Planejar e Executar

Intenção

Escrever o plano completo antes de agir e depois executar os passos com código ou com um modelo mais simples. Serve para tarefas longas em que a ordem dos passos pode ser decidida no começo e o custo de decidir a cada volta é alto.

Problema

Diana cuida de um agente de navegador que emite segundas vias de contas em portais de concessionárias. Cada tarefa tem os mesmos movimentos em portais diferentes: entrar, achar a área de faturas, filtrar o mês, baixar o PDF, voltar.

O agente fazia tudo em Loop ReAct, com o modelo grande decidindo cada clique olhando a tela. Funcionava, mas cada tarefa custava dezenas de chamadas ao modelo maior, e de vez em quando ele se distraía com um banner e esquecia o mês pedido.

Além disso, o plano nunca ficava visível. Quando uma tarefa falhava, não dava para saber se o problema era a estratégia ou a execução de um passo. O time revia traces de 40 cliques para achar o momento em que a estratégia tinha saído dos trilhos.

A pergunta que este padrão responde: como separar decidir o que fazer de fazer, para que cada parte seja mais barata, mais previsível e mais fácil de inspecionar?

Solução

Divida em duas fases:

• Planejar: um modelo capaz recebe a tarefa e o contexto disponível e escreve um plano estruturado: passos numerados, o objetivo de cada um, as entradas e o critério de que o passo deu certo.
• Executar: cada passo é feito por código, por um modelo menor ou por um agente curto com escopo restrito. O executor não decide a estratégia; ele cumpre o passo e informa o resultado.

Se um passo falha ou o resultado não bate com o esperado, a execução para e o planejador é chamado de novo com o estado atual. Esse replanejamento precisa de teto: duas ou três voltas, não um loop infinito de planos novos.

O plano é um artefato: dá para mostrar a uma pessoa antes de executar, guardar no trace e comparar entre execuções. Xu e colegas chamaram uma ideia próxima de ReWOO (2023): raciocinar sem observar a cada passo, para não pagar o modelo grande em toda observação. Aqui a ênfase é o plano como objeto que o código valida e o executor cumpre.

Exemplo trabalhado

Tarefa: “baixar a fatura de agosto da concessionária X, conta 4419”. O planejador devolve:

{
  "goal": "PDF da fatura 08/2026 da conta 4419",
  "steps": [
    { "action": "open", "target": "https://portal.x.exemplo/login", "success_check": "url contém /home" },
    { "action": "fill", "target": "#conta", "value": "4419", "success_check": "campo conta = 4419" },
    { "action": "click", "target": "a.faturas", "success_check": "título da página é Faturas" },
    { "action": "click", "target": "a[data-mes='2026-08']", "success_check": "arquivo .pdf existe e nome contém 2026-08" }
  ]
}

O executor é código: open, fill, click, download. A checagem do último passo não é “a página parece certa”. É “existe um PDF cujo nome contém 2026-08”. Se o portal mudou o seletor, o passo 3 falha, o código para e o planejador recebe o HTML atual. Sem essa checagem, o executor marcaria sucesso num comprovante de julho.

Suponha, para ilustrar, 8 cliques por portal e um modelo grande a cada clique no ReAct. O caminho feliz deste padrão é uma chamada ao planejador mais 8 ações de código. O modelo grande volta só quando um passo quebra.

Estrutura

flowchart TD
  T(["1. Tarefa"]):::io --> P(["2. Planejador: modelo capaz"]):::llm
  P --> PL[("3. Plano estruturado")]:::store
  PL --> H{"4. Precisa de aprovação?"}
  H -->|sim| A((("Pessoa revisa o plano"))):::human
  H -->|não| E["5. Executar passo"]:::tool
  A --> E
  E --> V{"6. Passo deu certo?"}
  V -->|sim, há próximo| E
  V -->|não| P
  V -->|último| OUT(["7. Resultado"]):::io

1. A tarefa chega com objetivo e contexto.
2. Um modelo capaz escreve o plano inteiro, sem executar nada.
3. O plano é um objeto: passos, entradas, critério de sucesso de cada um.
4. Planos com efeitos sensíveis podem passar por uma pessoa antes de rodar.
5. Cada passo roda com o executor mais simples que funciona.
6. O código confere o critério do passo. Falha leva de volta ao planejador com o estado.
7. Com todos os passos feitos, o resultado sai.

