Agentes de IA que interagem em múltiplas etapas ou chamadas de função precisam gerenciar um estado interno que evolui ao longo da interação. Esse estado representa as informações acumuladas pelo agente – como histórico de diálogo, resultados de funções chamadas, objetivos pendentes ou conhecimento temporário. Manter o estado consistente e atualizado a cada ação do agente é fundamental para que ele tome decisões corretas nos passos seguintes.
Para enfrentar esse desafio, frameworks modernos introduzem o uso de reducers no gerenciamento de estado desses agentes. Em termos simples, um reducer é uma função definida para atualizar o estado com base em uma entrada (uma ação ou novo dado), produzindo um novo estado resultante. A seguir, discutimos a modelagem do estado de agentes autônomos e o papel dos reducers na atualização consistente desse estado e na orquestração das ações do agente.
Modelagem de Estado Interno em Agentes de IA
Em arquiteturas de Agentes de IA, o estado interno pode englobar diversos componentes:
- Histórico de conversação: Mensagens trocadas entre usuário e agente (memória de curto prazo).
- Conhecimento ou contexto acumulado: Fatos ou dados obtidos durante a execução (por exemplo, resultados de chamadas de ferramenta ou função).
- Objetivos e plano de ação: No caso de agentes autônomos (como AutoGPT ou agentes de planejamento), o estado pode incluir a lista de tarefas pendentes, sub-objetivos definidos e progresso atual.
- Estado do ambiente: Informações sobre o ambiente ou mundo simulado em que o agente opera, se aplicável.
Tradicionalmente, muitas implementações mantinham esse estado de forma implícita, por exemplo, acumulando um histórico de mensagens que é reapresentado ao modelo a cada iteração. Nesse modelo implícito, o histórico de chat serve como memória – como ocorre em abordagens simples. AutoGen, por exemplo, mantém o estado de conversação implicitamente apenas armazenando as mensagens anteriores como memória de curto prazo do agente. Essa abordagem, embora simples, torna o estado menos estruturado e pode dificultar controle fino ou modificações programáticas do conteúdo.
Frameworks mais recentes adotam uma modelagem explícita do estado. No LangChain (especificamente em sua extensão LangGraph), o estado do agente é definido de forma estruturada (por exemplo, usando classes ou dicionários tipados) e passado entre os nós de uma cadeia de ações. Isso torna o estado explícito e bem definido, facilitando sua persistência, ramificação de fluxos e depuração do agente. Em vez de depender apenas do histórico textual, o agente mantém um objeto de estado com campos claros (ex.: mensagens, resultado parcial, tarefas) que refletem a situação atual. Essa estruturação prepara o terreno para o uso de reducers na atualização desses campos de forma controlada.
Reducers: Conceito e Papel no Estado
Reducers são um conceito emprestado do gerenciamento de estado em engenharia de software (popularizado por bibliotecas como Redux). Um reducer é uma função pura que determina como o estado deve mudar em resposta a uma ação ou novo dado.
Em termos formais, ele recebe o estado atual e uma descrição da mudança (ação) e retorna o novo estado atualizado. Esse padrão garante que as transições de estado ocorram de maneira previsível e centralizada.
No contexto de Agentes de IA, podemos pensar em cada interação do agente (por exemplo, o agente chamando uma função ou recebendo uma resposta) como uma ação que produz alguma informação. O reducer então integra essa nova informação ao estado interno, ao invés de simplesmente substituir o estado anterior. Isso é essencial para que o agente mantenha o contexto de tudo que já ocorreu.
Por exemplo, se o agente obtém uma nova mensagem ou um novo resultado de ferramenta, o reducer define como incorporar esse dado: pode adicioná-lo a uma lista de mensagens, atualizar um campo existente ou calcular um novo valor derivado. O uso de reducers evita a sobrescrita cega de informações importantes – ele mescla a mudança de forma lógica ao estado acumulado. Reducers garantem que as atualizações de estado sejam mescladas de forma consistente e coerente com o histórico, seguindo regras pré-definidas ao invés de depender de atualizações ad-hoc espalhadas pelo código do agente.
Importante notar que, por serem geralmente funções puras (sem efeitos colaterais além de calcular o novo estado), reducers facilitam o raciocínio e teste do comportamento do agente. Podemos isolar a função reducer e verificar se, dada uma determinada condição de estado e uma certa ação, o estado resultante é o esperado – aumentando a confiabilidade do sistema.
Atualização Consistente do Estado com Reducers
A atualização consistente do estado significa que, independentemente de quantas ações ocorram ou em que ordem, o estado final reflete corretamente todas as mudanças realizadas, sem perdas ou duplicações indevidas de dados. Os reducers contribuem diretamente para essa consistência ao definir de forma unívoca como cada novo dado é combinado com o estado existente.
Em frameworks state-driven como o LangChain/LangGraph, toda mudança no estado passa pelo reducer associado. “All Nodes will emit updates to the State which are then applied using the specified reducer function”, conforme descrito na documentação do LangGraph. Ou seja, cada nó (ação do agente, como chamar um modelo LLM ou executar uma ferramenta) produz uma alteração candidata no estado e essa alteração é aplicada ao estado global somente através do reducer designado. Isso evita condições em que múltiplas alterações concorrentes corrompam o estado – o reducer serve como um ponto único de merge, decidindo como integrar cada atualização.
Um exemplo prático ocorre no gerenciamento de histórico de mensagens de um chatbot. Imagine que o agente precisa atualizar o histórico com uma nova mensagem de resposta. Se simplesmente anexarmos a mensagem, corremos risco de duplicar ou perder a ordem se outra parte do agente também modificar o histórico.
Em vez disso, define-se um reducer para o campo de mensagens: ele pode, por exemplo, adicionar a nova mensagem mantendo a ordenação cronológica, ou atualizar uma mensagem existente se for uma revisão. No LangGraph, existe um componente de estado especializado (MessagesState) justamente para tratar esse caso – ele utiliza um reducer que acompanha IDs das mensagens e atualiza o conteúdo adequadamente em vez de sempre criar mensagens novas. Graças a essa lógica de redução, o histórico permanece consistente (sem mensagens repetidas ou fora de ordem), independentemente de quantas funções ou agentes estejam interagindo com ele.
Os reducers atuam como guardiões da integridade do estado. Cada atualização é controlada: novas informações são acrescidas ou combinadas segundo regras claras, garantindo que o estado final seja uma representação fiel de todos os inputs processados. Essa consistência é essencial para que o agente não se “confunda” sobre o que já sabe ou fez, especialmente em interações prolongadas ou não-lineares.
Ou seja, construir aplicações profissionais de Agentes de IA é bem mais complexo do que parece.
David Matos
Referências: