Workflow multi-agente • Handoff • Loop de feedback

Agent Teams.
Uma verdadeira equipa tech, com script.

AgentsRoom Teams encadeia os teus agentes IA de código como uma verdadeira equipa de engenharia. Um Fullstack Dev entrega a feature, um QA Engineer valida-a, um PM assina. Cada papel tem script, o workflow é visual, e cada handoff transporta o resumo da feature, o diff, os riscos e as pistas de teste. Acabou-se o agente único que faz tudo mal.

Monte seu time de desenvolvimento IA ideal em um canvas visual, como um workflow do n8n. Ligações condicionais, loops de feedback, ramos de revisão paralelos, portões de qualidade verificados pela máquina, teto de ciclos. Salve uma vez, rode em cada ticket e veja seus agentes passarem o bastão como seniors.

AgentsRoom Teams: editor visual de workflow multi-agente, handoff automático entre agentes Claude Code, loop de feedback Dev para QA, comunicação inter-agente via MCP.

Agent Teams é a resposta do AgentsRoom a uma verdade brutal sobre os agentes IA de código: um agente único que tenta fazer tudo acaba a fazer tudo mal. O agente Fullstack que codifica, testa, faz review, faz deploy e escreve a spec ao mesmo tempo esquece metade das suas instruções pelo caminho. A resposta certa, a que toda equipa de software séria do mundo usa, é dividir o trabalho em papéis. Um developer codifica. Um QA engineer valida. Um product manager assina. Um security reviewer audita. Cada papel tem o seu próprio contexto, o seu próprio focus, o seu próprio tooling.

É exatamente isto que o Agent Teams traz ao AgentsRoom. Pões nodes num canvas infinito (baseado em React Flow, o mesmo motor que n8n, Make, Retool e Pipedream), cada node é um agente a correr Claude, Codex, GitHub Copilot CLI, Cursor ou qualquer uma das outras 10 CLIs de agentes que o AgentsRoom suporta, atribuído a um papel específico, e ligas-os. Lança a equipa num ticket do teu backlog, ou anexa-a a qualquer novo spawn de agente. AgentsRoom orquestra a cadeia: spawn do primeiro agente, espera do handoff, resume do trabalho, spawn do agente seguinte com esse resume como contexto de entrada, repete até a equipa atingir o node final.

Outras ferramentas tentam fazer isto com um super-agente único e prompts engenhosos. Tentámos, não funciona para além de três passos. Os papéis derivam, o contexto perde-se, o agente esquece-se do que tinha de verificar. Agent Teams trata os agentes como verdadeiros companheiros de equipa: cada um recebe uma sessão limpa, um system prompt focado, um payload de handoff estruturado, e um scratchpad partilhado para falar com os outros. Este é o workflow de equipa dev IA que tu queres mesmo.

Editor visual de workflow AgentsRoom Agent Teams: nodes para os papéis Dev, QA, PM, Security e DevOps ligados num canvas infinito com edges condicionais e loops de feedback

Editor AgentsRoom Teams: põe nodes para cada papel, liga-os, adiciona condições, guarda a equipa, lança em qualquer ticket.

Orquestração multi-agente que escala a sério

Cada node no canvas é um agente. Escolhes o seu papel (Fullstack, Frontend, Backend, QA, Security, DevOps, PM, Architect, Mobile, Marketing, Git, SEO, Localization, ou qualquer papel custom que tenhas criado), o seu modelo (Opus, Sonnet, Haiku, GPT-5, o3, Antigravity Pro, etc.), o seu modo de handoff (auto via Stop hook, ou manual via botão) e algumas linhas de instruções específicas do passo. É só isso. Sem cerimónia de prompt engineering, sem ficheiro YAML para escrever.

Os edges ligam os nodes. Um edge simples significa: quando o primeiro agente termina o seu passo, passa ao seguinte. Um edge condicional carrega um check de flag, por exemplo qaPassed equals true. O agente QA põe essa flag no seu payload de handoff, o runner escolhe o edge correspondente. É assim que constróis loops de feedback: QA termina, qaPassed equals false, o edge devolve ao Dev com as pistas de teste e os riscos. Dev corrige, faz handoff outra vez. Loop até o QA passar ou até o guard de max-cycles disparar.

A comunicação inter-agente é robusta por design. AgentsRoom inclui um servidor MCP dedicado (agentsroom-team) que dá a cada agente do run um conjunto de tools: ler o contexto da equipa, ler o scratchpad NOTES.md partilhado, postar uma nota para os colegas, enviar uma pergunta a outro papel, ler a inbox, ler a timeline, ler o diff git contra a baseline do run, e completar o passo com um payload estruturado. Estas tools são reinjetadas na sessão Claude em cada turn, por isso sobrevivem à compactação de contexto. Mesmo depois de um /compact ou /clear, o agente continua a ver as suas tools de equipa.