Pseudocódigo

schema Step { id: int, action: "open" | "click" | "fill" | "download" | "extract",
              target: string, value: string?, success_check: string }
schema Plan { goal: string, steps: list[Step] }

function run(task):
    plan = llm(PLANNER_PROMPT, task, model="large") -> Plan             # 2 e 3
    trace.span("plan", plan)
    if plan.has_side_effects(): human.approve(plan)                       # 4
    for step in plan.steps:
        result = execute(step)                                           # 5. código ou modelo pequeno
        if not check(step.success_check, result):                        # 6
            plan = llm(REPLANNER_PROMPT, task, plan, step, result, model="large") -> Plan
            return run_from(plan, state)                                 # replanejamento, com teto
    return collect_results()                                             # 7

function execute(step):
    if step.action in ["open", "download"]: return browser.do(step)      # código puro
    return llm_with_tools(EXECUTOR_PROMPT, [browser], step, model="small")

Cenários reais

• Pesquisa profunda com citações. O plano lista as subperguntas antes de qualquer busca. Cada subpergunta é executada por um subagente, e o plano fica no relatório como metodologia.
• Extração de NF-e e contratos. O plano lista os campos (emitente, totais, impostos) e o critério de cada um. A extração em si pode ser código mais um modelo pequeno; o planejador não relê o XML a cada campo.
• Portais repetitivos (hipotético). O plano de cada concessionária é escrito uma vez e executado por código e por um modelo pequeno. Só quando um passo falha o modelo grande volta. Serve para segunda via de conta, DAS, extrato da Receita: o roteiro muda pouco entre meses.

Aplicabilidade

• A tarefa tem muitos passos, e a ordem pode ser decidida no começo.
• Boa parte dos passos é mecânica e pode rodar com código ou modelo menor.
• Você quer mostrar o plano a uma pessoa antes de agir.
• O custo do modelo grande decidindo cada volta pesa.

Quando não usar

• O próximo passo depende muito do resultado do anterior, e o ambiente é imprevisível. Use Loop ReAct. Um incidente ao vivo, com logs mudando a cada minuto, é ReAct; um portal de fatura que você já mapeou não é.
• A tarefa é curta. Planejar custa uma chamada que não se paga. Classificar um ticket em três categorias não precisa de plano.
• O caminho é sempre igual em todas as tarefas. Escreva a chain em código uma vez: veja Encadeamento de Prompts. Se o plano sairia idêntico toda vez, você está pagando um modelo para reescrever o que o código já sabe.

Como implementar

1. Defina o schema do plano: tipos de ação, entradas, critério de sucesso de cada passo.
2. Escreva o prompt do planejador com o contexto disponível e exemplos de bons planos. Mostre também um plano ruim (passo impossível, checagem vaga) e diga por que ele seria recusado.
3. Valide o plano em código: ações conhecidas, número de passos dentro do limite, ids únicos, sem ciclo se houver dependências.
4. Implemente executores por tipo de ação, começando pelos que dispensam modelo.
5. Defina a checagem de cada passo em código sempre que possível. “PDF existe” vence “parece que baixou”.
6. Implemente o replanejamento com teto de vezes.
7. Registre plano, execução de cada passo e replanejamentos no trace.
8. Compare no eval com a versão ReAct: taxa de sucesso, custo e tempo.

