Agentes de IA Multi-App Search: Arquitetura e Integração Universal

A fragmentação de dados empresariais não é apenas um problema de organização — é um gargalo operacional real. 73% das empresas mantêm informações distribuídas em mais de 10 sistemas diferentes: Notion para documentação, Slack para conversas, Google Drive para arquivos, SharePoint para processos internos, Confluence para wikis técnicos. Quando um desenvolvedor precisa encontrar informações sobre uma decisão de arquitetura tomada três meses atrás, ele enfrenta um dilema: threads do Slack? Documentos do Confluence? Emails arquivados?

Agentes de IA com capacidade de busca federada — sistemas que consultam múltiplas fontes simultaneamente e consolidam resultados — prometem resolver esse problema. Mas a distância entre uma demo que funciona e um sistema que escala em produção está nas decisões arquiteturais. Latência, custo e qualidade dos resultados dependem diretamente dos padrões de orquestração que você escolhe.

Este artigo explora as arquiteturas práticas para construir agentes de busca federada, os trade-offs documentados de diferentes estratégias de implementação, e as limitações reais que você vai encontrar ao escalar esses sistemas.

Arquiteturas de Orquestração: Supervisor vs Router

Como coordenar consultas entre múltiplas fontes de dados? Dois padrões principais emergiram: supervisor e router.

O padrão supervisor usa um agente coordenador que mantém estado compartilhado e decide dinamicamente qual sub-agente invocar baseado no contexto da conversa. LangGraph — a biblioteca oficial do LangChain para aplicações stateful multi-actor, lançada em 2024 — estrutura esses fluxos usando grafos dirigidos cíclicos (DAGs). O supervisor analisa a query do usuário, determina quais fontes são relevantes, e coordena a execução. Pode fazer múltiplas rodadas de consulta conforme refina a compreensão da necessidade.

O padrão router toma decisões mais diretas. O RouterQueryEngine do LlamaIndex (que oferece 160+ conectores de dados via LlamaHub, incluindo Notion, Slack, Google Drive, SharePoint e Confluence) pode usar um LLM para classificar a query ou embeddings para matching semântico. Mas tipicamente não mantém estado conversacional complexo entre iterações.

Essa escolha tem implicações práticas de latência. O overhead de orquestração federada adiciona 200-500ms além da latência individual de cada fonte. Um supervisor stateful adiciona chamadas LLM extras para decisões de coordenação — tipicamente 800-2000ms por decisão. Um router baseado em embeddings completa a classificação em 20-50ms usando ferramentas como Semantic Router da Aurelio Labs.

Para queries simples onde a intenção é clara (“busque documentação sobre autenticação OAuth”), o router é mais eficiente. Para interações complexas que exigem refinamento (“encontre decisões de arquitetura relacionadas ao sistema de pagamentos, especialmente discussões sobre escolha de banco de dados”), o supervisor justifica a latência adicional. Ele pode fazer follow-ups inteligentes baseados em resultados parciais.

Trade-offs de Paralelização e Roteamento Inteligente

Como executar as consultas? Paralelo, sequencial ou híbrido? E como rotear queries para as fontes certas sem desperdiçar chamadas?

A execução paralela — o padrão scatter-gather — distribui a query simultaneamente para múltiplas fontes e agrega os resultados. LlamaIndex versão 0.9.x+ introduziu async query execution especificamente para esse caso. Discussões técnicas do GitHub documentam latência p95 de ~800ms para 3 fontes, ~1.2s para 5 fontes e ~2.1s para 10+ fontes sem paralelização. Com execução paralela, você mantém a latência próxima da fonte mais lenta, não da soma de todas.

Mas paralelização tem custo. Se você consulta 10 fontes sendo que apenas 2 são relevantes, desperdiçou 80% das chamadas. Para sistemas que fazem centenas de queries por hora, isso se traduz diretamente em custo operacional.

