🔧 Codex CLI Subagents
OpenAI lançou Codex Subagents em 2026: agents declarados em arquivos TOML em ~/.codex/agents/ ou .codex/agents/. Codex orquestra spawning, routing e shutdown automaticamente.
📌 Anatomia de um agent TOML
Campos obrigatórios: name, description, developer_instructions. Opcionais: model, sandbox_mode, mcp_servers.
- •
name = "security-reviewer" - •
model = "o3" - •
sandbox_mode = "workspace-write"
📊 Config global [agents]
max_threads = 6(paralelismo)max_depth = 1(recursão)job_max_runtime_seconds
💎 Gemini CLI Subagents
Google trouxe Subagents para o Gemini CLI também em 2026: arquivos .gemini/agents/*.md com YAML frontmatter; corpo do markdown vira system prompt. Uso por delegação automática ou explícito com @nome.
📌 Built-ins prontos
Antes de criar agent novo, veja se um built-in já resolve.
- •codebase_investigator — exploração de código
- •cli_help — doc de CLIs
- •generalist — task pesada genérica
- •browser_agent (experimental) — interação web
⚠️ Sem nesting
Subagent não pode invocar outro subagent. Modelagem hierárquica não funciona — pense flat.
🛠️ CrewAI: papéis e crews
Framework Python que modela agentes como papéis com backstory e goal. Você assembla uma 'crew' e dá tasks. É o jeito mais rápido de prototipar (2-3 dias).
📌 Vantagem CrewAI
Mental model próximo do humano. 'Researcher → Writer → Editor' é literalmente código.
- •Time-to-prototype baixo
- •Flows event-driven (2025+)
- •Bom para PoCs comerciais
- •Observabilidade limitada
💡 Quando escolher CrewAI
Quando o stakeholder precisa entender o fluxo sem ler código. Para produção robusta, considere LangGraph.
🕸️ AutoGen / AG2: GroupChat
Microsoft AutoGen (agora AG2) usa GroupChat: múltiplos agentes em uma conversa, selector decide quem fala. É o padrão ideal para debate entre agentes.
📌 Onde AG2 brilha
Tarefas que se beneficiam de raciocínio adversarial entre agentes.
- •Pre-mortem (cético + advogado)
- •Solucionador + crítico
- •Brainstorm com restrições
- •Consenso via debate
📊 Estado em 2026
- AutoGen v1 está em maintenance
- AG2 é o caminho ativo (event-driven)
- Pluggable orchestration
- Async-first
📊 LangGraph: workflow como grafo
Trata workflow como grafo dirigido: nodes (funções/LLM) + edges (controle) + state (typed dict). Curva de aprendizado de 10-14 dias, mas é a opção mais robusta para produção.
✓ Vantagens
- ✓Replay step-by-step (LangSmith)
- ✓Checkpointing
- ✓Branching explícito
- ✓Inject inputs em runtime
✗ Custos
- ✗Curva longa
- ✗Verbosidade real
- ✗Overkill para PoC
- ✗Time precisa investir
🎯 Symphony: spec aberto da OpenAI
Spec open-source que turbina times reportadamente em +500% de PRs aterrissados ao usar Linear como painel de orquestração de agentes. Codex como MCP server + Agents SDK.
📌 O que Symphony aponta
Para onde o mercado vai: orquestração visual + governança baseada em ticket/issue.
- •Pipeline declarativo
- •Reviewable workflows
- •Integração CI nativa
- •Auditoria completa
💡 Padrão portátil
Mesmo que você use Claude Code Teams hoje, conhecer Symphony te prepara para o ano que vem.
📌 Resumo do Módulo
Próximo módulo:
2.1 — Setup do Claude Code