Como criar agentes de IA para iniciantes (2025)

A tecnologia de agentes de IA avançou muito nos últimos anos – e isso significa que hoje, criar seu próprio agente de IA está ao alcance de qualquer pessoa com um computador.

Agentes de IA são uma das principais tendências em IA, com previsão de adoção acelerada em diversos setores.

Seja para automatizar processos ou criar um assistente de IA, este guia vai mostrar o passo a passo para construir seu próprio agente de IA com LLM.

1. Defina seu escopo

O primeiro passo para criar um agente de IA é simples – o que ele vai fazer? Comece detalhando claramente o propósito do seu agente.

Existem muitas aplicações reais de agentes de IA. Identificar o propósito do seu agente vai determinar as capacidades necessárias, o que influencia a escolha da plataforma.

• Um agente de IA para vendas ajuda usuários respondendo dúvidas sobre produtos, recomendando opções, comparando modelos e fornecendo detalhes de preços.
• Um agente de IA para suporte ao cliente resolve problemas, compartilha recursos como FAQs ou vídeos e auxilia em questões técnicas.
• Um agente de IA para gestão do conhecimento recupera políticas da empresa, resume documentos e ajuda colaboradores a encontrar informações relevantes rapidamente.
• Um agente de geração de leads com IA envia follow-ups segmentados por e-mail ou plataformas como WhatsApp, coleta informações em conversas e sincroniza dados com CRMs para acompanhamento eficiente.
• Um agente de IA para RH responde dúvidas de funcionários sobre políticas da empresa, auxilia no onboarding e gerencia solicitações de férias.
• Um agente de IA para e-commerce rastreia pedidos, verifica disponibilidade de produtos e oferece recomendações personalizadas conforme as preferências do usuário.

Se você atua em um setor especializado, pode criar um agente de IA que automatize vários processos. Por exemplo, um agente de IA para imobiliárias pode sugerir imóveis, acompanhar documentações e gerenciar o relacionamento com clientes. Ou um agente de IA para hotéis pode cuidar de reservas, agilizar pedidos de limpeza e vender serviços extras.

Se você usar uma plataforma extensível, as possibilidades são enormes. Um agente de IA bem projetado pode automatizar praticamente qualquer tarefa.

Depois de definir o escopo, você terá as informações necessárias para escolher uma plataforma.

2. Escolha uma plataforma

Não faltam frameworks de agentes de IA para escolher. Se precisar de inspiração, nossa lista das 9 melhores plataformas de IA é um ótimo ponto de partida.

Não vou comparar plataformas aqui – até porque, confesso, sou fã da nossa – mas posso compartilhar alguns fatores importantes para considerar ao escolher a plataforma ideal para seu projeto:

Certifique-se de escolher uma plataforma de IA que:

1. Oferece recursos educacionais. Sempre haverá uma curva de aprendizado, então garanta que você esteja bem preparado para isso.
2. Atenda ao seu objetivo. Não escolha uma plataforma focada em atendimento ao cliente se você quer um bot de vendas ou um sistema multiagente.
3. Inclui uma camada gratuita, para que você possa testar antes (ou sem) assumir um compromisso financeiro.

Se você precisa de uma solução open-source, também existem várias opções de agentes de IA open-source disponíveis.

Depois de escolher seu construtor de agentes de IA para começar, já pode iniciar a criação do seu agente.

3. Crie instruções e variáveis

Seu agente de IA será totalmente único – tudo depende do seu caso de uso e do seu escopo. Parte do processo envolve se familiarizar com a plataforma escolhida e aplicar seu conhecimento ao seu próprio plano de ação.

Comece com um Nó Autônomo

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Vamos destacar uma verdade incômoda: nem todas as ‘plataformas de agentes de IA’ permitem criar agentes de IA de verdade.

Muitas oferecem chatbots de IA, mas não têm um componente essencial dos agentes de IA: a capacidade do agente tomar decisões sozinho para cumprir o que foi solicitado.

No Botpress Studio, os Nós Autônomos permitem criar agentes de IA que decidem quando usar um fluxo estruturado e quando usar um LLM. Os desenvolvedores só precisam instruir o Nó Autônomo em linguagem natural.

Com poucas linhas de texto simples, você pode dizer ao Nó Autônomo o que espera que seu agente de IA faça e como ele deve agir. É possível definir personalidade, escopo e propósito em minutos.

