Como construir um agente de IA

Como construir um agente de IA

Resposta curta: Para construir um agente de IA que funcione na prática, trate-o como um loop controlado: receba a entrada, decida a próxima ação, chame uma ferramenta com escopo restrito, observe o resultado e repita até que uma verificação clara de "concluído" seja aprovada. Ele se justifica quando a tarefa envolve várias etapas e depende de ferramentas; se uma única instrução resolve o problema, dispense o agente. Adicione esquemas de ferramentas rigorosos, limites de etapas, registro de logs e um validador/crítico para que, quando as ferramentas falharem ou as entradas forem ambíguas, o agente escale o problema em vez de entrar em loop.

Principais conclusões:

Loop do controlador : Implemente a repetição de entrada→ação→observação com condições de parada explícitas e número máximo de passos.

Design de ferramentas : Mantenha as ferramentas concisas, tipadas, com permissões definidas e validadas para evitar o caos do "fazer qualquer coisa".

Higiene da memória : Utilize o estado de curto prazo compacto, seguido da recuperação a longo prazo; evite despejar transcrições completas.

Resistência ao uso indevido : Adicione listas de permissões, limites de taxa, idempotência e "teste a seco" para ações de risco.

Testabilidade : Mantenha um conjunto de cenários (falhas, ambiguidade, injeções) e execute-os novamente a cada alteração.

Como construir um agente de IA? Infográfico
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1) O que é um agente de IA, em termos simples? 🧠

Um agente de IA é um loop. Documentação do LangChain sobre "Agentes".

É isso. Um loop com um cérebro no meio.

Entrada → pensar → agir → observar → repetir . Papel ReAct (raciocinar + agir)

Onde:

  • A entrada é uma solicitação do usuário ou um evento (novo e-mail, ticket de suporte, ping de sensor).

  • O Think é um modelo de linguagem que raciocina sobre o próximo passo.

  • O Act está chamando uma ferramenta (pesquisar documentação interna, executar código, criar um ticket, redigir uma resposta). Guia de chamadas de funções da OpenAI

  • O recurso Observar consiste em ler a saída da ferramenta.

  • A repetição é o que dá a sensação de "agência" em vez de "conversa fiada". Documentação de "Agentes" do LangChain

Alguns agentes são basicamente macros inteligentes. Outros agem mais como um operador júnior, capaz de gerenciar várias tarefas e se recuperar de erros. Ambos contam.

Além disso, você não precisa de autonomia total. Na verdade… provavelmente você nem quer 🙃

2) Quando você deve criar um agente (e quando não deve) 🚦

Criar um agente quando:

  • O trabalho é dividido em várias etapas e muda dependendo do que acontece no meio do processo.

  • O trabalho exige o uso de ferramentas (bancos de dados, CRMs, execução de código, geração de arquivos, navegadores, APIs internas). Consulte a documentação de "Ferramentas" do LangChain.

  • Você quer resultados repetíveis com mecanismos de controle, não apenas soluções pontuais.

  • Você pode definir "concluído" de uma forma que um computador possa verificar, mesmo que de maneira vaga.

Não crie um agente quando:

  • Uma simples pergunta e resposta resolvem o problema (não complique demais, você vai se arrepender depois).

  • Você precisa de determinismo perfeito (os agentes podem ser relativamente consistentes, mas não robóticos).

  • Você não tem ferramentas ou dados para se conectar - então é basicamente só uma questão de intuição.

Sejamos francos: metade dos "projetos de agentes de IA" poderiam ser um fluxo de trabalho com algumas regras de ramificação. Mas, ei, às vezes a vibe também importa 🤷♂️

3) O que torna uma versão de um agente de IA boa? ✅

Aqui está a seção "O que torna uma versão boa" que você pediu, só que vou ser um pouco direto:

Uma boa versão de um agente de IA não aquela que pensa mais. É aquela que:

Se o seu agente não puder ser testado, é basicamente uma máquina caça-níqueis muito confiável. Divertido em festas, aterrorizante em produção 😬

4) Os elementos básicos que compõem um agente (a “anatomia” 🧩)

A maioria dos agentes sólidos possui estas partes:

A) O loop do controlador 🔁

Este é o orquestrador:

B) Ferramentas (ou capacidades) 🧰

As ferramentas são o que tornam um agente eficaz: Documentação de "Ferramentas" do LangChain

  • consultas de banco de dados

  • envio de e-mails

  • extrair arquivos

  • código em execução

  • chamando APIs internas

  • escrever em planilhas ou CRMs

C) Memória 🗃️

Dois tipos importam:

  • Memória de curto prazo : o contexto da execução atual, os passos recentes, o plano atual.

