Explore os anúncios do DevDay 2025 da OpenAI, incluindo o Apps SDK, Agent Kit e o Model Context Protocol. Saiba por que o prompting é mais importante do que nunca para construir agentes e aplicações de IA eficazes.
O DevDay 2025 da OpenAI marcou um marco significativo na evolução da infraestrutura de desenvolvimento de IA. O evento apresentou três anúncios tecnológicos importantes que estão transformando como desenvolvedores constroem, implantam e escalam aplicações de IA: o Apps SDK, Agent Kit e a adoção do Model Context Protocol (MCP). Além desses lançamentos técnicos, um tema crítico permeou toda a conferência — a percepção de que o prompting é mais importante do que nunca na era dos agentes de IA autônomos. Este guia abrangente explora cada um desses desenvolvimentos, seus impactos para desenvolvedores e por que dominar a arte do prompting se tornou uma habilidade fundamental para quem constrói com sistemas modernos de IA.
A jornada de endpoints simples de API até sistemas agenticos sofisticados representa uma mudança fundamental em como a inteligência artificial é distribuída e implementada. Quando a OpenAI lançou sua API, a empresa fez uma escolha deliberada de abrir sua tecnologia para desenvolvedores de todo o mundo, reconhecendo que nenhuma organização sozinha poderia levar os benefícios da IA avançada a todos os cantos do globo. Essa filosofia permaneceu consistente ao longo da evolução da OpenAI, mas os mecanismos para alcançar essa distribuição se tornaram cada vez mais sofisticados. O modelo inicial de API permitia aos desenvolvedores chamar endpoints específicos e receber respostas, mas era fundamentalmente reativo — os desenvolvedores tinham que orquestrar todo o fluxo sozinhos. O cenário atual é dramaticamente diferente, com desenvolvedores esperando ferramentas que possibilitem agentes autônomos, integrações fluídas e experiências ricas que pareçam nativas nas plataformas onde são implementadas.
Os números de crescimento contam uma história convincente sobre essa evolução. A OpenAI agora atende mais de 800 milhões de usuários ativos semanais no ChatGPT, tornando-o um dos maiores sites do mundo. Mais importante para desenvolvedores, a plataforma agora suporta 4 milhões de desenvolvedores construindo aplicações, um aumento em relação aos 3 milhões do ano anterior. Esse crescimento explosivo reflete não apenas a adoção aumentada, mas uma mudança fundamental em como desenvolvedores veem a IA — não mais como um recurso adicional em produtos existentes, mas como uma capacidade central que pode transformar modelos de negócio inteiros. A infraestrutura que sustenta esse ecossistema teve que evoluir, passando de chamadas simples de API para sistemas complexos de orquestração que podem lidar com chamadas de ferramentas, gestão de contexto e interações sofisticadas com usuários.
O Model Context Protocol representa um divisor de águas no desenvolvimento de infraestrutura de IA. Em vez de a OpenAI criar soluções proprietárias para cada desafio de integração, a empresa reconheceu que um padrão aberto beneficiaria todo o ecossistema. O MCP é, essencialmente, uma forma padronizada para que aplicações forneçam contexto e ferramentas para grandes modelos de linguagem, funcionando como um conector universal que opera em diferentes plataformas e aplicações de IA. O protocolo foi originalmente desenvolvido pela Anthropic, mas a decisão da OpenAI de adotá-lo e integrá-lo demonstra um compromisso com padrões abertos que transcende interesses individuais de empresa. Isso é especialmente significativo porque permite que desenvolvedores construam integrações uma vez e as implantem em várias plataformas de IA, em vez de criar implementações separadas para cada sistema.
A beleza do MCP está em sua simplicidade e generalidade. Em vez de exigir que desenvolvedores aprendam padrões de integração específicos de plataforma, o MCP fornece uma interface consistente que funciona esteja você conectando ao Claude, ChatGPT ou outros sistemas de IA. A integração do MCP pela OpenAI em seu Agent SDK em março de 2025 foi um momento crucial, sinalizando que a empresa via esse protocolo aberto como a evolução natural de como sistemas de IA devem se conectar a ferramentas externas e fontes de dados. O protocolo lida com tudo, desde definições simples de ferramentas até gestão complexa de contexto, permitindo que desenvolvedores se concentrem na construção de integrações valiosas ao invés de lidar com detalhes técnicos de integração. Ao ter membros da equipe como Nick Cooper participando do comitê gestor do MCP, a OpenAI garante que o protocolo continue evoluindo de forma a servir à comunidade de desenvolvedores mais ampla, atendendo também às necessidades específicas de diferentes plataformas de IA.
