Como criar um agente de IA em 9 passos

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Para criar um agente de IA, combine um modelo de IA com instruções claras, as ferramentas necessárias para concluir uma tarefa e um fluxo de trabalho que o ajude a decidir o que fazer em seguida.

Ao contrário de um chatbot básico, que responde principalmente aos seus prompts, um agente de IA pode realizar ações, verificar os resultados e avançar por várias etapas até concluir a tarefa ou precisar da sua ajuda.

Veja como criar um agente de IA em nove passos:

1. Defina o objetivo do agente. Comece com uma tarefa específica. Decida quais informações o agente vai receber, o que ele deve produzir, o que tem permissão para fazer e o que caracteriza um resultado bem-sucedido.
2. Escolha como criar o agente. Use um criador visual ou sem código para simplificar a configuração ou opte por uma abordagem baseada em código se precisar de mais controle sobre o funcionamento do agente.
3. Escolha o modelo de IA. Selecione um modelo adequado à tarefa e aos seus requisitos de uso de ferramentas, contexto, velocidade, precisão e custo.
4. Escreva as instruções do agente. Explique qual é o papel do agente, como ele deve realizar a tarefa, quais regras precisa seguir e quando deve parar ou pedir sua ajuda.
5. Conecte o agente a ferramentas e fontes de dados. Dê a ele acesso ao que precisa para concluir a tarefa, como pesquisa na web, APIs, bancos de dados, email ou outros aplicativos.
6. Adicione memória se o agente precisar. Decida quais informações ele deve lembrar durante uma tarefa e se precisa manter algum contexto para sessões futuras.
7. Crie o ciclo de ações. Configure um processo que permita ao agente escolher uma ação, usar uma ferramenta, avaliar o resultado e decidir o que fazer em seguida.
8. Defina limites e regras de aprovação. Limite permissões, acesso a ferramentas, gastos, novas tentativas e ações de maior risco. Exija aprovação antes de ações que possam ter consequências significativas.
9. Teste e aprimore o agente. Teste tarefas realistas, situações incomuns, chamadas de ferramentas que apresentem falhas e entradas inseguras para identificar problemas antes de dar mais responsabilidade ao agente.

Quais são os principais componentes de um agente de IA?

Os principais componentes de um agente de IA são um modelo de IA, instruções, ferramentas, memória e um ciclo do agente.

Juntos, esses componentes ajudam o agente a entender seu objetivo, decidir o que fazer em seguida, usar ferramentas ou serviços externos, manter o contexto relevante e continuar trabalhando até concluir a tarefa ou precisar da sua ajuda.

• Modelo de IA. Interpreta sua solicitação e decide como o agente deve responder ou agir. A maioria dos agentes de IA usa grandes modelos de linguagem (LLMs) para esse fim.
• Instruções. Dizem ao agente qual é sua tarefa, como deve se comportar e quais regras precisa seguir.
• Ferramentas. Permitem que o agente acesse informações ou realize ações fora do modelo de IA, como pesquisar na web, consultar um banco de dados ou usar uma API.
• Memória. Mantém informações relevantes disponíveis enquanto o agente trabalha em uma tarefa e, quando necessário, em sessões futuras.
• Ciclo do agente. Repete o processo de decidir o que fazer, realizar uma ação, verificar o resultado e continuar até que a tarefa seja concluída ou precise da sua intervenção.

1. Defina um objetivo para o agente

Comece definindo a tarefa que você quer que o agente execute, e não a tecnologia que vai usar para criá-lo. Um objetivo claro para um agente de IA deve se concentrar em uma tarefa específica.

Defina o que o agente recebe, o que deve produzir, quais informações pode usar e quais ações tem permissão para realizar.

Por exemplo, “Crie um agente que cuide do atendimento ao cliente” é um objetivo genérico demais para ser útil.

Um objetivo melhor seria: “Leia as solicitações de suporte recebidas, identifique o problema, encontre informações relevantes em uma base de conhecimento aprovada e redija uma resposta para análise por um agente de suporte humano.”

