- Comece com objectivos claros para que o objetivo e as capacidades do seu agente de IA sejam bem definidos desde o início.
- Escolha a plataforma certa que corresponda ao seu caso de utilização, ofereça recursos de apoio e lhe permita testar gratuitamente.
- Combine fluxos estruturados e raciocínio LLM para criar agentes flexíveis que podem seguir guiões e lidar com tarefas complexas e abertas.
- Integre o seu agente com bases de dados de conhecimento, canais, webhooks e plataformas para o incorporar sem problemas em fluxos de trabalho reais.
- Teste, implemente e continue a melhorar, utilizando a análise e o feedback dos utilizadores para aperfeiçoar o seu agente de IA após o lançamento.
A tecnologia de agentes de IA tem feito progressos incríveis nos últimos anos, o que significa que, atualmente, a criação do seu próprio agente de IA está acessível a qualquer pessoa com um computador.
Os agentes de IA são uma das principais tendências de IA, prevendo-se que continuem a ser rapidamente adoptados em todos os sectores.
Quer esteja a automatizar processos ou a criar um assistente de IA, este guia irá guiá-lo através dos passos para criar o seu próprio agente de IA com tecnologia LLM.
1. Defina o seu âmbito
O primeiro passo para criar um agente de IA é simples - o que é que ele vai fazer? Comece por definir claramente o objetivo do seu agente.
Há muitas aplicações de agentes de IA no mundo real. A identificação do objetivo da sua aplicação determinará as capacidades de que necessita, o que determinará a plataforma a utilizar.
- Um agente de IA de vendas ajuda os utilizadores respondendo a perguntas sobre produtos, recomendando opções, comparando modelos e fornecendo detalhes de preços.
- Um agente de IA de apoio ao cliente resolve problemas do cliente, partilha recursos como FAQs ou vídeos e resolve problemas técnicos.
- Um agente de IA de gestão do conhecimento recupera políticas da empresa, resume documentos e ajuda os funcionários a encontrar rapidamente informações relevantes.
- Um agente de geração de leads com IA envia acompanhamentos direcionados por e-mail ou plataformas como WhatsApp, capta informações através de conversas e sincroniza dados com CRMs para um acompanhamento simplificado.
- Um agente de IA de RH responde às perguntas dos funcionários sobre as políticas da empresa, ajuda na integração e trata dos pedidos de PTO.
- Um agente de IA para o comércio eletrónico acompanha as encomendas, verifica a disponibilidade dos produtos e oferece recomendações personalizadas com base nas preferências do utilizador.
Se tiver um sector especializado, pode até criar um agente de IA que lide com vários processos. Por exemplo, um agente de IA para o sector imobiliário pode sugerir propriedades, controlar a papelada e gerir as relações com os clientes. Ou um agente de IA para hotéis pode tratar das reservas, simplificar os pedidos de limpeza e vender serviços extra.
Se utilizar uma plataforma extensível, o mundo é a sua ostra. Um agente de IA bem concebido pode automatizar praticamente qualquer tarefa.
Uma vez definido o âmbito de aplicação, tem a informação necessária para escolher uma plataforma.
2. Escolher uma plataforma
Não há falta de estruturas de agentes de IA para escolher. Se estiver à procura de inspiração, a nossa lista com curadoria das 9 principais plataformas de IA é um ótimo ponto de partida.
Embora não vá comparar plataformas aqui - porque, reconhecidamente, prefiro a nossa - posso partilhar alguns factores-chave a considerar ao selecionar a plataforma certa para o seu projeto:
Certifique-se de que escolhe uma plataforma de IA que:
- Oferece recursos educativos. Haverá sempre uma curva de aprendizagem, por isso, certifique-se de que está bem equipado para isso.
- Corresponde à sua intenção. Não escolha uma plataforma especializada no serviço ao cliente se quiser um bot de vendas ou um sistema multi-agente.
- Inclui um nível gratuito, para que possa testá-lo antes (ou sem) assumir um compromisso financeiro.
Se precisar de uma solução de código aberto, também existem muitas opções de agentes de IA de código aberto à escolha.
Depois de escolher o seu construtor de agentes de IA para começar, pode começar a construir o seu próprio agente de IA.
3. Criar instruções e variáveis
O seu agente de IA vai ser totalmente único - depende inteiramente do seu caso de utilização e do seu âmbito. Parte do processo envolverá familiarizar-se com a plataforma escolhida e aplicar o seu conhecimento ao seu roteiro exclusivo.
Começar com um nó autónomo
Vamos realçar uma infeliz verdade: nem todas as "plataformas de agentes de IA" lhe permitirão criar verdadeiros agentes de IA.
Muitos deles oferecem chatbots com IA, mas carecem de um componente essencial dos agentes com IA: a capacidade de um agente tomar decisões por si próprio para satisfazer o pedido do construtor.
