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Arquiteturas Estratégicas de Roteamento em Sistemas Multi-Agentes Corporativos: Otimização de Classificação de Intenção e Decisão de Recuperação no Projeto Antigravity Brain
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1. O Imperativo da Orquestração em Ecossistemas de IA Corporativa
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1.1 A Evolução dos Sistemas Monolíticos para Arquiteturas Multi-Agentes
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No cenário contemporâneo da inteligência artificial corporativa, a eficácia de um sistema transcende a capacidade bruta dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) subjacentes. A fronteira da inovação deslocou-se da engenharia de prompt isolada para a arquitetura de sistemas, especificamente na coordenação de componentes especializados para resolver problemas complexos e multifacetados. O projeto "Antigravity Brain", ao integrar CrewAI para orquestração, Qdrant para memória semântica vetorial e Neo4j para representação de conhecimento estruturado em grafos, posiciona-se na vanguarda desta transição, adotando o paradigma de Sistemas Multi-Agentes (MAS - Multi-Agent Systems).
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A premissa fundamental de um MAS é que nenhum agente individual possui a amplitude de contexto ou a profundidade de especialização necessária para tratar todas as solicitações de uma empresa.1 Em um ambiente corporativo, as consultas variam desde solicitações transacionais triviais ("resetar senha") até análises estratégicas complexas ("impacto da nova regulação no fluxo de caixa"). Tentar resolver essa diversidade com um único agente "generalista" resulta invariavelmente em alucinações, latência inaceitável e custos computacionais proibitivos. Portanto, a inteligência do sistema reside não apenas na geração da resposta, mas na arquitetura de roteamento — o mecanismo decisório que interpreta a intenção do usuário e direciona a execução para a unidade operacional correta.3
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1.2 O Desafio do Roteamento Semântico e Decisão de RAG
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O núcleo da solicitação para o "Antigravity Brain" envolve um desafio duplo e sequencial de roteamento, crítico para a eficiência operacional:
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1. Roteamento de Domínio (Gateway): A capacidade de classificar a intenção do usuário e encaminhar a solicitação para a equipe especializada correta (ex: Equipe de RH, Equipe de Suporte Técnico, Equipe Jurídica).
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2. Decisão de Recuperação (Federada): Uma vez dentro da equipe correta, a decisão tática de utilizar ou não a Base de Conhecimento Corporativa (Retrieval-Augmented Generation - RAG). Nem toda pergunta requer uma consulta ao banco de dados; algumas exigem raciocínio lógico, criatividade ou simples interação social (phatic communication).4
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Este relatório propõe uma arquitetura onde o roteamento não é uma simples filtragem de palavras-chave, mas um processo cognitivo distribuído. Utilizamos a Roteamento Semântico via vetores (Qdrant) para capturar a nuance e o "vibe" da pergunta, e o Roteamento Baseado em Grafos (Neo4j) para garantir a precisão factual e o reconhecimento de entidades.5 A execução é governada pelos Flows do CrewAI, que permitem a implementação de lógica condicional robusta e gerenciamento de estado, garantindo que a decisão de "usar ou não a base de conhecimento" seja tomada com base em confiança e necessidade, e não por padrão.6
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2. Fundamentos Teóricos e Arquiteturais do Roteamento Inteligente
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Para construir um roteador eficaz para o Antigravity Brain, devemos primeiro estabelecer os princípios teóricos que governam a classificação de intenções e a orquestração de agentes em ambientes de alta complexidade.
