O que é um Agente de IA?

Foi a expressão do ano de 2024: agente de IA.

E como uma principal tendência de IA para 2025, os agentes de IA estão cada vez mais populares e impactantes.

Todo mundo – de desenvolvedores iniciantes a grandes empresas e pequenos negócios – quis descobrir o que os agentes de IA poderiam fazer por eles.

Segundo uma pesquisa da PwC de 2025, 79% dos líderes empresariais já relatam algum nível de adoção de agentes de IA.

A tecnologia do momento é justamente aquela em que temos trabalhado há anos – temos ajudado milhares de organizações a implementar agentes de IA.

Se você tem dúvidas sobre o que são agentes de IA, como funcionam ou por onde começar, está no lugar certo.

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um sistema autônomo que processa informações, toma decisões e executa ações para alcançar um objetivo.

Diferente dos chatbots de IA, que respondem a entradas dos usuários, IA agente refere-se a softwares capazes de tomar decisões de forma autônoma.

É frequentemente usada para automatizar fluxos de trabalho complexos, como atendimento ao cliente, análise de dados ou assistência em programação.

Isso significa que agentes de IA podem eliminar a necessidade de envolvimento humano em certas tarefas ou apoiar colaboradores em suas atividades diárias.

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

Muitas pessoas usam os termos ‘agente de IA’ e ‘chatbot de IA’ como se fossem sinônimos. Faz sentido – eles realmente têm várias semelhanças.

Por exemplo, ambos utilizam processamento de linguagem natural (PLN) para entender entradas em linguagem, geralmente são alimentados por LLMs e costumam estar conectados a sistemas externos.

Mas agentes de IA vão além dos chatbots em alguns pontos-chave. Veja como diferenciar agentes de IA de chatbots de IA:

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Essas são as diferenças que determinam se sua empresa precisa de um chatbot de vendas ou de um agente de IA para vendas.

O primeiro pode responder perguntas de clientes, sugerir produtos e facilitar compras.

O segundo pode prever quais clientes têm mais chance de comprar novamente e enviar uma mensagem personalizada no Facebook Messenger no momento ideal. Além de realizar todas as interações e vendas de um chatbot. Bem interessante, não acha?

Como funcionam os agentes de IA?

Agentes de IA funcionam assim: 1) percebem o ambiente, 2) processam informações, 3) tomam decisões e 4) executam ações para atingir um objetivo.

Diferente dos chatbots tradicionais, eles não apenas respondem a perguntas dos usuários — podem operar de forma independente, buscar e analisar dados e interagir com sistemas externos.

Etapa 1: Percepção

Primeiro, um agente de IA recebe informações de várias fontes. Dependendo do objetivo, essas fontes podem incluir:

• Interações com usuários
• APIs que trazem dados de sistemas externos
• Sensores ou logs de aplicativos conectados
• Bases de conhecimento armazenadas – como planilhas de estoque, políticas de RH, etc.

Etapa 2: Processamento

Depois de obter os dados, o agente de IA precisa compreendê-los.

O agente pode usar PLN, dados estruturados ou sinais em tempo real para processar qualquer entrada para a qual foi projetado.

Se precisar buscar informações relevantes em um banco de dados, pode usar geração aumentada por recuperação (RAG) para isso.

Etapa 3: Tomada de decisão

O processo de decisão depende de como o agente de IA foi estruturado pelo criador.

Pode usar lógica de negócios personalizada, como decidir se um lead é qualificado com base em uma fórmula criada pela equipe de vendas.

Também pode usar previsões de aprendizado de máquina ou aprendizado por reforço, como identificar uma transação fraudulenta com base em casos anteriores.

As melhores ferramentas de agentes de IA consideram a explicabilidade da IA: o quanto um agente de IA consegue esclarecer o motivo de suas decisões.

Etapa 4: Execução da ação

Após perceber, processar e decidir, o agente de IA está pronto para agir.

Não há limites para as ações que um agente de IA pode executar. Ele pode responder com um simples texto, como ‘Estas 3 contas apresentam sinais de possível cancelamento’.

Pode acionar uma chamada de API, como buscar dados de estoque em tempo real em um sistema de armazém ou iniciar um pedido de redefinição de senha.