Para além disso, um hook UserPromptSubmit lembra ao agente quaisquer notas novas dos colegas antes de cada mensagem do utilizador. Um ficheiro NOTES.md no workspace é append-only e sobrevive a crashes, reinícios e reboots da máquina. Um schema de payload de handoff validado do lado do servidor impede que os agentes façam handoffs vazios ou de lixo. Esta é a parte que a maioria das demos multi-agente saltam em silêncio, e a razão pela qual a maioria desmorona-se no cycle 3.

Tudo o que precisas para gerir uma equipa de engenharia IA

Workflow visual, handoff real, loops de feedback reais, comunicação inter-agente real. Construído para entregares uma feature num ping de Slack em vez de cinquenta.

Canvas de workflow visual

Canvas zoomável infinito impulsionado por React Flow, o mesmo motor por trás de n8n, Retool, Pipedream e Make. Põe nodes, liga-os, guarda a equipa. Sem código, sem YAML.

14 papéis de agente integrados

Fullstack, Frontend, Backend, DevOps, QA, Security, PM, Architect, Mobile, Marketing, Git Expert, SEO, i18n, Brainstormer. Mais qualquer papel custom que já tenhas guardado no teu projeto.

Modelo e prompt por node

Cada node escolhe o seu provider, o seu modelo e as suas instruções de passo. Usa Opus para Architect, Haiku para QA, Codex para o backend pesado, Antigravity para o frontend barato. Mix and match.

Handoff automático

Quando um agente chama team_complete_step, AgentsRoom constrói o payload de handoff (resumo de feature, ficheiros alterados, riscos, pistas de teste, flags) e spawna o node seguinte com esse payload como contexto inicial.

Opção de handoff manual

Preferes validar cada passo? Põe o node em modo manual. O agente espera, tu carregas em 'Hand off' quando estiveres satisfeito com o resultado. O melhor de dois mundos.

Edges condicionais

Cada conexão pode carregar uma verificação de flag ou várias, combinadas com E ou OU. Se a QA passa, vai para o PM; se a revisão falha, volta para o Dev; se a revisão E a análise falham, para para um humano. Quando duas conexões correspondem ao mesmo tempo, vence a que tem mais condições.

Loops de feedback

Dev para QA para Dev para QA. Quando o QA devolve o ticket, o agente Dev original é reutilizado com memória completa do cycle anterior, por isso corrige a regressão a sério em vez de começar do zero.

Portões de qualidade verificados pela máquina

Fixe um comando de verificação em um nó (npm test, um lint, um build). O runner o executa quando o agente se declara pronto: código de saída 0 põe a flag de roteamento em true, qualquer outro em false. O resultado medido substitui sempre a declaração do agente.

Ramos de revisão paralelos

Trace duas ligações sem condição a partir de um nó e os dois destinos rodam ao mesmo tempo: QA e Segurança revisam o mesmo diff lado a lado, e um nó de junção funde os relatórios. Um único ramo vermelho mantém o portão fechado.

Pergunta ao humano e segue em frente

Um node Await é uma pausa, não um fim: o run interrompe-se, faz-te a pergunta que escreveste no node e, assim que respondes, recomeça sozinho com a tua resposta entregue ao passo seguinte. Um agente encravado é encaminhado para lá em vez de terminar o run, e a notificação chega-te ao telemóvel.

Skills fixadas por etapa

Anexe entradas da sua Skills Library a um nó. O agente as carrega antes de começar a etapa: sua checklist de revisão ou seu runbook de deploy é aplicado em toda execução, não apenas quando o agente lembra.

Guard de max-cycles

Tecto configurável (3 por defeito). Evita loops infinitos QA-rejeita-Dev. Quando o tecto é atingido, o run pausa em awaiting-finalization e tu decides o que fazer.

Execuções sobrevivem a reinícios

Feche o app no meio de uma execução, reabra: a execução retoma a etapa onde estava. Estado, notas e timeline vivem no disco; o orquestrador retoma o trabalho em vez de deixar um zumbi.

Biblioteca de equipes na sua conta

Equipes globais são sincronizadas com sua conta e seguem você de máquina em máquina; equipes de projeto viajam com a room. Ambas mantêm cache offline, e edições feitas offline são reproduzidas ao reconectar.