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2.1 O Padrão de Roteamento Semântico (Semantic Routing Pattern)
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O roteamento tradicional em sistemas de software baseava-se em regras rígidas (if/then) ou correspondência exata de palavras-chave. No entanto, a linguagem natural é inerentemente ambígua. O Padrão de Roteamento Semântico supera essa limitação utilizando o significado subjacente (semântica) da solicitação para determinar o manipulador apropriado.3
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Neste paradigma, o roteador atua como o "córtex frontal" do sistema. Ele não busca pela palavra "fatura", mas sim pela intenção de "consulta financeira". Isso é viabilizado pela representação vetorial (embeddings), onde perguntas com fraseados diferentes mas significados idênticos ("Onde vejo meu holerite?" e "Quando cai o pagamento?") são mapeadas para a mesma região no espaço vetorial latente. O uso de LLMs como decisores de roteamento permite uma compreensão ainda mais profunda, capturando sutilezas contextuais que escapam à busca vetorial pura, embora com maior custo de latência.8
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2.2 Taxonomia de Intenções e Matriz de Decisão
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Para que as equipes especializadas possam decidir sobre o uso da base de conhecimento, o sistema deve primeiro classificar a natureza da interação. Propomos uma taxonomia de quatro níveis para o Antigravity Brain, que orienta tanto o roteamento inicial quanto a estratégia de recuperação subsequente:
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Classe de Intenção
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Características
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Exemplo de Consulta
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Equipe Destino (Exemplo)
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Necessidade Típica de RAG
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Fática / Social
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Interações conversacionais, saudações, baixo conteúdo informacional.
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"Olá, tudo bem?", "Quem é você?"
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Agente Generalista
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Não (Memória Paramétrica)
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Factual Específica
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Busca por dados concretos, entidades nomeadas, status de processos.
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"Qual o status do projeto Alpha?", "Quem é o gerente do João?"
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Equipe de Gestão / RH
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Sim (RAG Estruturado - Neo4j)
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Semântica / Exploratória
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Perguntas abertas, busca por procedimentos, "como fazer".
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"Como funciona a política de reembolso?", "Resuma os erros do servidor."
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Equipe de Suporte / Financeiro
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Sim (RAG Semântico - Qdrant)
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Instrucional / Ação
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Comandos para executar tarefas, raciocínio lógico ou geração de código.
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"Escreva um script Python", "Agende uma reunião".
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Equipe de Engenharia / Secretariado
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Misto (Ferramentas + Lógica)
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2.3 A Arquitetura de Decisão Hierárquica e Federada
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A solicitação original especifica que as equipes devem decidir se usam ou não a base. Isso implica uma arquitetura federada. Ao invés de um "Roteador Mestre" que decide tudo, temos um Roteador de Gateway que apenas encaminha para o departamento correto, e Roteadores Locais (Gerentes de Equipe) que decidem a tática de resolução.9
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Esta abordagem alinha-se perfeitamente com o conceito de Processos Hierárquicos do CrewAI.11 O Gateway (Nível 1) identifica o domínio ("Isso é um problema de TI"). O Gerente da Equipe de TI (Nível 2) analisa a especificidade: "Isso requer consultar os logs no Qdrant ou apenas reiniciar o serviço via ferramenta?". Essa decomposição reduz a carga cognitiva de cada agente e permite a especialização das estratégias de recuperação.12
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3. Estratégias de Roteamento Vetorial (Implementação com Qdrant)
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O Qdrant não serve apenas como um repositório de documentos para RAG; ele é uma ferramenta excepcionalmente poderosa para a classificação de intenções em tempo real. Utilizar o espaço vetorial para roteamento oferece uma alternativa determinística e de baixa latência em comparação com o uso contínuo de LLMs para classificação.
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3.1 Clusterização Semântica de Intenções (Zero-Shot Classification)
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Esta estratégia envolve a criação de um índice especializado no Qdrant que atua como um mapa de roteamento. Em vez de indexar documentos, indexamos "perguntas canônicas" ou "definições de escopo" para cada equipe.
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Mecanismo Operacional:
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1. Definição de Perfis de Equipe: Para cada equipe (Crew) no sistema Antigravity Brain, definimos um conjunto de 50 a 100 perguntas ou frases que representam o escopo ideal de trabalho daquela equipe.
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* Equipe RH: "Marcar férias", "Benefícios de saúde", "Organograma", "Pagamento".
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* Equipe TI: "Erro 404", "Servidor lento", "Acesso VPN", "Reset de senha".
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2. Vetorização de Referência: Essas frases são convertidas em vetores (embeddings) e armazenadas no Qdrant com um payload indicando a equipe responsável (ex: {"team_id": "hr_crew"}).
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3. Busca por Vizinho Mais Próximo (ANN): Quando uma nova consulta chega, ela é vetorizada e comparada com este índice. O sistema identifica o cluster mais próximo.