Outros agentes de IA tomam ações operacionais diretas, como ajustar preços em uma loja virtual, agendar uma ligação de vendas, redirecionar um envio logístico ou modificar configurações do sistema conforme políticas de segurança.

Alguns agentes de IA até interagem com aplicativos externos, automatizando fluxos de trabalho em CRMs, atualizando registros de clientes ou emitindo reembolsos conforme regras de negócio pré-definidas.

Esses agentes conseguem executar fluxos de trabalho completos de IA agentica de ponta a ponta.

Independentemente da ação, o agente de IA garante que sua resposta esteja alinhada ao processo de decisão — e, em muitos casos, aprende com os resultados para aprimorar ações futuras.

Os 6 Componentes da Arquitetura de um Agente de IA

‘Agente de IA’ pode parecer um conceito vago. Diante de tantas aplicações, pode ser difícil definir o que é um agente de IA e o que é apenas automação padrão ou um chatbot de IA tradicional.

Existem 6 componentes principais de um agente de IA:

• Roteamento de LLM: Como um agente de IA pensa
• Identidade e Instruções: O que um agente de IA faz
• Ferramentas: Como um agente de IA coleta dados e executa ações
• Memória e Conhecimento: Como um agente de IA sabe das informações
• Canais: Como um agente de IA alcança seus usuários
• Governança: Como um agente de IA se mantém seguro

Quando usados em conjunto, esses 6 elementos formam um agente de IA. Entender o propósito de cada um ajuda a compreender as capacidades de um agente de IA – e, assim, possíveis casos de uso.

1. Roteamento de LLM

Antes de tudo, você precisará delegar o raciocínio do seu agente de IA para um LLM. Na verdade, às vezes você vai ouvir o termo ‘agente LLM’, um subconjunto dos agentes de IA.

Um bom agente deve ser capaz de usar diferentes LLMs para tarefas diferentes.

Não existe um LLM superior para tudo, especialmente com o ritmo acelerado de evolução. Pode ser interessante que seu agente de IA use um modelo para gerar textos longos e outro para analisar as entradas dos usuários.

Todos os agentes de IA são agentes LLM? Quase, mas não exatamente.

Os agentes de IA que não usam LLMs incluem bots de automação robótica de processos, sistemas multiagentes como controle de tráfego ou inteligência de enxame, e agentes de aprendizado por reforço (como na robótica).

2. Identidade e Instruções

Todo agente de IA precisa de uma identidade, uma missão e objetivos. Por que ele existe? O que ele vai realizar e como vai fazer isso?

Por exemplo: a linha de frente de uma equipe de atendimento ao cliente em uma empresa de suporte de TI. O objetivo desse agente de IA pode ser resolver o máximo possível de problemas dos clientes, encaminhando casos complexos para agentes humanos.

As instruções devem definir não só o papel do agente, mas também seu limite de decisão (ou seja, quando deve escalar ou encaminhar o usuário para outro lugar?) e seus KPIs.

3. Ferramentas

Ferramentas são como um agente de IA coleta dados e executa ações.

Devido à sua natureza autônoma, um agente de IA é capaz de escolher qual ferramenta deve usar para realizar uma tarefa.

Por exemplo, um agente de IA para geração de leads pode ter como tarefa criar leads qualificados no Hubspot.

Com base na interação do usuário, o agente pode optar por verificar duplicatas no CRM, sugerir conteúdos específicos para o usuário ou fazer mais perguntas até conseguir qualificar o lead.

O arsenal de ferramentas de um agente de IA pode incluir:

• Sistemas externos, como HubSpot, Linear ou Zendesk
• Execução de código, para criar ferramentas ad hoc
• Funcionalidades integradas
• Outros agentes de IA
• Humanos (por exemplo, um agente de IA pode precisar de aprovação humana antes de executar uma tarefa)

4. Memória e Conhecimento

A memória e o conhecimento de um agente de IA definem o que ele sabe e como retém informações ao longo do tempo.

Diferente de softwares tradicionais que apenas recuperam informações sob demanda, agentes de IA podem armazenar, lembrar e construir a partir de interações passadas para tomar decisões mais inteligentes.

