Agentes de IA · Instruções Criar agente de IA: ferramentas, opções e os seis passos para o primeiro agente

De que é composto um agente de IA

Um agente de IA é um programa que, com um modelo de linguagem, decide autonomamente qual é o passo seguinte e usa ferramentas para o executar. O nosso artigo Agentes de IA para empresas explica o que é um agente e em que difere de um chatbot e da automatização clássica. Do ponto de vista técnico, todos os agentes precisam dos mesmos componentes:

• Modelo: o modelo de linguagem que lê, planeia e redige.
• Instruções: tarefa, tom, regras e, sobretudo, quando o agente passa o caso a uma pessoa.
• Ferramentas: interfaces que permitem ler dados ou executar ações, como consultar uma encomenda ou criar um ticket.
• Conhecimento: documentos a que acede, como listas de preços, manuais ou respostas anteriores.
• Limites: permissões, aprovações, montantes máximos e limites de custos.
• Registo e testes: cada decisão pode ser reconstituída e cada alteração é testada com exemplos reais.

Comparação de três opções

Na prática, é frequente combinar as opções: um agente em código assume a verificação mais exigente e o n8n liga-o à caixa de correio, à gestão comercial e ao CRM. A plataforma adequada depende menos da ferramenta do que do local onde estão os seus dados, de quem manterá o agente e dos requisitos de proteção de dados. O n8n pode, por exemplo, funcionar em servidores próprios na UE. Saiba mais em Alojar n8n em servidores próprios.

Ligar ferramentas: o que é MCP

Para um agente executar ações, precisa de acesso aos seus sistemas. O Model Context Protocol (MCP) é uma norma aberta que permite ligar aplicações de IA a ferramentas e fontes de dados de forma uniforme. A Anthropic apresentou-o no final de 2024 e, entretanto, muitos prestadores e ferramentas passaram a suportá-lo. Para as empresas, isto significa que uma ligação criada uma vez, por exemplo à gestão comercial, pode ser usada com diferentes modelos e plataformas. O MCP é útil, mas não é um requisito. Muitos agentes funcionam com poucas interfaces programadas diretamente.

Criar um agente de IA em seis passos

1. Escolher uma tarefa delimitada: por exemplo, «Responder a perguntas sobre o estado de entrega» em vez de «Assumir o apoio ao cliente».
2. Reunir exemplos reais: 30 a 50 casos típicos com a resposta correta. São a referência para testar cada alteração.
3. Ferramentas com permissões mínimas: o agente pode ler encomendas, mas não lançar notas de crédito. Permissões de escrita apenas onde forem realmente necessárias.
4. Definir instruções e passagem a uma pessoa: o que o agente pode e não pode fazer e quando passa o caso a uma pessoa, por exemplo perante reclamações ou incerteza.
5. Testar e medir: executar o agente com os exemplos, classificar os erros por tipo, melhorar as instruções e ferramentas e voltar a testar.
6. Entrar em funcionamento com aprovação: primeiro, o agente propõe e uma pessoa aprova. Só pode executar mais tarefas por si quando os resultados se mantêm corretos durante semanas. Os limites de custos e os registos estão ativos desde o início.

Segurança e legislação

Os agentes leem textos vindos do exterior, como mensagens de correio eletrónico ou páginas Web. Estes podem conter instruções ocultas destinadas a induzir o agente a fazer algo. A OWASP coloca esta chamada injeção de instruções, ou prompt injection, no topo dos riscos das aplicações de IA, seguida, entre outros, de permissões demasiado amplas. As principais medidas de proteção são permissões mínimas, aprovações para ações com consequências e a separação entre leitura e escrita.

Do ponto de vista jurídico, a maioria dos agentes nas empresas não levanta problemas significativos. Se um agente comunicar diretamente com pessoas, tem de ser percetível que se trata de IA (Art. 50 do Regulamento da IA). Para utilizações em áreas sensíveis, como a seleção de pessoal, aplicam-se as obrigações relativas à IA de risco elevado a partir de dezembro de 2027. Os dados pessoais exigem um contrato de subcontratação e, sempre que possível, servidores na UE.

Desenvolver internamente ou contratar o desenvolvimento?

O desenvolvimento interno compensa para assistentes internos de risco reduzido, quando alguém na equipa tem vontade e tempo para aprender. Vale a pena ter apoio quando o agente trabalha com dados de clientes, liga vários sistemas ou tem de funcionar de forma fiável e contínua. A página Contratar o desenvolvimento de agentes de IA explica como trabalhamos. Como agência de IA, acompanhamos a sua empresa desde o primeiro protótipo até ao funcionamento.