Roteamento inteligente resolve esse problema decidindo previamente quais fontes consultar. Semantic Router usa embeddings com thresholds típicos de 0.7-0.85 para classificação, reduzindo latência em 90% e custo em 95% comparado a roteamento baseado em LLM. Um case study do Retool documentou redução de 60% em chamadas LLM usando semantic routing.

A técnica funciona criando embeddings de rotas pré-definidas (“documentação técnica” → Confluence, “conversas de time” → Slack, “decisões de produto” → Notion) e fazendo similarity search em tempo real. A limitação prática? Performance degrada com mais de 50 rotas diferentes, exigindo clustering hierárquico para casos complexos. Para empresas com dezenas de fontes de dados, você precisa organizar as rotas em hierarquias (“departamento → tipo de conteúdo → fonte específica”).

Uma estratégia híbrida equilibra esses trade-offs: use semantic routing para filtragem inicial de fontes relevantes, depois execute consultas paralelas apenas nessas fontes selecionadas. Hybrid routing (semantic + keyword) alcança 94-97% accuracy em benchmarks da documentação do Semantic Router — você raramente consulta fontes irrelevantes.

Performance Real e o Problema do Ranking Unificado

Benchmarks teóricos são úteis, mas performance em sistemas multi-source reais revela desafios que não aparecem em ambientes controlados.

O RGB benchmark de 2024 reporta accuracy média de apenas 58.7% para sistemas RAG multi-source em 6 domínios diferentes. Isso não é um problema de tecnologia de retrieval. É um problema de contexto heterogêneo. Cada fonte de dados tem características únicas: documentos técnicos no Confluence são estruturados e formais, mensagens do Slack são fragmentadas e coloquiais, emails são contextuais mas verbosos. Um sistema de ranking que funciona bem para uma fonte pode falhar em outra.

O CRUD-RAG benchmark mostra degradação de 12-18% na precisão ao adicionar 3+ fontes sem re-ranking adequado. O problema fundamental? Scores de similarity de diferentes fontes não são diretamente comparáveis. Um resultado com score 0.85 do Slack não tem a mesma “qualidade” que 0.85 do Confluence — os embeddings foram gerados em espaços semânticos diferentes, sobre tipos de conteúdo diferentes.

A solução prática é re-ranking com LLM depois da recuperação inicial. O LlamaIndex documenta que reranking adiciona 300-600ms de latência mas melhora NDCG@10 (métrica de qualidade de ranking) em 18-25%. O LLM age como juiz unificado, comparando resultados de diferentes fontes no contexto da query original. ColBERTv2, uma arquitetura alternativa, mostra 8-12% melhor MRR (mean reciprocal rank) que bi-encoders em multi-source retrieval segundo o BEIR benchmark — mas com custo computacional significativamente maior.

Hybrid search combinando keyword e semantic search também melhora performance. Benchmarks do txtai mostram melhoria de 20-35% no recall vs semantic-only em dados empresariais heterogêneos. A razão é simples: semantic search captura intenção mas falha em termos técnicos específicos (nomes de variáveis, códigos de erro, identificadores únicos), enquanto keyword search é preciso mas não entende contexto. A combinação cobre ambos os casos.

Multi-vector retrieval — onde você gera múltiplos embeddings por documento capturando diferentes aspectos semânticos — supera single-vector em 15-23% F1 score segundo o MTEB leaderboard para queries complexas. Mas isso multiplica o custo de storage e compute. Para implementações de produção, você precisa balancear qualidade vs custo baseado no seu caso de uso específico.

Limitações e Decisões de Arquitetura

A documentação oficial e discussões técnicas no GitHub revelam limitações práticas que afetam decisões de arquitetura em sistemas de produção.

LangGraph Cloud está em beta e não é production-ready para orquestração serverless, segundo a própria documentação oficial. Se você precisa de deployment gerenciado agora, vai precisar construir sua própria infraestrutura ou usar soluções alternativas. LangGraph Platform oferece features úteis como streaming, human-in-the-loop e cron jobs, mas a maturidade operacional ainda está evoluindo.