Por exemplo, um agente de suporte ao cliente pode lembrar tentativas anteriores de resolução de problemas com um usuário e evitar repetir soluções ineficazes. Um agente de vendas pode recordar interações anteriores com um lead e ajustar sua abordagem conforme necessário.

Agentes de IA contam com dois tipos principais de memória:

1. Memória de curto prazo – Contexto temporário de uma conversa ou tarefa em andamento, como a preferência de idioma do usuário.
2. Memória de longo prazo – Conhecimento persistente que o agente pode acessar ao longo do tempo, como lembrar volumes de pedidos ou preferências de fornecedores.

Além da memória, agentes de IA acessam fontes de conhecimento estruturadas e não estruturadas, como bancos de dados e APIs, bases de conhecimento da empresa ou outras documentações relevantes.

5. Canais

Canais são as formas como um agente de IA interage com os usuários. Ele pode usar texto, imagens, vídeo ou voz, dependendo do caso de uso. Pode alcançar os usuários por meio de um widget no site, uma interface de chat web,

Agentes de IA podem ser implantados em widgets de chat, aplicativos de mensagens (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, etc.) ou até mesmo integrados a fluxos de e-mail.

Para interações por voz, agentes de voz podem se integrar a sistemas telefônicos ou assistentes inteligentes, enquanto agentes baseados em texto podem operar em chats ao vivo, SMS ou ferramentas internas da empresa.

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6. Governança

As leis de IA estão evoluindo no mundo todo, e criar um agente de IA sem considerar a conformidade é um esforço desperdiçado.

A governança garante que seu agente de IA opere de forma ética, transparente e dentro dos limites legais.

Um agente de IA bem governado segue:

• Adesão a políticas – Alinha-se com as diretrizes da marca, tom e regras do negócio.
• Relatórios e acompanhamento de KPIs – Monitora desempenho, viés e precisão das decisões.
• Aprovações e validação humana (HITL) – Exige validação humana para ações críticas.
• Mecanismos de feedback – Melhora continuamente com base no retorno dos usuários e supervisão.‍
• Conformidade e trilhas de auditoria – Registra decisões e ações para atender requisitos regulatórios.

Quais são algumas aplicações de agentes de IA?

Vamos ser sinceros: você pode usar um agente de IA para qualquer coisa.

Por serem flexíveis, agentes de IA podem ajudar a otimizar inúmeros processos de ponta a ponta.

Existem inúmeros exemplos de agentes de IA no mundo real.

Mesmo nos setores mais rígidos – não importa o quão complexo seja o fluxo de trabalho, sempre há um aspecto em que um agente de IA pode ajudar.

Um agente de IA para criptomoedas pode monitorar tendências do mercado, executar negociações ou fornecer análises de portfólio em tempo real. Um agente de marketing digital com IA pode otimizar investimentos em anúncios e analisar dados de engajamento.

Já implantamos agentes de IA em todos os setores imagináveis há anos.

Não importa se você precisa de um bot corporativo ou de um agente de IA para pequenas empresas, aqui estão algumas das aplicações mais comuns de agentes de IA.

Atendimento ao Cliente

Uma das aplicações mais comuns de agentes de IA é o simples bot de suporte ao cliente.

Esses agentes virtuais podem direcionar clientes para políticas específicas, sugerir produtos personalizados ou até mesmo realizar tarefas de conta, como redefinir uma senha.

Já virou padrão as empresas oferecerem chatbots de atendimento – mas os chatbots baseados em regras do passado muitas vezes prejudicam a imagem da marca. Hoje em dia, são os agentes dinâmicos com LLM que atendem os usuários das organizações.

Estamos entrando na era da morte dos chatbots de IA e ascensão dos agentes de IA. Até mesmo (ou principalmente) bots de suporte ao cliente precisam evoluir.

Geração de Leads

A maioria dos agentes de IA implantados na Botpress – pelo menos até o momento – são algum tipo de agente de geração de leads.

Agentes de geração de leads são um subconjunto dos agentes de vendas com IA.

Eles frequentemente fornecem informações essenciais aos usuários e coletam leads qualificados ao longo do caminho, encaminhando-os para as equipes de vendas sem intervenção manual.

A Waiver Group, uma consultoria de saúde, conseguiu aumentar seus leads em 25% após implantar um bot para substituir os formulários de 'fale conosco'.

