É assim que eu imagino, usando nosso setup como exemplo. Nosso agente principal tem cinco subagentes:
| Subagente | Selecionado quando |
|---|---|
| publicator | um membro compartilha um texto para melhorar antes de publicar |
| links | links soltos para rascunhar uma postagem |
| web | coisas que mudam fora do fórum |
| base | arquivo curado: discussões antigas, documentos, livros |
| at | um gráfico compartilhado por um membro, revisado de acordo com nosso método público |
Hoje, o LLM pai lê as descrições dos subagentes e escolhe um com spawn_agent. O gate tiraria essa decisão dele:
- Uma configuração de gate no agente, apontando para um modelo de decisão.
- As opções são as descrições dos subagentes que já existem, mais “responder você mesmo”. Nada novo para os administradores escreverem.
- Apenas os subagentes acessíveis pelo usuário atual são oferecidos.
- Acima de um limiar de confiança, o subagente é executado diretamente. Abaixo dele, o resultado chega ao LLM pai como uma dica e o LLM decide, como faz atualmente.
- Como os modelos de decisão classificam imagens, “membro compartilhou um gráfico” vem da própria imagem.
O mesmo gate, como uma pergunta de sim/não, também funcionaria como uma barreira antes da execução do LLM.
Somos uma comunidade educacional e não fornecemos sinais, alvos de preço ou conselhos de investimento, então “isso está pedindo um sinal de negociação?” → resposta fixa. Hoje, essa regra é uma linha em cada prompt, e os modelos se desviam dela sob pressão.
Se vocês chegarem a isso, ficaremos felizes em testar uma versão inicial no nosso fórum.