  • Memória de longo prazo : preferências do usuário, contexto do projeto, conhecimento recuperado (frequentemente por meio de embeddings + um armazenamento vetorial) - Artigo RAG

D) Política de planejamento e tomada de decisões 🧭

Mesmo que você não chame isso de "planejamento", você precisa de um método:

E) Guardrails e avaliação 🧯

Sim, é mais engenharia do que sugestão. O que é... meio que a intenção.

5) Tabela comparativa: maneiras populares de construir um agente 🧾

Abaixo, uma "Tabela Comparativa" realista - com algumas peculiaridades, porque equipes reais são peculiares 😄

Ferramenta/Estrutura Público Preço Por que funciona Anotações (pequeno caos)
LangChain construtores que gostam de componentes estilo Lego quase grátis + infraestrutura Grande ecossistema para ferramentas, memória e correntes Pode virar uma grande confusão se você não nomear as coisas com clareza
Índice de Lhama Equipes com muitos RAG quase grátis + infraestrutura padrões de recuperação fortes, indexação, conectores Ótimo quando seu agente é basicamente "buscar e agir"... o que é comum
abordagem no estilo dos Assistentes da OpenAI equipes que desejam uma configuração mais rápida baseado no uso padrões de chamada de ferramentas integradas e estado de execução Menos flexível em alguns aspectos, mas eficiente para muitos aplicativos API OpenAI Runs, chamada de função do OpenAI Assistants
Núcleo Semântico desenvolvedores que desejam orquestração estruturada mais ou menos livre Abstração elegante para habilidades/funções Parece "organizado como uma empresa" - às vezes isso é um elogio 😉
Geração automática experimentadores multiagentes mais ou menos livre padrões de colaboração agente-a-agente podem interromper uma conversa; estabeleça regras rígidas de encerramento
CrewAI fãs de “equipes de agentes” mais ou menos livre Funções, tarefas e transferências são fáceis de expressar Funciona melhor quando as tarefas são nítidas, não confusas
Palheiro busca + pessoas de oleodutos mais ou menos livre tubulações sólidas, recuperação, componentes Menos "teatro de agentes", mais "fábrica prática"
Faça você mesmo (laço personalizado) controladores (afetuosos) seu tempo Magia minimalista, clareza máxima Geralmente é a melhor opção a longo prazo… até você reinventar tudo 😅

Não há um único vencedor. A melhor escolha depende se a principal função do seu agente é a recuperação de dados , a execução de ferramentas , a coordenação de múltiplos agentes ou a automação de fluxos de trabalho .

6) Como construir um agente de IA passo a passo (a receita de verdade) 🍳🤖

Essa é a parte que a maioria das pessoas pula e depois se pergunta por que o agente se comporta como um guaxinim numa despensa.

Passo 1: Defina o trabalho em uma frase 🎯

Exemplos:

  • “Elabore uma resposta para o cliente usando as políticas e o contexto do ticket e, em seguida, solicite a aprovação.”

  • “Investigar um relatório de erro, reproduzi-lo e propor uma correção.”

  • “Transforme anotações de reuniões imperfeitas em tarefas, responsáveis ​​e prazos.”

Se você não consegue definir algo de forma simples, seu agente também não conseguirá. Quer dizer, ele até consegue, mas vai improvisar, e é na improvisação que os orçamentos vão para o buraco.

Passo 2: Decida o nível de autonomia (baixo, médio, picante) 🌶️

  • Baixa autonomia : sugere etapas, o usuário clica em "aprovar".

  • Nível Médio : executa ferramentas, elabora relatórios, reporta problemas em caso de incerteza.

  • Alto nível : executa de ponta a ponta, notificando humanos apenas em caso de exceções.