A Waiverlyn conversava com visitantes do site, qualificava leads e agendava eventos no Google Calendar – tudo sem intervenção humana.

Gestão do Conhecimento

Um caso de uso melhor realizado por bots do que por humanos, a gestão do conhecimento pode abranger desde documentação interna até sistemas de autoatendimento para clientes.

Funcionários podem perder horas procurando informações importantes em wikis, PDFs, e-mails ou chamados de suporte. Um agente de IA pode responder a perguntas em linguagem natural com informações relevantes de contas, políticas ou etapas de resolução de problemas.

No atendimento ao cliente, isso pode ser um bot de seguros que ajuda usuários a encontrar formulários e orientações relevantes.

Orquestração de Fluxos de Trabalho e Tarefas

Agentes de IA para orquestração de fluxos de trabalho e tarefas não executam apenas ações isoladas — eles coordenam múltiplas etapas em diferentes sistemas. (Isso às vezes é chamado de orquestração de IA.)

• Um agente de IA para compras pode gerar solicitações de compra automaticamente, conferir com o orçamento e enviar para aprovação gerencial antes de fazer o pedido.
• No RH, um agente de IA para onboarding pode agendar treinamentos, liberar acesso a softwares e configurar a folha de pagamento para novos colaboradores sem que ninguém precise intervir.
• Agentes de IA em TI podem fazer a triagem de chamados de suporte, verificar logs do sistema e encaminhar problemas não resolvidos para engenheiros.

Em vez de as empresas integrarem diferentes ferramentas de automação para cada processo, agentes de IA atuam como orquestradores centralizados — gerenciando fluxos de trabalho inteiros de forma dinâmica, tomando decisões em tempo real e se adaptando conforme as condições mudam.

Esse tipo de automação de fluxos de trabalho com IA é um dos casos de uso mais comuns para agentes de IA.

A inteligência artificial é facilmente aplicada às pequenas tarefas do dia a dia que consomem tempo dos profissionais do conhecimento.

Co-Pilotos para Desenvolvedores

Agentes de IA estão se tornando essenciais para desenvolvedores, acelerando a codificação, depuração e documentação.

Um co-piloto de IA pode autocompletar códigos, apontar erros e sugerir otimizações em tempo real.

Além da programação, esses agentes auxiliam em revisões de pull requests, verificações de segurança e acompanhamento de dependências.

Para equipes de engenharia, co-pilotos de IA significam ciclos de desenvolvimento mais rápidos, menos bugs e menos tempo gasto em tarefas repetitivas.

Assistentes Virtuais

Às vezes, tudo o que você precisa é de uma ajudinha extra.

Alguém para fazer pesquisas, analisar métricas ou consolidar informações. Talvez você precise de um agendador pessoal para enviar lembretes sobre tarefas futuras ou de um assistente que possa redigir e-mails e resumir relatórios.

Essas lacunas podem ser preenchidas por assistentes agentes de IA, programas de software que executam tarefas por você.

O conceito de assistente de IA já é familiar para nós – como a Siri e a Alexa (os assistentes de voz mais conhecidos).

Agentes de IA permitem o próximo passo em planejamento profundamente personalizado.

Se você está planejando uma viagem, um assistente agente de viagens com IA pode não só sugerir destinos e identificar hotéis, mas também escolher o voo e o hotel ideais – e até fazer as reservas para você.

Quais são os benefícios dos agentes de IA?

1. Extensível e flexível

Agentes de IA não ficam presos a fluxos de trabalho rígidos. Eles selecionam ferramentas, APIs e modelos dinamicamente conforme o contexto, tornando-se muito mais adaptáveis.

2. Tomada de decisão autônoma

Em vez de pré-definir cada fluxo, agentes de IA tomam decisões em tempo real e executam tarefas de ponta a ponta. São mais rápidos de construir e muito mais eficientes após a implantação.

3. Escalável para diferentes casos de uso

Um agente de IA criado para atendimento ao cliente pode ser expandido para atuar em vendas, fluxos internos ou automação de RH sem precisar ser totalmente refeito.

4. Disponibilidade 24 horas por dia

Agentes de IA funcionam continuamente, executando tarefas, respondendo usuários e realizando fluxos de trabalho sem interrupção.

