10 estratégias para desenvolver agentes de IA poderosos que você também pode aplicar

AI está integrando-se a diversas áreas em um ritmo impressionante. Há poucos meses, estávamos nos familiarizando com a noção de agentes de IA, ou como costuma ser chamado, “IA agentiva”. Agora, começamos a explorar questões relacionadas à aplicação prática dessa tecnologia.

Se você ainda não está completamente por dentro do que são agentes, não se preocupe. Muitas pessoas não estão. A OpenAI define agentes como “Sistemas que realizam tarefas de forma independente em seu nome”, destacando a independência dessa execução. Para aqueles que buscam um guia completo sobre o tema, há um material na ZDNET que é leitura obrigatória.

Recentemente, a OpenAI lançou um PDF de 34 páginas intitulado “Um guia prático para construção de agentes”, que inclui observações e diretrizes baseadas na experiência da empresa na implementação desses sistemas para seus clientes. Após analisar o guia, compilei as recomendações da OpenAI em 10 melhores práticas, que detalho a seguir.

1. Dê prioridade a fluxos de trabalho desafiadores
A IA tornou-se um tópico tão comum que, às vezes, esquecemos de perguntar quando realmente devemos utilizá-la. Para todas as ferramentas que utilizamos, sempre queremos entender qual é o seu propósito principal e como podem ser úteis. Isso é especialmente relevante para agentes, que fueron projetados para executar conjuntos de tarefas. Enquanto lia o guia da OpenAI, uma afirmação chamou minha atenção: “Ao avaliar onde os agentes podem agregar valor, priorize fluxos de trabalho que anteriormente resistiram à automação, principalmente onde métodos tradicionais enfrentam obstáculos”.

Essencialmente, isso faz muito sentido. Se você, assim como eu, já tentou automatizar processos ao longo dos anos, provavelmente se deparou com alguns que parecem resistir a qualquer automação. Eles podem ser muito vagos, variáveis demais ou requerer muitas decisões pessoais para uma automação eficiente, mesmo que isso possa economizar horas ou dias.

Evite usar agentes para cada problema que surgir. Se uma solução tradicional classificada como “determinística” ou algorítmica funcionar, opte por ela. A migração para IA deve ocorrer apenas quando as técnicas convencionais falharem.

2. Compreenda modelos, ferramentas e instruções
Agentes consistem em três elementos principais: modelos, ferramentas e instruções. O modelo é a própria IA, o modelo de linguagem que realiza o raciocínio. As ferramentas são os mecanismos (geralmente APIs) que os agentes utilizam para executar suas tarefas. As instruções são os comandos fornecidos à IA que orientam os agentes sobre o que deve ser feito e como realizar a tarefa.

Suponha que você administre um site de e-commerce especializado em calçados, onde os usuários podem enviar fotos de seus sapatos. Você deseja que um agente aceite fotos relevantes, mas filtre todas as demais. As ferramentas seriam uma API de leitura de imagens e uma API de banco de dados. O modelo é um LLM que ajuda na tomada de decisão. As instruções poderiam especificar que você deseja apenas calçados que coincidam com o modelo apresentado, e ainda incluir algumas diretrizes, como aceitar apenas imagens da parte inferior das pernas, com um certo nível de foco e contraste, e sem qualquer texto.

Ao combinar modelos, ferramentas e instruções, você pode automatizar uma tarefa que, de outra forma, seria difícil de gerenciar. Além disso, essa tarefa pode ser complicada para trabalhadores humanos devido à variação dos níveis de atenção e à possibilidade de inspeção mais lenta e imprecisa.

3. Construa de forma inteligente, depois simplifique
Modelos de IA geralmente têm nomes bastante enigmáticos, como gpt-4o, gpt-4.1, gpt-4 turbo, entre outros. Alguns modelos são mais novos ou menos exigentes em termos de recursos. Os modelos mais habilidosos tendem a demandar mais recursos e tempo, resultando em custos mais elevados.

Pode parecer lógico iniciar com o modelo mais acessível quando você estiver implementando seus agentes. Contudo, a OpenAI aconselha o contrário. O ideal é utilizar o modelo mais robusto e capaz para garantir que a tarefa funcione corretamente e estabelecer uma referência de desempenho. Depois que a tarefa estiver em funcionamento, você poderá pensar em trocar para um modelo menos capacitado e avaliar se a performance permanece a mesma ou diminui.

4. Maximize agentes individuais
Uma das características interessantes dos agentes é que é possível criar equipes como se fossem grupos humanos. Quando criei a AI Newsroom em 2011, implementei uma rede de agentes, cada um responsável por monitorar um tema específico. Um agente editor recebia as submissões de notícias e validava sua relevância. Outro grupo era encarregado de organizar as matérias e um terceiro preparava tudo para publicação.