Comece com uma intensidade menor do que a desejada. Você sempre pode aumentá-la depois.

Passo 3: Escolha sua estratégia de modelo 🧠

Normalmente você escolhe:

  • Um modelo sólido para tudo (simples)

  • Um modelo robusto + um modelo menor para etapas de baixo custo (classificação, roteamento)

  • modelos especializados (visão, código, fala), se necessário

Decida também:

  • tokens máximos

  • temperatura

  • Você permite ou não o rastreamento de raciocínio extenso internamente (você pode, mas não exponha a cadeia de pensamento bruta aos usuários finais)

Etapa 4: Defina ferramentas com esquemas rígidos 🔩

As ferramentas devem ser:

Em vez de uma ferramenta chamada do_anything(input: string) , faça:

  • search_kb(consulta: string) -> resultados[]

  • criar_ticket(título: string, corpo: string, prioridade: enum) -> id_do_ticket

  • send_email(to: string, subject: string, body: string) -> status Guia de chamada de função OpenAI

Se você der uma motosserra ao agente, não se surpreenda se ele aparar a cerca viva removendo também a cerca.

Passo 5: Construir o loop do controlador 🔁

Laço mínimo:

  1. Comece com o objetivo + contexto inicial

  2. Pergunte ao modelo: “Próxima ação?”

  3. Se a ferramenta for chamada, execute a ferramenta

  4. Observação anexada

  5. Verifique a condição de parada

  6. Repita (com o número máximo de passos) a documentação "Agentes" do LangChain.

Adicionar:

Passo 6: Adicione memória com cuidado 🗃️

Curto prazo: manter um "resumo de estado" compacto e atualizado a cada etapa. LangChain "Visão geral da memória".
Longo prazo: armazenar informações duráveis ​​(preferências do usuário, regras da organização, documentação estável).

Regra prática:

  • Se mudar com frequência, mantenha a situação a curto prazo

  • Se for estável, armazene a longo prazo

  • Se for sensível, armazene em quantidade mínima (ou não armazene)

Passo 7: Adicione validação e uma avaliação "crítica" 🧪

Um padrão barato e prático:

  • agente gera resultado

  • O validador verifica a estrutura e as restrições

  • Revisões opcionais do modelo crítico para etapas ausentes ou violações de políticas NIST AI RMF 1.0

Não é perfeito, mas detecta uma quantidade impressionante de bobagens.

Passo 8: Registre tudo o que você se arrependerá de não ter registrado 📜

Registro:

Seu eu do futuro agradecerá. Seu eu do presente esquecerá. É a vida, né? 😵💫

7) Ferramenta de chamada que não te deixa frustrado(a) 🧰😵

A chamada de ferramentas é onde "Como construir um agente de IA" se transforma em verdadeira engenharia de software.

Torne as ferramentas confiáveis ​​(confiabilidade é bom)

Ferramentas confiáveis ​​são:

Adicione proteções na camada da ferramenta, não apenas instruções

Os prompts são sugestões educadas. A validação da ferramenta é uma porta trancada. Saídas estruturadas da OpenAI

Fazer:

  • listas de permissões (quais ferramentas podem ser executadas)

  • validação de entrada

  • Limites de taxa OpenAI Guia de limites de taxa

  • Verificações de permissão por usuário/organização

  • “Modo de ensaio geral” para ações de risco

Projeto para falha parcial

As ferramentas falham. As redes ficam instáveis. A autenticação expira. Um agente deve:

Um truque discretamente eficaz: retorne erros estruturados como:

  • tipo: erro de autenticação

  • tipo: não_encontrado

  • tipo: taxa_limitada
    Assim, o modelo pode responder de forma inteligente em vez de entrar em pânico.

8) Memórias que ajudam em vez de assombrar 👻🗂️

A memória é poderosa, mas também pode se tornar uma gaveta de quinquilharias.