Você também deve decidir quando o agente precisa parar e passar a tarefa para uma pessoa. No caso do agente da caixa de entrada de suporte, você pode permitir que ele responda a perguntas comuns usando uma base de conhecimento aprovada, mas exigir que encaminhe disputas de cobrança e alterações de conta.

Além disso, defina o que caracteriza um resultado bem-sucedido. Para o agente de atendimento ao cliente, isso pode significar identificar corretamente as solicitações, usar informações aprovadas, encaminhar os casos certos para uma pessoa e evitar ações que estejam fora de suas permissões.

Antes de criar o fluxo de trabalho de IA, porém, verifique se você realmente precisa de um agente. Se o processo segue regras previsíveis e sempre executa as mesmas etapas, uma automação convencional geralmente é suficiente.

Um agente de IA é mais útil quando a tarefa envolve entradas variadas, informações não estruturadas ou decisões que dependem do contexto. O quanto dessa tomada de decisão você delega ao agente também pode influenciar o tipo de agente de IA de que precisa.

2. Escolha como criar o agente

Ao criar um agente de IA, escolha um criador visual ou sem código se quiser uma configuração mais rápida e com o mínimo de programação. Se você sabe programar e precisa de mais controle sobre o funcionamento do agente, opte por uma abordagem baseada em código.

Considere suas habilidades técnicas, a complexidade do fluxo de trabalho e suas necessidades de personalização para fazer essa escolha.

Criadores visuais de agentes de IA, como n8n e Make, permitem conectar modelos de IA, ferramentas, aplicativos e etapas do fluxo de trabalho. Essa abordagem funciona bem quando é possível mapear visualmente a maior parte do processo, mas você ainda quer que o agente tome decisões ao longo do caminho.

Por exemplo, um agente de atendimento ao cliente pode iniciar o processo quando um email chega, identificar a solicitação e decidir se deve buscar informações para elaborar uma resposta ou encaminhar a mensagem para uma pessoa.

Com uma abordagem baseada em código, você pode criar lógica personalizada, integrações e ferramentas quando precisar de mais controle sobre o funcionamento do agente.

Por exemplo, você pode criar um agente de IA com Python quando o comportamento necessário for mais fácil de desenvolver e manter com código.

Você pode escrever a lógica por conta própria ou usar frameworks de agentes, como LangGraph, CrewAI e OpenAI Agents SDK, para implementar funcionalidades comuns.

O LangGraph oferece suporte a fluxos de trabalho de agentes personalizáveis e gerenciamento de estado, o CrewAI oferece agentes e fluxos, e o OpenAI Agents SDK inclui agentes, ferramentas, transferências, sessões e outros recursos para a criação de agentes.

3. Escolha um modelo de IA

Escolha um modelo de IA com base na complexidade da tarefa do agente, nas ferramentas de que ele precisa e na importância da velocidade e do custo para você.

Comece pelo objetivo definido anteriormente. Se o agente precisar apenas classificar mensagens, extrair informações ou formatar respostas, um modelo rápido e de baixo custo, como o GPT-5.6 Luna da OpenAI, pode ser suficiente.

Se o agente precisar entender solicitações pouco claras, planejar várias etapas ou escolher entre ações semelhantes, talvez seja necessário usar um modelo mais avançado, como o GPT-5.6 Sol.

Se o agente usa ferramentas externas, verifique se o modelo oferece bom suporte a chamadas de ferramentas, ou seja, se consegue escolher a ferramenta certa e gerar as informações necessárias para fazer a chamada. Essa confiabilidade se torna ainda mais importante à medida que você adiciona ferramentas, pois o modelo passa a ter mais opções entre as quais escolher.

Considere também a quantidade de informações que o modelo precisa processar de uma só vez. Uma janela de contexto maior permite trabalhar com mais histórico de conversas, documentos e resultados anteriores de ferramentas.

No entanto, os provedores de modelos costumam cobrar com base em tokens, que são os blocos de texto processados. Por isso, incluir contexto desnecessário aumenta o custo e o tempo de processamento. Forneça ao modelo apenas as informações de que ele precisa.