O desafio de que todos funcionassem em harmonia era complexo. É nesse ponto que a recomendação da OpenAI de maximizar as capacidades de um único agente faz total sentido. Construa aos poucos e faça um agente desempenhar o máximo de funções possível, pois adicionar novos agentes rapidamente aumenta a complexidade do sistema.

5. Utilize modelos de prompt
Uma técnica que a OpenAI sugere para otimizar um único agente é usar modelos de prompt. Esses modelos são basicamente prompts integrais apresentados como templates que podem ser preenchidos. Desta forma, ao invés de mudar de agente, você apenas ajusta o prompt com novas variáveis. Essa estratégia é útil para minimizar a proliferação de agentes e simplificar a depuração do comportamento dos mesmos.

6. Mais ferramentas, mais agentes
A OpenAI sugere que, à medida que você adiciona ferramentas, adicione também agentes. Pode-se comparar isso ao processo de construção de uma casa, onde diferentes habilidades são necessárias. Pense em cada agente como especialista em sua área e atribua a eles as ferramentas relacionadas às suas tarefas específicas.

7. A similaridade das ferramentas é importante
Os AIs também têm dificuldades quando existem várias ferramentas com funcionalidades similares ou que se sobrepõem. Elas podem lutar para determinar qual ferramenta utilizar em determinada situação. Assim, se suas ferramentas forem bastante distintas, um único agente poderá lidar com elas, mas quando várias ferramentas semelhantes são atribuídas, o agente pode alternar entre elas.

A OpenAI recomenda utilizar múltiplos agentes se melhorar a clareza das ferramentas por meio de nomes descritivos e parâmetros claros não resultar em um desempenho superior.

8. Divida quando os agentes enfrentarem dificuldades
Essa recomendação é surpreendentemente semelhante à gestão humana: quando os agentes não seguem instruções complexas ou escolhem ferramentas incorretas, pode ser necessário dividir seu sistema, introduzindo mais agentes distintos. Se seus agentes estão sobrecarregados e falham em seguir diretrizes, é hora de buscar apoio.

No mundo corporativo, o reconhecimento de que uma equipe pode estar sobrecarregada é vital, assim como no caso de agentes de IA. Se perceber que estão cometendo erros, considere oferecer ajuda ou simplificar os processos.

9. Estabeleça guarda-corpos como defesa em camadas
Em uma estrada montanhosa, as barreiras de proteção servem para impedir que veículos desgovernados caiam de precipícios. Em IA, os guarda-corpos têm a função de evitar que agentes fora de controle realizem ações potencialmente perigosas. A OpenAI define sete tipos de guarda-corpos, que incluem classificadores de relevância, filtros de informações pessoais e validações de saídas, permitindo um controle mais efetivo.

Pense nos guarda-corpos como uma defesa em camadas; nenhum sistema único oferece total proteção, mas um conjunto combinado pode manter as operações em ordem. Assim como as outras recomendações da OpenAI, a implementação dos guarda-corpos deve ser feita progressivamente.

10. Planeje intervenções humanas
É inevitável: algo pode falhar. Quando isso acontece, nem sempre os guarda-corpos funcionarão. Não é aconselhável dejar que suas IAs operem sem supervisão. Elas são multiplicadores de força nos processos, mas requerem um olhar humano.

Desenvolva um sistema que reporta comportamentos anômalos a pessoas reais. Notifique as pessoas de ações de alto risco, como decisões irreversíveis ou que podem gerar custos elevados. Você não quer que uma IA conceda reembolsos enormes sem supervisão humana.

Recomendações da OpenAI apontam que, independentemente de como você planeja construir uma solução de IA, os componentes devem ser flexíveis e guiados por comandos claros. Comece pequeno, valide com usuários reais e amplie as capacidades com o tempo. Se refletirmos, essas diretrizes são as mesmas que instalações de TI usaram desde os primórdios. À medida que as coisas mudam, algumas permanecem constantes.

Você já começou a experimentar com agentes de IA em suas operações? Quais tarefas foram mais difíceis de automatizar? Você acredita que os agentes podem finalmente torná-las gerenciáveis? Quais das melhores práticas da OpenAI, como modelos de prompt ou guarda-corpos em camadas, se conectam mais com sua própria experiência? Existem áreas onde a supervisão humana ainda é absolutamente essencial?

Para mais detalhes, consulte o link de referência da matéria: https://www.zdnet.com/article/openais-best-practices-for-implementing-agents/