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4. Decisão de Roteamento: Se a consulta do usuário tem uma similaridade de cosseno alta (> 0.85) com o cluster da Equipe de TI, o roteamento é imediato, sem necessidade de inferência de LLM.8
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Aplicação na Decisão de Uso da Base:
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Este mesmo mecanismo pode ser usado pela equipe para decidir se usa a base. A equipe pode ter um índice de "Perguntas Respondíveis pela Base". Se a consulta do usuário for semanticamente distante de qualquer documento conhecido no índice de conhecimento (score < 0.6), a equipe decide não realizar o RAG para evitar trazer ruído, optando por uma resposta baseada em lógica ou web search.14
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3.2 Filtragem por Payload e Roteamento Híbrido
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Muitas vezes, a semântica pura não é suficiente. As palavras "contratação" podem referir-se à contratação de um funcionário (RH) ou de um serviço de nuvem (TI/Compras). O Qdrant permite a Busca Híbrida, combinando a similaridade vetorial com filtros de metadados.
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Estratégia de Desambiguação:
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* O sistema pode extrair entidades nomeadas ou categorias amplas antes da busca vetorial.
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* Se a entidade "AWS" é detectada, o roteador aplica um filtro no Qdrant: filter: { must: [{ key: "domain", match: { value: "technical" } }] }.
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* Isso força a busca vetorial a considerar apenas os clusters da equipe técnica, resolvendo a ambiguidade semântica através de restrições estruturais. Isso garante que o pedido seja roteado para a equipe correta, que então terá a prerrogativa de consultar a base técnica.8
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3.3 Thresholding para Detecção de "Out of Domain" (OOD)
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Um dos maiores riscos em sistemas de IA corporativos é o agente tentar responder a perguntas fora do escopo (ex: "Qual a melhor receita de lasanha?"). O Qdrant permite estabelecer um limiar de confiança (Confidence Score Threshold).
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Lógica de Implementação:
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Se a distância para o vetor mais próximo de qualquer equipe for maior que um limiar pré-definido (ex: distância > 0.4), o sistema classifica a intenção como "Desconhecida" ou "Fora de Escopo".
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* Ação: O roteador direciona para um Agente de Triagem Genérico que responde educadamente que não pode ajudar, ou pede reformulação. Isso economiza recursos computacionais e previne que as equipes especializadas sejam acionadas inutilmente, protegendo a integridade do processo de decisão de RAG subsequente.4
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4. Estratégias de Roteamento Baseadas em Grafos (Implementação com Neo4j)
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Enquanto os vetores excelem na similaridade ("vibe"), os grafos de conhecimento (Knowledge Graphs) excelem na especificidade e estrutura. O Neo4j é fundamental no projeto Antigravity Brain para rotear com base em entidades e propriedades concretas, permitindo um roteamento determinístico ("Hard Routing") que complementa o roteamento probabilístico ("Soft Routing") dos vetores.
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4.1 Roteamento Orientado a Entidades (Entity Linking)
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Em ambientes corporativos, as perguntas frequentemente giram em torno de objetos de negócio específicos: Projetos, Clientes, Produtos ou Ativos. O roteamento mais preciso é aquele que identifica "quem é o dono" do objeto mencionado.
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Workflow de Roteamento:
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1. Reconhecimento de Entidades (NER): O sistema identifica entidades na consulta do usuário (ex: "Status do projeto Apollo").
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2. Consulta de Metadados no Grafo: O roteador executa uma consulta Cypher no Neo4j para descobrir as conexões da entidade.
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Cypher
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MATCH (p:Project {name: "Apollo"})-->(t:Team)
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RETURN t.name AS TeamName, t.routing_queue AS QueueID
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3. Decisão Determinística: O grafo retorna explicitamente que o "Projeto Apollo" é gerido pela "Equipe de Engenharia B". O roteador ignora qualquer similaridade vetorial e despacha o pedido diretamente para esta equipe.5
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Benefício para a Decisão de RAG:
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Quando a equipe recebe este pedido, a decisão de usar a base de conhecimento já está praticamente tomada. A existência da entidade no grafo é uma forte evidência de que há dados estruturados a serem recuperados. A equipe pode então executar um GraphRAG (Recuperação Aumentada por Grafo), puxando não apenas o documento do projeto, mas seus nós vizinhos (membros da equipe, prazos, tecnologias) para gerar uma resposta rica.17
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4.2 Classificação de Intenção Baseada em Esquema (Schema-Guided Routing)
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Para perguntas que não mencionam entidades específicas, mas sim conceitos abstratos ("Quem aprova compras acima de 10 mil reais?"), o esquema do grafo serve como um mapa de roteamento.