Algumas partes do seu chatbot de IA devem ser estruturadas – como a saudação ou uma abordagem de vendas. Mas provavelmente haverá aspectos da conversa que você vai querer delegar a um LLM.

Crie variáveis para coletar informações

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Seu agente de IA fará algumas perguntas aos usuários. Por exemplo:

• Um agente de viagens pode perguntar para qual cidade o usuário quer um roteiro
• Um agente de bem-estar mental pode perguntar como o usuário está se sentindo
• Um agente de atendimento ao cliente vai perguntar com o que o usuário precisa de ajuda

Dependendo do fluxo da conversa, haverá de 1 a várias variáveis para coletar informações.

Por exemplo, um agente de viagens pode perguntar para onde o usuário vai, se quer reservar um voo, quantas pessoas vão viajar, qual o orçamento, atividades preferidas, etc.

Ou um agente de vendas pode perguntar o que o usuário procura e, a partir da resposta, seguir diferentes fluxos de conversa.

4. Integre seu agente de IA

Um agente de IA sem integrações é apenas uma versão própria do ChatGPT. O propósito de um agente de IA é definido pelas suas integrações.

Há muitas entidades que você pode integrar a um agente de IA — praticamente infinitas se usar uma plataforma flexível.

Essas integrações permitem que o agente de IA se encaixe nos fluxos de trabalho existentes, em vez de ser apenas um 'extra' sem conexões.

Bases de Conhecimento

Se quiser que seu agente 'saiba' informações específicas — como disponibilidade de produtos, leis locais ou documentação de software — normalmente você compartilha isso por meio de uma Base de Conhecimento.

Usar uma Base de Conhecimento permite que seu agente de IA forneça informações precisas e atualizadas (diferente de perguntar a um chatbot genérico como o ChatGPT).

Uma Base de Conhecimento pode ser desde uma tabela ou documento até um banco de dados completo. Exemplos de KBs incluem documentação interna, bancos de dados de produtos, repositórios de compliance ou sistemas de busca corporativos.

Os sistemas mais robustos usarão geração aumentada por recuperação (RAG) para analisar documentos e recuperar informações relevantes. (Não se preocupe, o RAG virá junto com uma plataforma de agentes de IA.)

Canais

Canais são as formas pelas quais os usuários se comunicam com seu agente de IA. É bem simples: um chatbot para WhatsApp conversa pelo WhatsApp. Um bot do Discord conversa no Discord.

Um canal comum para agentes de IA voltados ao cliente é o widget no site. Também chamado de webchat, esse canal permite que visitantes do site interajam com seu agente.

Um agente de IA está limitado a um canal? Com certeza não. Você pode integrar seu agente para receber informações do Facebook Messenger e depois te notificar no Slack. Ou criar um agente de IA que envie mensagens para todos os seus contatos no Telegram, SMS e e-mail.

Webhooks

Se quiser que seu agente de IA execute ações baseadas em gatilhos, você vai precisar de webhooks. Essas notificações automáticas permitem que agentes de IA se comuniquem com diferentes sistemas em tempo real.

Quando um evento ocorre em um sistema, o webhook envia uma solicitação para outro sistema. Isso pode acionar uma ação sem necessidade de intervenção humana. Exemplos de uso de webhooks incluem:

• Um novo lead no Salesforce faz com que o agente de IA avalie e o atribua.
• Chamados de suporte ao cliente acionam agentes de IA para categorizar e encaminhar conforme necessário.
• Agentes de IA enviam atualizações de envio quando o status do pedido muda.
• Novos funcionários recebem materiais de treinamento e convites para reuniões do agente de IA.
• Alertas de segurança fazem com que o agente de IA analise e notifique as equipes de TI.

Plataformas

A integração mais difícil, mais empolgante e mais útil para agentes de IA: plataformas.

Não se deixe desanimar pela dificuldade — a maioria das plataformas já oferece uma série de integrações prontas para agentes de IA.

Exemplos de plataformas que você pode integrar com um agente de IA incluem:

• Plataformas de CRM como Hubspot e Salesforce, para acompanhamento e nutrição de leads
• Plataformas de helpdesk como Zendesk e Intercom, para suporte ao cliente e resolução de chamados
• Ferramentas de automação de marketing, como Mailchimp (ou novamente o Hubspot) para envio de e-mails externos
• Sistemas ERP, como Oracle ou SAP, para otimizar a gestão de estoques
• Plataformas de análise como Google Analytics, para medir os resultados do agente

Por exemplo, um agente de IA para RH utilizará os principais documentos de políticas da empresa como sua Base de Conhecimento. Quando um funcionário perguntar como agir em determinada situação, o chatbot pode usar esses documentos para orientar sua resposta.

