Criar um agente de IA começa por reduzir ambiguidade. Antes de escolher modelo ou framework, descreva uma tarefa que hoje tem entrada, decisão, ação e resultado observável. Se ninguém consegue dizer quando a tarefa terminou corretamente, o agente também não terá um critério confiável.

Arquitetura mínima

Uma primeira versão precisa de um modelo, instruções, uma ou poucas ferramentas, estado da execução, limites, logs e um conjunto de testes. Comece com um único agente. Coordenação entre especialistas só deve aparecer quando responsabilidades e permissões realmente precisarem ser separadas.

Contratos de ferramenta

Ferramentas devem aceitar entradas estruturadas e retornar sucesso ou erro de forma inequívoca. Evite uma ferramenta genérica com acesso amplo. Prefira operações estreitas, como “consultar pedido” ou “preparar reembolso”, e exija aprovação separada para “confirmar reembolso”.

Conjunto de avaliação antes do prompt perfeito

Um conjunto inicial de 30 a 50 casos representativos costuma ensinar mais do que ajustar instruções sem referência. Para cada caso, determine resultado, ação permitida, fonte esperada e gravidade da falha. Execute o conjunto sempre que mudar modelo, instruções, ferramenta ou fonte de dados.

Lançamento progressivo

Comece observando o processo humano, depois gere sugestões sem executar. A próxima etapa pode permitir ações reversíveis e de baixo impacto. Só aumente autonomia quando qualidade, custo, escalonamento e incidentes estiverem dentro dos limites definidos.

Use o template de avaliação de agentes para registrar os critérios e consulte o guia completo de agentes de IA para escolher a arquitetura adequada.

Como fazer

  1. Defina o resultado

    Escolha uma tarefa delimitada, a evidência de conclusão e as condições em que o agente deve parar ou escalar.

  2. Escolha as ferramentas

    Exponha apenas as operações necessárias, com parâmetros validados, permissões mínimas, timeout e resposta de erro clara.

  3. Desenhe contexto e estado

    Separe dados necessários à execução de memória persistente e defina origem, atualização, retenção e correção.

  4. Implemente limites e aprovações

    Defina ações proibidas, orçamento de passos e custo, além de aprovação humana antes de operações sensíveis.

  5. Crie o conjunto de avaliação

    Monte casos normais, ambíguos, incompletos, adversariais e proibidos com resultados e critérios esperados.

  6. Teste falhas

    Simule indisponibilidade de ferramentas, respostas inválidas, dados maliciosos, repetição e perda de contexto.

  7. Lance gradualmente

    Comece em modo de sugestão ou com poucos usuários, compare com a linha de base e amplie somente com evidência.

  8. Monitore e versione

    Registre resultado, custo, latência, ferramenta, escalonamento e versão de modelo, instruções e integrações.

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Fontes primárias