5. Redução de custos em escala

Agentes de IA diminuem a necessidade de grandes equipes manuais em suporte, vendas e operações internas, mantendo a qualidade do serviço.

6. Automação de ponta a ponta

Agentes de IA não apenas respondem perguntas; eles executam fluxos de trabalho, acionam ações em CRMs, gerenciam aprovações e tomam decisões reais, reduzindo gargalos operacionais.

7. Integração perfeita com sistemas

Agentes de IA se conectam a ferramentas como Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack e sistemas próprios, garantindo uma pilha tecnológica unificada.

8. Tempo mais rápido para geração de valor (TTV)

Diferente de projetos tradicionais de automação, agentes de IA aprendem com as interações e melhoram continuamente, acelerando a implantação e o retorno sobre o investimento.

9. Mais precisão e conformidade

Agentes de IA podem seguir diretrizes de marca, normas legais e lógicas de decisão, garantindo que atuem de acordo com as políticas da empresa.

Tipos de Agentes de IA

‍Existem vários tipos de agentes de IA – o ideal para você vai depender da tarefa que precisa ser realizada.

Sistemas Multiagentes

Sistemas multiagentes (MAS) consistem em vários agentes de IA que interagem para alcançar objetivos em comum.

Esses sistemas normalmente são projetados para lidar com tarefas muito grandes, complexas ou descentralizadas para serem gerenciadas por um único agente de IA. Um bom roteamento de agentes de IA garante que a tarefa certa seja atribuída ao agente certo.

Cada agente em um sistema multiagente pode agir de forma independente, percebendo e interpretando o ambiente, tomando decisões e agindo para cumprir seu objetivo.

A eficiência de um MAS é avaliada por meio de sistemas de avaliação de agentes de IA, que podem incluir análises quantitativas e qualitativas.

Por exemplo, uma empresa de pesquisa de mercado pode usar um MAS em que um agente coleta relatórios do setor, outro extrai os principais insights, um terceiro resume as descobertas em relatórios para clientes e um quarto monitora a precisão dos dados e aprimora os resultados ao longo do tempo.

Agentes de Reflexo Simples

Agentes de reflexo simples operam com base em regras pré-definidas de condição e ação. Eles reagem ao estímulo atual e não consideram o histórico de percepções anteriores.

São adequados para tarefas de baixa complexidade e com poucas funções. Um exemplo de agente de reflexo simples é um termostato inteligente.

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Agentes de Reflexo Baseados em Modelo

Agentes baseados em modelo mantêm um modelo interno do ambiente e tomam decisões com base na compreensão desse modelo.

Isso permite que eles lidem com tarefas mais complexas.

Eles são usados no desenvolvimento de tecnologia para carros autônomos, pois conseguem coletar dados como velocidade do carro, distância do veículo à frente e presença de placas de parada. O agente pode decidir quando frear com base na velocidade e capacidade de frenagem do carro.

Agentes Baseados em Utilidade

Agentes baseados em utilidade tomam decisões considerando a utilidade esperada de cada ação possível.

São usados em situações em que é essencial comparar opções e escolher aquela com maior utilidade esperada.

Se você quer que um agente recomende algo – como um curso de ação ou diferentes tipos de computadores para determinada tarefa – um agente baseado em utilidade pode ajudar.

Agentes de Aprendizado

Agentes de aprendizado são projetados para operar em ambientes desconhecidos. Eles aprendem com suas experiências e adaptam suas ações ao longo do tempo.

Redes neurais e aprendizado profundo são frequentemente usados no desenvolvimento desses agentes.

São muito utilizados em e-commerce e plataformas de streaming para sistemas de recomendação personalizados, pois aprendem as preferências dos usuários com o tempo.

Agentes de Crença-Desejo-Intenção

Agentes de Crença-Desejo-Intenção simulam comportamentos humanos mantendo crenças sobre o ambiente, desejos e intenções. Eles conseguem raciocinar e planejar suas ações, sendo indicados para sistemas complexos.

Agentes Baseados em Lógica

Agentes baseados em lógica usam raciocínio dedutivo para tomar decisões, normalmente a partir de regras lógicas. São ideais para tarefas que exigem raciocínio lógico complexo.