Durante anos, a abordagem padrão para integrar IA em aplicações seguia um padrão previsível: você tinha um site ou aplicativo e, em algum canto, havia um chatbot alimentado por IA. O Apps SDK inverte fundamentalmente essa relação. Agora, o ChatGPT se torna a interface principal, e as aplicações são incorporadas nele como experiências ricas e interativas. Essa inversão vai além do cosmético — representa uma mudança profunda em como usuários interagem com IA e como desenvolvedores pensam sobre distribuição. Em vez de tentar atrair usuários para seu site ou aplicativo, agora os desenvolvedores podem encontrar os usuários onde eles já estão: no ChatGPT, que se tornou destino principal para milhões de pessoas buscando informação, assistência e soluções.
O Apps SDK é construído diretamente sobre o MCP, permitindo que desenvolvedores criem aplicações que pareçam nativas do ChatGPT, mantendo controle total sobre a experiência do usuário. Isso é uma distinção crucial em relação aos sistemas de plugins anteriores, que eram criticados por limitar o controle dos desenvolvedores. Com o Apps SDK, empresas como a Canva podem criar experiências que têm a aparência e sensação da Canva, com componentes de UI personalizados e design consistente com a marca, mas acessíveis diretamente no ChatGPT. Usuários podem conversar com a IA, receber recomendações e então interagir com o aplicativo incorporado sem jamais sair da interface do ChatGPT. Essa integração fluida é possível porque o Apps SDK oferece ferramentas para definir componentes de UI personalizados, gerenciar estado e criar experiências que parecem extensões naturais do ChatGPT, e não recursos acoplados.
Os aprendizados de iterações anteriores são evidentes no design do Apps SDK. Quando a OpenAI lançou plugins em março de 2023, desenvolvedores deram feedback de que queriam mais controle sobre como suas integrações apareciam e funcionavam dentro do ChatGPT. A empresa ouviu, e o Apps SDK representa o ápice desse ciclo de feedback. Agora, desenvolvedores podem controlar toda a experiência, desde a aparência do aplicativo até como ele funciona dentro do ambiente do ChatGPT. Essa mudança de integração baseada em ferramenta para integração baseada em experiência é especialmente importante para empresas que investiram fortemente em sua marca e experiência do usuário — elas não precisam mais comprometer sua identidade para alcançar a enorme base de usuários do ChatGPT.
O Agent Kit representa o esforço mais ambicioso da OpenAI até agora para democratizar o desenvolvimento de sistemas de IA autônoma. Lançado no DevDay 2025, o Agent Kit oferece aos desenvolvedores um kit de ferramentas completo para construir agentes capazes de realizar tarefas complexas e multi-etapas com intervenção humana mínima. O kit inclui APIs projetadas especificamente para aplicações agenticas, recursos de avaliação para testar o comportamento dos agentes e integração com o MCP para conexão a ferramentas e fontes de dados externas. O que torna o Agent Kit particularmente significativo é que ele reduz a barreira de entrada para construir agentes sofisticados — desenvolvedores não precisam ser pesquisadores de IA ou ter profundo domínio de prompt engineering para criar agentes eficazes.
O Agent Kit inclui vários componentes críticos que trabalham juntos para viabilizar o desenvolvimento de agentes. A API de Agentes permite definir como os agentes devem se comportar, quais ferramentas podem acessar e como lidar com diferentes cenários. Recursos de avaliação permitem testar os agentes de forma sistemática, usando conjuntos de dados e gradings de traces para entender onde os agentes têm sucesso ou falham. A otimização automatizada de prompts ajuda a refinar os prompts do sistema sem tentativa e erro manual. Integrações de terceiros possibilitam conectar agentes a ferramentas e serviços existentes, criando fluxos de trabalho que abrangem múltiplos sistemas. Juntos, esses componentes criam um ambiente onde o foco do desenvolvedor está em definir o que os agentes devem fazer, não em detalhes técnicos de funcionamento dos agentes.