Scratchpad NOTES.md partilhado

Cada agente do run lê e escreve num ficheiro markdown do workspace. Sobrevive à compactação, ao crash, ao reinício. A fonte única de verdade para o raciocínio da equipa.

Inbox papel-a-papel

Precisas que o QA faça uma pergunta ao Architect a meio do run? team_ask posta uma mensagem na inbox do papel. O agente seguinte desse papel lê-a e responde. Chat real entre agentes, durante o run: a caixa de entrada permanente que lhe sobrevive são as mensagens entre agentes.

Comm inter-agente via MCP

Todas as tools de equipa são expostas via servidor MCP. As tools sobrevivem à compactação de contexto Claude (Anthropic reenvia-as em cada turn). Resistentes a /clear, /compact e loops longos.

Resumo de handoff alimentado por Haiku

Se um agente não escreve o seu próprio resumo de feature, uma pequena chamada Haiku gera um a partir do diff git. Barato, rápido, e o agente seguinte aterra sempre com contexto.

Propagação Browser MCP

Um node de equipa com verifyInBrowser muda o seu agente para modo browser-access automaticamente. O node QA aterra com todas as tools de browser (navigate, click, type, screenshot, get logs).

Agentes efémeros por run

Cada run de equipa spawna agentes frescos e destrói-os ao dismiss. A tua lista de agentes do projeto mantém-se limpa. A equipa é o workflow, os agentes são o runtime.

Equipas globais e de projeto

Guarda equipas reutilizáveis na tua biblioteca global (~/.agentsroom/teams) ou prende-as a um projeto específico (commitadas com a room). Mesmo editor, scope diferente.

Quatro modelos de equipe inclusos

Construir e verificar, Especificar construir verificar, Caça ao bug (reproduzir, corrigir, provar) e Escudo de release com QA e Segurança em paralelo. Duplique, edite, rode. Pronto em 30 segundos.

UI da timeline do run

Cada handoff aparece como um cartão na timeline do run: que papel acabou de terminar, o que diz o resumo, que ficheiros mudaram, que flags foram postas. Auditável, replayable.

Lança em qualquer ticket de backlog

Põe um ticket numa equipa e a cadeia arranca nesse ticket. O primeiro agente lê o título e o body do ticket, o resto da equipa pega a partir daí.

14 papéis especializados, prontos a serem ligados

Cada papel tem o seu próprio system prompt, áreas de focus e tarefas exemplo. Mistura-os no canvas. Adiciona os teus próprios papéis custom a qualquer momento.

Fullstack
End-to-end implementation
Frontend
UI, components, design tokens
Backend
API, database, performance
DevOps
CI/CD, infra, deployment
QA
Tests, edge cases, regression
Security
Audit, OWASP, secrets, auth
Architect
System design, refactor
PM
Specs, priorities, scope
Mobile
iOS, Android, React Native
Marketing
Copy, landing, SEO
Git Expert
Branches, rebase, history
SEO
Rankings, structured data
Localization
i18n, l10n, 14 languages
Custom
Bring your own role

Porque é que uma verdadeira equipa vence um super-agente

A orquestração multi-agente soa a buzzword. Aqui está a diferença prática, numa feature que entregarias mesmo.

Cenário: adicionar um flow de checkout Stripe a um site de e-commerce

Super-agente solo

  • Lê o ticket. Escreve 600 linhas entre a API, o formulário React, o webhook, a migração e os testes.
  • Esquece a idempotency key no webhook. Esquece de testar o caminho de falha. Esquece a variável de ambiente de staging.
  • Diz 'Done'. Passas duas horas a caçar bugs em produção.

Agent Team (Dev para Security para QA)

  • Agente Fullstack entrega a implementação, commit, faz handoff com um resumo e uma lista de riscos a sinalizar a alteração de auth.
  • Agente Security lê o diff, audita a verificação de assinatura do webhook, escreve pistas de teste para o QA no payload de handoff.
  • Agente QA executa as pistas de teste no navegador integrado, encontra um bug de idempotência, põe qaPassed equals false, devolve o ticket ao Dev com a repro exata.
  • Dev corrige, faz handoff outra vez. QA passa. O PM finaliza. O run vai para done.

Mesmo ticket, mesmos modelos, mesmo projeto. Forma de trabalho diferente. A abordagem de equipa apanha o que o agente solo perde, porque cada papel tem um brief focado e um handoff estruturado.

Duas maneiras de executar a mesma equipa

O grafo diz quem faz o quê. O modo diz como esses papéis ganham corpo, e escolhe-lo quando constróis a equipa. Um preserva o contexto, o outro preserva a independência. Não existe versão que faça as duas coisas, por isso a escolha é tua, equipa a equipa.