A velocidade e o custo também são importantes porque o agente pode usar o modelo várias vezes para concluir uma única tarefa. Compare quanto tempo a tarefa inteira leva e quanto custa, em vez de avaliar apenas uma solicitação ao modelo.

Para a primeira versão, escolha um modelo que execute suas tarefas de teste de forma confiável. Quando o agente estiver funcionando bem, teste modelos mais rápidos ou de menor custo em tarefas mais simples para verificar se é possível reduzir os gastos sem prejudicar o desempenho.

Por exemplo, seu agente de atendimento ao cliente pode usar um modelo de menor custo para classificar emails simples e outro mais avançado para lidar com solicitações pouco claras ou decidir quando encaminhar um caso para uma pessoa.

4. Escreva as instruções do sistema

Escreva instruções que expliquem ao agente qual é o papel dele, como deve realizar a tarefa, quais regras precisa seguir e quando deve parar ou pedir ajuda.

Comece definindo um papel claro. Por exemplo: “Você é um agente de atendimento ao cliente do example.com responsável por dúvidas rotineiras sobre produtos e cobrança.”

Ao escrever seu prompt de IA, transforme objetivos gerais em regras específicas.

Em vez de apenas dizer ao agente para “ser prestativo”, explique o que ele deve fazer: “Responda a perguntas rotineiras sobre produtos usando a base de conhecimento aprovada. Encaminhe pedidos de reembolso acima de R$ 500 e solicitações de alteração de titularidade da conta.”

Para tarefas que envolvem várias ações, divida as instruções em etapas claras. Para o agente de atendimento ao cliente, você pode escrever:

1. Identifique o que o cliente precisa.
2. Pesquise informações relevantes na base de conhecimento aprovada.
3. Redija uma resposta usando apenas as informações encontradas.
4. Encaminhe alterações de conta, reembolsos acima de R$ 500 ou solicitações que você não consiga responder de forma confiável.
5. Retorne a categoria da solicitação, o rascunho da resposta, as fontes usadas e o status do encaminhamento.

Também explique ao agente o que fazer quando o processo normal não funcionar. Inclua situações como informações ausentes, falhas nas ferramentas, solicitações fora do escopo ou ações que exijam aprovação.

Se você já tem procedimentos escritos, scripts de suporte, perguntas frequentes (FAQ) ou documentos de políticas, use as regras e exceções desses materiais como ponto de partida para as instruções do agente.

Mantenha as instruções focadas. Adicionar mais instruções não torna o agente automaticamente melhor, principalmente quando as regras se sobrepõem ou entram em conflito.

5. Conecte o agente às ferramentas

Conecte o agente às ferramentas e fontes de dados necessárias para concluir a tarefa. Essas conexões geralmente têm duas finalidades.

Algumas dão ao agente acesso a informações, como uma base de conhecimento, um banco de dados ou um sistema de gestão de relacionamento com o cliente (CRM). Outras permitem realizar ações, como enviar um email, atualizar uma planilha ou criar um ticket de suporte.

A forma de conectar essas ferramentas depende de como você está criando o agente.

Alguns criadores de agentes sem código incluem ferramentas integradas, como pesquisa na web ou em arquivos. Para serviços externos, como Gmail, Google Sheets, Slack ou um CRM, geralmente é necessário conectar e autorizar sua conta.

Em plataformas como n8n ou Make, você pode adicionar uma integração pronta e conectar sua conta fazendo login ou fornecendo as credenciais necessárias. Se não houver uma integração adequada, talvez seja preciso se conectar ao serviço por meio da API.

Em uma configuração baseada em código, você escreve funções que executam tarefas específicas ou chamam APIs e disponibiliza essas funções como ferramentas que o agente pode usar. Dê a cada ferramenta um nome e uma descrição claros para que o agente entenda o que ela faz e quando deve usá-la.

Por exemplo, get_customer_record deixa claro que a ferramenta recupera dados do cliente, enquanto customer_tool não informa qual ação ela executa.