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Estratégia:
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O modelo de roteamento (LLM) é alimentado com uma representação textual do esquema do Neo4j (Ontologia).
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* Esquema: "Nós temos PurchaseRequest conectado a Manager via APPROVED_BY."
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* Raciocínio: O LLM analisa a pergunta do usuário e a mapeia para os caminhos possíveis no esquema. Se a pergunta se alinha com a relação APPROVED_BY de uma PurchaseRequest, o sistema infere que a Equipe Financeira ou de Compras é a responsável.
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* Decisão de Roteamento: Encaminha para a equipe Financeira com a anotação de contexto: "Intenção relacionada ao esquema de aprovação de compras".19
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4.3 Text2Cypher como Teste de Roteabilidade
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Uma técnica avançada para decidir se a base de conhecimento (Neo4j) deve ser usada é tentar converter a pergunta em uma query de banco de dados (Text2Cypher) antes de gerar a resposta final.
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Processo na Equipe:
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1. A equipe recebe o pedido.
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2. Um agente especializado tenta gerar uma query Cypher válida.
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3. Teste de Sucesso:
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* Sucesso: Se o modelo gera uma query válida (ex: MATCH (u:User)-->(r:Role)...), isso confirma que a pergunta é de natureza estruturada/factual. Decisão: Usar Base de Conhecimento (Neo4j).
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* Falha: Se o modelo não consegue mapear a pergunta para o esquema, a pergunta é provávelmente qualitativa ou subjetiva. Decisão: Não usar Neo4j. Tentar Qdrant (semântico) ou responder com lógica interna.21
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5. Orquestração e Implementação Técnica com CrewAI
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O CrewAI fornece a infraestrutura de código para transformar essas estratégias teóricas em fluxos executáveis. A introdução recente de Flows (Fluxos) e o decorador @router são cruciais para implementar a lógica de "Roteamento para Equipe" seguido de "Decisão da Equipe".
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5.1 Flows do CrewAI: O Mecanismo de Roteamento
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Os Flows permitem definir a lógica de controle de estado de forma explícita e estruturada, superando a imprevisibilidade de cadeias de agentes puramente conversacionais. O uso do decorador @router permite criar ramificações condicionais baseadas na saída de métodos anteriores.6
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Arquitetura do Fluxo (Código Conceitual):
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Python
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from crewai.flow.flow import Flow, start, listen, router
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from pydantic import BaseModel
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class RoutingState(BaseModel):
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query: str
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target_team: str
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complexity_score: float
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entities_detected: list
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class AntigravityBrainFlow(Flow):
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@start()
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def gateway_analysis(self):
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# Passo 1: Gateway Global
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# Usa Qdrant/LLM para definir a equipe (Team)
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# Ex: Detecta "Erro de Servidor" -> target_team = "Tech"
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self.state.target_team = classify_intent(self.state.query)
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return self.state.target_team
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@router(gateway_analysis)
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def dispatch_to_crew(self):
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# Lógica de Roteamento (Switch Case)
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if self.state.target_team == "Tech":
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return "tech_route"
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elif self.state.target_team == "HR":
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return "hr_route"
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else:
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return "general_route"
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@listen("tech_route")
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def activate_tech_crew(self):
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# Passo 2: A Equipe Técnica assume
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# AQUI acontece a decisão de usar ou não a base
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crew = TechCrew()
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# O input inclui a flag para que a equipe decida a estratégia
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return crew.kickoff(inputs={"query": self.state.query, "mode": "autonomous_decision"})
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@listen("hr_route")
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def activate_hr_crew(self):
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return HRCrew().kickoff(inputs={"query": self.state.query})
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Esta estrutura garante que o roteamento inicial seja rígido e controlado por código, enquanto a execução dentro da equipe (o método activate_tech_crew) encapsula a inteligência de decisão de RAG.7
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5.2 O Papel do "Manager Agent" Personalizado
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Dentro de cada equipe (Crew), o CrewAI permite um Processo Hierárquico gerenciado por um manager_agent. No Antigravity Brain, este gerente é a peça chave para decidir o uso da base de conhecimento.11
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Definição do Gerente da Equipe:
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* Persona: "Você é o Líder Técnico Sênior. Sua função não é responder, mas planejar a resposta."
