As competências necessárias para criar agentes de IA em 2025

A maioria das pessoas parte do princípio de que a criação de agentes de IA exige o domínio da aprendizagem profunda, da teoria das probabilidades e um conhecimento a nível de doutoramento em aprendizagem automática. Felizmente, não é esse o caso.

A verdadeira barreira à entrada não é a complexidade técnica - é a compreensão do que realmente importa.

Com os modernos criadores de agentes de IA e as práticas recomendadas, LLMs se tornaram mais do que simples chatbots - eles podem agregar conhecimento, automatizar fluxos de trabalho e realizar ações reais.

Mas construir um bom agente de IA não se resume a ligar um modelo. São necessárias competências práticas - conceção de conversações, integração de API, depuração e otimização do desempenho.

Este guia explica exatamente o que precisa de saber para criar agentes de IA que funcionem, sem complexidade desnecessária.

1. Reconhecimento de intenções

A maioria dos agentes de IA falham não porque geram más respostas, mas porque não compreendem o que os utilizadores querem dizer. O reconhecimento de intenções garante que os agentes de IA classificam corretamente a entrada do utilizador e respondem adequadamente.

O que aprender:

• Como a IA classifica a entrada do utilizador em intenções predefinidas.
• Deteção de intenções baseada em palavras-chave vs. baseada em aprendizagem automática.
• Estruturar intenções de recurso para lidar com casos extremos e evitar a confusão da IA.

Cenário de exemplo:

• Problema: um utilizador pergunta "Posso devolver a minha encomenda?", mas o agente de IA acciona a intenção "acompanhar encomenda".
• Correção: Treinar a IA com mais exemplos de variações de intenção e aperfeiçoar o reconhecimento de entidades.
• Impacto: A IA identifica corretamente "devolver" em vez de "seguir", melhorando a precisão da resposta.

2. Criação de agentes de IA sem código

Construtores de agentes sem código como BotpressVoiceflow e LangChain tornam o desenvolvimento de agentes de IA acessível, mas a utilização eficaz destas ferramentas requer a compreensão do design da conversação, da gestão do contexto e dos accionadores da API.

O que aprender:

• Conceber conversas baseadas no fluxo que pareçam naturais.
• Utilizar a memória e as variáveis para tornar as conversas dinâmicas.
• Ligação de APIs e bases de dados externas para melhorar a funcionalidade do bot.

Cenário de exemplo:

• Problema: Um chatbot de geração de leads pede o nome da empresa de um utilizador, mas esquece-se dele mais tarde durante a conversa.
• Correção: Armazenar o nome da empresa numa variável de sessão para que possa ser referenciada dinamicamente.
• Impacto: O chatbot personaliza as mensagens de acompanhamento, melhorando a experiência do utilizador e as taxas de conversão.

3. Noções básicas de API

Um chatbot sem acesso à API é como um assistente inteligente que não pode atuar. As APIs permitem que os agentes de IA obtenham dados, actualizem registos, enviem mensagens e automatizem fluxos de trabalho.

O que aprender:

• Compreender as API REST - pontos de extremidade, autenticação e estruturas de pedido/resposta.
• Manuseamento de webhooks para desencadear acções quando ocorrem eventos.
• Efetuar chamadas API seguras para evitar fugas de dados e abusos.

Cenário de exemplo:

• Problema: É suposto um chatbot fornecer preços de acções em tempo real, mas responde sempre com números vagos.
• Correção: ligar o chatbot a uma API do mercado de acções em tempo real em vez de depender de dados estáticos pré-carregados.
• Impacto: Os utilizadores obtêm actualizações de stocks precisas e em tempo real, em vez de informações vagas e descontextualizadas.

4. Depuração e resolução de problemas

Nenhum agente de IA é perfeito. Vão surgir erros, falhas de ignição e respostas incorrectas. A diferença entre um bom construtor de IA e um com dificuldades é saber como diagnosticar e corrigir problemas de forma eficiente.

O que aprender:

• Identificar a classificação de intenções incorrectas e aperfeiçoar os dados de formação.
• Depuração de falhas da API - rastreio de erros de pedidos e problemas de autenticação.
• Utilizar os registos e o histórico de conversações para identificar a razão pela qual um agente de IA se comporta de forma inesperada.

Cenário de exemplo:

• Problema: um chatbot deixa de responder sempre que um utilizador pede detalhes de um produto.
• Correção: Verificar os registos da API e descobrir que a chave da API tinha expirado, causando falhas nos pedidos.
• Impacto: A correção da chave da API restaura a funcionalidade do chatbot, evitando o tempo de inatividade para os usuários.

