Como criar agentes de IA: os principais aprendizados da Imersão em Agentes de AI com Claude​

Como criar agentes de IA: os principais aprendizados da Imersão em Agentes de AI com Claude

Fala, comunidade tech!

Na Imersão em Agentes de AI com Claude, mostrei como sair de uma ideia e estruturar um agente capaz de perseguir um objetivo, tomar decisões dentro de limites definidos e utilizar ferramentas para executar tarefas.

O ponto central da live foi simples: criar um agente de IA exige muito mais do que escrever um prompt. Você precisa definir com clareza quem ele é, qual missão deve cumprir, como deve se comportar e até onde pode agir.

Também construímos exemplos práticos no My Agent Studio e mostramos como levar um agente para ferramentas como o Claude Code. Estes foram os principais aprendizados.

Um agente de IA não é um chatbot

Um chatbot geralmente responde a comandos dentro de um fluxo previsto. Quando acontece algo fora do roteiro, ele pode não saber como continuar.

Um agente recebe um objetivo e analisa qual caminho deve seguir para alcançá-lo. Ele pode usar informações do contexto, consultar ferramentas autorizadas e ajustar a execução quando encontra um obstáculo.

Essa autonomia não significa liberdade total. Um bom agente trabalha dentro de regras claras e sabe quando precisa devolver uma decisão para o usuário.

A estrutura de um agente começa pela missão

Durante a live, usei a história do Pinóquio para explicar os componentes de um agente de forma visual.

A LLM funciona como o cérebro que interpreta informações e toma decisões. A missão define o resultado que o agente deve buscar. A personalidade orienta o tom, o nível de detalhe e a forma como ele responde.

Depois entram os guardrails, as regras que mantêm o agente no caminho correto. Se o objetivo é analisar um perfil no Instagram, por exemplo, essas diretrizes podem impedir que o agente extrapole o escopo, acesse canais que não foram autorizados ou execute uma ação difícil de desfazer sem confirmação.

Também é necessário determinar quais ferramentas ele pode utilizar. Um agente pode receber permissão para pesquisar na web, ler arquivos ou executar código. O acesso deve ser proporcional ao trabalho que ele precisa realizar.

Conhecimento e memória mudam a qualidade da execução

Você pode fornecer ao agente documentos, páginas, arquivos e boas práticas que ele precisa considerar. Essa base de conhecimento reduz respostas genéricas e aproxima a execução do contexto real do seu projeto.

A memória também precisa ser configurada de acordo com o objetivo. O agente pode guardar aprendizados entre conversas, lembrar apenas o que aconteceu durante uma sessão ou começar cada interação do zero.

Esse ponto exige cuidado. Senhas, tokens, credenciais e outras informações sensíveis não devem ser armazenados. Também é importante permitir que o usuário solicite o esquecimento de dados quando necessário.

Criamos um agente para preparação de entrevistas

No My Agent Studio, estruturamos o Frank, um agente criado para ajudar profissionais a se preparar para entrevistas.

Definimos a missão, os critérios de avaliação, o estilo de comunicação e as regras que ele deveria seguir. Em seguida, exportamos a estrutura e testamos o agente com uma vaga de AI Engineer.

O Frank passou a conduzir uma simulação de entrevista com base na oportunidade escolhida. Como a navegação na web estava entre as ferramentas autorizadas, ele conseguiu pesquisar informações, estabelecer critérios e criar perguntas alinhadas à vaga.

O exemplo mostrou por que a configuração importa. Quando o vocabulário foi definido como muito técnico, as perguntas também ficaram mais técnicas. Ao ajustar a personalidade e o nível de formalidade, seria possível calibrar a experiência para outro perfil profissional.

Um agente pode trabalhar com outros agentes

Outro exemplo da live mostrou um sistema criado para desenvolver vídeos para o YouTube.

O Nick atua como diretor e amadurece a pauta antes de liberar o trabalho. Depois, ele aciona a Suzi para desenvolver a copy, o Tito para criar o conceito da thumbnail e a Bruna para analisar conteúdos semelhantes.

Cada agente possui uma função específica, conhecimentos próprios e regras diferentes. O usuário conversa principalmente com o diretor, enquanto o restante do time executa suas tarefas e devolve as informações necessárias.

Esse modelo ajuda a entender o potencial dos sistemas multiagentes. Em vez de pedir tudo a uma única IA, você distribui o trabalho entre especialistas e define como eles colaboram.

O humano continua dentro do processo. Quando surge uma decisão importante ou uma ação difícil de desfazer, o sistema pode solicitar uma validação antes de continuar.

Você pode criar a estrutura em uma ferramenta e executar em outra

O My Agent Studio ajuda a organizar visualmente os componentes do agente. Depois da configuração, a estrutura pode ser exportada e levada para diferentes ambientes.

Na live, mostrei que também é possível escrever essa estrutura manualmente em Markdown. A ferramenta facilita o processo, mas os conceitos permanecem os mesmos: missão, comportamento, regras, ferramentas, conhecimento e memória.

Por isso, aprender a criar agentes não deve depender de uma única plataforma. Quando você entende a arquitetura, consegue adaptar o agente ao ambiente que faz mais sentido para o seu projeto.

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