Enterprise connectors trazem complexidade além da simples integração de API. Você precisa gerenciar autenticação OAuth com tokens de refresh, rate limiting específico de cada serviço (Slack tem limites diferentes de Google Drive), e incremental indexing para manter dados atualizados sem reprocessar tudo. O LlamaHub oferece os conectores. A gestão operacional fica por sua conta.

Chunk size ideal varia significativamente por fonte conforme exemplos do LlamaIndex: 512 tokens para documentos técnicos mantém contexto suficiente, 256 tokens para chat e email evita ruído conversacional, 1024 tokens para artigos longos preserva argumentação completa. Um tamanho único para todas as fontes degrada qualidade de retrieval.

Semantic caching reduz latência em 60-80% para queries similares segundo discussões no GitHub do Kernel Memory, mas implementar cache efetivo em sistemas multi-source é complexo. Você precisa decidir se faz cache por fonte (mais granular mas mais storage) ou por resultado agregado (menos storage mas menos reuso), e como invalidar cache quando dados subjacentes mudam.

As informações sobre estratégias documentadas de fallback e circuit breaking quando fontes individuais falham não estão disponíveis publicamente. Isso é problemático. Em sistemas de produção, você não pode deixar que a falha de uma fonte — digamos, o Slack está temporariamente fora — quebre toda a experiência de busca. Você vai precisar desenhar sua própria lógica de resiliência.

Benchmarks públicos não cobrem custo operacional ($/query) para diferentes estratégias de federação em escala empresarial, nem comparações de latência end-to-end entre padrões de orquestração em cenários idênticos. Essas métricas são críticas para decisões de arquitetura mas precisam ser medidas nos seus próprios sistemas.

Construindo Sistemas de Busca Federada Viáveis

Implementar agentes de busca multi-app efetivos requer escolhas conscientes entre trade-offs documentados. Não é apenas juntar bibliotecas e torcer pro melhor.

Use padrão supervisor quando você precisa de coordenação stateful complexa e pode absorver latência adicional de 800-2000ms por decisão. Use padrão router quando queries são bem definidas e você prioriza latência baixa. Implemente semantic routing para reduzir custos em 60-95% versus roteamento baseado em LLM, mas organize rotas hierarquicamente se tiver mais de 50 fontes.

Execute queries em paralelo para minimizar latência, mas combine com roteamento inteligente para evitar desperdício de chamadas. Adicione re-ranking com LLM se precisar de qualidade alta (aceite 300-600ms extras), ou use ColBERTv2 se pode pagar o custo computacional. Implemente hybrid search (semantic + keyword) quando trabalhar com dados empresariais heterogêneos — a melhoria de 20-35% no recall justifica a complexidade adicional.

Configure chunk sizes diferentes por fonte: 512 tokens para docs técnicos, 256 para chat, 1024 para artigos. Implemente semantic caching para queries repetidas, mas desenhe estratégia de invalidação que reflita a natureza dinâmica dos seus dados. Construa lógica de fallback customizada — fontes individuais vão falhar, e a documentação pública não oferece padrões estabelecidos.

A pergunta não é se agentes de busca federada são viáveis. É se você está disposto a fazer as escolhas arquiteturais necessárias e aceitar as limitações conhecidas. Sistemas de produção exigem observabilidade detalhada (que você vai precisar construir), gestão operacional de múltiplos conectores (que não é trivial), e monitoramento contínuo de performance (porque benchmarks de laboratório não preveem comportamento real).

A demanda por esses sistemas é real — Airweave com 305 stars em um dia demonstra isso. Mas construir implementações que funcionam além de demos requer entender profundamente os trade-offs entre latência, custo e qualidade. E estar preparado pra preencher lacunas onde a documentação pública e benchmarks ainda não chegaram.