Memória de curto prazo: mantenha-a compacta

Usar:

  • últimos N passos

  • um resumo contínuo (atualizado a cada iteração)

  • plano atual

  • restrições atuais (orçamento, tempo, políticas)

Se você colocar tudo em contexto, obterá:

  • custo mais elevado

  • latência mais lenta

  • Mais confusão (sim, mesmo assim)

Memória de longo prazo: recuperação em vez de "repetição"

A maioria das “memórias de longo prazo” se assemelha mais a:

  • incorporações

  • loja de vetores

  • Recuperação de geração aumentada (RAG) Artigo RAG

O agente não memoriza. Ele recupera os trechos mais relevantes em tempo de execução. LlamaIndex “Introdução ao RAG”

Regras práticas de memorização

  • Armazene as “preferências” como fatos explícitos: “O usuário gosta de resumos em tópicos e odeia emojis” (risos, mas não aqui 😄)

  • Armazene as “decisões” com registros de data e hora ou versões (caso contrário, as contradições se acumulam)

  • Nunca guarde segredos a menos que seja realmente necessário

E aqui vai minha metáfora imperfeita: a memória é como uma geladeira. Se você nunca a limpa, eventualmente seu sanduíche fica com gosto de cebola e arrependimento.

9) Padrões de planejamento (do simples ao sofisticado) 🧭✨

Planejar nada mais é do que decomposição controlada. Não complique as coisas.

Modelo A: Planejador de lista de verificação ✅

  • O modelo gera uma lista de etapas

  • Executa passo a passo

  • Atualizações do status da lista de verificação

Ótimo para integração de novos membros. Simples e testável.

Padrão B: Loop ReAct (razão + ação) 🧠→🧰

  • O modelo decide a próxima chamada de ferramenta

  • observa a saída

  • repete o artigo ReAct

Essa é a sensação clássica de um agente.

Padrão C: Supervisor-trabalhador 👥

Isso é valioso quando as tarefas podem ser paralelizadas ou quando você deseja diferentes "funções", como:

  • pesquisador

  • programador

  • editor

  • verificador de controle de qualidade

Padrão D: Planejar e executar com replanejamento 🔄

  • criar plano

  • executar

  • Se os resultados da ferramenta alterarem a realidade, replaneje

Isso impede que o agente siga teimosamente um plano ruim. Os humanos também fazem isso, a menos que estejam cansados, caso em que também seguem planos ruins.

10) Segurança, confiabilidade e não ser demitido 🔐😅

Se o seu agente puder executar ações, você precisa de um projeto de segurança. Não é um "desejável". É uma necessidade. NIST AI RMF 1.0

limites rígidos

  • número máximo de passos por execução

  • número máximo de chamadas de ferramentas por minuto

  • gasto máximo por sessão (orçamento de tokens)

  • Ferramentas restritas sujeitas a aprovação

Manipulação de dados

  • Redija as informações sensíveis antes de registrar

  • ambientes separados (desenvolvimento vs produção)

  • permissões de ferramentas com privilégios mínimos

restrições comportamentais

  • obrigar o agente a citar trechos de evidências internas (não links externos, apenas referências internas)

  • Exigir indicadores de incerteza quando a confiança for baixa

  • Exija “fazer uma pergunta para esclarecer” se as informações fornecidas forem ambíguas

Um agente confiável não é o mais confiante. É aquele que sabe quando está fazendo uma suposição... e admite isso.

11) Testes e avaliação (a parte que todos evitam) 🧪📏

Você não pode melhorar o que não pode medir. Sim, essa frase é clichê, mas é irritantemente verdadeira.

Crie um conjunto de cenários

Crie de 30 a 100 casos de teste:

Resultados da pontuação

Utilize métricas como:

  • taxa de sucesso da tarefa

  • tempo para conclusão

  • taxa de recuperação de erros da ferramenta

  • taxa de alucinações (alegações sem provas)

  • Taxa de aprovação humana (se em modo supervisionado)

Testes de regressão para prompts e ferramentas

Sempre que você fizer uma alteração:

  • esquema da ferramenta

  • instruções do sistema

  • lógica de recuperação

  • Formatação da memória.
    Execute o pacote novamente.

Agentes são criaturas sensíveis. Como plantas de casa, só que mais caras.