5. Teste e Itere

Depois de construir seu agente de IA, o próximo passo é refiná-lo. Testar e iterar são essenciais para o sucesso, mas muitas vezes são etapas negligenciadas por quem está ansioso para lançar.

Sua plataforma de agente de IA deve oferecer um simulador dentro do estúdio, permitindo que você pratique interações com seu agente. Esse é o primeiro passo dos testes e uma parte fundamental do ajuste fino durante o desenvolvimento.

Assim que terminar a construção inicial, você pode compartilhar uma versão de teste do agente com amigos ou colegas usando uma URL. Testar dessa forma ajuda a garantir que tudo está funcionando antes da implantação.

Durante os testes, você poderá ajustar seu agente de IA para melhorar ainda mais. E esteja preparado: esse processo continuará mesmo após a implantação. Isso é normal.

6. Implemente seu agente de IA

Quando seu agente de IA estiver pronto, é hora de implantá-lo e começar a gerar impacto. Existem várias opções de implantação:

• Implante como um widget no seu site.
• Compartilhe com usuários por meio de uma URL.
• Integre com canais de mensagens como WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger ou Slack.
• Integre com plataformas ou serviços próprios, como o mural interno de mensagens da sua empresa ou softwares proprietários.

Não se esqueça de avisar seus usuários que o agente de IA está ativo – se eles não souberem, ele não poderá cumprir seu propósito de forma eficaz. Comunicação clara é fundamental para tornar seu agente de IA um recurso valioso.

Atenção: Se você estiver criando um sistema multiagente — vários agentes de IA em um ambiente compartilhado — será necessário também planejar o roteamento de agentes de IA, que direciona os gatilhos para agentes específicos.

Para medir o sucesso de como seu sistema multiagente está colaborando para atingir seu objetivo, você precisará de um sistema de avaliação multiagente para avaliá-lo. Isso abordará a complexidade adicional que surge quando vários agentes trabalham juntos.

7. Monitore e Melhore

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Seu projeto de agente de IA não termina após a implantação — na verdade, a implantação é só o começo. Assim que estiver em produção, seu agente de IA começa a trabalhar para você.

Uma boa plataforma de agente de IA oferece análises contínuas, mostrando quando as pessoas usam seu agente, sobre quais temas perguntam e em quais plataformas preferem interagir.

Se quiser entender melhor como otimizar o uso de análises para um agente de IA, confira nosso artigo sobre análise de chatbots de IA.

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Perguntas Frequentes

1. Qual a diferença entre um agente de IA e um chatbot?

A diferença é que um chatbot normalmente segue roteiros ou fluxos de decisão predefinidos, enquanto um agente de IA utiliza um modelo de linguagem grande (LLM) para raciocinar e tomar decisões de forma autônoma e contextual. Agentes de IA são projetados para serem adaptáveis e orientados a tarefas, não apenas conversacionais.

2. Posso usar diferentes LLMs (como OpenAI, Claude, Mistral) no mesmo agente?

Sim, você pode usar diferentes LLMs como OpenAI, Claude ou Mistral no mesmo agente de IA, desde que sua plataforma suporte orquestração multi-modelo. Assim, é possível direcionar tarefas para o modelo mais adequado conforme custo e velocidade.

3. Como treinar meu agente de IA além da Base de Conhecimento – é possível fazer fine-tuning?

O fine-tuning direto do agente de IA na maioria das plataformas nem sempre é suportado, mas é possível moldar o comportamento do agente usando técnicas avançadas de prompt engineering e geração aumentada por recuperação (RAG). Para um fine-tuning real, seria necessário treinar o modelo separadamente e integrá-lo via API.

4. Posso dar uma personalidade ou tom de voz único ao meu agente de IA?

Sim, você pode personalizar a personalidade ou o tom de voz do seu agente de IA configurando as instruções de prompt para definir o tom e a linguagem. Essa personalização permite alinhar o agente à voz da sua marca.

5. Existe uma forma de restringir o que um agente de IA pode responder?

Você pode restringir o escopo das respostas do agente de IA limitando o acesso a certas ferramentas ou fontes de conhecimento e usando regras nos fluxos de trabalho para filtrar ou bloquear entradas fora do escopo.