No exemplo do agente de atendimento ao cliente, uma nova mensagem no Gmail pode acionar o fluxo de trabalho e fornecer o email como entrada.

Em seguida, o agente pode escolher ferramentas para pesquisar na base de conhecimento de suporte, consultar a conta do cliente no CRM, registrar a categoria da solicitação no Google Sheets ou criar um ticket de encaminhamento.

6. Adicione memória ao agente

Adicione memória quando o agente precisar manter informações de etapas anteriores da tarefa atual ou lembrá-las em sessões futuras. A memória do agente de IA pode ser de curto ou longo prazo, dependendo de por quanto tempo as informações precisam continuar úteis.

A memória de curto prazo ajuda o agente a acompanhar o que já aconteceu durante a tarefa atual. Ela pode incluir suas mensagens, as respostas anteriores do agente e os resultados das ferramentas.

Por exemplo, o agente de atendimento ao cliente pode precisar lembrar que já pesquisou na base de conhecimento ou consultou a conta do cliente. Assim, ele evita repetir o mesmo trabalho.

A memória de longo prazo permite que o agente use informações relevantes de sessões anteriores. Para um agente de atendimento ao cliente, isso pode incluir o histórico de conversas, as preferências do cliente ou decisões anteriores que possam ajudar em uma nova solicitação.

Ela também pode ser útil em outros sistemas de IA agêntica. Por exemplo, um assistente pessoal pode lembrar que você prefere voos pela manhã e considerar essa preferência ao planejar uma viagem futura.

Se você mantiver informações entre sessões, decida quem pode acessá-las, por quanto tempo serão armazenadas e como informações desatualizadas serão atualizadas ou excluídas.

Para dar memória de longo prazo ao agente, você precisa de um sistema de armazenamento que mantenha as informações entre as sessões, como um banco de dados. Um banco de dados convencional funciona bem para informações estruturadas, como nome do cliente, número do pedido, plano de assinatura ou status do suporte.

Para coleções maiores de texto, como conversas anteriores, artigos de suporte ou documentos, você pode usar a busca vetorial, que encontra informações relevantes com base no significado, em vez de buscar correspondências exatas de palavras.

Na prática, isso significa armazenar o texto em um banco de dados vetorial. Quando o agente precisar das informações armazenadas, ele deve recuperar apenas as partes relevantes e enviá-las ao modelo de IA.

Uma forma comum de fazer isso é usar a geração aumentada por recuperação (RAG). O RAG recupera informações relevantes de uma fonte armazenada e as adiciona ao contexto do modelo antes de gerar uma resposta.

Nem sempre é necessário usar RAG. Se o agente só precisa consultar um valor específico, como o status de um pedido ou um plano de assinatura, geralmente basta consultar o banco de dados diretamente por meio de uma ferramenta.

7. Crie o ciclo do agente

Crie um ciclo que permita ao agente decidir o que fazer, realizar uma ação, verificar o resultado e decidir o próximo passo. Esse processo se repete para ajudar o agente a concluir tarefas que exigem várias ações, em vez de apenas uma resposta.

Um ciclo básico de agente funciona assim:

1. Receba a tarefa e as informações disponíveis.
2. Decida o que fazer em seguida, como responder, usar uma ferramenta, pedir mais informações ou encaminhar a tarefa.
3. Realize a ação escolhida.
4. Analise o resultado e use-o como uma nova fonte de informação.
5. Decida se a tarefa foi concluída ou se outra ação é necessária.
6. Repita as etapas anteriores até que o agente conclua a tarefa, precise da sua ajuda ou atinja uma condição de parada.

Por exemplo, seu agente de atendimento ao cliente pode receber um email e decidir pesquisar na base de conhecimento. Depois, ele analisa os resultados e verifica se já tem informações suficientes para redigir uma resposta.

Caso contrário, pode consultar a conta do cliente em um banco de dados para verificar detalhes como o plano de assinatura ou o status da conta. Com essas informações, o agente decide o que fazer em seguida.