Um agente, todos os papéis

Modo revezamento

Uma única sessão executa a equipa inteira. Interpreta o primeiro papel, entrega o trabalho e depois torna-se o seguinte, na mesma consola, sem nunca reiniciar. Entre dois papéis nada é resumido, porque entre eles nada se perde.

O que ganhas
O que ganhas: Continuidade total. O papel QA já sabe porque é que o papel Dev decidiu como decidiu, até ao raciocínio, portanto ninguém volta a explicar uma decisão tomada há vinte minutos.
O que custa
O que custa: É um agente a trocar de chapéu. A sessão que escreveu o código é a sessão que o revê, e uma auto-revisão apanha menos do que um par de olhos novos.

Escolhe isto para um pipeline em que a continuidade pesa mais do que uma segunda opinião: um refactor, uma migração, uma feature longa em que o contexto é o próprio trabalho.

Como funciona o Agent Morphing

Um agente por papel, a falar

Modo equipa

Cada papel ganha a sua própria sessão e todas estão vivas ao mesmo tempo. Escrevem uns aos outros enquanto trabalham: o tester diz ao programador de front-end o que se partiu, o programador de front-end pergunta ao de back-end como é o payload na realidade. Um colega a quem ainda ninguém se dirigiu arranca no momento em que alguém lhe escreve.

O que ganhas
O que ganhas: Segundas opiniões a sério. Quem revê o código nunca o escreveu, e um colega que entra a meio do run parte de uma leitura neutra do diff, e não da memória de o ter escrito.
O que custa
O que custa: O contexto paga-se, não se herda. Um colega que entra lê as notas partilhadas e o diff para se pôr a par, e isso custa tokens e tempo que o revezamento nunca gasta.

Escolhe isto quando queres que a revisão seja real: uma passagem de segurança, uma crítica de design, uma caça ao bug, tudo aquilo que corre mal quando o passo anterior é carimbado sem sequer ser verificado.

Como funcionam as mensagens entre agentes

Conversa livre, ou seguir o grafo

O modo equipa tem um segundo interruptor, porque uma equipa que só fala num sentido é uma fila com passos a mais. Deixa-o desligado e um colega escreve apenas aos papéis para os quais o seu nó aponta: o grafo continua a ser o contrato, que é o que queres quando não se pode contornar um portão.

Liga-o e qualquer um escreve a qualquer um, em qualquer direção e a vários ao mesmo tempo. O tester informa o designer e o programador de back-end na mesma mensagem; o programador de back-end responde diretamente ao designer em vez de voltar a passar pelo lead. O grafo continua a iniciar o run e continua a terminá-lo, mas deixa de decidir quem tem direito a falar.

Confiança se mede, não se declara

Um agente que corrige a própria prova acaba se aprovando sozinho. O Agent Teams mantém o pipeline honesto com dois mecanismos.

O código de saída decide

Qualquer nó pode declarar um comando de verificação: npm test, um lint, um build, qualquer coisa que devolva um código de saída. Quando o agente chama team_complete_step, o runner executa o comando no workspace e escreve o resultado medido na flag de roteamento. Verde: a execução avança. Vermelho: a saída de erro aterrissa no topo do contexto do próximo agente, com o stderr real. Um agente que afirma que todos os testes passam enquanto a suite está vermelha é roteado pela suite vermelha, não pela afirmação.

Quatro olhos, ao mesmo tempo

Divida um nó em ramos paralelos: QA percorre os fluxos enquanto Segurança audita o diff, cada um em seu próprio agente, cego às conclusões do outro. Um nó de junção espera todos os ramos, funde resumos, riscos e flags, e roteia sobre o resultado combinado. Conflitos booleanos se resolvem em false por construção: um único revisor reprovado basta para segurar a release.

Dev → [ QA ∥ Security ] → Release gate

Como funciona um run de equipa

01

Abre o separador Teams

Na visão do projeto, a aba Teams lista quatro modelos inclusos (Construir e verificar, Especificar construir verificar, Caça ao bug, Escudo de release) mais as equipes que você já salvou. Duplique um modelo ou clique em 'New team'.

02

Constrói o workflow no canvas

Põe nodes de agente no canvas React Flow. Para cada node, escolhe o papel (Fullstack, QA, Security, PM, etc.), o provider, o modelo, e algumas linhas de instruções de passo. Liga-os com edges. Adiciona condições nos edges se precisares de branching.

Dev → QA → PM
03

Define o modo de handoff por node

Handoff auto: o agente chama team_complete_step quando o seu trabalho está feito, o runner toma conta. Handoff manual: o agente espera que carregues em 'Hand off'. Mistura ambos conforme necessário.