12) Modelos de implantação que não estouram seu orçamento 💸🔥

Comece com um único serviço

Implemente controles de custos desde o início

  • resultados de recuperação de cache

  • Comprimindo o estado da conversa com resumos

  • usando modelos menores para roteamento e extração

  • limitar o “modo de pensamento profundo” às etapas mais difíceis

Escolha arquitetônica comum

  • Controlador sem estado + armazenamento de estado externo (banco de dados/Redis)

  • As chamadas de ferramentas são idempotentes sempre que possível. Stripe: "Solicitações idempotentes".

  • Enfileire tarefas longas (para que você não mantenha uma solicitação da web aberta indefinidamente)

Além disso: construa um "botão de emergência". Você não vai precisar dele até que realmente precise 😬

13) Considerações finais - a versão resumida de Como Construir um Agente de IA 🎁🤖

Se você não se lembrar de mais nada, lembre-se disto:

Um agente não é mágico. É um sistema que toma boas decisões com frequência suficiente para ser valioso… e admite a derrota antes de causar danos. De certa forma, é reconfortante. 😌

E sim, se você construir direito, é como contratar um pequeno estagiário digital que nunca dorme, entra em pânico de vez em quando e adora papelada. Ou seja, basicamente um estagiário.

Perguntas frequentes

O que é um agente de IA, em termos simples?

Um agente de IA é basicamente um ciclo que se repete: recebe uma entrada, decide o próximo passo, usa uma ferramenta, lê o resultado e repete até concluir. A parte "agente" vem da ação e da observação, não apenas da interação por meio de conversas. Muitos agentes são simplesmente automações inteligentes com acesso a ferramentas, enquanto outros se comportam mais como um operador júnior capaz de se recuperar de erros.

Quando devo criar um agente de IA em vez de apenas usar um prompt?

Crie um agente quando o trabalho envolver várias etapas, mudanças baseadas em resultados intermediários e a necessidade de ferramentas confiáveis ​​(APIs, bancos de dados, emissão de tickets, execução de código). Os agentes também são úteis quando se deseja resultados repetíveis com mecanismos de controle e uma forma de verificar se a tarefa foi concluída. Se uma simples consulta e resposta funcionar, um agente geralmente representa sobrecarga desnecessária e modos de falha adicionais.

Como posso construir um agente de IA que não fique preso em loops?

Utilize condições de parada rígidas: número máximo de etapas, número máximo de chamadas de ferramentas e verificação de conclusão completa. Adicione esquemas de ferramentas estruturados, tempos limite e tentativas que não se repitam indefinidamente. Registre as decisões e as saídas das ferramentas para que você possa ver onde ocorre o problema. Uma válvula de segurança comum é a escalação: se o agente estiver inseguro ou repetir erros, ele deve pedir ajuda em vez de improvisar.

Qual é a arquitetura mínima para construir um agente de IA?

No mínimo, você precisa de um loop de controle que forneça ao modelo um objetivo e contexto, solicite a próxima ação, execute uma ferramenta se solicitado, anexe a observação e repita. Você também precisa de ferramentas com formatos de entrada/saída bem definidos e uma verificação de "concluído". Mesmo um loop personalizado pode funcionar bem se você mantiver o estado organizado e impor limites de passos.

Como devo projetar a chamada de ferramentas para que seja confiável em produção?

Mantenha as ferramentas concisas, tipadas, com permissões definidas e validadas — evite ferramentas genéricas que "fazem tudo". Prefira esquemas rígidos (como saídas estruturadas/chamadas de função) para que o agente não possa ignorar as entradas. Adicione listas de permissões, limites de taxa e verificações de permissão de usuário/organização na camada da ferramenta. Projete as ferramentas para que possam ser executadas novamente com segurança sempre que possível, usando padrões de idempotência.

Qual a melhor maneira de adicionar memória sem piorar o desempenho do agente?

Considere a memória como duas partes: estado de execução de curto prazo (passos recentes, plano atual, restrições) e recuperação de longo prazo (preferências, regras estáveis, documentos relevantes). Mantenha a memória de curto prazo compacta com resumos em execução, não com transcrições completas. Para a memória de longo prazo, a recuperação (embeddings + armazenamento vetorial/padrões RAG) geralmente é melhor do que "encher" tudo com contexto e confundir o modelo.

