Arquitetura de Agentes LLMs em Produção: Do LLM ao Controle Deterministico

Crie um plano de prompt para transformar prototipos de agentes com LLMs em solucoes de producao confiaveis. Baseie se no conteudo fornecido Stop Treating LLMs Like Black Boxes The Production Playbook for Reliable Agentic Workflows. O objetivo e gerar um artefato completo que possa ser aplicado no stack de producao: arquitetura de agentes especializados com principios de Single Responsibility Agents, roteamento deterministico, guardrails, contratos de dados, padroes de comunicacao e um exemplo de codigo minimo.

Instrucoes:

- Descreva a arquitetura de alto nivel com componentes, interfaces e fluxo de dados, incluindo DataQueryAgent, FinanceAgent, PIIGuardrailAgent e outros conforme necessidade.

- Explique como o LLM atua como router e interpreter e nao como motor de execucao central.

- Forneca o pipeline de operacoes do inicio ao fim: ingestao de dados, consulta de dados, tomada de decisoes, execucao deterministica, auditabilidade.

- Desenhe contratos de dados entre agentes: formatos, validacao, timeouts, idempotencia.

- Forneca pseudo codigo ou codigo apenas minimo em python para o router, cada agente e um guardrail simples.

- Liste criterios de producao: testes, metricas de confiabilidade, observabilidade, determinismo, auditoria de codigo.

- Monte uma checklist de prontidao para prod e estrategias de mitigacao de riscos.

- Mostre um template de prompt para cada tipo de tarefa que um agente possa realizar.

- Indique qual ferramenta de IA e melhor se adequa entre as opcoes listadas: chatgpt claude deepseek gemini copilot perplexity com justificativa breve.

- Forneca uma visualizacao textual simples da arquitetura e sugestoes de logs e tracing.

- Crie uma lista de tags utilies e um nome de topico.

Notas:

- A saida deve ser um artefato pronto para uso que possa ser colocado em repositorio de codigo ou documento de design

- Use linguagem tecnica clara e objetiva e foco em producao real nao apenas demonstracao de conceito