Construindo Agentes Eficazes com IA: Quando, Como e Por Que Implementar esta Tecnologia

A inteligência artificial evoluiu drasticamente nos últimos anos, passando de simples ferramentas de classificação e extração para sistemas complexos capazes de tomar decisões independentes. No centro dessa evolução estão os agentes de IA – sistemas que podem determinar seu próprio caminho e operar com autonomia crescente. Mas quando devemos realmente implementar agentes? Como construí-los de forma eficaz? E como podemos entender melhor seu funcionamento?

Neste artigo, baseado nas ideias de Barry da Anthropic, exploraremos três conceitos fundamentais para a construção de agentes eficazes: escolher os casos de uso certos, manter a simplicidade e pensar como seu agente. Vamos mergulhar nesse universo e descobrir como aplicar essas estratégias nos seus projetos de IA.

A Evolução dos Sistemas de IA: De Recursos Simples a Agentes Autônomos

Antes de entrarmos nos detalhes de como construir agentes eficazes, é importante entender como chegamos até aqui. A jornada começou com recursos simples que, há apenas dois ou três anos, pareciam mágicos:

• Sumarização de textos
• Classificação de informações
• Extração de dados

Com o tempo, os desenvolvedores perceberam que uma única chamada ao modelo nem sempre era suficiente. Assim, começaram a orquestrar múltiplas chamadas em fluxos de controle predefinidos, o que permitiu equilibrar custos e latência para obter melhor desempenho. Esses sistemas, que podemos chamar de workflows, representam o início do que viria a se tornar sistemas agênticos.

Hoje, com modelos muito mais capazes, estamos testemunhando o surgimento de agentes específicos para diversos domínios em ambientes de produção. Diferentemente dos workflows, esses agentes podem decidir sua própria trajetória e operar quase independentemente, com base no feedback do ambiente.

Não Construa Agentes para Tudo: Escolhendo os Casos de Uso Certos

O primeiro conselho fundamental é: não construa agentes para tudo. Por quê? Porque agentes são ferramentas especializadas, projetadas para escalar tarefas complexas e valiosas. Eles não devem ser implementados como uma mera atualização para qualquer caso de uso.

Antes de decidir implementar um agente, considere esta lista de verificação:

Complexidade da Tarefa

Os agentes realmente se destacam em espaços de problemas ambíguos. Se você consegue mapear facilmente toda a árvore de decisão, provavelmente é melhor construir esse fluxo explicitamente e otimizar cada nó. Será mais econômico e oferecerá maior controle.

Valor da Tarefa

A exploração realizada por agentes consome muitos tokens, o que aumenta os custos. Portanto, a tarefa precisa justificar esse investimento. Se seu orçamento por tarefa é de cerca de 10 centavos (por exemplo, em um sistema de suporte ao cliente de alto volume), um workflow pode ser suficiente para resolver os cenários mais comuns e capturar a maior parte do valor.

Capacidades Críticas

Certifique-se de que não existam gargalos significativos na trajetória do agente. Se você está desenvolvendo um agente de codificação, por exemplo, é essencial que ele possa escrever bom código, depurar e se recuperar de erros. Se houver gargalos, considere reduzir o escopo e simplificar a tarefa.

Custo do Erro e Descoberta de Erros

Se os erros forem de alto risco e difíceis de descobrir, será complicado confiar no agente para executar ações autônomas. Você pode mitigar isso limitando o escopo (por exemplo, oferecendo acesso somente leitura ou mantendo humanos no processo), mas isso também limitará a escalabilidade do seu agente.

Por Que a Codificação é um Ótimo Caso de Uso para Agentes

A codificação representa um excelente caso de uso para agentes por várias razões:

• Transformar um documento de design em um PR (Pull Request) é uma tarefa ambígua e complexa
• Código de qualidade tem um alto valor agregado
• Modelos como o Claude já demonstraram excelência em várias partes do fluxo de trabalho de codificação
• O resultado é facilmente verificável através de testes unitários e integração contínua

Não é à toa que estamos vendo tantos agentes de codificação criativos e bem-sucedidos atualmente.

Mantenha a Simplicidade: A Estrutura Básica de um Agente

Uma vez identificado um bom caso de uso para agentes, o segundo conselho crucial é: mantenha tudo o mais simples possível. Qualquer complexidade adicionada prematuramente irá prejudicar seriamente a velocidade de iteração do seu projeto.

Em sua essência, um agente pode ser entendido como um modelo usando ferramentas em um loop. Nesse framework, três componentes definem a estrutura de um agente:

O Ambiente

Este é o sistema no qual o agente opera. Pode variar significativamente dependendo do caso de uso.

O Conjunto de Ferramentas

Estas oferecem uma interface para o agente executar ações e receber feedback.

O Prompt do Sistema

Define os objetivos, restrições e comportamento ideal para o agente funcionar no ambiente.

O modelo é então chamado em um loop, permitindo que o agente interaja continuamente com o ambiente através das ferramentas disponíveis.