Agentes Baseados em Objetivos

Agentes baseados em objetivos atuam para alcançar suas metas e podem adaptar suas ações conforme necessário. Eles têm uma abordagem mais flexível para tomar decisões, considerando as consequências futuras das ações atuais.

Uma aplicação comum para agentes baseados em objetivos é a robótica – como um agente que navega em um armazém. Ele pode analisar caminhos possíveis e escolher a rota mais eficiente até o destino.

Como implementar agentes de IA em 5 passos

Dependendo do seu contexto, você tem duas opções: pode comprar um agente de IA ou pode construir um agente de IA.

Se quiser comprar, procure por agências e freelancers certificados que possam desenvolver um agente de IA personalizado.

Mas se você prefere usar os recursos internos, não é tão difícil construir um agente de IA quanto parece. Existem muitos frameworks para agentes de IA e frameworks para agentes LLM para apoiar seu nível de experiência.

Passo 1: Identifique um caso de uso piloto

“Vamos ter um agente de IA!” Se seu chefe disser isso depois de ler as últimas notícias sobre ‘o ano dos agentes de IA’, cabe a você identificar qual tipo de agente de IA deve ser testado.

É fácil se perder no entusiasmo, mas a melhor abordagem é começar com um caso de uso claro e de alto impacto.

Considere onde um agente pode reduzir trabalho manual, aumentar a precisão ou melhorar a tomada de decisão, como qualificação de leads, atendimento ao cliente ou busca de conhecimento interno.

Um bom caso de uso piloto deve ser focado o suficiente para ser implementado rapidamente, mas valioso o bastante para mostrar resultados.

A escolha certa facilita a obtenção de apoio, comprova o retorno e prepara o terreno para uma adoção mais ampla de IA.

Passo 2: Encontre a plataforma certa

As ferramentas ideais dependem totalmente do seu contexto – quanto conhecimento técnico você tem na equipe? Quanto tempo disponível? O que você espera que o agente realize (não só no piloto, mas a longo prazo)?

Na maioria dos casos, faz sentido usar uma plataforma de IA em vez de começar do zero.

A melhor escolha costuma ser uma plataforma vertical e flexível: um software de construção que permita criar qualquer caso de uso e conectar a qualquer ferramenta externa.

Você pode conferir nossa lista das melhores ferramentas para construir agentes de IA, melhores plataformas de chatbot ou até as melhores plataformas open source. Mas, sendo sincero – sou bem tendencioso para a nossa.

A Botpress é usada por 35% das empresas Fortune 500 e mais de 500.000 desenvolvedores.

Já implantamos agentes de IA há anos, e você pode começar a usar gratuitamente, então não há muito o que perder.

Passo 3: Integre ferramentas

Se seu agente de IA vai criar leads no Hubspot, o primeiro passo é integrar sua plataforma de IA ao Hubspot.

Embora uma boa plataforma ofereça integrações pré-construídas, casos de uso específicos exigirão trabalho adicional para personalizar os conectores do seu agente.

Se sua equipe integra vários sistemas – sejam ferramentas internas ou softwares de terceiros – seu agente pode atuar como orquestrador de IA, garantindo uma sincronização eficiente entre as plataformas.

Passo 4: Teste e ajuste

A quarta etapa é testar seu agente de forma completa utilizando as ferramentas de teste integradas da sua plataforma.

Ajuste parâmetros, a formulação dos prompts e os fluxos de trabalho com base nos resultados dos testes para garantir que o agente tenha um bom desempenho em situações reais.

Etapa 5: Implemente e monitore

Embora as etapas de construção e implantação costumem receber mais atenção, não subestime a importância do monitoramento contínuo com análises do bot.

Sua plataforma deve oferecer ferramentas de monitoramento para acompanhar as interações e o desempenho do agente após a implantação.

Colete insights e ajuste a configuração conforme necessário, aproveitando os mecanismos de feedback oferecidos pela plataforma.

E lembre-se: os melhores agentes de IA precisam de atualizações. Alguns dos agentes de IA com melhor desempenho no mercado já foram atualizados centenas de vezes desde o lançamento inicial.

Seu ROI só tende a aumentar quanto mais você aprimorar seu agente.