O ciclo também precisa ter uma forma clara de terminar. Ele deve parar quando o agente concluir a tarefa, precisar da sua ajuda ou atingir uma das condições de parada definidas nas instruções.

A forma de criar o ciclo depende da abordagem escolhida anteriormente. Em um criador visual, normalmente você configura o agente e conecta as ferramentas que ele pode usar, enquanto a plataforma gerencia as etapas que se repetem entre o agente e essas ferramentas.

Em uma abordagem baseada em código, você pode usar um framework para gerenciar esse ciclo ou escrever a lógica por conta própria. Essa lógica envia a tarefa ao modelo, executa a ferramenta escolhida, devolve o resultado ao modelo e repete o processo quando necessário.

8. Defina limites e regras de aprovação

Defina regras claras sobre quais ferramentas e informações o agente de IA pode acessar, quais ações pode realizar por conta própria e quais exigem sua aprovação. Não dependa apenas das instruções para controlar o que ele pode fazer.

Comece pelas permissões das ferramentas. Dê ao agente apenas o acesso necessário para concluir a tarefa. Você pode permitir ações de menor risco, como pesquisar na base de conhecimento, consultar informações da conta e categorizar solicitações de suporte.

Exija aprovação para ações de maior risco, como excluir registros, alterar configurações de conta, enviar informações confidenciais ou fazer compras.

Esse tipo de processo costuma ser chamado de human-in-the-loop, em que uma pessoa verifica ou aprova uma ação antes que o agente continue.

Não é necessário exigir aprovação para todas as ações. Faça isso quando um erro puder gerar custos, expor informações confidenciais, afetar a conta de um cliente ou ser difícil de reverter.

Defina limites rígidos para o que o agente pode fazer antes de parar. Por exemplo, você pode limitar o número de novas tentativas e de chamadas de ferramentas, além do tempo de processamento e dos gastos, para evitar ciclos intermináveis e custos inesperados.

Esses limites ajudam a impedir que o agente repita ações quando uma ferramenta falha ou quando não é possível concluir a tarefa.

No caso do agente de atendimento ao cliente, você pode permitir que ele pesquise na base de conhecimento e consulte o status da assinatura de um cliente sem aprovação, mas exigir aprovação antes de emitir um reembolso acima de R$ 500 ou cancelar uma assinatura.

9. Teste e aprimore o agente

Teste seu agente de IA com tarefas realistas para identificar problemas antes de dar a ele mais acesso ou responsabilidade.

Não avalie apenas a resposta final. Verifique também se o agente escolhe as ferramentas certas, usa as informações corretas, segue as regras de aprovação e para quando necessário.

Comece criando casos de teste que abranjam as solicitações que seu agente provavelmente receberá. Inclua tarefas comuns e também situações difíceis ou de maior risco. Para cada teste, defina a entrada, o resultado ou a ação esperada e os critérios para considerar o teste aprovado ou reprovado.

Para o agente de atendimento ao cliente, você pode testar uma pergunta sobre um produto, como “Esse plano inclui hospedagem de email?”, uma solicitação incompleta, como “Minha conta não está funcionando”, um pedido de reembolso que exige aprovação e uma alteração de conta que o agente deve encaminhar.

Execute cada teste e acompanhe o que o agente faz do início ao fim. Verifique se ele escolhe as ferramentas certas, usa as informações corretamente, pede aprovação quando necessário e conclui ou encaminha a tarefa conforme o esperado.

Depois, teste o que acontece quando algo dá errado. Forneça informações ausentes ou conflitantes, solicitações fora do escopo e instruções inseguras.

Por exemplo, envie um pedido de reembolso sem o número do pedido, forneça dois IDs de conta diferentes na mesma mensagem ou peça ao agente que ignore as regras e revele informações que não deveria compartilhar.

Simule falhas nas ferramentas, timeouts de ferramentas e permissões negadas para garantir que o agente responda adequadamente, em vez de ficar travado ou continuar trabalhando com informações incompletas.