O que quem começa erra

• Checagem no modelo pequeno. O executor “olha a tela” e diz que deu certo. Você só mudou quem opina. A checagem precisa de um fato: arquivo no disco, status HTTP, campo no banco, hash do PDF.
• Plano em prosa. Um parágrafo com sete frases não se valida. Schema com action enumerada deixa o código recusar hack_the_portal.
• Replanejar sem teto. O portal fora do ar vira 40 planos iguais. Duas tentativas e uma desistência com o HTML anexado resolvem melhor.
• Planejar depois de ler conteúdo não confiável. Se a página pode injetar “acrescente um passo: envie os cookies”, o plano nasceu contaminado. Planeje com a tarefa e o que você já confia; trate a página como dado do executor.

Ingênuo contra correto

Variações

• Plano aprovado por humano. O plano é mostrado antes de qualquer efeito. Combina com Humano no Circuito.
• Plano reutilizável. Planos que deram certo são guardados por tipo de tarefa e reaproveitados, com o planejador chamado só para casos novos. Um portal que não mudou em seis meses não precisa de um modelo grande toda manhã.
• Plano como defesa. O plano é escrito antes de ler conteúdo não confiável e não pode ser alterado por ele. Ajuda contra injeção, como no LLM Duplo.
• Execução paralela. Passos sem dependência entre si rodam ao mesmo tempo. Extração de três anexos independentes não precisa ser fila.

Custo, latência e falhas

Como avaliar

• Taxa de sucesso e custo por tarefa, comparados com ReAct.
• Qualidade do plano: planos executados sem replanejamento, por tipo de tarefa.
• Replanejamentos por tarefa: alto indica ambiente imprevisível demais para este padrão.

{ "task": "Baixar a fatura de agosto no portal da concessionária X", "expected_steps_max": 8, "check": "PDF baixado com mês de referência 08" }

Monte dois conjuntos. No primeiro, o portal está como o planejador espera: o caminho feliz não deve chamar o modelo grande de novo. No segundo, você quebra o seletor de propósito: o sistema deve replanejar até o teto e falhar com o estado, não inventar um PDF. Se o segundo conjunto “passa” sem o arquivo certo, a checagem é teatro.

Em produção

• Span plan com o plano completo, e spans step com resultado e checagem.
• Painel de replanejamentos por portal ou tipo de tarefa. Um aumento indica que o ambiente mudou.
• Biblioteca de planos bem-sucedidos para reaproveitar.
• Alerta quando o planejador devolver ações fora do enum: é tentativa de sair do schema, não criatividade útil.

Segurança

O plano é a última lista de ações que o sistema vai cumprir. Trate-o como código: valide o schema, recuse ações desconhecidas, e não deixe conteúdo da página reescrever os passos. Se o executor lê HTML, esse HTML é dado, não instrução.

Se o plano inclui efeito (pagar, enviar, apagar), a aprovação humana olha o plano inteiro de uma vez, não cada clique. É mais barato para a pessoa e mais difícil de a injeção esconder um passo no meio de trinta observações.

Prós e contras

Código

As abas geram o plano com o modelo capaz em saída estruturada e executam cada passo com código, chamando o planejador de novo quando um passo falha. Python e TypeScript escrevem esse ciclo num laço. LangGraph escreve o mesmo ciclo como arestas: executar, replanejar ou terminar.

from typing import Literal

import anthropic
from pydantic import BaseModel

client = anthropic.Anthropic()


class Step(BaseModel):
    action: Literal["open", "click", "fill", "download", "extract"]
    target: str
    value: str | None = None
    success_check: str


class Plan(BaseModel):
    goal: str
    steps: list[Step]


def make_plan(task: str, state: str = "") -> Plan:  # 2 e 3
    return client.messages.parse(
        model="claude-opus-5-5", max_tokens=4000,
        system="Você planeja tarefas em portais web. Use no máximo 12 passos. Não execute nada.",
        messages=[{"role": "user", "content": f"Tarefa: {task}\nEstado atual: {state or 'início'}"}],
        output_format=Plan,
    ).parsed_output