Boas práticas para implementação

Nossa equipe de Sucesso do Cliente tem vários anos de experiência implantando chatbots e agentes de IA. Eles já presenciaram muitos erros comuns na implantação de agentes de IA, desde orçamento insuficiente até promessas exageradas.

Comece pequeno e expanda depois

Estamos entrando na era das organizações aprimoradas por IA – mas ninguém fará essa transição de uma só vez. Comece com um caso de uso piloto sólido que possa gerar resultados rápidos antes de expandir seu agente de IA.

Chamamos isso de método Engatinhar-Andar-Correr. Você pode saber mais sobre ele em nosso Guia para Implementação de Agentes de IA.

Garanta fontes de dados de alta qualidade

Como diz o ditado: se entra lixo, sai lixo. Se seu agente de IA não estiver buscando informações em bancos de dados bem mantidos, seu impacto será limitado.

Se seu agente utiliza o Hubspot para acompanhar ciclos de vendas e analisar previsores de sucesso ou perda, seus representantes de vendas precisam ser rigorosos no registro das ligações e dados dos clientes.

Defina KPIs e métricas de sucesso claras

É difícil saber o quão bem-sucedido é seu agente de IA se você não consegue medir seu impacto corretamente.

Defina os KPIs desde o início — seja precisão das respostas, tempo economizado, taxas de conversão ou redução de custos. Esses indicadores vão orientar melhorias e demonstrar o ROI.

Use RAG

Utilizar geração aumentada por recuperação permite que seu agente de IA baseie suas respostas em dados atualizados, como a base de conhecimento, CRM ou documentação da empresa.

Isso reduz o risco de alucinações e garante que as respostas sejam precisas e relevantes para o contexto.

Quais são os riscos dos agentes de IA?

Riscos de conformidade

Agentes de IA devem seguir regulamentações como GDPR, HIPAA, SOC 2 e políticas específicas do setor.

Riscos de conformidade são um dos principais motivos pelos quais desenvolvedores preferem criar agentes de IA em plataformas, em vez de construir do zero.

Se sua função não é garantir conformidade em IA, é melhor deixar isso para profissionais especializados.

O uso inadequado de dados dos usuários, a falta de registro das decisões ou a geração de respostas não conformes podem resultar em consequências legais e financeiras.

Alucinações

Alucinações ocorrem quando IA conversacional gera informações incorretas ou enganosas.

Esses deslizes já foram o centro de escândalos, como o caso do chatbot da Air Canada ou do bot que vendeu um Chevy Tahoe por US$ 1.

Agentes de IA desenvolvidos com cautela raramente apresentam alucinações. É possível garantir a qualidade das respostas usando geração aumentada por recuperação, validação humana ou camadas de verificação. Na verdade, existem diversas formas de evitar alucinações em agentes de IA.

Falta de explicabilidade

Se um agente de IA está tomando decisões, sua equipe deve ser capaz de entender como e por quê.

Um sistema de caixa-preta que entrega resultados sem transparência pode minar a confiança, dificultando o diagnóstico de erros, a garantia de conformidade ou o aprimoramento do desempenho.

A explicabilidade é especialmente importante em setores regulados, onde as decisões precisam ser auditáveis.

Técnicas como registro do raciocínio do agente, exibição das fontes e validação com participação humana ajudam a manter as decisões baseadas em IA claras e responsáveis.

Se a explicabilidade não estiver incorporada, sua equipe gastará mais tempo justificando as ações do agente do que aproveitando seus benefícios.

Recursos contínuos

Agentes de IA não são recursos de 'implementar e esquecer'.

Eles são projetos de software reais que exigem monitoramento e melhorias contínuas ao longo do tempo. A manutenção é essencial e, se negligenciada, pode comprometer o sucesso do agente.

A boa notícia é que isso só é um problema se sua equipe não se planejar. Se você está preparado para investir em IA, os recursos contínuos necessários para um agente de IA podem ser facilmente compensados pelo retorno obtido.

3 características dos agentes de IA

1. Autonomia

Agentes de IA podem operar sem intervenção humana, tomando decisões e agindo de forma independente.

Sua autonomia permite que agentes de IA lidem com tarefas complexas e tomem decisões em tempo real sobre como concluir um processo da melhor forma, sem que um humano precise programar cada etapa da tarefa.