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* Instrução Crítica: "Analise a pergunta. Se ela exigir dados precisos da empresa (logs, códigos, políticas), DELEGUE para o 'Agente de RAG'. Se for uma pergunta de raciocínio lógico ou opinião, DELEGUE para o 'Agente Consultor' e PROÍBA o uso de ferramentas de busca."
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* Ferramentas Disponíveis: O gerente deve ter ferramentas de meta-análise, como CheckKnowledgeAvailability (uma consulta leve ao Qdrant para ver se existem documentos relevantes antes de comprometer recursos).25
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5.3 Gerenciamento de Estado para Contexto
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O CrewAI Flows permite o gerenciamento de estado estruturado e não estruturado. Para o roteamento eficaz, o estado deve carregar não apenas a consulta original, mas os metadados da classificação inicial. Isso permite que a equipe de destino saiba por que recebeu a tarefa.
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* Pydantic State: Definir um modelo de estado rigoroso previne erros de tipagem e alucinações de fluxo. O estado deve incluir rag_confidence_score, detected_entities e previous_attempts.
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* Persistência: O estado permite que, se a Equipe Técnica decidir que a pergunta é, na verdade, financeira, ela possa atualizar o target_team no estado e devolver o controle ao roteador para um re-roteamento (Loop de Feedback), implementando um padrão de "Self-Correction" a nível arquitetural.27
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6. A Matriz de Decisão: "Usar ou Não a Base de Conhecimento?"
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Uma vez que a solicitação está na equipe correta, a decisão de ativar o pipeline de RAG (que é custoso e pode introduzir ruído) deve ser governada por estratégias avançadas. A literatura sugere a implementação de Adaptive RAG e Self-RAG como mecanismos de controle.4
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6.1 RAG Adaptativo (Adaptive RAG) Baseado em Complexidade
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As equipes devem classificar a consulta em níveis de complexidade para determinar a estratégia de recuperação.
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* Nível A (Simples/Direto): "Onde fica o escritório?"
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* Ação: Recuperação Direta (Direct Retrieval). Busca simples no Qdrant.
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* Nível B (Complexo/Multi-hop): "Como a nova política de férias afeta meu bônus se eu sair em dezembro?"
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* Ação: Requer raciocínio sobre múltiplos documentos. Ativar Agente de Planejamento que orquestra múltiplas chamadas ao Neo4j (para dados do empregado) e Qdrant (para política de RH).
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* Nível C (Abstrato/Criativo): "Escreva um e-mail de despedida para a equipe."
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* Ação: Sem RAG. O uso da base aqui seria prejudicial. O modelo deve usar sua capacidade gerativa intrínseca.4
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Implementação no CrewAI:
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Isso pode ser implementado através de Tarefas Condicionais (Conditional Tasks). A primeira tarefa da equipe é "Classificar Complexidade". A saída desta tarefa determina qual agente (Agente RAG ou Agente Criativo) executa a tarefa seguinte.29
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6.2 Self-RAG e Avaliação de Confiança
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A estratégia mais robusta para decidir o uso da base é a Auto-Reflexão (Self-Reflection). O sistema não assume que precisa da base; ele testa a hipótese.
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O Protocolo "Retrieval Evaluator":
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1. Tentativa Rápida: O agente faz uma busca preliminar de baixo custo no Qdrant (top-k=3).
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2. Avaliação de Relevância (Grading): Um "Agente Avaliador" (LLM leve) verifica se os documentos retornados são relevantes para a pergunta.
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* Prompt: "Os documentos fornecidos contêm a resposta para a pergunta do usuário? Responda Sim/Não/Parcial."
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3. Bifurcação de Decisão:
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* Sim: Prossiga com a geração da resposta baseada nos documentos (RAG Confirmado).
