Protocolo: Qual o impacto do uso simultâneo de múltiplos agentes Claude Agent SDK e OpenAI Agents SDK na latência média de resposta em um fluxo de triagem automatizada de currículos?
Este protocolo mede a latência média de resposta quando vários agentes Claude e OpenAI são acionados em paralelo para triagem de currículos. O objetivo é quantificar a escalabilidade e identificar gargalos de desempenho no processamento simultâneo.
Roteiro para estudo em ambiente de laboratório ou de teste. Execute apenas em equipamentos, redes e contas que você tenha autorização para usar, com backup e homologação próprios. Comandos podem causar indisponibilidade ou perda de dados. Software e marcas citados pertencem aos seus titulares. Termos de Uso.
Como a latência média de resposta dos agentes Claude Agent SDK e OpenAI Agents SDK varia conforme o número de execuções simultâneas em um fluxo de triagem de currículos?
Hipótese
A latência média de resposta dos agentes aumenta proporcionalmente ao número de execuções simultâneas, mas permanece abaixo de um limite operacional aceitável até um determinado ponto de saturação.
Variáveis
| Independentes (o que varia) | número de execuções simultâneas de agentes (EXEMPLO: 1, 5, 10, 20, 50) |
|---|---|
| Dependentes (o que se mede) | latência média de resposta do agente (ms); taxa de erro (%) |
| Controladas (o que fica fixo) | prompt de sistema idêntico e versionado; caso de teste de currículo fixo; infraestrutura de execução (CPU, RAM, rede); versão dos SDKs; modelo de LLM selecionado |
Ambiente
Servidor Linux dedicado, Python 3.11+, SDKs oficiais Claude Agent SDK e OpenAI Agents SDK instalados, ferramenta k6 para simular chamadas concorrentes, Prometheus Node Exporter para monitorar recursos do sistema.
Procedimento
- Preparar ambiente
Instale e configure Python, SDKs e dependências.
pip install claude-agent-sdk-python openai-agents k6 - Definir prompt e caso de teste
Crie um prompt de sistema versionado e um currículo de teste padronizado.
- Implementar endpoint de triagem
Implemente um endpoint FastAPI que aciona o agente com o prompt e currículo fixos.
- Simular carga
Use k6 para disparar execuções simultâneas variando o número de usuários virtuais.
k6 run --vus <N> --duration 1m script.js - Registrar métricas
Colete latência de resposta e taxa de erro em cada cenário usando logs e Prometheus.
- Repetir para cada configuração
Repita o teste para cada nível de simultaneidade, cinco vezes cada.
Planilha de coleta
| execucoes_simultaneas (unidades) | latencia_media_ms (milissegundos) | taxa_erro_percent (porcentagem) |
|---|---|---|
| EXEMPLO: 20, 850, 2 | ||
Repetições recomendadas: 5. Baixe a planilha vazia em CSV: colunas prontas.
Análise
Calcule a média e o desvio padrão da latência e da taxa de erro para cada nível de simultaneidade. Compare os resultados para identificar o ponto de inflexão em que a latência ou a taxa de erro aumentam abruptamente. Interprete a escalabilidade dos agentes e os limites práticos para operação confiável.
Critérios de decisão
- Latência média abaixo de EXEMPLO: 2000 ms para até EXEMPLO: 20 execuções simultâneas.
- Taxa de erro inferior a EXEMPLO: 5% em todos os cenários.
- Desvio padrão da latência não superior a EXEMPLO: 10% da média.
Fontes de erro e mitigação
- Variações de rede: execute todos os testes no mesmo horário e ambiente.
- Carga de sistema: isole o servidor de outras aplicações durante o experimento.
- Limitações de quota das APIs: use chaves de API com limites compatíveis e monitore para evitar throttling.
Referências
- Claude Agent SDK (Python) · Code.claude (code.claude.com)
- OpenAI Agents SDK (Python) · Openai.github (openai.github.io)
- Publicado
- 13/09/2026
- Última revisão
- 13/09/2026
- Versão do conteúdo
- 1.0
- Referências
- 2 oficiais
- Revisão técnica
- redação e revisão por IA, URLs conferidas na publicação
- Status
- Atual
