paralisia de opção, levando a roteamento mais lento e menos confiável.

Em vez de uma estrutura plana, defendemos fortemente uma abordagem hierárquica multinível para estruturar a Rede de Agentes. Esse princípio organizacional oferece várias vantagens críticas. Em primeiro lugar, é inerentemente favorável à traceabilidade e à gestão. Uma estrutura hierárquica espelha as melhores práticas organizacionais estabelecidas, tornando mais fácil auditar o fluxo de uma solicitação, depurar problemas detectando a camada de falha e gerenciar a implantação e descontinuação de agentes ou sub-rede específicos.

Em segundo lugar, e crucialmente no contexto de grandes modelos de linguagem (LLMs) que impulsionam esses agentes, uma hierarquia ajuda dramaticamente com a manutenção dos tamanhos de contexto. Ao segmentar o panorama do agente, o agente corretor em qualquer determinada camada considera apenas o conjunto limitado de agentes ou subagentes diretamente abaixo dele. Essa estrutura impede que o orquestrador principal carregue a descrição, as capacidades e o contexto histórico de cada agente em sua memória de trabalho, evitando o risco de rapidamente excedir os limites da janela de contexto do LLM e incorrendo em custos proibitivos e latência.

A rede de agentes pode ser implementada de várias maneiras. Duas delas são:

1. Lei de Conway – maneira intuitiva de mapeá-la para a estrutura hierárquica do mundo real.
2. Design conduzido por domínio – mais focado em domínios de negócios

Opção 1: Mapeamento com estrutura hierárquica do mundo real

Em uma organização hierárquica, a comunicação flui verticalmente, de gerentes a subordinados, e as decisões costumam ser centralizadas. De acordo com a Lei de Conway:

• Os sistemas ou as arquiteturas de software criados por essas organizações tendem a ser em camadas e também hierárquicas.
• Cada equipe tende a projetar subsistemas que reflitam seus próprios limites e autoridades.
• As interfaces entre sistemas espelham os canais de comunicação entre os departamentos.

A Rede de Agentes também pode ser mapeada intuitivamente para a estrutura hierárquica do mundo real de uma grande empresa de acordo com a Lei de Conway.

• O modelo conceitual: Assim como uma corporação tem divisões, departamentos e camadas de gerenciamento distintos (por exemplo, C-suite, VPs, Diretores, Gerentes), uma rede de agentes que opera em um domínio específico pode ser modelada como um gráfico organizacional paralelo.
• Os nós e folhas: Nesta hierarquia:
  • As Folhas da estrutura de árvore são os Agentes Especializados ou MCPs. Elas são as unidades funcionais que realizam o trabalho real (por exemplo, um "Agente de consulta de banco de dados", um "Agente de autenticação do cliente", um "Agente de análise de sentimento"). Eles representam os colaboradores individuais ou as unidades de trabalho da organização.
  • Todos os outros nós na hierarquia, incluindo as camadas raiz e intermediárias, são agentes de corretores (ou suborquestradores). Esses agentes não realizam a tarefa final, mas são responsáveis por roteamento, delegação, agregação e resolução de conflitos dentro de seu domínio ou camada específica. Um agente de alto nível delega uma tarefa a um "Agente de domínio de vendas", que, por sua vez, delega a um "Agente de gerenciamento de oportunidades", que realiza a tarefa por meio de um "Agente de atualização de status de oportunidade" (a folha).

Essa estrutura garante que a complexidade seja gerenciada localmente, o contexto seja contido e o sistema seja dimensionado de modo previsível e confiável. Você pode introduzir novos agentes especializados em ramificações específicas e adequadas da árvore organizacional.

Considere a analogia de um organograma para trabalho digital. Cada arquivo YAML representa cada uma das organizações internas (Sucesso do funcionário, Segurança, Finanças e assim por diante). Em cada organização (agente-rede), você pode ter uma estrutura hierárquica por meio da qual os agentes colaboram, os trabalhos são divididos em tarefas e atribuídos. No diagrama anterior, a comunicação flui de cima para baixo. E as folhas não são restritas para consumo apenas por um conjunto de agentes de corretores.

A modelagem de redes de agentes com base no gráfico organizacional humano traz o risco de exigir um novo arquiteto frequente, especialmente em empresas que passam por reorganizações frequentes. Uma abordagem alternativa é organizar agentes por domínio funcional. Esse agrupamento pode exigir a passagem dos limites tradicionais da organização humana. Por exemplo, a nova integração de funcionários envolve operações de TI para hardware e provisionamento de usuários, enquanto um movimento de vendas requer operações e marketing.

Nikhil Aggarwal é um arquiteto principal na Salesforce, onde ele lidera a arquitetura para MuleSoft e Salesforce Automation Clouds. Nikhil traz mais de 18 anos de experiência em entregar produtos em grande escala e tem paixão pela arquitetura escalonável, experiências intuitivas do desenvolvedor e a criação de equipes de alto desempenho. Antes da Salesforce, ele liderava várias iniciativas no Microsoft Power Platform, no Dataverse e no Office 365 do conceito ao lançamento. Seu trabalho continua a moldar como as empresas modernas conectam sistemas, automatizam fluxos de trabalho e liberam valor comercial na era da IA.

Mariano Gonzalez entrou para a MuleSoft no início de 2011, especializando-se em sistemas distribuídos críticos para a missão, integração, PaaS e computação em nuvem. Hoje, o foco da Mariano é avançar plataformas de IA, com atenção especial à governança, orquestração, descoberta e capacidade de observação. Com mais de 20 anos no setor de TI, Mariano atua como arquiteto de software e líder de equipe, projetando e fornecendo soluções de integração, ERP e BPM em todos os setores de agricultura, energia, governo, TI, telecomunicações e gerenciamento de conteúdo.

Pedro Colunga é um arquiteto de engenharia de software na Salesforce, especializado em API e Arquitetura de metadados. Com foco no ciclo de vida completo da plataforma, Pedro desempenha um papel fundamental na forma como as organizações interagem com a inteligência do sistema, a semântica e as soluções orientadas por metadados. A carreira de 20 anos de Pedro, que inclui experiência empresarial, abrange empresas como Fuego, BEA Systems, Oracle e TekGenesis, uma empresa posteriormente adquirida pela MuleSoft, onde ele impulsionou consistentemente a arquitetura de plataforma, fornecendo profundo conhecimento em áreas como BPM, RAD e Integrações.

Gulal Kumar é um arquiteto de engenharia de software na Salesforce, com foco em arquitetura de integração e dados. Com mais de 20 anos de experiência em integração e APIs, programas de modernização, segurança e iniciativas AIML, ele traz uma grande quantidade de conhecimento. O Gulal está empenhado em promover iniciativas de transformação de negócios, aprimorar a segurança e a resiliência, promover a excelência de arquitetura e liderar iniciativas de AIML em vários domínios.