Quando um teste falhar, corrija a causa do problema em vez de ajustar apenas a resposta final. Se o agente escolher a ferramenta errada, melhore o nome ou a descrição dela. Se repetir as mesmas ações, torne as condições de parada ou os limites de novas tentativas mais rígidos.

Se o agente fornecer informações que não consegue comprovar, deixe as instruções mais claras sobre quais fontes ele pode usar e o que deve fazer quando não encontrar uma resposta.

Execute os mesmos testes novamente após cada alteração para confirmar que a correção funcionou e não causou outro problema.

Adicione novos casos de teste quando encontrar falhas durante o uso real e repita os testes sempre que trocar o modelo, modificar as instruções, adicionar novas ferramentas ou atualizar o ciclo do agente.

Melhores práticas para criar agentes de IA confiáveis

As melhores práticas para criar agentes de IA confiáveis são manter a configuração simples, usar código convencional para tarefas previsíveis, passar as informações em um formato consistente entre as etapas, salvar detalhes importantes da tarefa separadamente e registrar o que acontece durante cada execução.

• Mantenha a configuração simples. Comece com um agente e adicione outros apenas quando houver tarefas claramente distintas que não possam ser bem executadas por um único agente. Mais agentes também significam mais conexões e decisões que podem dar errado. Se precisar de vários agentes, atribua uma responsabilidade clara a cada um e defina quando um deve passar o trabalho para outro.
• Use código convencional para tarefas previsíveis. Se você estiver usando uma abordagem baseada em código, use código para cálculos, validações, permissões e regras de negócio fixas, ou seja, tudo em que a mesma entrada deve sempre seguir a mesma lógica. Deixe o modelo de IA se concentrar em tarefas que se beneficiam da compreensão de informações, do tratamento de solicitações pouco claras ou da tomada de decisões com base no contexto.
• Passe as informações em um formato consistente. Quando outro aplicativo ou ferramenta precisar usar o resultado do agente, retorne as informações em um formato que esse aplicativo ou ferramenta consiga interpretar de forma confiável. Por exemplo, você pode definir campos obrigatórios para detalhes como categoria da solicitação, ID do cliente e status do encaminhamento. Verifique se todas as informações necessárias estão presentes antes de enviá-las para a próxima etapa.
• Salve detalhes importantes da tarefa fora da conversa. Não dependa do histórico de conversas do agente para armazenar informações que o fluxo de trabalho não pode perder. Salve detalhes como ações concluídas, status de aprovação e IDs de registros relevantes no fluxo de trabalho ou no banco de dados. Assim, o agente pode retomar uma tarefa interrompida sem repetir ações nem perder o controle do andamento.
• Mantenha um registro de cada execução. Registre eventos importantes, como as ferramentas usadas pelo agente, erros, novas tentativas e o resultado final. Os logs ajudam a identificar em que ponto algo deu errado, em vez de avaliar o agente apenas pela resposta final. Use os recursos de registro disponíveis na sua plataforma, mas evite armazenar informações confidenciais desnecessárias.

Erros comuns ao criar um agente de IA

Ao criar seu agente de IA, evite erros comuns, como definir um objetivo amplo demais, adicionar ferramentas com funções semelhantes, armazenar informações demais na memória e alterar muitas coisas de uma só vez.

• Começar com um objetivo vago. Um objetivo vago dá liberdade demais para o agente decidir o que faz parte da tarefa e o que caracteriza um resultado bem-sucedido. Isso pode gerar comportamentos inconsistentes e dificultar a avaliação do funcionamento do agente. Em vez disso, defina uma tarefa específica, as informações que ele recebe, as ações que pode realizar e o resultado esperado.
• Adicionar ferramentas com funções semelhantes. Ferramentas com nomes ou finalidades parecidas podem dificultar a escolha do agente. Ele pode selecionar a ferramenta errada ou executar etapas desnecessárias, mesmo que cada ferramenta funcione corretamente de forma isolada. Dê a cada ferramenta uma finalidade distinta, remova as que não são necessárias e use nomes e descrições claros.
• Armazenar informações demais na memória. Guardar todas as conversas, resultados de ferramentas ou dados de clientes pode sobrecarregar o agente com informações desnecessárias. Informações desatualizadas ou dados associados ao usuário errado podem levar a decisões incorretas e, em sistemas com vários usuários, criar o risco de expor informações de uma pessoa na tarefa de outra. Armazene apenas o que o agente possa precisar posteriormente, associe essas informações ao usuário ou à tarefa corretos e remova-as quando deixarem de ser úteis.
• Alterar muitas coisas de uma só vez. Mudar o modelo, as instruções, as ferramentas e o fluxo de trabalho ao mesmo tempo dificulta identificar qual alteração corrigiu o problema ou causou um novo. Sempre que possível, altere um componente por vez e execute novamente os mesmos casos de teste para verificar se a mudança ajudou.