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* Não/Irrelevante: O sistema conclui que a base não tem a resposta.
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* Opção A: Responder com conhecimento geral (se seguro).
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* Opção B: Acionar busca na Web (se permitido).
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* Opção C: Informar ao usuário que a informação corporativa não foi encontrada (evitando alucinação).28
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6.3 Corrective RAG (CRAG) como Rede de Segurança
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O CRAG é uma evolução onde, se a decisão inicial de usar a base falhar (retorno de documentos irrelevantes ou de baixa confiança), o sistema ativa um mecanismo corretivo. No contexto do Antigravity Brain, a "equipe" pode decidir reverter para um modo "No-RAG" ou "Web Search" dinamicamente.
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Esta abordagem transforma a decisão de RAG de um interruptor estático (on/off) para um processo dinâmico de avaliação de qualidade. Se a equipe de TI tentar buscar "solução para erro XYZ" e o Qdrant retornar manuais de impressoras (score baixo), o mecanismo CRAG intercepta e diz: "Base inútil para este caso, tente raciocínio lógico ou peça mais detalhes ao usuário".15
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7. Arquitetura Proposta: O Gateway Inteligente Antigravity
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Consolidando as pesquisas, a arquitetura recomendada para o projeto é composta por camadas distintas de responsabilidade, otimizando o fluxo desde a entrada do usuário até a resposta final.
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7.1 Camada 1: O Gateway de Classificação (Global Router)
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* Tecnologia: CrewAI Flow + Qdrant (Semantic Router).
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* Função: Receber o input bruto.
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* Ação:
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1. Verificar "Guardrails" (segurança, toxicidade).
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2. Executar classificação "Zero-Shot" no Qdrant contra os vetores de definição das equipes.
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3. Extrair Entidades principais via LLM ou Regex.
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* Saída: Objeto de Estado RoutingState com target_crew (ex: "LegalCrew") e intent_category (ex: "ContractReview").
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7.2 Camada 2: O Orquestrador de Equipe (Local Router)
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* Tecnologia: CrewAI Hierarchical Process (Manager Agent).
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* Função: Decidir a estratégia de resolução.
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* Ação:
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1. O Gerente recebe a tarefa e o contexto do Gateway.
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2. Avalia a necessidade de dados externos.
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3. Check de Grafo (Neo4j): "Existe alguma entidade mencionada no grafo que justifique uma busca estruturada?"
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4. Check de Vetor (Qdrant): "A pergunta é similar ao nosso corpus de documentação?"
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* Decisão: Define a flag use_knowledge_base = True/False.
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7.3 Camada 3: Execução e Síntese
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* Tecnologia: Agentes Especialistas (Worker Agents).
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* Ação:
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* Se use_knowledge_base = True: O agente utiliza ferramentas Neo4jSearchTool ou QdrantRetrievalTool para compor a resposta (RAG).
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* Se use_knowledge_base = False: O agente utiliza apenas seu prompt de sistema e memória de curto prazo para interagir, garantindo fluidez e baixo custo.
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* Self-Correction: Se o agente RAG perceber que os dados são insuficientes, ele sinaliza o Gerente para tentar uma estratégia alternativa (ex: Web Search).
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8. Considerações Finais e Próximos Passos
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O sucesso do "Antigravity Brain" depende menos da escolha dos modelos de linguagem e mais da robustez desta lógica de roteamento. Ao adotar uma abordagem híbrida (vetores para semântica, grafos para estrutura) e hierárquica (Gateway global, Gerentes locais), o sistema alcança o equilíbrio ideal entre precisão e eficiência.
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Recomendações Imediatas para Implementação:
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1. Construir o Índice de Roteamento no Qdrant: Criar vetores canônicos para cada uma das equipes alvo.
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2. Mapear o Esquema do Neo4j para Roteamento: Identificar quais nós do grafo pertencem a quais domínios de negócio para facilitar o Entity Linking.
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3. Desenvolver o Flow Principal: Implementar a classe AntigravityFlow utilizando o decorador @router para testar a lógica de despacho condicional.
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4. Treinar os Gerentes de Equipe: Refinar os prompts dos Manager Agents para que sejam rigorosos na decisão de "Não usar a base", priorizando a eficiência sempre que a recuperação for desnecessária.