A importância do Agent Kit vai além das capacidades técnicas. Ao fornecer um kit de ferramentas padronizado, a OpenAI está, essencialmente, dizendo que construir agentes autônomos deve ser tão acessível quanto construir aplicações tradicionais. Essa democratização tem impactos profundos em como a IA será implementada em diferentes setores. Empresas que antes precisavam contratar especialistas em IA podem agora usar o Agent Kit para construir agentes que cuidam de atendimento ao cliente, análise de dados, criação de conteúdo e inúmeras outras tarefas. O kit abstrai grande parte da complexidade, permitindo que desenvolvedores se concentrem na lógica de negócios e experiência do usuário, não na mecânica subjacente da IA.
Nesse cenário em evolução de ferramentas e frameworks para desenvolvimento de IA, plataformas como o FlowHunt estão surgindo como infraestrutura essencial para desenvolvedores e equipes que constroem com essas novas capacidades. O FlowHunt reconhece que, enquanto ferramentas como Apps SDK, Agent Kit e MCP fornecem os blocos de construção para aplicações de IA, desenvolvedores ainda precisam de uma plataforma unificada para orquestrar, monitorar e otimizar esses fluxos de trabalho. O FlowHunt integra-se com ferramentas e protocolos modernos de IA, permitindo a construção de fluxos de trabalho complexos sem a necessidade de gerenciar múltiplos sistemas desconectados. Ao fornecer uma plataforma centralizada de gestão de fluxos, o FlowHunt permite que desenvolvedores se concentrem em gerar valor, não em gerenciar infraestrutura.
A abordagem da plataforma está totalmente alinhada com a filosofia por trás do Apps SDK e Agent Kit — oferecer ferramentas que abstraem a complexidade, mantendo flexibilidade e controle. O FlowHunt permite que equipes definam fluxos de trabalho que envolvem múltiplos modelos de IA, integrem-se com serviços externos via MCP e monitorem desempenho em todo o portfólio de aplicações de IA. Isso é especialmente valioso à medida que organizações escalam suas iniciativas de IA, passando de casos de uso únicos para implantação empresarial em larga escala. A integração do FlowHunt com esses padrões emergentes garante que desenvolvedores possam construir sobre bases sólidas, mantendo flexibilidade para se adaptar à medida que o cenário da IA evolui.
Talvez a percepção mais importante do DevDay 2025 seja o reconhecimento de que o prompting — a arte e ciência de instruir sistemas de IA — se tornou mais crítico do que nunca. À medida que agentes de IA se tornam mais autônomos e capazes, a qualidade dos prompts que os guiam determina diretamente sua eficácia, confiabilidade e alinhamento com as intenções do usuário. Isso representa uma mudança fundamental em como desenvolvedores devem pensar sobre o desenvolvimento de IA. Nos primeiros dias dos grandes modelos de linguagem, o prompting era frequentemente tratado como uma preocupação secundária, algo a ser ajustado por tentativa e erro. Hoje, o prompting é uma preocupação de primeira ordem, que merece o mesmo rigor e atenção que a engenharia de software tradicional.
A razão de o prompting ter se tornado tão crítico está enraizada em como os agentes de IA modernos operam. Diferente do software tradicional, que segue instruções explícitas codificadas, agentes de IA interpretam instruções em linguagem natural e tomam decisões baseadas em sua compreensão dessas instruções. A qualidade dessa interpretação depende quase que inteiramente da clareza, especificidade e completude do prompt. Um prompt de sistema bem elaborado pode guiar um agente a tomar decisões consistentemente boas, lidar com situações de exceção com graça e manter-se alinhado com as intenções do usuário mesmo em situações inéditas. Por outro lado, um prompt mal elaborado pode levar a comportamentos imprevisíveis, alucinações e falhas difíceis de depurar, pois emergem da interpretação ambígua do agente.
Prompting eficaz para agentes de IA exige pensar em várias dimensões-chave. Primeiro, a clareza é fundamental — os prompts do sistema devem usar linguagem simples e direta, apresentando ideias no nível certo de abstração para o agente. Em vez de tentar ser exaustivo, prompts eficazes focam nas restrições e comportamentos mais importantes. Segundo, o contexto importa enormemente. Os agentes precisam entender não apenas o que devem fazer, mas por que devem fazê-lo e sob quais restrições devem operar. Terceiro, exemplos são inestimáveis. Fornecer exemplos concretos de comportamento desejado ajuda agentes a entender padrões e aplicá-los em situações novas. Por fim, o refinamento iterativo é essencial. Mesmo prompts bem elaborados podem ser aprimorados por meio de testes e avaliações sistemáticas, usando ferramentas como as fornecidas pelo Agent Kit para entender onde agentes acertam e onde falham.
