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Handoffs
Quando um agente termina sua parte, ele repassa para o próximo com todo o contexto compartilhado.
O que é
Os handoffs permitem que uma tarefa de vários passos avance de um agente de IA para o próximo sem começar do zero a cada vez. Quando um agente termina a sua parte do trabalho, ele passa o bastão ao agente seguinte junto com todo o contexto compartilhado: a conversa até ali, os resultados intermediários, os arquivos e as decisões que o agente anterior produziu. O agente que recebe começa aquecido, e não do zero, então você nunca precisa colar de novo um briefing, reexplicar um objetivo ou perder o estado que foi construído dois passos atrás.
Dentro do osFoundry, os agentes rodam juntos em um mesmo espaço de trabalho, de modo que um handoff não cruza a fronteira de nenhuma ferramenta: o contexto permanece no mesmo lugar durante toda a cadeia. Como o osFoundry funciona com a sua própria chave e é agnóstico quanto ao modelo, cada agente da sequência pode rodar em um modelo diferente: um modelo local para um passo privado ou sensível, um modelo na nuvem para o raciocínio pesado, um endpoint auto-hospedado para algo intermediário. O contexto compartilhado viaja entre eles independentemente do modelo que cada agente use e, como o osFoundry é local-first, esse contexto pode ficar no seu dispositivo em vez de ser copiado para um orquestrador de terceiros.
Isso importa porque quase nenhum trabalho real se resolve com um único prompt: é pesquisar, depois redigir, depois revisar e dar um acabamento final, muitas vezes com forças diferentes exigidas em cada etapa. Os handoffs transformam isso em uma única execução contínua, em vez de um revezamento manual em que você arrasta a saída de um chat para outro na mão. E como o osFoundry mantém chat, agentes, apps, código, conhecimento e dados em um só espaço de trabalho, um handoff pode levar referências a todos eles adiante, de modo que o próximo agente vê não apenas a última mensagem, mas os artefatos que o fluxo vem construindo.
Principais recursos
- Passe o trabalho de um agente para o próximo com todo o contexto compartilhado: a conversa, os resultados intermediários e os arquivos gerados viajam junto com o handoff
- O agente que recebe começa aquecido: sem recolar o briefing, sem reexplicar o objetivo, sem perder o estado entre os passos
- Cada agente da cadeia pode rodar em um modelo diferente, local, na nuvem ou auto-hospedado, compartilhando o mesmo contexto
- Graças ao design local-first, o contexto pode ficar no seu dispositivo em vez de passar por um orquestrador externo
- Roda com as suas próprias chaves de API, sem sobretaxa de revenda nem cobrança por assento, então cadeias multiagente não multiplicam o custo por pessoa
Casos de uso
- Pesquisador: um agente coletor reúne fontes e anotações e depois passa o bastão para um agente redator que já tem cada achado no contexto
- Desenvolvedor: um agente de planejamento delimita a mudança e entrega o plano, as referências de arquivos e as restrições direto a um agente de implementação
- Analista: um agente de preparação de dados limpa e resume, e entrega os resultados a um agente de raciocínio para interpretação sem reenviar nada
Perguntas frequentes
O que exatamente é passado durante um handoff?
O contexto compartilhado que a cadeia foi construindo: a conversa em andamento, os resultados intermediários e os arquivos e decisões que o agente anterior produziu. O próximo agente herda tudo isso em vez de uma folha em branco, então trabalha a partir do que já aconteceu, e não de um prompt novo.
Agentes diferentes em uma cadeia de handoff podem usar modelos diferentes?
Sim. O osFoundry funciona com a sua própria chave e é agnóstico quanto ao modelo, então cada agente pode rodar em um modelo local, na nuvem ou auto-hospedado. O handoff leva o mesmo contexto compartilhado entre eles, não importa o modelo que cada agente use.
Meus dados saem da minha máquina quando os agentes fazem handoff entre si?
O osFoundry é local-first, então o contexto compartilhado pode ficar no seu dispositivo. Se um passo específico toca um serviço externo depende do modelo que aquele agente usa: um modelo local mantém esse passo no dispositivo, enquanto um modelo na nuvem envia o que aquele passo precisa ao provedor que você escolher, sob a sua própria chave.