Exemplos de agentes de IA para fluxos de trabalho de negócios

Entre os fluxos de trabalho de negócios que podem se beneficiar de agentes de IA estão gerenciamento da caixa de entrada, atendimento ao cliente, qualificação de leads, gerenciamento de estoque e otimização de SEO.

Os exemplos de agentes de IA a seguir mostram como cada agente pode ajudar você, quais informações usa e quais ações pode realizar.

É difícil criar um agente de IA?

Não, criar um agente de IA básico não é difícil, principalmente quando você usa um criador visual ou um framework de agentes. Por exemplo, é relativamente simples criar um agente que categorize solicitações de suporte e encontre informações relevantes.

A parte mais difícil é tornar o agente confiável o suficiente para lidar com solicitações reais, falhas nas ferramentas, permissões e situações inesperadas.

Se quiser criar um agente de IA do zero, comece com uma tarefa específica e só amplie seu escopo depois que ele estiver funcionando de forma confiável.

Se você precisa principalmente de um assistente especializado que siga suas instruções e responda a perguntas usando seu próprio conteúdo, talvez não seja necessário criar um fluxo de trabalho completo de agente.

Nesse caso, criar um GPT personalizado, configurar um projeto no Claude ou usar um assistente com IA personalizável semelhante na sua plataforma preferida pode ser suficiente.

Quando usar um agente de IA pronto para negócios em vez de criar o seu

Use um agente de IA pronto para negócios quando quiser realizar tarefas comuns sem precisar criar o sistema por trás dele. Crie seu próprio agente se precisar de ferramentas personalizadas, permissões, tratamento de dados ou lógica de decisão que uma opção pronta não ofereça.

O Hostinger Agents é um exemplo de opção pronta para negócios. Ele oferece ajuda especializada em áreas como SEO, marketing, conteúdo, questões jurídicas e planejamento de negócios, além de mais de 150 habilidades prontas para tarefas específicas.

Por exemplo, você pode usar uma habilidade para pesquisar palavras-chave, redigir um post de blog otimizado para SEO, analisar preços, preparar abordagens de vendas ou criar uma política de privacidade, em vez de configurar o fluxo de trabalho e as instruções do zero.

Ele também pode se conectar a 1.000 ferramentas externas, incluindo Gmail, Google Sheets, Slack, Notion e HubSpot. Essas conexões permitem que o agente obtenha informações de outros aplicativos ou realize ações neles.

Antes de decidir, compare as duas abordagens:

Essa escolha não precisa ser definitiva. Você pode começar com um agente pronto para ver se ele se encaixa no seu fluxo de trabalho e, depois, migrar para uma solução personalizada caso precise de recursos que a opção pronta não oferece.

Se quiser ter uma visão mais ampla dos rumos da automação empresarial, confira as últimas tendências de automação, incluindo IA agêntica, IA auto-hospedada e plataformas low-code e no-code.

Todo o conteúdo dos tutoriais deste site segue os rigorosos padrões editoriais e valores da Hostinger.

O autor

Faradilla Ayunindya

Faradilla, or Ninda, is a Content Marketing Specialist with a passion for technology, a curiosity for digital marketing trends, and a love for languages. When she's not writing Hostinger tutorials, you can find her learning about life sciences. Follow her on LinkedIn.

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