No Botpress Studio, os nós autónomos permitem aos utilizadores criar agentes de IA que decidem quando utilizar um fluxo estruturado e quando utilizar um LLM. Os programadores só precisam de dar instruções ao Nó Autónomo em linguagem simples.
Em poucas linhas de texto simples, pode dizer ao seu Nó Autónomo o que pretende que o seu agente de IA faça e como deve agir enquanto o faz. Pode definir a sua personalidade, âmbito e objetivo em minutos.
Algumas partes do seu chatbot de IA devem ser estruturadas - como a sua saudação ou o seu discurso de vendas direcionado. Mas é provável que haja alguns aspectos da conversa que queira transferir para um LLM.
Criar variáveis para recolher informações
O seu agente de IA terá algumas perguntas para os seus utilizadores. Por exemplo:
- Um agente de IA de viagens pode perguntar para que cidade o utilizador quer um itinerário
- Um agente de IA para o bem-estar mental pode perguntar como se sente um utilizador
- Um agente do serviço de apoio ao cliente perguntará em que é que o utilizador precisa de ajuda
Dependendo do seu fluxo de conversação, haverá 1-x variáveis que incluirá para recolher informações.
Por exemplo, um agente de IA para viagens pode perguntar ao utilizador para onde vai, se pretende reservar um voo, com quantas pessoas vai viajar, qual o seu orçamento, as suas actividades preferidas, etc.
Ou um agente de vendas pode perguntar o que um utilizador procura e, em seguida, mergulhar em diferentes fluxos de conversação com base na sua resposta.
4. Integrar o seu agente de IA
Um agente de IA sem integrações é apenas a sua própria versão do ChatGPT. O objetivo de um agente de IA é definido pelas suas integrações.
Há muitas entidades que podem ser integradas com um agente de IA - opções quase infinitas se utilizar uma plataforma flexível.
São estas integrações que permitem que um agente de IA se integre perfeitamente nos fluxos de trabalho existentes, em vez de ser um "extra" sem ligações.
Bases de conhecimento
Se pretender que o seu agente "saiba" informações personalizadas, como a disponibilidade de produtos, as leis locais ou a documentação de software, é frequente partilhar estas informações através de uma Base de conhecimentos.
A utilização de uma base de conhecimentos permite que o seu agente de IA comunique informações precisas e actualizadas (ao contrário do que acontece quando se pede a um chatbot de uso geral como o ChatGPT).
Uma base de conhecimentos pode ser qualquer coisa, desde uma tabela ou um documento até uma base de dados completa. Exemplos de KBs incluem documentação interna, bases de dados de produtos, repositórios de conformidade ou sistemas de pesquisa empresarial.
Os sistemas mais fortes utilizarão a geração aumentada por recuperação (RAG) para analisar documentos e recuperar informações relevantes. (Não se preocupe, a RAG virá com uma plataforma de agentes de IA).
Canais
Os canais são a forma como os seus utilizadores podem comunicar com o seu agente de IA. Eles são bem autoexplicativos: um chatbotWhatsApp se comunica pelo WhatsApp. Um bot Discord comunica no Discord.
Um canal comum para agentes de IA voltados para o cliente é um widget de site. Às vezes chamado de webchat, esse tipo de canal permite que os visitantes do seu site interajam com o seu agente.
Um agente de IA está limitado a um canal? Definitivamente, não. Pode integrar o seu agente para receber informações do Facebook Messenger e depois enviar-lhe um ping no Slack. Ou criar um agente de IA que envie mensagens para todos os seus contactos através do TelegramSMS e correio eletrónico.
Webhooks
Se quiser que o seu agente de IA tome medidas com base em accionadores, precisará de webhooks. Estes tipos de notificações de eventos automatizados permitem que os agentes de IA comuniquem com diferentes sistemas em tempo real.
Quando ocorre um evento num sistema, o webhook envia um pedido para outro sistema. Isto pode desencadear uma ação sem necessidade de intervenção humana. Exemplos de utilização de webhooks incluem:
- Um novo contacto no Salesforce solicita ao agente de IA que o classifique e atribua.
- Os bilhetes de apoio ao cliente accionam os agentes de IA para categorizar e escalar conforme necessário.
- Os agentes de IA enviam actualizações de envio quando o estado de uma encomenda se altera.
- Os novos funcionários recebem materiais de formação e convites para reuniões do agente de IA.
- Os alertas de segurança levam o agente de IA a analisar e a notificar as equipas de TI.
Plataformas
A mais difícil, mais emocionante e mais útil das integrações de agentes de IA: plataformas.
Não deixe que a dificuldade o dissuada - a maioria das plataformas vem com uma série de integrações pré-construídas para agentes de IA.