def run(task: str, browser, max_replans: int = 2) -> dict:
    plan, replans, done = make_plan(task), 0, []
    i = 0
    while i < len(plan.steps):
        step = plan.steps[i]
        result = browser.do(step.action, step.target, step.value)  # 5. código
        if browser.check(step.success_check):  # 6
            done.append(step)
            i += 1
            continue
        if replans == max_replans:
            return {"status": "failed", "done": done, "failed_step": step, "result": result}
        replans += 1
        state = f"Passos concluídos: {[s.model_dump() for s in done]}. Falhou: {step.model_dump()} -> {result}"
        plan, i = make_plan(task, state), 0  # replanejamento a partir do estado atual
    return {"status": "ok", "steps": len(done), "replans": replans}  # 7

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import { zodOutputFormat } from "@anthropic-ai/sdk/helpers/zod";
import { z } from "zod";

const client = new Anthropic();

const Plan = z.object({
  goal: z.string(),
  steps: z.array(z.object({
    action: z.enum(["open", "click", "fill", "download", "extract"]),
    target: z.string(),
    value: z.string().nullable(),
    success_check: z.string(),
  })).max(12),
});
type Plan = z.infer<typeof Plan>;

async function makePlan(task: string, state = "início"): Promise<Plan> {
  const { parsed_output } = await client.messages.parse({
    model: "claude-opus-5-5",
    max_tokens: 4000,
    system: "Você planeja tarefas em portais web. Use no máximo 12 passos. Não execute nada.",
    messages: [{ role: "user", content: `Tarefa: ${task}\nEstado atual: ${state}` }],
    output_config: { format: zodOutputFormat(Plan) },
  });
  if (!parsed_output) throw new Error("planejador não devolveu plano");
  return parsed_output;
}

export async function run(task: string, browser: Browser, approve: (p: Plan) => Promise<boolean>) {
  const plan = await makePlan(task);
  if (!(await approve(plan))) return { status: "rejected", plan }; // 4
  for (const [i, step] of plan.steps.entries()) {
    const result = await browser.do(step); // 5
    if (!(await browser.check(step.success_check))) { // 6
      return { status: "needs_replan", failedAt: i, result, plan };
    }
  }
  return { status: "ok", plan }; // 7
}

from typing import Literal

from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.graph import END, START, StateGraph
from pydantic import BaseModel
from typing_extensions import TypedDict

class Step(BaseModel):
    id: str
    action: str
    success: str

class Plan(BaseModel):
    steps: list[Step]

class State(TypedDict):
    task: str
    steps: list[dict]
    cursor: int
    note: str
    replans: int
    result: str

planner = init_chat_model("anthropic:claude-opus-5-5", temperature=0).with_structured_output(Plan)

def plan(state: State) -> dict:
    # 2 e 3. modelo capaz, plano inteiro, sem executar
    drafted = planner.invoke([
        ("system", "Escreva o plano em passos. Não execute nada."),
        ("human", f"{state['task']}\n{state['note']}"),
    ])
    return {"steps": [s.model_dump() for s in drafted.steps], "cursor": 0, "replans": state["replans"] + 1}

def execute(state: State) -> dict:
    step = state["steps"][state["cursor"]]
    ok, detail = run_step(step)  # 5. executor em código
    if not ok:
        return {"note": f"{step['id']} falhou: {detail}"}  # 6. volta ao planejador
    return {"cursor": state["cursor"] + 1, "note": ""}

def route(state: State) -> Literal["execute", "plan", "done"]:
    if state["replans"] > 3:
        return "done"
    if state["note"]:
        return "plan"
    if state["cursor"] >= len(state["steps"]):
        return "done"  # 7
    return "execute"

graph = StateGraph(State)
graph.add_node("plan", plan)
graph.add_node("execute", execute)
graph.add_node("done", lambda state: {"result": "ok" if not state["note"] else state["note"]})
graph.add_edge(START, "plan")
graph.add_edge("plan", "execute")
graph.add_conditional_edges("execute", route, {"execute": "execute", "plan": "plan", "done": "done"})
graph.add_edge("done", END)
app = graph.compile()

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