O framework de múltiplos agentes construído com LangSmith+LangGraph, a chave é o mecanismo de governança do agente líder — fazer com que a IA não seja apenas uma que escreve código, mas que realmente funcione como uma equipe.

Notícias do ME News, 18 de abril (UTC+8), recentemente, Renuka Kumar e Prashanth Ramagopal da equipe da Cisco desenvolveram uma estrutura de coordenação multiagente baseada em LangSmith e LangGraph, cujo comportamento visa simular a colaboração de equipes de software do mundo real. Essa estrutura pertence à categoria de "engenharia de agentes", com o objetivo de acelerar todo o processo de software desde os requisitos até a implantação, através da simulação da colaboração de equipes de engenharia, e não apenas gerar código. O sistema inclui agentes de trabalho responsáveis por executar tarefas de desenvolvimento, teste, depuração, etc., além de agentes líderes encarregados de coordenar, governar e fornecer recursos compartilhados e memória de longo prazo. A prática inicial mostrou que, em mais de 20 pilotos de fluxo de trabalho de depuração, o tempo de identificação da causa raiz foi reduzido em 93% em relação à linha de base histórica, economizando mais de 200 horas de engenharia em 512 sessões mensais; o tempo de execução do fluxo de trabalho de desenvolvimento foi reduzido em 6