04

Lança a equipa

A partir de um ticket de backlog, carrega em 'Run with team'. A partir de um slot de agente vazio, carrega em 'Create as team'. O primeiro node spawna como agente efémero no workspace do projeto.

05

Vê o handoff acontecer

Quando o agente N termina, o AgentsRoom monta o payload de handoff (resumo via agente ou via Haiku, diff do git, riscos, dicas de teste, flags), acrescenta uma nota ao NOTES.md, escolhe a ligação de saída certa conforme as flags e passa o bastão ao agente N+1 com esse payload como contexto de entrada. Se o nó declara um comando de verificação, o runner o executa primeiro: o código de saída medido, não a afirmação do agente, define a flag de roteamento.

06

Loop, fim, finalização

Os loops de feedback re-entram no agente original (memória completa preservada). Um node Await deixa o run parado numa pergunta para ti e retoma-o assim que respondes. O node final dispara awaiting-finalization e avisa-te, telemóvel incluído. Carregas em 'Finish run': os agentes são destruídos, os PTYs libertados e o ticket de backlog que originou a execução é fechado.

Comunicação inter-agente que sobrevive a tudo

O detalhe que a maioria das demos multi-agente saltam. Aqui está o que faz com que o Agent Teams aguente em runs longos e muitos cycles.

Os agentes Claude Code têm uma janela de contexto e compactam-na. O erro clássico dos sistemas multi-agente é pôr a coordenação de equipa só no system prompt. Depois de dois cycles de /compact, o agente não faz ideia de que está numa equipa. AgentsRoom não faz isso.

Toda a coordenação de equipa vive em três sítios que sobrevivem à compactação. Primeiro, um servidor MCP (agentsroom-team) expõe tools (team_get_context, team_read_notes, team_post_note, team_read_inbox, team_ask, team_read_timeline, team_read_diff, team_complete_step). As tools MCP são reenviadas pela CLI ao Claude em cada turn, por isso são imunes à compressão de contexto.

Segundo, um hook UserPromptSubmit corre antes de cada mensagem do utilizador e prepende um pequeno lembrete se houver notas novas ou mensagens novas na inbox desse papel. Barato quando não há nada, decisivo quando há.

Terceiro, NOTES.md e state.json vivem em disco no workspace. O agente pode relê-los a qualquer momento com um Read simples ou com team_read_notes. Sobrevivem a crashes, reinícios, /clear, /compact e reboots da máquina. O system prompt nunca é a fonte de verdade, o disco e as tools MCP são.

Para além do run

A inbox da equipa acaba com o run. O diretório do projeto não.

Tudo o que está acima está limitado a um run: os papéis são nós de um grafo, a inbox pertence ao run, e ambos desaparecem quando ele termina. É a forma certa para um pipeline que se reexecuta, e a forma errada para uma pergunta que um agente quer fazer a outro na próxima terça-feira.

As mensagens entre agentes são a outra camada. Os agentes salvos do projeto são membros permanentes com endereço próprio e caixa de entrada própria, escrevem-se pelo nome a partir de qualquer CLI, e uma mensagem sobrevive a um reinício, a um crash e a um agente que estava offline quando ela foi enviada. Nada foi retirado ao Agent Teams: um membro permanente pode lançar um run, e um nó de run nunca é promovido a membro permanente.

Ver as mensagens entre agentes
Corre sem ti

Um run não tem de começar com o teu clique.

Uma equipa é uma das duas coisas para as quais um gatilho pode apontar, a par de um agente sozinho. Numa tarefa agendada arranca num ritmo de calendário ou na janela de quota do teu plano de IA; num webhook arranca quando o GitHub, o GitLab, o Slack, o Linear, o Sentry ou a tua CI enviam o evento. O teu prompt chega ao primeiro passo da equipa, o pipeline corre sozinho, na tua máquina, e recebes a notificação do costume quando ele começa.

A fronteira é simples: o gatilho decide QUANDO um run começa e entrega-lhe o evento, a equipa continua a ser o que corre de facto. O resto não muda, o mesmo payload de handoff, os mesmos edges condicionais, os mesmos loops de feedback, a mesma timeline para reler depois.

Ver os gatilhos: tarefas agendadas e webhooks

O que as pessoas constroem com Agent Teams

Pipeline Dev para QA

O clássico. Fullstack entrega a feature. QA valida-a no navegador integrado, executa as pistas de teste, assina. Equipa de dois nodes, corre em cada ticket do backlog.

Dev para QA com loop de feedback

Como acima, mas com um edge condicional: qaPassed equals false devolve o ticket ao Dev com as pistas de teste. Máx 3 cycles. Apanha regressões antes que cheguem a um reviewer humano.