A importância do prompting vai além da correção técnica. Prompts de sistema também são o mecanismo pelo qual desenvolvedores podem codificar diretrizes éticas, restrições de segurança e valores em agentes de IA. Ao criar prompts cuidadosamente, desenvolvedores podem definir processos que garantam o uso responsável e pensado da IA, em vez de simplesmente otimizar para métricas estreitas que podem levar a consequências indesejadas. Isso torna o prompting não apenas uma habilidade técnica, mas uma responsabilidade crítica para quem constrói sistemas de IA. À medida que agentes de IA se tornam mais autônomos e capazes, os prompts que os guiam tornam-se cada vez mais importantes para garantir que sistemas de IA se comportem de maneira benéfica e alinhada aos valores humanos.
As implicações práticas desses desenvolvimentos são significativas para desenvolvedores em todos os níveis. Construir agentes de IA eficazes exige uma abordagem sistemática que combine compreensão técnica com atenção cuidadosa ao prompting e à avaliação. O primeiro passo é definir claramente o que você quer que seu agente faça. Isso pode parecer óbvio, mas muitos desenvolvedores começam a implementação sem pensar completamente nos objetivos, restrições e critérios de sucesso do agente. Gastar tempo escrevendo especificações claras para o comportamento do agente facilita todo o processo subsequente. Que decisões o agente deve tomar? A quais ferramentas ele deve ter acesso? O que deve fazer se encontrar situações ambíguas? Essas perguntas devem ser respondidas antes de escrever qualquer linha de código.
Uma vez que você tenha especificações claras, o próximo passo é elaborar seu prompt de sistema. É aqui que a arte do prompting se torna crítica. Seu prompt de sistema deve comunicar claramente o papel do agente, seus objetivos e as restrições dentro das quais deve operar. Deve fornecer exemplos de comportamentos desejados e explicar como o agente deve lidar com casos de exceção. Em vez de tentar ser exaustivo, foque nos comportamentos mais importantes e deixe o treinamento do agente cuidar do restante. Muitos desenvolvedores cometem o erro de escrever prompts longos e complexos que tentam cobrir todos os cenários possíveis. Na prática, prompts mais curtos e focados geralmente funcionam melhor porque são mais fáceis para o agente entender e aplicar de forma consistente.
O terceiro passo é a avaliação sistemática. O Agent Kit oferece ferramentas para isso, mas o princípio se aplica independente das ferramentas utilizadas. Você deve testar seu agente em uma variedade de cenários, incluindo casos típicos e casos extremos. Use conjuntos de dados para avaliar o desempenho de forma sistemática e utilize gradings de traces para entender onde o agente acerta e onde falha. Esse processo de avaliação não é uma atividade única — deve ser contínuo à medida que você aperfeiçoa seu agente e conforme o mundo muda. Ao tratar a avaliação como prioridade, você pode detectar problemas cedo e melhorar continuamente o desempenho do agente. Essa abordagem iterativa ao desenvolvimento de agentes é fundamentalmente diferente do desenvolvimento de software tradicional, onde você pode escrever o código uma vez e apenas manter. Com agentes de IA, o refinamento contínuo baseado em avaliação é essencial para manter a qualidade.
O crescimento para 4 milhões de desenvolvedores representa uma mudança fundamental em como a IA está sendo implementada. Não é mais uma comunidade de nicho de pesquisadores e primeiros adeptos — é um ecossistema mainstream que abrange todos os setores e geografias. Essa escala traz oportunidades e desafios. Do lado das oportunidades, a grande comunidade de desenvolvedores significa que as melhores práticas estão sendo compartilhadas, ferramentas estão sendo criadas para resolver problemas comuns e o ecossistema está se tornando cada vez mais sofisticado. Do lado dos desafios, essa escala significa que o padrão de qualidade para ferramentas de desenvolvedor aumentou dramaticamente. Desenvolvedores esperam ferramentas fáceis de usar, bem documentadas e confiáveis em larga escala.
