Construindo um Pipeline de 20 Agentes com Claude Code: Menos IA, Mais Estrutura

Um desenvolvedor no r/ClaudeAI compartilhou sua experiência construindo um pipeline de 20 agentes com Claude Code para automatizar fluxos de trabalho diários no Gmail, Calendar, Notion, LinkedIn, raspadores web e APIs locais. O sistema substituiu uma hora de verificação manual todas as manhãs.

O Problema com a Abordagem Monolítica

A primeira versão era uma única conversa longa com Claude que lidava com tudo — ordem, lógica, todas as tarefas. Este "monólito" funcionou até cerca de 100 mil tokens, então o modelo começou a perder o controle, repetindo etapas, pulando outras, sem como depurar porque tudo estava em um único contexto.

A Solução: Arquitetura Baseada em Agentes

O desenvolvedor dividiu o sistema em agentes individuais, cada um com uma tarefa. Cada agente é um arquivo markdown com sua tarefa. Um orquestrador lê o arquivo, substitui variáveis e o executa usando a ferramenta Agent — sem LangChain ou CrewAI.

A camada de comunicação é simples: os agentes não compartilham contexto. Cada um escreve um arquivo JSON em um diretório (um por dia), com arquivos como calendar.json, gmail.json, notion.json, leads.json, hitlist.json. O próximo agente lê esse arquivo. Esta abordagem fornece visibilidade completa — você pode abrir qualquer arquivo para ver exatamente o que um agente produziu. O desenvolvedor chama isso de "contenção do raio de explosão": um agente falha, os outros continuam.

Elementos Estruturais Principais

• Orquestrador Não-IA: Um arquivo markdown que especifica "execute estes 4 agentes em paralelo, aguarde todos, verifique se seus arquivos de saída existem, então execute a próxima fase." O sistema tem 9 fases, algumas paralelas, algumas sequenciais.
• Validação da Fase 0: Verifica se todas as ferramentas estão conectadas. Se Gmail ou Notion estiverem fora do ar, ele para completamente — sem execuções parciais que pareçam completas.
• Compressão Não-IA: O sistema pergunta "1 a 5?" no início para determinar a capacidade. Isso escreve um arquivo JSON com regras: número baixo limita tudo a 5 ações, ignora qualquer coisa acima de 30 minutos; número alto executa a rotina completa.
• Arquivo de Regras de Estilo: Um arquivo de texto simples que todo agente de conteúdo lê antes de escrever. Isso resolveu o problema de múltiplos agentes escrevendo mensagens de contato que soavam como IAs diferentes — antes disso, zero respostas; depois, conversas reais.

A Percepção Central

O desenvolvedor descobriu que toda vez que algo quebrava, a solução nunca era um prompt melhor. Era adicionar estrutura ao redor da IA. As partes de IA funcionavam — o que quebrava era o sequenciamento, a comunicação entre agentes, o tratamento de erros e o volume de saída. Cada vez, a resposta era uma peça de software, não um modelo mais inteligente.

O desenvolvedor, que vem de um background em Investigações de Inteligência de Ameaças, disponibilizou uma versão genérica em https://github.com/assafkip/kipi-system para que outros possam construir sistemas similares para seus domínios.