Dev para Security para QA

Para features que tocam em auth, pagamentos ou PII. Agente Security faz review do diff, sinaliza riscos, escreve pistas de teste para o QA. Usado por equipas que entregam fintech, healthtech e SaaS B2B.

PM para Architect para Dev

Workflow spec-first. O agente PM transforma o ticket numa spec estruturada. O Architect escolhe a abordagem. O Dev implementa. Três papéis, separação limpa, decisões rastreáveis.

Fan-out Frontend, Backend, DevOps

Divisão sequencial para features full-stack. Frontend entrega a UI. Backend entrega a API. DevOps adiciona a config de infra. Cada papel trabalha na sua área, faz handoff com um diff limpo.

Marketing para SEO para i18n

Sim, AgentsRoom Teams não é só para código. Marketing escreve o copy da landing. SEO injeta os keywords. Localization traduz para 14 línguas. Uma equipa, um ticket, um ship.

Escudo de release: QA e Segurança em paralelo

Um nó dev se divide em QA e Segurança rodando lado a lado, e um portão de release funde os dois relatórios. Vem com o app como modelo. O escudo inteiro volta ao Dev se qualquer ramo reportar um problema.

Caça ao bug: reproduzir antes de corrigir

Um agente QA reproduz o bug e anota os passos exatos. Um dev corrige a causa raiz. Um segundo QA repete os mesmos passos para provar o conserto. Chega de 'na minha máquina funciona'.

Como se compara com outras abordagens multi-agente

A orquestração multi-agente é um buzzword saturado. Aqui está o que entrega mesmo, e onde encaixa o AgentsRoom Teams.

Anthropic Subagents (tool Task, .claude/agents) deixam uma sessão Claude única delegar a agentes helper especializados. Ótimo para delegação inline, mas a sessão pai continua a ser o coordenador e um contexto único. AgentsRoom Teams está um nível acima: cada node de equipa é uma sessão Claude top-level separada com a sua própria janela, o seu próprio estado, o seu próprio scrollback. CrewAI, AutoGen e LangGraph são frameworks Python excelentes para flows multi-agente, mas vivem fora do teu IDE e não correm CLIs reais Claude Code, Codex ou Antigravity end-to-end no teu repo local. n8n, Make, Pipedream e Retool entregam o mesmo tipo de editor canvas que usamos, mas são plataformas de automação generalistas, não construídas para agentes IA de código. AgentsRoom Teams é o editor de workflow multi-agente estilo canvas, mas ligado especificamente aos teus agentes CLI, ao teu projeto, ao teu git, aos teus terminais e ao teu navegador.

Claude subagentsTask toolCrewAIAutoGenLangGraphn8nMakePipedreamRetoolTemporalAirflowPrefectDagster

Se constróis sistemas agênticos em Python, continua com CrewAI ou LangGraph para pipelines de produção. Se entregas código com Claude, Codex, GitHub Copilot CLI, Cursor ou qualquer uma das outras 10 CLIs de agentes que o AgentsRoom suporta, Agent Teams é o workflow de equipa que corre onde tu codas mesmo.

FAQ

Em que é que isto é diferente dos subagents do Claude Code (a tool Task, .claude/agents)?

Os subagents Claude são delegações inline de uma sessão Claude pai única. O pai decide quando chamar um subagent, o subagent corre numa janela de contexto isolada, devolve um resultado, e o pai continua. AgentsRoom Teams está um nível acima: cada node é uma sessão Claude Code top-level com o seu próprio terminal, o seu próprio estado e o seu próprio scrollback. Vês cada agente correr ao vivo no seu próprio separador, podes falar com qualquer um a qualquer momento, podes pausar a equipa, mudar o workflow e retomar. Não é um substituto dos subagents Claude, podes absolutamente usar ambos. Um node de equipa pode usar subagents internamente.

Isto só funciona com Claude Code?

Funciona com todos os 14 CLIs de agentes que o AgentsRoom suporta (Claude Code, Codex CLI, GitHub Copilot CLI, Cursor e mais 10). Cada node de equipa escolhe o seu próprio provider e modelo. As tools de coordenação de equipa baseadas em MCP funcionam de forma idêntica em todos os providers porque são expostas através do Model Context Protocol standard. Podes correr uma equipa com Codex no node backend pesado e Haiku no node QA se for o que encaixa com o teu orçamento e a tua latência.

O que é um payload de handoff?

