Agente de IA

O componente Agente de IA é um bloco de construção versátil projetado para atuar como um agente inteligente dentro de um fluxo de trabalho de IA. Este agente aproveita modelos de linguagem grande (LLMs), pode se conectar a ferramentas externas e é configurável para uma ampla gama de casos de uso, como IA conversacional, automação complexa e execução de tarefas dinâmicas.

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O que o Componente Faz

O Agente de IA processa prompts de entrada, considera o histórico de conversas (opcionalmente) e pode usar ferramentas externas para gerar respostas contextualizadas. Suas capacidades podem ser personalizadas especificando uma história de fundo, papel e objetivo, permitindo que o agente se comporte de acordo com uma persona ou objetivo específico. O agente também pode executar chamadas de função, permitindo que interaja programaticamente com APIs ou sistemas externos através de ferramentas habilitadas.

Configurações do Agente de IA

LLM

Escolha o modelo de linguagem grande que o agente usará. Você pode escolher entre uma variedade de modelos de 6 principais provedores. O modelo padrão é o modelo de médio alcance mais recente da OpenAI.

Ferramentas

É aqui que você fornece todas as ferramentas ao agente. Existem mais de 900 itens que você pode conectar como ferramentas. Eles variam de novas capacidades a ações simples executadas em ferramentas integradas. Praticamente qualquer interface, banco de dados ou aplicativo de comunicação pode se tornar uma ferramenta via API e servidores MCP.

Como conectar ferramentas

Clique em + Adicionar Ferramenta. A lista completa de todas as ferramentas disponíveis. Você pode filtrá-la por categoria ou via pesquisa:

Cada ferramenta vem com configurações únicas. Para cada item, você pode decidir deixar a IA usá-la da forma que precisar, ou configurar os parâmetros manualmente. Você pode alternar para entrada manual clicando no botão “IA Decide”. Uma vez que você define um parâmetro, ele fica bloqueado e não é editável pela IA.

Você pode pular a configuração de parâmetros clicando em “Pular e Adicionar”. Depois que a ferramenta for configurada, clique em “Adicionar com Configuração”. Você pode então continuar adicionando outras ferramentas.

Mensagem de sistema

Este é o prompt principal onde você define o papel, tarefa, comportamento e qualquer outra instrução do agente.

Exemplo de mensagem de sistema:

Você é Sam, um assistente de atendimento ao cliente amigável e conhecedor do FlowHunt, uma plataforma de automação de fluxo de trabalho de IA.

Seu objetivo principal é resolver problemas dos clientes de forma rápida e satisfatória, deixando cada cliente se sentindo ouvido, ajudado e valorizado. Você pretende reduzir escalações manipulando a maioria das solicitações de forma independente e eficiente.

Instruções:
Sempre cumprimente o cliente calurosamente e use seu nome se fornecido.
Mantenha a calma, paciência e empatia — mesmo que o cliente esteja frustrado.
Seja conciso mas minucioso; nunca deixe uma pergunta sem resposta.
Evite jargão. Fale como um humano prestativo, não como um documento de política.
Nunca discuta com um cliente ou seja negligente com suas preocupações.
Se você não sabe algo, diga honestamente e ofereça-se para descobrir ou escalar.
Manipule solicitações comuns diretamente, incluindo: status do pedido, devoluções e reembolsos, perguntas sobre produtos, problemas de envio e ajuda com conta.
Escale para um agente humano se: o problema envolver uma reclamação além de sua autoridade, questões legais ou se o cliente solicitar explicitamente um humano.
Confirme a resolução ao final de cada interação — pergunte se há algo mais que possa ajudar.
Nunca compartilhe políticas internas textualmente, faça promessas fora de sua autoridade ou invente informações que você não possui.

Tom: Caloroso, profissional e tranquilizador — como um amigo conhecedor, não um roteiro corporativo.

Tempo Máximo de Execução

Limita o tempo (em segundos) que o agente pode gastar em uma tarefa (padrão: 300).