5. Ética da IA e tratamento de preconceitos

LLMs são treinados com base em grandes quantidades de dados da Internet, o que significa que podem herdar preconceitos, desinformação ou comportamentos inadequados. O desenvolvimento ético da IA consiste em compreender estes riscos e conceber salvaguardas para garantir que os agentes de IA permanecem exactos, justos e responsáveis.

O que aprender:

• Identificar a parcialidade nos resultados da IA e implementar filtros de moderação.
• Estabelecer barreiras de proteção para evitar respostas prejudiciais ou enganosas.
• Monitorizar os ciclos de feedback dos utilizadores para melhorar continuamente o comportamento da IA.

Cenário de exemplo:

• Problema: Um assistente de IA financeira é questionado sobre "Qual é a melhor opção de empréstimo para mim?", mas dá prioridade a empréstimos com juros elevados porque os seus dados de formação representam mais promoções do credor do que benefícios para o consumidor.
• Correção: A IA verifica os tipos de empréstimos para garantir que as recomendações dão prioridade às necessidades do utilizador em detrimento de dados tendenciosos.
• Impacto: Evita que os preconceitos algorítmicos distorçam as recomendações e garante que a IA fornece conselhos justos e centrados no utilizador.

6. Planeamento da arquitetura do sistema

Criar um único agente de IA é fácil. Fazer com que vários agentes trabalhem em conjunto de forma eficiente? É aí que a arquitetura é importante. Sem um planeamento adequado, os agentes de IA tornam-se pesados em termos de recursos, não escaláveis e difíceis de manter.

O que aprender:

• Estruturação de agentes de IA para trabalharem de forma independente ou como parte de um sistema multi-agente.
• Gerir o estado e a memória para conversas de longa duração.
• Conceber agentes de IA que possam interagir com bases de dados externas e ferramentas de automatização.

Cenário de exemplo:

• Problema: Um sistema de emissão de bilhetes com IA trata de consultas básicas, mas quando um utilizador pede detalhes da conta, não consegue obter dados do CRM porque o agente específico não tem as permissões necessárias.
• Correção: O sistema de IA foi redesenhado para delegar consultas restritas a um serviço de backend autorizado em vez de tentar o pedido diretamente.
• Impacto: A IA mantém-se segura, ao mesmo tempo que fornece respostas úteis, entregando sem problemas pedidos sensíveis sem quebrar o fluxo da conversa.

7. Otimização do desempenho

Respostas lentas da IA e custos elevados da API prejudicam a experiência do utilizador. A otimização do desempenho garante que os agentes de IA respondam com rapidez, eficiência e sem sobrecarga de processamento desnecessária.

O que aprender:

• Reduzir a latência nas chamadas API através da colocação em cache de dados frequentemente solicitados.
• Ajustar os parâmetrosLLM (temperatura, limites de token) para obter eficiência.
• Otimização da execução do fluxo de trabalho para evitar loops desnecessários ou consultas redundantes.

Cenário de exemplo:

• Problema: um bot de FAQ com IA demora 5 segundos e $0,2 extra para responder a perguntas simples, frustrando os utilizadores e a sua carteira a longo prazo.
• Correção: O sistema armazena em cache as respostas frequentes e dá prioridade à lógica baseada em regras para consultas comuns, em vez de enviar tudo para um LLM.
• Impacto: O tempo de resposta desce para menos de 1 segundo, melhorando a experiência do utilizador e reduzindo os custos da API.

8. CI/CD para agentes de IA

Os agentes de IA precisam de atualizações contínuas, sejam elas novas intenções, integrações de API ou melhorias de modelo. Sem pipelines de CI/CD adequados, a implementação de alterações torna-se confusa e propensa a erros.

O que aprender:

• Automatizar os testes de agentes de IA para detetar problemas antes da implementação.
• Utilizar o controlo de versões para acompanhar e gerir as alterações ao fluxo de trabalho da IA.
• Implementação de actualizações sem quebrar a funcionalidade existente.

Exemplo:

• Problema: Uma atualização do chatbot interrompe um fluxo de utilizador importante, mas não existe um sistema de reversão.
• Correção: A implementação de um pipeline de CI/CD garante que as novas versões são testadas num ambiente de teste antes de entrarem em funcionamento.
• Impacto: As actualizações são mais suaves, mais seguras e instantaneamente reversíveis em caso de problemas.