Um objeto estruturado que viaja de um agente para o seguinte. Campos: featureSummary (uma descrição curta do que acabou de ser entregue), changedFiles (git diff name-status), touchedAreas (UI, API, DB, config), risks (qualquer coisa com que o agente seguinte se deva preocupar), testHints (prioridades para o QA), flags (booleanos como qaPassed, usados pelos edges condicionais). O agente chama team_complete_step com este payload, o runner valida-o do lado do servidor, o agente seguinte recebe-o como o seu contexto inicial.

Os agentes podem mesmo ir e voltar (Dev para QA para Dev)?

Sim. Quando um node é re-entrado (cycle maior que 1), AgentsRoom não spawna um agente novo. Reutiliza o agente original do cycle 1, escreve o novo payload de handoff diretamente no seu terminal existente, e o agente mantém toda a sua memória de sessão Claude dos cycles anteriores. Isto é crítico: um agente Dev que já sabe o que o QA sinalizou da última vez corrige o bug. Um agente Dev fresco sem memória repetiria simplesmente o mesmo erro.

O que acontece se o QA continuar a rejeitar o Dev para sempre?

A config da equipa tem um guard de max-cycles, por defeito 3. Quando o tecto é atingido, o run pausa com estado 'blocked' e espera por ti. Podes finalizar o run, fazer mais um handoff manual, ou cancelar tudo. Sem loops infinitos, sem faturas surpresa de um dia para o outro.

Todos os agentes da equipa partilham o mesmo workspace git?

Sim. A equipa corre num workspace único e numa branch única (ou worktree se usares a feature Worktrees do AgentsRoom). Cada agente vê o trabalho do anterior através do git. O payload de handoff inclui um diff git contra a baseline do run para que o agente seguinte saiba exatamente o que é novo.

Isto requer uma subscrição extra?

Não. Teams faz parte do AgentsRoom. Trazes as tuas próprias keys de provider (Claude, Codex, GitHub Copilot CLI, Cursor e outras 10 CLIs de agentes) e pagas só pelos tokens que usas, como com um agente único. Correr uma equipa Dev para QA num ticket pequeno tipicamente custa o mesmo que correr um agente Fullstack único, porque Haiku/Sonnet no passo de QA é barato.

Onde é que as equipas são guardadas? São commitadas no git?

Equipes de projeto vivem com a room, sincronizadas com sua conta e em cache em {project}/.agentsroom/teams-cache.json (gitignored). Equipes globais também são sincronizadas com sua conta: sua biblioteca segue você de máquina em máquina, com ~/.agentsroom/teams/ como cache offline. Os modelos inclusos ficam locais: cada máquina os instala no próprio idioma.

E se um agente crashar ou a app reiniciar a meio do run?

O estado da execução é persistido em disco em {workspace}/.agentsroom/team-runs/{runId}/ (state.json, NOTES.md, inbox/, timeline.jsonl), com escritas atômicas e notas append-only. Uma execução interrompida é retomada ao reiniciar o app: o orquestrador reentra na etapa ativa, reabre o terminal e o agente recupera o contexto pelas notas e pelas ferramentas de equipe. Uma execução cuja equipe foi excluída é fechada automaticamente em vez de ficar largada para sempre.

Posso correr várias equipas em paralelo em tickets diferentes?

Sim. Cada execução é independente, identificada pelo seu runId. Você pode ter três equipes diferentes rodando em três tickets do mesmo projeto. Dentro de uma execução, o fluxo segue seu grafo: sequencial por padrão, paralelo onde você desenha ramos paralelos (por exemplo QA e Segurança revisando juntos), sempre com uma junção determinística.

Dois agentes podem mesmo rodar ao mesmo tempo?

Sim. Trace duas ligações sem condição a partir de um nó e os dois destinos rodam como ramos paralelos, cada um em seu próprio agente e terminal. Os ramos têm um nó de profundidade e precisam convergir para um nó de junção comum, o que o editor valida antes de deixar você rodar. Quando todos os ramos terminam, a junção recebe um payload fundido: resumos rotulados por papel, riscos e dicas de teste deduplicados, e flags fundidas com uma regra fail-safe (um conflito booleano se resolve em false).

Como funcionam exatamente os portões de qualidade?

Você digita um comando de shell no nó, por exemplo npm test, e opcionalmente um nome de flag (checkPassed por padrão). Quando o agente sinaliza o fim da etapa, o AgentsRoom executa o comando no workspace com teto de cinco minutos. Código de saída 0 escreve true na flag, qualquer outro escreve false, sobrescrevendo o que o agente declarou sobre si mesmo. Em caso de falha, os últimos kilobytes de saída viajam ao próximo agente: a volta aterrissa com o stack trace real, e o resultado aparece na timeline da execução.