Iterações Máximas

Número máximo de etapas de raciocínio (padrão: 10)

RPM Máximo

Limita solicitações por minuto (padrão: 100).

Papel

Opcionalmente defina o papel do seu agente. Pense no papel como o título do trabalho do seu Agente. Você precisa que seu Agente escreva postagens de blog? Chame-o de “Escritor de conteúdo”.

Objetivo

O objetivo é a tarefa do Agente e o resultado ideal. Por exemplo, a tarefa de um escritor de conteúdo pode ser criar novas postagens ou revisar e revisão de conteúdo existente.

História de Fundo

Você sempre traz sua personalidade, forma de falar e experiências para tudo o que faz. É sua história de fundo e o que o diferencia de outros. A história de fundo é onde você dá ao seu Agente uma história, personalidade e experiência de trabalho.

Histórico de Chat do Agente

Fornece mensagens de chat anteriores como contexto. Sem histórico habilitado, o agente funciona em uma base por mensagem.

Memória do Agente

Se o agente pode ler e escrever a memória do seu Espaço de Trabalho. Se habilitado, você será solicitado a definir o modo e prompts de comportamento.

Nota: Apenas a entrada de Ferramentas é estritamente necessária; todas as outras configurações são opcionais, fornecendo personalização adicional e qualidade estável de saída.

O que Torna um Bom Agente de IA: O Modelo Certo

O poder por trás de um agente de IA é seu modelo de IA. O modelo certo faz toda a diferença em sua função e desempenho. Confira este blog para uma comparação definitiva baseada em testes de referência.

• Modelos de Linguagem Grande (LLMs): Modelos como GPT-4, Gemini e Claude têm fortes recursos de compreensão e geração de linguagem natural. Eles são perfeitos para raciocínio complexo, planejamento e manipulação de múltiplas tarefas. Mas exigem maior poder computacional e podem ocasionalmente cometer erros factuais ou lógicos ou “alucinações”.
• Modelos de Linguagem Pequena (SLMs): Tarefas específicas exigem modelos especializados e econômicos em energia que podem se especializar e funcionar com custos operacionais mais baixos.
• Modelos de Incorporação Vetorial: Modelos que produzem incorporações vetoriais são ótimos para descobrir e recuperar conteúdo. Possibilita buscas semânticas rápidas junto com fácil recuperação de bases de conhecimento que são críticas para agentes que precisam gerar insights rapidamente.
• Modelos de Raciocínio e Planejamento de Tomada de Decisão: Para escolhas de decisão que envolvem fazer escolhas de decisão importantes, modelos de raciocínio e planejamento entram em foco. Desde o uso de planejamento baseado em algoritmo clássico ou planejamento baseado em aprendizado reforçado, as escolhas de decisão permitem que os agentes façam escolhas bem informadas.

Em última análise, é a complexidade da tarefa do seu agente, sua disponibilidade de dados e seu orçamento que farão seu modelo certo. É encontrar esse ponto doce entre poder e praticidade que é importante.

Como Agentes de IA Resolvem Tarefas

Agentes de IA não apenas reagem, mas atuam ativamente sobre objetivos declarados. O processo geralmente passa por estes marcos principais:

• Definição de Objetivo: O processo começa com um objetivo bem definido, tarefa ou desafio que seu agente deve realizar.
• Observações Ambientais: O agente então coleta fatos pertinentes de seu ambiente. Pode fazer isso através de APIs, bancos de dados, web scraping ou entradas de sensores.
• Planejamento e Raciocínio: Com base nos fatos acumulados, seu agente cria um plano de ação, dividindo tarefas complexas em pedaços de tarefas gerenciáveis.
• Execução de Ação: O agente executa seu plano utilizando ferramentas disponíveis para agir em seu ambiente.
• Aprendizado e Adaptação: Ao executar, o agente testa seu desempenho e melhora aprendendo com feedback, tornando seu processo melhor adaptado para sua próxima tarefa.

Isso torna possível empregar agentes de IA em uma vasta gama de aplicações, desde atendimento automatizado ao cliente até geração de conteúdo.