Workflow

É uma sequência predefinida de passos, alguns dos quais chamam um modelo de IA, orquestrada por código. O caminho é fixo, as decisões de roteamento são explícitas, e o custo e a latência são previsíveis. Um workflow pode incluir ramificações condicionais (“se a confiança for maior que 0,8, siga; senão, envie para revisão”), execução em paralelo e repetições limitadas. Mas quem define a estrutura é quem constrói o sistema, não o modelo. É a forma mais comum de usar IA em produto, e muitas vezes é chamada de “agente” sem ser.

Em Produto, a maioria do que se chama de agente é, na verdade, um workflow com uma ou mais chamadas de modelo no meio. E isso é bom: workflows são mais baratos, mais rápidos e mais fáceis de auditar do que agentes. Uma regra prática: se você consegue desenhar o fluxograma antes de rodar, é workflow. Comece por ele e só promova a agente o trecho que realmente precisa decidir o próprio caminho. Por exemplo: receber uma foto, detectar o dano, estimar o custo se a confiança for alta ou enviar a uma pessoa se for baixa, consultar o contrato e redigir a comunicação. Cada passo é conhecido; a IA entra em etapas específicas.

Use workflow quando o caminho é conhecido e pode ser definido antes da execução. Use agente quando o caminho muda a cada caso e o modelo precisa decidir o próximo passo. Use prompt chaining como o workflow mais simples: uma sequência de chamadas ao modelo. Uma forma simples de diferenciar: workflow é uma receita; agente é um cozinheiro que decide a receita.

Gestão de processos (anos 1990); em IA, o contraste workflow vs. agente foi articulado por Anthropic em Building Effective Agents (2024).

Anthropic, Building Effective Agents (2024); LangGraph documentation