Qual padrão de planejamento devo usar: lista de verificação, ReAct ou supervisor-trabalhador?

Um planejador de listas de verificação é ótimo quando as tarefas são previsíveis e você quer algo fácil de testar. Loops no estilo ReAct se destacam quando os resultados das ferramentas alteram o que você faz em seguida. Padrões de supervisor-funcionário (como a separação de funções no estilo AutoGen) ajudam quando as tarefas podem ser paralelizadas ou se beneficiam de funções distintas (pesquisador, programador, controle de qualidade). Planejar e executar com replanejamento é um meio-termo prático para evitar planos ruins persistentes.

Como posso tornar um agente seguro se ele puder tomar decisões reais?

Utilize permissões com privilégios mínimos e restrinja ferramentas de risco a modos de aprovação ou "simulação". Adicione orçamentos e limites: número máximo de etapas, gasto máximo e limites de chamadas de ferramentas por minuto. Redija dados sensíveis antes do registro e separe os ambientes de desenvolvimento dos de produção. Exija sinalizadores de incerteza ou perguntas de esclarecimento quando as entradas forem ambíguas, em vez de deixar a confiança substituir a evidência.

Como posso testar e avaliar um agente de IA para que ele melhore com o tempo?

Crie um conjunto de cenários com fluxos de execução bem-sucedidos, casos extremos, falhas de ferramentas, solicitações ambíguas e tentativas de injeção de prompts (no estilo OWASP). Avalie resultados como sucesso da tarefa, tempo de conclusão, recuperação de erros de ferramentas e alegações sem evidências. Sempre que você alterar os esquemas das ferramentas, os prompts, a recuperação de dados ou a formatação da memória, execute o conjunto de cenários novamente. Se você não consegue testar, não consegue lançar o produto de forma confiável.

Como posso implantar um agente sem aumentar drasticamente a latência e os custos?

Um padrão comum é um controlador sem estado com um armazenamento de estado externo (banco de dados/Redis), serviços de ferramentas por trás dele e um sistema robusto de registro e monitoramento (frequentemente OpenTelemetry). Controle os custos com cache de recuperação, resumos de estado compactos, modelos menores para roteamento/extração e limitando o processamento complexo às etapas mais difíceis. Use filas para tarefas longas para não manter requisições web em aberto. Sempre inclua um mecanismo de interrupção automática (kill switch).

Referências

  1. Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) - NIST AI RMF 1.0 (confiabilidade e transparência) - nvlpubs.nist.gov

  2. OpenAI - Saídas Estruturadas - platform.openai.com

  3. OpenAI - Guia de chamada de funções - platform.openai.com

  4. OpenAI - Guia de limites de taxa - platform.openai.com

  5. OpenAI - Executa API - platform.openai.com

  6. OpenAI - Chamada de funções de assistentes - platform.openai.com

  7. LangChain - Documentação de agentes (JavaScript) - docs.langchain.com

  8. LangChain - Documentação das ferramentas (Python) - docs.langchain.com

  9. LangChain - Visão geral da memória - docs.langchain.com

  10. arXiv - Artigo ReAct (razão + ação) - arxiv.org

  11. arXiv - Artigo RAG - arxiv.org

  12. Biblioteca de desenvolvedores da Amazon Web Services (AWS) - Tempos limite, novas tentativas e recuo com jitter - aws.amazon.com

  13. OpenTelemetry - Introdução à Observabilidade - opentelemetry.io

  14. Stripe - Requisições idempotentes - docs.stripe.com

  15. Google Cloud - Estratégia de repetição (recuo + jitter) - docs.cloud.google.com

  16. OWASP - Top 10 para Aplicações de Modelo de Linguagem de Grande Porte - owasp.org

  17. OWASP - LLM01 Injeção Rápida - genai.owasp.org

  18. LlamaIndex - Introdução ao RAG - developers.llamaindex.ai

  19. Microsoft - Kernel Semântico - learn.microsoft.com

  20. Microsoft AutoGen - Framework multiagente (documentação) - microsoft.github.io

  21. CrewAI - Conceitos de agentes - docs.crewai.com

  22. Haystack (deepset) - Documentação dos Retrievers - docs.haystack.deepset.ai

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