Construindo um Sistema de Pesquisa Agêntico com Claude Code: Uma Implementação Prática

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: May 10, 2026🔗 Source
Construindo um Sistema de Pesquisa Agêntico com Claude Code: Uma Implementação Prática
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Um desenvolvedor no r/ClaudeAI compartilhou uma implementação em nível de produção de um sistema de pesquisa agentivo construído inteiramente com Claude Code. O sistema mantém o Applied, um mapa vivo de ~250 casos reais de adoção de IA em diversos setores. Em vez de buscar 100% de autonomia, a visão principal é manter um humano no loop para casos excepcionais.

Os Seis Agentes

Cada agente é um arquivo .md com instruções claras. Eles são executados como cron jobs e coordenam lendo/escrevendo em um repositório de conhecimento compartilhado (o mapa vivo) e em um registro de relatórios:

  • Agente Explorador: Encontra casos de uso a partir de fontes oficiais, diversificados por setores, ferramentas e funções de negócio.
  • Agente Extrator: O mais crítico. Entende os casos, identifica entidades e resultados, e decide se adiciona ou descarta.
  • Agente de Enriquecimento: Adiciona contexto e complementa os casos com informações extras.
  • Agente Tradutor: Lida com saída bilíngue (Inglês/Espanhol) preservando contexto e tom.
  • Agente de QA: Escaneia por erros — problemas de site, bugs de UI/UX, dados incorretos. Corrige se simples; sinaliza caso contrário.
  • Agente Matchmaker: Combina usuários a casos com base em preferências, via e-mail ou notificações.
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Padrão de Orquestração

Nada de frameworks complexos de agentes. A coordenação é extremamente simples: todos os agentes podem ler e escrever no mapa vivo (a base de conhecimento comum). Cada um também escreve um registro de relatórios acessível pelo humano e por outros agentes. Os agentes consultam seus próprios logs para entender onde pararam. Decisões limítrofes ou problemas são sinalizados ao humano, que dá a palavra final.

Toda a pilha é executada no Claude Code. Os próprios agentes são arquivos .md simples com instruções que são atualizadas ao longo do tempo. Ferramentas de terceiros preenchem as lacunas (sem a necessidade de construir um banco de dados do zero).

Se você quiser ver o resultado, visite o Applied (link na postagem original). O mergulho profundo neste sistema está na seção de relatórios.

📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI

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