Uma etapa pode carregar meus procedimentos da Skills Library?

Sim. Cada nó pode fixar skills da sua Skills Library, de projeto ou globais. O agente recebe a instrução de carregá-las antes de começar a etapa: uma checklist de revisão, um runbook de deploy ou um procedimento de teste é aplicado em cada execução, em vez de depender da memória do agente.

O AgentsRoom valida o grafo da minha equipe antes de rodar?

Sim. O editor executa um conjunto de verificações do grafo e separa os erros bloqueantes dos avisos. Os erros param a execução: um nó Start ou End ausente, conexões duplicadas, duas conexões com as mesmas condições, uma conexão cujas condições se contradizem, um fan-out inválido. Os avisos não: um nome de flag com espaços em volta, uma condição numa conexão que sai do Start, um nó cujas conexões de saída são todas condicionais, onde a execução pode parar. Ambos aparecem num painel de verificações e as conexões culpadas são recoloridas no canvas, então você corrige o grafo antes de perder uma execução com ele.

Um agente pode modificar a equipe em que ele está rodando?

Não, e isso é proposital. Enquanto uma execução está viva, a definição da equipe fica congelada contra escritas vindas das ferramentas MCP: nós, ligações, teto de ciclos, instruções de etapa, skills, comando de verificação, papel, provedor e modelo são somente leitura para os agentes, uma skill carregada pela execução também não pode ser reescrita, e o congelamento não se contorna excluindo e recriando a equipe. Um agente não deve reescrever a regra que o governa. Você continua editando tudo pela interface a qualquer momento.

Posso iniciar e acompanhar uma execução de equipe pelo celular?

Sim. O companheiro mobile consegue iniciar uma equipe em um projeto, mostra um banner de execução com o progresso de cada etapa e dá acesso ao terminal do agente que está trabalhando no momento. A execução em si continua rodando no seu desktop, pelas CLIs reais, exatamente como se você a tivesse iniciado por lá.

Devo escolher o modo revezamento ou o modo equipa?

Pergunta em que é que o run iria falhar. Se fosse falhar por perder o fio, escolhe o revezamento: uma só sessão interpreta todos os papéis e nunca volta a explicar uma decisão a si própria. Se fosse falhar por concordar consigo próprio, escolhe a equipa: os papéis correm como agentes separados, portanto quem revê o código não é quem o escreveu. O revezamento é o predefinido porque é o que já faz toda a equipa construída antes de esta definição existir, não porque seja melhor.

No modo equipa, todos os agentes arrancam de uma vez?

Não. Um colega arranca na primeira vez que é preciso, seja porque o grafo chega ao passo dele, seja porque outro agente lhe escreve, e a partir daí fica vivo até ao fim do run. Uma equipa de quatro papéis não queima quatro sessões para responder a uma pergunta que só diz respeito a dois, e um papel a quem se fala no terceiro ciclo continua a ser o mesmo agente que respondeu no primeiro.

Um colega lembra-se do que os outros fizeram?

Só daquilo que consegue ler. Um colega que entra a meio do run tem a sua própria sessão e nenhuma memória do trabalho, e é exatamente por isso que a opinião dele vale alguma coisa. Põe-se a par através das notas partilhadas, da linha do tempo do run e do diff do git desde o início do run, tudo isso lido com as suas próprias ferramentas. Essa leitura é o custo do modo, e é a razão pela qual o modo revezamento continua a existir.

Posso impedir que os agentes se escrevam por qualquer ordem?

Sim, e é assim por predefinição. Com a conversa livre desligada, um colega só pode escrever aos papéis para os quais o seu nó aponta no grafo, portanto não se contorna um portão perguntando a outra pessoa. Liga-a quando quiseres uma equipa a sério: qualquer um escreve a qualquer um, em qualquer direção e a vários ao mesmo tempo. De uma forma ou de outra, o grafo continua a iniciar o run e continua a terminá-lo.

Um run de equipa pode começar sozinho, numa tarefa agendada ou quando um webhook dispara?

Sim. Um gatilho pode apontar para uma equipa em vez de um agente sozinho, por isso o mesmo pipeline corre sem supervisão: num ritmo de calendário, na janela de quota do teu plano de IA, ou num evento enviado pelo GitHub, GitLab, Slack, Linear, Sentry ou pela tua CI. O prompt chega ao primeiro passo da equipa, o run acontece na tua própria máquina como qualquer outro, cai no histórico do gatilho, e uma notificação avisa-te de que arrancou. Os gatilhos vivem no painel Gatilhos do projeto, ao lado das tarefas agendadas.

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