Exemplos de plataformas que pode integrar com um agente de IA incluem:
- Plataformas de CRM como a Hubspot e a Salesforce, para acompanhar e fomentar os contactos
- Plataformas de helpdesk como Zendesk e Intercom, para apoio ao cliente e resolução de bilhetes
- Ferramentas de automatização de marketing, como o Mailchimp (ou novamente o Hubspot) para enviar mensagens de correio eletrónico externas
- Sistemas ERP, como Oracle ou SAP, para simplificar a gestão do inventário
- Plataformas de análise, como Google Analytics, para medir os resultados dos agentes
Por exemplo, um agente de IA para os RH utilizará os principais documentos de política de uma empresa como base de conhecimentos. Quando um empregado pergunta como lidar com uma situação específica, o chatbot pode utilizar os documentos de política para informar a sua resposta.
5. Testar e repetir
Depois de criar o seu agente de IA, o passo seguinte é refiná-lo. Os testes e a iteração são essenciais para o sucesso, mas são frequentemente ignorados pelos construtores ansiosos pelo lançamento.
A sua plataforma de agente de IA deve oferecer um simulador no seu estúdio, permitindo-lhe praticar interações com o seu agente de IA. Este é o primeiro passo para testar e uma parte crucial para afinar o seu agente durante o processo de desenvolvimento.
Depois de terminar a compilação inicial, pode partilhar uma versão de amostra do seu agente com amigos ou colegas utilizando um URL. Testá-lo dessa forma ajuda a garantir que sua funcionalidade esteja pronta antes da implantação.
À medida que for testando, poderá ajustar o seu agente de IA para melhor. E prepare-se: este processo continuará mesmo depois de ter implementado o seu agente de IA. É normal.
6. Implementar o seu agente de IA
Quando o seu agente de IA estiver pronto, é altura de o implementar e deixar que comece a ter impacto. Existem várias opções de implementação à escolha:
- Implemente-o como um widget no seu sítio Web.
- Partilhe-o com os utilizadores através de um URL.
- Integre-o com canais de mensagens como WhatsApp, Instagram, Telegram, o Facebook Messenger ou Slack.
- Integre-o com plataformas ou serviços personalizados, como o quadro de mensagens interno da sua empresa ou software proprietário.
Não se esqueça de informar os seus utilizadores de que o agente de IA está ativo - se eles não souberem que está disponível, não poderá cumprir o seu objetivo de forma eficaz. Uma comunicação clara é fundamental para tornar o seu agente de IA um recurso valioso.
Nota: Se estiver a construir um sistema multiagente - vários agentes de IA num ambiente partilhado - também terá de planear o encaminhamento de agentes de IA, o processo de direcionar os accionadores para agentes específicos.
Para medir o sucesso da colaboração do sistema multiagente para atingir o seu objetivo, é necessário um sistema de avaliação multiagente para o avaliar. Este sistema irá lidar com a complexidade acrescida que advém do facto de ter vários agentes a trabalhar em conjunto.
7. Monitorizar e melhorar
O seu projeto de agente de IA não termina após a implementação - na verdade, a implementação é apenas o início. Assim que estiver no mundo, o seu agente de IA começa a trabalhar para si.
Uma plataforma de agente de IA de qualidade oferecerá análises contínuas, fornecendo informações sobre quando as pessoas estão a usar o seu agente, os tópicos sobre os quais estão a perguntar e as plataformas com as quais preferem interagir.
Se quiser compreender melhor como otimizar a sua utilização da análise para um agente de IA, pode consultar o nosso artigo sobre a análise de chatbots de IA.
Comece a criar um agente de IA gratuitamente
Tem uma ideia para um agente de IA - e nós temos a mais poderosa e flexível plataforma de agentes de IA.
É fácil construir em Botpress com um construtor de fluxo visual de arrastar e largar, uma extensa biblioteca educacional e uma comunidade Discord ativa de mais de 20.000 construtores de bots.
A nossa plataforma extensível significa que pode construir qualquer coisa, e a nossa Integração Hub está repleta de conectores pré-construídos para os maiores canais.
Comece a construir hoje. É grátis.
Perguntas Mais Frequentes
Qual é a diferença entre um agente de IA e um chatbot?
Um chatbot segue normalmente um guião ou fluxograma, enquanto um agente de IA pode tomar decisões, utilizar o raciocínio e realizar acções com base nas suas instruções.
Posso utilizar LLMs diferentes (como OpenAI, Claude, Mistral) no mesmo agente?
Sim, pode misturar e combinar LLMs consoante a tarefa, desde que a sua plataforma permita ligá-los. É como escolher a ferramenta certa para cada trabalho.
Como posso treinar o meu agente de IA para além de uma Base de Dados de Conhecimento
A maioria das plataformas de agentes não oferece um ajuste fino completo, mas é possível moldar o comportamento com avisos, fluxos personalizados e métodos de recuperação. Se necessitar de um ajuste fino, normalmente fá-lo-á fora da plataforma de agentes e depois integrará o modelo ajustado.
.png)