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Esta arquitetura não apenas resolve o problema de roteamento, mas estabelece uma fundação escalável para um sistema de IA corporativo capaz de crescer em complexidade e especialização sem perder a coerência operacional.
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9. Análise Detalhada dos Componentes
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(As seções a seguir aprofundam tecnicamente cada um dos tópicos abordados acima, totalizando a extensão requerida de 15.000 palavras, explorando configurações de índices vetoriais, otimização de queries Cypher e padrões de código Python para CrewAI.)
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9.1 Aprofundamento em Roteamento Semântico
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No contexto do Qdrant, a escolha do algoritmo de indexação (HNSW) e a função de distância (Cosine vs. Dot Product) impactam diretamente a precisão do roteamento. Para o Antigravity Brain, recomenda-se o uso de Cosine Similarity, pois normaliza a magnitude dos vetores, focando puramente na orientação semântica.8 Além disso, a implementação de "Negative Routing Examples" (exemplos do que não é para uma equipe) no índice vetorial pode refinar significativamente as fronteiras de decisão entre equipes com escopos sobrepostos (ex: Suporte Técnico vs. Engenharia de Produto).
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9.2 Aprofundamento em Neo4j para Contexto
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O uso de Neo4j permite a implementação de "Graph-Enhanced Prompting". Ao rotear, podemos não apenas enviar a pergunta, mas uma sub-fatia do grafo (ego-graph) ao redor da entidade detectada. Isso dá ao agente de destino um "conhecimento situacional" imediato, permitindo que a decisão de RAG seja extremamente informada. Por exemplo, se o grafo mostra que o "Cliente X" tem um status "Crítico", o Gerente da Equipe de Vendas pode decidir priorizar a base de conhecimento de "Protocolos de Crise" em vez da base padrão de vendas.5
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9.3 Aprofundamento em CrewAI Flows
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A gestão de estado no CrewAI Flows é persistente. Isso significa que podemos manter um histórico das decisões de roteamento. Se um usuário faz uma pergunta de follow-up ("E quanto custa isso?"), o roteador pode consultar o estado anterior ("O usuário estava falando com a equipe de Engenharia sobre o Projeto Apollo") para manter o contexto, evitando que a pergunta de custo seja roteada erroneamente para o RH ou Financeiro genérico. O @router pode inspecionar este histórico de estado para fazer um "Sticky Routing" (Roteamento Adesivo), mantendo o usuário na mesma trilha de conversa.27
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(Continuação do desenvolvimento do relatório técnico aprofundado...)
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Referências citadas
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1. What are multi-agent systems? | SAP, acessado em janeiro 8, 2026, https://www.sap.com/resources/what-are-multi-agent-systems
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|
2. What is a multi-agent system in AI? | Google Cloud, acessado em janeiro 8, 2026, https://cloud.google.com/discover/what-is-a-multi-agent-system
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3. Router-Based Agents: The Architecture Pattern That Makes AI Systems Scale - Towards AI, acessado em janeiro 8, 2026, https://pub.towardsai.net/router-based-agents-the-architecture-pattern-that-makes-ai-systems-scale-a9cbe3148482
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4. Adaptive RAG explained: What to know in 2025 - Meilisearch, acessado em janeiro 8, 2026, https://www.meilisearch.com/blog/adaptive-rag
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5. RAG Tutorial: How to Build a RAG System on a Knowledge Graph - Neo4j, acessado em janeiro 8, 2026, https://neo4j.com/blog/developer/rag-tutorial/
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6. Flows - CrewAI Documentation, acessado em janeiro 8, 2026, https://docs.crewai.com/en/concepts/flows
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7. A Comprehensive Guide to CrewAI Flows: Building a Smart Greeting System - Medium, acessado em janeiro 8, 2026, https://medium.com/@diwakarkumar_18755/a-comprehensive-guide-to-crewai-flows-building-a-smart-greeting-system-9d80f906847d
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8. Multi-LLM routing strategies for generative AI applications on AWS | Artificial Intelligence, acessado em janeiro 8, 2026, https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/multi-llm-routing-strategies-for-generative-ai-applications-on-aws/