Embora a ideia de um agente autônomo possa lembrar o HAL 9000, o computador falante de 2001: Uma Odisseia no Espaço, os agentes de IA ainda dependem de instruções humanas.

Um usuário ou desenvolvedor precisará dedicar tempo para informar o agente sobre o que fazer – mas o agente irá resolver como executar a tarefa da melhor maneira.

2. Aprendizado contínuo

O feedback é essencial para o aprimoramento do agente de IA ao longo do tempo.

Esse feedback pode vir de duas fontes: um avaliador ou do próprio ambiente.

O avaliador pode ser um operador humano ou outro sistema de IA que avalia o desempenho do agente. O ambiente do agente pode fornecer feedback por meio dos resultados das ações do agente.

Esse ciclo de feedback permite que o agente se adapte, aprenda com suas experiências e tome decisões melhores no futuro.

Ele vai aprender a gerar resultados melhores conforme realiza mais tarefas. Por conta dessa capacidade de aprender e evoluir, agentes de IA conseguem se adaptar rapidamente a ambientes em constante mudança.‍

3. Reativo e proativo

Agentes de IA são tanto reativos quanto proativos em seus ambientes.

Como recebem informações sensoriais, conseguem alterar o curso das ações com base em mudanças no ambiente.

Por exemplo, um termostato inteligente pode perceber que a temperatura do ambiente está caindo devido a uma tempestade inesperada. Como resultado, ele reduzirá a intensidade do ar-condicionado.

Mas também é proativo – se o sol incide em um cômodo aproximadamente no mesmo horário todos os dias, ele aumentará o ar-condicionado de forma antecipada para coincidir com o aumento do calor do sol.

Implemente um agente de IA no próximo mês

Agentes de IA otimizam tarefas de múltiplas etapas em qualquer fluxo de trabalho – se você ainda não os utiliza para eliminar ineficiências, pode ter certeza de que seus concorrentes estão.

O Botpress é uma plataforma de agentes de IA extremamente flexível, utilizada tanto por desenvolvedores quanto por grandes empresas. Conta com uma biblioteca de integrações pré-construídas, uma comunidade de desenvolvedores no Discord com mais de 30.000 membros e anos de experiência em casos de uso reais.

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Perguntas Frequentes

Quais são os erros mais comuns que as empresas cometem ao implantar seu primeiro agente de IA?

Um erro comum das empresas ao implantar seu primeiro agente de IA é lançar sem um caso de uso bem definido ou critérios claros de sucesso, o que geralmente resulta em baixo engajamento e impacto limitado. Muitas também tratam o agente de IA como uma solução única, em vez de um sistema que precisa de atualizações e ajustes regulares para se manter eficaz ao longo do tempo.

Quanto tempo e orçamento devo planejar para um projeto piloto de agente de IA?

Um projeto piloto focado pode ser lançado normalmente em 2 a 6 semanas, com um investimento entre US$ 300 e US$ 700, especialmente utilizando plataformas no-code ou low-code.

Que tipos de registro ou trilhas de auditoria devo implementar?

Você deve registrar todas as entradas dos usuários, as decisões do agente, as ações realizadas e todas as chamadas de API, incluindo carimbos de data e hora e identificadores de usuário para possibilitar a rastreabilidade. Para maior transparência e diagnóstico, também é útil incluir etapas de raciocínio ou índices de confiança quando disponíveis.

Como funciona, na prática, o conceito de human-in-the-loop (HITL)?

Na prática, HITL significa que o agente de IA pausa para aguardar a intervenção humana em decisões específicas, como aprovações, escalonamentos ou casos ambíguos, antes de continuar. Isso cria uma camada de segurança, garantindo que ações incertas sejam supervisionadas por uma pessoa quando necessário.

Um único agente de IA pode atender vários departamentos (por exemplo, RH e Vendas)?

Sim, um único agente de IA pode atender vários departamentos, desde que seja projetado com separação adequada de contexto, instruções claras para comportamentos baseados em função e roteamento inteligente das solicitações. Muitas organizações começam com um departamento e expandem as capacidades do agente gradualmente para evitar sobreposição ou confusão.