O Apps SDK e o Agent Kit foram projetados pensando nessa escala. Eles oferecem abstrações que facilitam para desenvolvedores criarem aplicações sofisticadas sem precisar entender toda a complexidade subjacente. Ao mesmo tempo, fornecem flexibilidade suficiente para que desenvolvedores avançados personalizem o comportamento e otimizem para seus casos de uso específicos. Este equilíbrio entre simplicidade e flexibilidade é crucial para ferramentas que precisam atender a uma comunidade de desenvolvedores diversa. A adoção do MCP como padrão aberto também é importante para a escala — significa que desenvolvedores podem criar integrações que funcionam em múltiplas plataformas, em vez de ficarem presos ao ecossistema de um único fornecedor.
As implicações dessa escala vão além das considerações técnicas. Com 4 milhões de desenvolvedores construindo na plataforma da OpenAI, a empresa tem a responsabilidade de garantir que esses desenvolvedores tenham as ferramentas, documentação e suporte necessários para ter sucesso. Por isso o DevDay 2025 incluiu não apenas anúncios técnicos, mas também um foco na experiência do desenvolvedor. O estúdio de podcast do evento, os jogos de arcade e as instalações artísticas foram todos pensados para criar um ambiente envolvente onde desenvolvedores pudessem aprender, fazer networking e se sentir valorizados. Esses detalhes podem parecer pequenos, mas refletem um reconhecimento de que a experiência do desenvolvedor é tão importante quanto as capacidades técnicas para a construção de um ecossistema próspero.
Um dos insights mais profundos do DevDay 2025 é o reconhecimento de que a relação entre aplicações e IA foi fundamentalmente invertida. Durante anos, o modelo era: você tem uma aplicação e adiciona um chatbot nela. Agora, o modelo é: você tem o ChatGPT e incorpora aplicações dentro dele. Essa inversão tem enormes implicações para como desenvolvedores devem pensar sobre a construção de produtos impulsionados por IA. Em vez de tentar atrair usuários para sua aplicação, agora você pode encontrá-los onde já estão. O ChatGPT tornou-se destino primário para milhões de pessoas, e o Apps SDK torna possível criar experiências ricas e interativas dentro dessa plataforma.
Essa inversão é viabilizada pela combinação do Apps SDK e do MCP. O Apps SDK fornece o mecanismo para criar experiências ricas dentro do ChatGPT, enquanto o MCP oferece a maneira padronizada de conectar essas experiências a ferramentas e dados externos. Juntos, criam um ambiente onde desenvolvedores podem construir aplicações que parecem nativas do ChatGPT, mantendo controle total sobre a experiência do usuário. Isso é fundamentalmente diferente de abordagens anteriores, onde integrações pareciam acopladas ao ChatGPT e não parte integral dele. O exemplo da Canva na keynote ilustra perfeitamente isso — usuários podem conversar com o ChatGPT sobre ideias de design e então interagir com a Canva diretamente na interface do ChatGPT, sem sair da plataforma.
As implicações dessa inversão afetam também como desenvolvedores devem pensar sobre distribuição e aquisição de usuários. Tradicionalmente, atrair usuários para sua aplicação exigia marketing, SEO e outras estratégias de aquisição. Com o Apps SDK, a distribuição passa a ser função de construir uma ótima experiência que os usuários queiram usar. Se sua aplicação gera valor dentro do ChatGPT, os usuários a descobrirão e utilizarão. Isso não elimina a necessidade de marketing, mas muda a natureza do desafio. Em vez de tentar direcionar tráfego para seu site, você está tentando criar uma experiência que os usuários queiram usar dentro do ChatGPT. Esse é um caminho mais direto até os usuários, mas também significa que a qualidade da experiência se torna ainda mais crítica.
À medida que desenvolvedores constroem agentes cada vez mais sofisticados, a capacidade de avaliá-los e otimizá-los torna-se cada vez mais importante. O Agent Kit inclui diversas ferramentas para esse propósito, mas os princípios se aplicam independentemente das ferramentas utilizadas. A avaliação deve ser sistemática, contínua e focada nas métricas que realmente importam para seu caso de uso. Em vez de medir apenas a acurácia, você deve medir satisfação do usuário, taxa de conclusão de tarefas e a qualidade do raciocínio do agente. Diferentes aplicações terão métricas de sucesso diferentes, então é importante pensar cuidadosamente sobre o que você realmente está tentando otimizar.
