Tutorial sobre uso de equipes de agentes (agent teams) no Claude Code…
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Configuração para habilitar Times de Agentes
3 prompts/modelos de prompt no vídeo:
1. Prompt da demo inicial: criar uma equipe para uma landing page⌗
Algo como:
Crie uma equipe chamada Neuroflow com 3 teammates usando Sonnet. O primeiro é um front-end developer. O segundo é um backend developer. O terceiro é um QA agent. Construa uma landing page para uma startup fictícia de IA.
O resultado foi uma equipe em que front-end e back-end trabalharam, depois mandaram para o QA, o QA encontrou problemas e devolveu para correção.
2. Prompt para criar documentação local sobre agent teams⌗
Depois de habilitar o recurso, ele recomenda “treinar” o projeto com a documentação oficial. O prompt foi mais ou menos:
Crie para mim um master reference guide para agent teams em uma pasta chamada
docs. Isso será usado para ajudar você a construir agentes melhores e mais eficazes no futuro.
A ideia era fazer o Claude ler a documentação e criar um guia local em Markdown com instruções, melhores práticas, hooks, modos de exibição, gerenciamento de tarefas etc.
3. Prompt completo para app full stack com 3 agentes⌗
Exemplo mais estruturado. A estrutura:
Goal: Build a working full stack app with a REST API and a React front end. The end result should be a running app that I can view on localhost. It should have users and post functionality, plus a QA test report confirming that everything works.
Create a team of three teammates using Sonnet.
The first teammate is a backend developer. It should build the REST API, data model, endpoints, and backend logic.
The second teammate is a frontend developer. It should wait for the backend developer’s message, then build the React frontend that connects to the API.
The third teammate is a QA agent. It should test the completed app, check whether the front end and backend work together, identify bugs, and produce a QA report.
When the backend developer is done, it should message the frontend developer. When the frontend developer is done, it should send the work to QA. QA should report pass/fail results and any critical issues.
Final deliverables: a running app, a pass/fail test report, and a document explaining what was built, key decisions, and how to run it moving forward.
4. Prompt da equipe de pesquisa para limpar o workspace⌗
Um exemplo com uma equipe chamada research team:
The goal is to help me clean up the workspace. Create a team of three agents called research team using Sonnet.
The first agent is a researcher. It should read through the project and create a structured inventory of what exists.
The second agent is a strategist. It should use the researcher’s findings to identify what should be improved, reorganized, or documented.
The third agent is a critic. It should review the researcher and strategist’s work, check for gaps, and challenge anything inaccurate or incomplete.
The researcher should send its inventory to both the strategist and critic. The strategist should send its recommendations to the critic. The critic should produce the final review.
Modelo geral recomendado⌗
O formato é este:
```Goal: [explique o objetivo final e o resultado esperado]
Create a team of [número] teammates using [modelo].
Teammate 1 is [papel]. It should [responsabilidades]. It owns [arquivos/áreas]. When done, message [outro agente].
Teammate 2 is [papel]. It should [responsabilidades]. It should wait for [dependência] before starting/finishing.
Teammate 3 is [papel]. It should [responsabilidades]. It should review/test/critique the work from the other teammates.
Final deliverables: - [entregável 1] - [entregável 2] - [relatório ou documentação final]```
O ponto principal é: não usar prompts vagos. Ele define objetivo, papéis, comunicação entre agentes, donos de arquivos e entregáveis finais.
Como usar equipes de agentes no Claude Code para criar resultados melhores em tarefas complexas.
A ideia principal é que, em vez de usar um único agente ou subagentes isolados, você cria uma equipe com papéis especializados, como desenvolvedor front-end, desenvolvedor back-end e agente de QA. Esses agentes trabalham em paralelo, compartilham uma lista de tarefas e conseguem conversar entre si. Isso permite ciclos de revisão, correção e melhoria, como quando o QA encontra problemas e devolve o trabalho para os outros agentes ajustarem.
Para usar esse recurso, é preciso habilitar uma variável de configuração no projeto, pois a funcionalidade ainda é experimental. Recomendo criar uma documentação local sobre “agent teams” dentro do projeto, para que o Claude tenha uma referência rápida e use o recurso com mais eficiência.
Bons prompts são essenciais. Um prompt eficaz deve incluir:
- o objetivo final do projeto;
- quantos agentes serão criados;
- qual modelo cada agente usará;
- o papel específico de cada agente;
- quais arquivos ou entregáveis cada um deve produzir;
- com quem cada agente deve se comunicar;
- quais são os resultados finais esperados.
Também são apresentados cuidados importantes. Cada agente deve ter uma área clara de responsabilidade para evitar que um sobrescreva o trabalho do outro. É melhor usar de 2 a 5 agentes, não grandes “enxames”, porque isso aumenta muito o custo e a complexidade. Recomenda-se usar equipes apenas quando a tarefa realmente exige colaboração paralela, especialização e revisão de qualidade.
Diferença entre agent teams de subagentes. Subagentes funcionam melhor para tarefas independentes e sequenciais. Já equipes de agentes são mais úteis quando há dependências entre partes do trabalho, necessidade de comunicação constante e validação cruzada.
Também que, usando o Claude Code no terminal com tmux, é possível ver os agentes trabalhando em painéis separados e até interagir diretamente com cada um. Isso ajuda a acompanhar melhor o processo e corrigir agentes que estejam indo na direção errada.
A conclusão é que equipes de agentes são muito poderosas, mas devem ser usadas com critério. Elas são mais lentas e mais caras, então fazem sentido principalmente para projetos complexos, com várias áreas especializadas, onde qualidade e colaboração importam mais do que velocidade ou economia de tokens.
MultiAgentes
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