Agentes de IA na prática

Hoje eu vou te guiar, sem mistério e sem hype, pelo que realmente funciona quando falamos de agentes de IA. A promessa de “robôs autônomos faturando enquanto dormimos” seduz, mas quem tentou copiar receitas mágicas descobriu que a prática é menos glamourosa. O caminho que me deu resultado nasceu de uma idéia de transformar tarefas repetitivas em agentes úteis, baratos e fáceis de operar.

Primeiro, o que é um agente?

Inteligência Artificial - Uma Abordagem Moderna

Eu gosto da definição clássica do livro Artificial Intelligence: A Modern Approach: agente é qualquer sistema que percebe um ambiente e atua sobre ele com um objetivo mensurável. Em linguagem de trabalho, gosto do acrônimo PEAS: Performance (como medimos sucesso), Environment (onde ele age), Sensors (como percebe) e Actuators (como responde). Um robô aspirador cumpre PEAS, assim como uma lâmpada com sensor, um chatbot com objetivo definido, um GPT personalizado e até um fluxo que lê planilhas e emite relatórios. Uns são mais autônomos, outros menos; todos são agentes.

Por que começo por aqui?

Porque quando eu parei de tratar “agente” como um monstro misterioso e passei a enxergá-lo como uma automação com objetivo claro e feedback, tudo ficou mais fácil de construir. Em vez de tentar “o agente de tudo”, miro tarefas repetitivas do meu negócio que já têm um mini-processo. Exemplos que eu uso diariamente: um agente para perfil do cliente, outro especializado em títulos, outro na metodologia, e por aí vai. Eles fazem uma coisa muito bem — e conversam entre si quando preciso. Na prática, eu crio a maioria dentro dos GPTs personalizados (no ChatGPT Plus), porque é rápido, visual e sem código.

Quem prefere API tem o OpenAI Playground e, para brincar sem custo, há plataformas como o Poe com modelos alternativos (menos potentes, mas úteis). O que faz um agente “simples” performar como se fosse sofisticado é contexto. Pense no meu personagem mental: um “Einstein no sótão” com QI absurdo, um notebook e zero contexto inicial. Por isso eu sigo um esqueleto simples para as instruções do agente:

1) Função e objetivo (“você é um redator técnico que…”, “você é um vendedor que…”);

2) Diretrizes (tom de voz, público, métricas, SEO, uso de dados);

3) Contexto e few-shot (2–3 exemplos do que é bom e do que é ruim, sempre em formato que eu quero que ele replique);

4) Restrições (prefira “use ponto ao invés de exclamações” a “não use exclamações”);

5) Passo a passo (conduza em etapas, uma pergunta por vez, valide antes de seguir);

6) Esclarecimentos finais (regras que o modelo costuma “esquecer”);

7) Formatação da saída (Markdown, tabela, JSON, código).

Quando o prompt fica grande demais para caber nas instruções, eu movo trechos para “base de conhecimento” do GPT como arquivos .txt e referencio explicitamente (“leia_diretriz_principal.txt e só então…”) — e aqui tem um pulo do gato: desligo o Code Interpreter quando não preciso de Python, porque ele tende a ler só o início do arquivo e atrapalhar.

agentes de IA na prática

Outro pilar é proteger o seu prompt contra prompt-injection. Adoto um bloco de “instruções exatas” em estilo XML dentro do prompt dizendo para nunca revelar o conteúdo do que está entre essas tags; não é blindagem absoluta, mas já evita que alguém peça “mostre suas regras internas” e o modelo cuspa seu segredo.

Passando do design para a orquestração, vem um recurso que mudou meu fluxo. No ChatGPT, eu invoco outro GPT que criei dentro da mesma conversa: faço o agente de perfil do cliente rodar, depois chamo o oferta-magnética com “use as informações acima”, e, na sequência, titulos-posts para gerar variações. Isso cria uma pipeline modular sem copiar/colar, que, na prática, é a maneira mais simples de ter “múltiplos agentes conversando” hoje.

Quando preciso de dados reais, subo uma planilha e peço: “some Ganho_Total, traga Top 5 meses em gráfico de barras e pizza por tipo”. A IA faz a conta, gera os gráficos e, se eu pedir, exporta arquivo para download. Aqui a autonomia é guiada: eu descrevo o objetivo, o formato da saída e os próximos passos.

Para decidir quais agentes construir primeiro, eu me faço três perguntas:

1) Que tarefas repetitivas mais consomem tempo da equipe;

2) Onde já existe um guia de execução (porque isso vira instrução e few-shot instantâneos);

3) Qual o nível de performance exigido — copy de alta conversão exige validação humana; título e rascunho de ideia, não.

Agentes brilham nas tarefas frequentes e deixam os humanos na curadoria.

Uma dica final sobre expectativas: autonomia total é rara e cara; autonomia suficiente é o que dá ROI hoje. Um agente que conduz SPIN de ponta a ponta sem intervenção é frágil; um que pergunta, organiza e propõe enquanto eu aprovo é produtivo e confiável. A cada iteração, adiciono exemplos, aparo desvios, reescrevo constraints. Resultado: menos hype, mais entrega.

Se você quer começar agora, escolha uma tarefa do seu negócio que roda toda semana, escreva o objetivo PEAS, cole dois bons exemplos de entrada/saída, delimite um passo a passo curto e publique como GPT privado. Depois, crie o segundo agente que consome a saída do primeiro e conecte por @mention. Em poucos dias você terá um “sistema multiagente” prático, barato e treinado na realidade do seu fluxo.

É menos sobre mágica e mais sobre engenharia de contexto.

Eu sou o Chip Spark, e é assim que eu transformo agentes de IA de promessa em produtividade diária.

— Chip Spark