Uma das funcionalidades mais valiosas do Agent Kit é a otimização automatizada de prompts. Essa ferramenta utiliza avaliação sistemática para sugerir melhorias ao prompt do sistema, ajudando a refinar o comportamento do agente sem tentativa e erro manual. Isso é especialmente valioso porque otimizar prompts pode ser tedioso e demorado se feito manualmente. Ao automatizar esse processo, o Agent Kit permite que desenvolvedores foquem em questões de mais alto nível enquanto a ferramenta cuida dos detalhes do refinamento de prompts. No entanto, é importante lembrar que a otimização automatizada é uma ferramenta para auxiliar o julgamento humano, não substituí-lo. Desenvolvedores ainda devem entender o que seus agentes estão fazendo e por quê, mesmo utilizando ferramentas automáticas para otimizar o desempenho.
O processo de avaliação também deve incluir testes para casos extremos e modos de falha. O que acontece quando seu agente encontra uma situação para a qual não foi treinado? Como ele lida com pedidos ambíguos? O que faz quando não tem informações suficientes para decidir? Ao testar sistematicamente esses cenários, você pode identificar problemas antes que afetem os usuários. Isso é especialmente importante para agentes que serão implantados em ambientes de produção, onde falhas podem ter consequências reais. O recurso de grading de traces do Agent Kit é valioso para isso — permite examinar exatamente o que seu agente fez em cenários específicos e entender por que tomou certas decisões.
Olhando para frente, a trajetória é clara: a infraestrutura de desenvolvimento de IA continuará se tornando mais sofisticada, acessível e padronizada. A adoção do MCP como padrão aberto é um sinal de que a indústria caminha para a interoperabilidade e para longe do aprisionamento a fornecedores. Isso é bom para desenvolvedores porque significa que podem construir sobre bases sólidas sem se preocupar que seus investimentos se tornarão obsoletos caso um fornecedor mude de direção. O Apps SDK e o Agent Kit representam o estado da arte atual em tornar o desenvolvimento de IA acessível ao desenvolvedor mainstream, mas não são o fim da história. Com a maturidade do ecossistema, podemos esperar ferramentas ainda mais sofisticadas que facilitem construir, implantar e escalar aplicações de IA.
Uma área que provavelmente verá avanços significativos é a de ferramentas para prompting e avaliação. À medida que mais desenvolvedores constroem agentes, a necessidade de melhores ferramentas para gerenciar prompts, testar agentes e otimizar desempenho se tornará cada vez mais aguda. Já vemos o início disso com recursos como a otimização automática de prompts do Agent Kit, mas isso é só o começo. No futuro, podemos esperar ferramentas mais sofisticadas que ajudem desenvolvedores a entender o comportamento dos agentes, identificar problemas e otimizar o desempenho. Essas ferramentas provavelmente incorporarão machine learning, usando dados de milhões de agentes para sugerir melhorias e identificar melhores práticas.
Outra área de desenvolvimento será em torno de segurança e alinhamento. À medida que agentes de IA se tornam mais autônomos e capazes, garantir que se comportem de forma segura e alinhada aos valores humanos é cada vez mais importante. Isso provavelmente impulsionará o desenvolvimento de melhores ferramentas para especificar restrições, testar comportamentos indesejados e monitorar agentes em produção. O foco no prompting como mecanismo para codificar valores e restrições é um passo nessa direção, mas abordagens mais sofisticadas provavelmente surgirão à medida que o campo amadurecer. Essa é uma área onde desenvolvedores têm a responsabilidade de pensar cuidadosamente sobre as implicações dos sistemas que constroem e usar as ferramentas disponíveis para garantir que seus agentes se comportem de forma responsável.
Para desenvolvedores que desejam aproveitar essas novas ferramentas e capacidades, há alguns passos práticos para começar. Primeiro, familiarize-se com a documentação do Apps SDK e do Agent Kit. Essas ferramentas foram projetadas para serem acessíveis, mas exigem algum aprendizado. Reserve tempo para entender os conceitos centrais, fazer os tutoriais e construir uma aplicação simples para ter experiência prática. Segundo, pense cuidadosamente sobre o que você quer construir. Em vez de tentar criar o agente mais sofisticado possível, comece com um caso de uso claro e bem definido. Isso facilitará avaliar se seu agente está funcionando corretamente e iterar melhorias.