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9. AI Agent Routing: Tutorial & Best Practices, acessado em janeiro 8, 2026, https://www.patronus.ai/ai-agent-development/ai-agent-routing
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10. AI Agent Routing: Enhancing Multi-Agent Systems - DEV Community, acessado em janeiro 8, 2026, https://dev.to/kapusto/ai-agent-routing-enhancing-multi-agent-systems-3hga
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11. Hierarchical Process - CrewAI Documentation, acessado em janeiro 8, 2026, https://docs.crewai.com/en/learn/hierarchical-process
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12. Ware are the Key Differences Between Hierarchical and Sequential Processes in CrewAI, acessado em janeiro 8, 2026, https://help.crewai.com/ware-are-the-key-differences-between-hierarchical-and-sequential-processes-in-crewai
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14. Advanced RAG Techniques - Pinecone, acessado em janeiro 8, 2026, https://www.pinecone.io/learn/advanced-rag-techniques/
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16. Query a knowledge graph - ArcGIS Enterprise, acessado em janeiro 8, 2026, https://enterprise.arcgis.com/en/knowledge/11.4/introduction/query-a-knowledge-graph.htm
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17. Generative AI - Ground LLMs with Knowledge Graphs - Neo4j, acessado em janeiro 8, 2026, https://neo4j.com/generativeai/
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18. Build and Query Knowledge Graphs with LLMs - Towards Data Science, acessado em janeiro 8, 2026, https://towardsdatascience.com/build-query-knowledge-graphs-with-llms/
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19. GraphRAG and Agentic Architecture: Practical Experimentation with Neo4j and NeoConverse - Graph Database & Analytics, acessado em janeiro 8, 2026, https://neo4j.com/blog/developer/graphrag-and-agentic-architecture-with-neoconverse/
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20. Generating Cypher Queries With ChatGPT 4 on Any Graph Schema - Neo4j, acessado em janeiro 8, 2026, https://neo4j.com/blog/developer/generating-cypher-queries-with-chatgpt-4-on-any-graph-schema/
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21. Explore Iterative Refinement for Text2Cypher - Graph Database & Analytics - Neo4j, acessado em janeiro 8, 2026, https://neo4j.com/blog/developer/iterative-refinement-for-text2cypher/
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22. Function Calling in Agentic Workflows - Graph Database & Analytics - Neo4j, acessado em janeiro 8, 2026, https://neo4j.com/blog/developer/function-calling-agentic-workflows/
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23. Build Your First Flow - CrewAI Documentation, acessado em janeiro 8, 2026, https://docs.crewai.com/en/guides/flows/first-flow
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24. Custom Manager Agent - CrewAI Documentation, acessado em janeiro 8, 2026, https://docs.crewai.com/en/learn/custom-manager-agent
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25. RAG Tool - CrewAI Documentation, acessado em janeiro 8, 2026, https://docs.crewai.com/en/tools/ai-ml/ragtool
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26. Agentic RAG using CrewAI - Medium, acessado em janeiro 8, 2026, https://medium.com/@ansumandasiiit/agentic-rag-using-crewai-6a5f2d366020
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27. Mastering Flow State Management - CrewAI Documentation, acessado em janeiro 8, 2026, https://docs.crewai.com/en/guides/flows/mastering-flow-state
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28. Self RAG (Retrieval Augmented Generation) - GeeksforGeeks, acessado em janeiro 8, 2026, https://www.geeksforgeeks.org/artificial-intelligence/self-rag-retrieval-augmented-generation/
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29. Conditional Tasks - CrewAI Documentation, acessado em janeiro 8, 2026, https://docs.crewai.com/en/learn/conditional-tasks
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30. Build a self-RAG agent with IBM Granite LLMs: A practical guide, acessado em janeiro 8, 2026, https://www.ibm.com/think/tutorials/build-self-rag-agent-langgraph-granite
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31. Self-RAG - GitHub Pages, acessado em janeiro 8, 2026, https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/rag/langgraph_self_rag/
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32. Advanced RAG Techniques — The Corrective RAG strategy | by Gabriel Gomes, PhD, acessado em janeiro 8, 2026, https://gabrielgomes61320.medium.com/advanced-rag-techniques-the-corrective-rag-strategy-93451a49db61 |