Independentemente da aparência superficial ou do escopo de diferentes agentes, eles compartilham essa mesma estrutura básica. As principais decisões de design são:

1. Quais ferramentas oferecer ao agente
2. Como instruir o agente através do prompt

Concentre-se primeiro nestes três componentes fundamentais e só depois pense em otimizações. Por exemplo:

• Para agentes de codificação, você pode querer armazenar a trajetória em cache para reduzir custos
• Para agentes de busca com muitas chamadas de ferramentas, você pode paralelizar operações para reduzir a latência
• Para praticamente todos os agentes, é importante apresentar o progresso de forma que conquiste a confiança do usuário

Mantenha-o o mais simples possível enquanto estiver iterando. Construa primeiro estes três componentes e depois otimize quando o comportamento estiver adequado.

Pense Como Seu Agente: Adotando a Perspectiva da IA

O terceiro conceito fundamental é pensar como seu agente. Muitos desenvolvedores criam agentes a partir de suas próprias perspectivas e ficam confusos quando o agente comete erros aparentemente ilógicos. Para evitar isso, coloque-se no contexto do agente.

Embora os agentes possam exibir comportamentos sofisticados e aparentemente complexos, em cada etapa o modelo está apenas executando inferências com base em um conjunto muito limitado de contexto — geralmente entre 10.000 e 20.000 tokens. Tudo o que o modelo sabe sobre o estado atual do mundo está contido nesse contexto.

Para entender melhor como os agentes “veem” o mundo, tente realizar uma tarefa inteira da perspectiva do agente. Por exemplo, se você estiver desenvolvendo um agente de uso de computador:

• Você recebe apenas uma captura de tela estática e uma descrição (muitas vezes imprecisa)
• Você pode raciocinar o quanto quiser, mas apenas suas ferramentas afetarão o ambiente
• Enquanto a ferramenta está executando, é como se você estivesse “de olhos fechados”, sem feedback imediato
• Quando recebe a próxima captura de tela, você precisa deduzir o que aconteceu e planejar o próximo passo

Este exercício pode ser revelador e ajudará você a identificar o que o agente realmente precisa para ter sucesso, como informações sobre a resolução da tela, ações recomendadas e limitações.

Uma vantagem importante é que estamos construindo sistemas que “falam nossa língua”. Você pode simplesmente perguntar ao modelo (como o Claude) se as instruções são ambíguas, se ele entende como usar uma ferramenta, ou mesmo por que tomou determinada decisão. Isso não substitui sua própria compreensão do contexto, mas ajuda a obter uma perspectiva mais próxima de como o agente está interpretando o mundo.

O Futuro dos Agentes de IA: Tendências e Questões em Aberto

Olhando para o futuro, há várias áreas de desenvolvimento que podem transformar significativamente o campo dos agentes de IA:

Agentes com Maior Consciência de Orçamento

Diferentemente dos workflows, ainda não temos um bom controle sobre custos e latência para agentes. Definir e impor orçamentos em termos de tempo, dinheiro e tokens será crucial para viabilizar mais casos de uso em ambientes de produção.

Ferramentas Auto-evolutivas

Já usamos modelos para ajudar a iterar nas descrições de ferramentas, mas isso pode evoluir para “meta-ferramentas” onde os agentes podem projetar e melhorar suas próprias ferramentas. Isso tornará os agentes mais versáteis, adaptando-se às necessidades de cada caso de uso.

Colaborações Multi-agentes

É provável que vejamos muito mais colaborações entre múltiplos agentes em ambientes de produção ainda este ano. Essas configurações permitem melhor paralelização e separação de preocupações. Subagentes, por exemplo, podem proteger a janela de contexto do agente principal.

Uma grande questão em aberto é como esses agentes se comunicarão entre si, especialmente considerando que atualmente estamos limitados principalmente a termos de usuário-assistente síncronos.

Aplicando Estes Conceitos em Seus Projetos

Para implementar efetivamente agentes em seus projetos, comece fazendo as perguntas certas:

• Esta tarefa é realmente complexa o suficiente para justificar um agente?
• O valor gerado compensará o custo adicional?
• Quais são as ferramentas mínimas que meu agente precisará?
• Como posso formular um prompt claro que oriente o comportamento do agente?
• Quais são os possíveis gargalos ou limitações que meu agente enfrentará?

Comece simples, iterando rapidamente sobre os três componentes básicos (ambiente, ferramentas, prompt). Só depois disso, dedique-se a otimizações de custo, latência e experiência do usuário.

Não se esqueça de testar regularmente seu agente do ponto de vista dele próprio. Isso ajudará você a identificar lacunas no contexto e melhorar a eficácia geral do sistema.

Inspirando-se Para o Próximo Passo

A era dos agentes de IA está apenas começando, e há um enorme potencial para criar sistemas que realmente ajudem as pessoas a realizar tarefas complexas de forma mais eficiente. Ao seguir os princípios de escolher casos de uso apropriados, manter a simplicidade e pensar como seu agente, você estará bem posicionado para criar soluções inovadoras e eficazes.

Lembre-se sempre dos três pontos principais: não construa agentes para tudo, mantenha-os simples pelo maior tempo possível e pense como seu agente enquanto itera. Com essa mentalidade, você poderá aproveitar ao máximo o potencial dessa tecnologia revolucionária.

Experimente implementar esses conceitos em seu próximo projeto e observe como eles transformam sua abordagem para construir sistemas de IA mais inteligentes, eficientes e úteis. O futuro da engenharia de IA está nas mãos de pessoas como você, que estão dispostas a explorar, experimentar e inovar nesse campo em rápida evolução.

Perguntas Frequentes