Terceiro, invista tempo na elaboração do seu prompt de sistema. Aqui a arte do prompting se torna fundamental. Escreva um prompt claro e focado que comunique o papel e os objetivos do seu agente. Teste-o em vários cenários e refine com base nos resultados. Não tente criar o prompt perfeito na primeira tentativa — trate como um processo iterativo, melhorando continuamente com base na avaliação. Quarto, utilize as ferramentas de avaliação disponíveis no Agent Kit para testar seu agente sistematicamente. Crie conjuntos de dados que cubram cenários típicos e extremos, e use o grading de traces para entender onde o agente acerta e onde falha. Esse processo de avaliação é essencial para construir agentes confiáveis em produção.
Por fim, envolva-se com a comunidade de desenvolvedores. Agora há milhões de desenvolvedores usando essas ferramentas, e muitos compartilham experiências, melhores práticas e soluções para problemas comuns. Participe de fóruns, leia blogs e aprenda com a experiência dos outros. A comunidade de desenvolvimento de IA ainda é relativamente jovem, e há muito aprendizado acontecendo em tempo real. Ao se engajar nessa comunidade, você pode acelerar seu próprio aprendizado e contribuir para o conhecimento coletivo que ajudará todo o ecossistema a amadurecer.
Os anúncios do DevDay 2025 da OpenAI representam um marco importante na evolução da infraestrutura de desenvolvimento de IA. O Apps SDK, Agent Kit e a adoção do MCP, juntos, criam um ambiente onde desenvolvedores podem construir aplicações de IA sofisticadas sem precisar ser pesquisadores de IA ou ter profundo conhecimento em machine learning. A inversão do modelo de integração de IA — do chatbot-na-aplicação para aplicação-no-ChatGPT — abre novas possibilidades para distribuição e acesso à IA. Mais importante ainda, o reconhecimento de que o prompting é mais importante do que nunca reflete uma mudança fundamental em como desenvolvedores devem abordar o desenvolvimento de IA. À medida que agentes de IA se tornam mais autônomos e capazes, a qualidade dos prompts que os guiam se torna a principal alavanca para garantir que se comportem de forma eficaz e responsável. Para desenvolvedores que atuam nessa área, a combinação de ferramentas poderosas, padrões claros e uma comunidade próspera cria oportunidades inéditas para construir aplicações de IA valiosas que alcançam milhões de usuários.
Experimente como o FlowHunt automatiza seus fluxos de conteúdo e SEO com IA — da pesquisa e geração de conteúdo à publicação e análise — tudo em um só lugar.
O Model Context Protocol é uma especificação aberta que padroniza como aplicações fornecem contexto para grandes modelos de linguagem. Pense nele como uma porta USB-C para aplicações de IA — permite integração perfeita entre clientes LLM e ferramentas e recursos externos.
O Apps SDK oferece aos desenvolvedores muito mais controle sobre a experiência do usuário em comparação com sistemas de plugin anteriores. Agora, desenvolvedores podem criar componentes de UI personalizados, preservar a identidade da marca e controlar toda a experiência dentro do ChatGPT, em vez de ficarem limitados a chamadas de ferramentas simples.
À medida que os agentes de IA se tornam mais autônomos e capazes de realizar tarefas complexas, a qualidade dos prompts do sistema determina diretamente o comportamento, confiabilidade e eficácia do agente. Prompts claros e bem estruturados são essenciais para definir processos, garantir uso ético e alcançar resultados consistentes.
A OpenAI informou que 4 milhões de desenvolvedores estão ativamente construindo em sua plataforma, acima dos 3 milhões do ano anterior. Esse ecossistema crescente reflete a adoção crescente de aplicações impulsionadas por IA em diversos setores.
Arshia é Engenheira de Fluxos de Trabalho de IA na FlowHunt. Com formação em ciência da computação e paixão por IA, ela se especializa em criar fluxos de trabalho eficientes que integram ferramentas de IA em tarefas do dia a dia, aumentando a produtividade e a criatividade.
Aproveite recursos avançados de agentes de IA e automação para otimizar seu processo de desenvolvimento. O FlowHunt integra-se perfeitamente com ferramentas e protocolos modernos de IA.
Descubra as 18 principais plataformas de IA em 2025, seus recursos, casos de uso e dicas de como escolher a ideal para as necessidades do seu negócio. Mantenha-...
Explore como o AMP, o agente de programação inovador da Sourcegraph, está remodelando o cenário de desenvolvimento em IA ao adotar iteração rápida, raciocínio a...
Como a IA chegou onde está hoje?
Consentimento de Cookies
Usamos cookies para melhorar sua experiência de navegação e analisar nosso tráfego. See our privacy policy.