9. MLOps e gestão de dados

Os agentes de IA melhoram quando aprendem com as interações reais dos utilizadores, mas uma má gestão dos dados pode levar a desvios, respostas desactualizadas ou ciclos de formação ineficientes.

O que aprender:

• Gestão de bases de conhecimento e circuitos de feedback para melhoria dos agentes.
• Garantir que os fluxos de trabalho são actualizados com dados relevantes e limpos.
• Utilizar o registo e a monitorização para controlar a precisão da IA e a satisfação do utilizador.

Cenário de exemplo:

• Problema: um chatbot está sempre a dar informações desactualizadas sobre políticas porque se baseia num conjunto de dados estáticos.
• Correção: A IA é actualizada com um módulo de geração aumentada por recuperação (RAG) que extrai os dados mais recentes do CMS da empresa através de uma base de conhecimentos.
• Impacto: O bot fornece sempre respostas exactas e em tempo real sem intervenção manual.

10. Segurança e conformidade

Os agentes de IA lidam com dados confidenciais, chamadas de API e interações do usuário -protegê-los é essencial para evitar violações de dados, uso indevido ou falhas de conformidade.

O que aprender:

• Proteger as chamadas API e os métodos de autenticação para impedir o acesso não autorizado.
• Implementação da validação de entrada para evitar ataques de injeção de prompt.
• Garantir a conformidade com regulamentos como o GDPR, SOC 2 e diretrizes específicas do sector.

Cenário de exemplo:

• Problema: um assistente de IA de vendas expõe dados confidenciais do cliente porque as respostas da API não são devidamente filtradas.
• Correção: O sistema é atualizado para redigir campos confidenciais antes de enviar respostas, garantindo que nenhuma informação privada seja exposta.
• Impacto: A IA mantém-se em conformidade, segura e merecedora da confiança dos utilizadores.

11. Manter-se atualizado

A tecnologia de IA evolui rapidamente. O que funciona hoje pode estar desatualizado daqui a seis meses. Os melhores criadores de IA não são apenas competentes - estão sempre a aprender. Confiar apenas em chatbots para obter respostas irá atrasá-lo quando a verdadeira inovação estiver a acontecer em fóruns de programadores, documentos de investigação e comunidades de código aberto.

Como se manter à frente:

• Siga os documentos de investigação sobre IA, os repositórios GitHub e os fóruns de programadores para acompanhar as novas descobertas.
• Subscrever boletins informativos como Importar IA, The Neurone o blogue do Hugging Face para obter informações regulares.
• Esteja atento às actualizaçõesHugging Face, Botpress e LangChain para tirar partido dos modelos e ferramentas mais recentes.

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Botpress fornece-lhe intenções, fluxos de trabalho, integrações de API e integração de conhecimentos para criar agentes de IA mais inteligentes.

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FAQs

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

A diferença entre um agente de IA e um chatbot é que um chatbot responde a perguntas utilizando fluxos ou scripts predefinidos, enquanto um agente de IA compreende a intenção do utilizador, toma decisões, desencadeia acções (como chamadas de API) e lida autonomamente com tarefas em várias etapas.

2. Como é que decido se devo utilizar uma plataforma sem código ou um código personalizado?

Deve utilizar uma plataforma sem código se precisar de agir rapidamente ou se não tiver recursos de desenvolvimento, especialmente para casos de utilização padrão, como a captura de leads ou o apoio ao cliente. O código personalizado é melhor quando é necessário um controlo total sobre o comportamento do agente de IA.

3. Quanto tempo é normalmente necessário para construir um agente de IA totalmente funcional?

O tempo para construir um agente de IA totalmente funcional depende da complexidade, mas com uma plataforma como o Botpress, pode construir um agente básico em 1-2 horas, e um agente totalmente integrado com fluxos de trabalho personalizados e ligações API demora normalmente alguns dias a uma semana.

4. Quais são os melhores casos de utilização para começar a aprender a construir agentes de IA?

Os melhores casos de utilização para começar a aprender são os bots de geração de leads e os respondedores de perguntas frequentes, uma vez que ensinam conceitos fundamentais como a deteção de intenções e as acções da API sem exigir lógica avançada.

5. Como posso fazer com que o meu agente de IA se sinta mais humano sem perder a fiabilidade?

Para que o seu agente de IA se sinta mais humano, utilize uma linguagem natural e amigável e personalize as interações com base na memória (como nomes ou preferências). Dê prioridade à clareza e à consistência.