Perceber o que estás a chamar agente de IA

Um agente de IA pode escolher passos e utilizar ferramentas para avançar numa tarefa, dentro dos limites definidos pelo sistema. Um fluxo convencional segue uma sequência mais previsível. Antes de contratar ou construir, pede que te mostrem as decisões concretas: o nome usado na apresentação diz menos do que o comportamento observado.

Imagina um assistente que consulta informação sobre um pedido e prepara uma resposta. Se só preenche um modelo de mensagem depois de receber campos conhecidos, há bastante trabalho que pode seguir regras. Se decide que fontes consultar, compara informação e escolhe uma ferramenta, precisas de compreender essa autonomia e as suas condições de paragem.

A distinção entre fluxos e agentes descrita pela Anthropic é uma referência técnica útil. Na minha avaliação de negócio, acrescento uma pergunta prática: que liberdade melhora realmente o resultado desta tarefa? A resposta permite discutir o desenho sem assumir que mais autonomia significa automaticamente mais valor.

Na Sexta Ímpar #151, sobre o gestor de tráfego na era da IA, mostrei uma ferramenta construída com IA que executa regras. Essa aula ajuda a perceber por que motivo separo a forma de construir um sistema da forma como ele trabalha depois de estar em funcionamento.

Escolher uma tarefa com limites observáveis

A primeira tarefa de um agente deve ter um objetivo compreensível, informação identificada e um resultado que alguém consiga avaliar. Define também o que fica fora: decisões comerciais, alterações de dados ou mensagens externas podem exigir autorização. Um âmbito claro facilita perceber se o agente está a ajudar ou apenas a produzir atividade.

Um exemplo possível é preparar um resumo para uma reunião comercial a partir de informação que a empresa está autorizada a utilizar. O agente consulta os registos relevantes, organiza necessidades e assinala perguntas em aberto. A pessoa que conduz a reunião confirma o resumo e decide o que fazer com ele.

Nesse exemplo, não lhe daria automaticamente a capacidade de enviar propostas, alterar condições ou contactar terceiros. Essas ações têm consequências distintas de preparar notas. Podem vir a fazer parte de outro processo, mas precisam de critérios próprios. Juntar tudo na primeira versão torna mais difícil perceber onde está o benefício e onde surgem os erros.

A página de automação comercial com IA aprofunda o percurso entre pedido, atribuição e acompanhamento. O artigo sobre qualificar oportunidades B2B com IA oferece outro contexto para pensar na preparação de informação. Em ambos, a qualidade da decisão continua a depender do conhecimento do negócio.

Dar acesso apenas ao que a tarefa exige

Os acessos de um agente devem corresponder às ações necessárias para a tarefa, com separação entre consultar, propor e executar alterações. Verifica que dados cada ferramenta consegue alcançar e quem autoriza uma mudança de permissões. A instrução escrita ao modelo deve ser acompanhada por limites efetivos nas integrações e no servidor.

Se o agente prepara um relatório, pode ser suficiente consultar dados agregados. Não precisa de receber uma base completa de contactos nem de poder apagar registos. Esta escolha reduz informação desnecessária e torna mais simples rever o que foi utilizado. O mesmo raciocínio aplica-se a ficheiros, contas e ferramentas externas.

Também importa separar os clientes ou equipas que usam o sistema. A autorização tem de ser verificada antes de entregar dados ao modelo. Pedir ao agente para ignorar informação de outra empresa deixa essa informação dentro do contexto. Prefiro que o sistema selecione apenas os registos que aquela sessão pode consultar.

Na página de segurança de aplicações com IA explico as regras que adoto para acessos, identificadores e segredos. São critérios para rever o produto completo. A presença de um modelo no processo acrescenta decisões a observar, enquanto os controlos da aplicação continuam a ter de funcionar.

Tratar documentos e mensagens como informação a verificar

Um agente que lê documentos, páginas ou mensagens recebe conteúdo que pode estar errado ou tentar influenciar o seu comportamento. Essa informação não deve ganhar autoridade para alterar permissões ou instruções do sistema. Preserva a origem, limita as ações disponíveis e exige confirmação quando o resultado pode afetar pessoas ou dados.

Imagina um documento que mistura informação comercial com uma frase a pedir o envio de todos os contactos para outro endereço. Essa frase faz parte do documento recebido. O sistema deve impedir que se transforme numa autorização de envio, independentemente de o modelo a considerar convincente ou relevante para a tarefa.

O risco de instruções maliciosas em conteúdo externo, conhecido como prompt injection, integra os temas do projeto OWASP sobre aplicações com modelos de linguagem. O ponto prático para quem gere o negócio é identificar que ferramentas poderiam produzir consequências se o modelo interpretasse mal uma entrada.

Para rever uma resposta, quero conseguir voltar à informação que a sustenta. Um resumo pode indicar o documento e distinguir factos registados de perguntas em aberto. Isso permite corrigir o trabalho sem depender de uma explicação posterior do modelo, que também pode ser incompleta ou imprecisa.

Testar decisões, paragens e custos de execução

A avaliação de um agente deve observar se escolhe passos adequados, respeita limites e termina quando não consegue avançar com segurança. Inclui tarefas incompletas e respostas inesperadas das ferramentas. Mede também o esforço de revisão e o custo da execução completa, porque uma resposta útil pode exigir várias tentativas e consultas.

Prepararia exemplos com informação suficiente, outro com dados contraditórios e um pedido fora do âmbito. No primeiro, espero um resultado fundamentado. No segundo, quero ver a contradição identificada. No terceiro, o sistema deve explicar que não pode executar aquela tarefa e encaminhar para a pessoa responsável.

É útil limitar o número de passos e impedir ciclos que repetem a mesma pesquisa. Quando o agente atinge um limite, deve guardar o estado necessário para revisão. Um processo que continua a tentar indefinidamente dificulta a operação e pode consumir recursos sem acrescentar informação para a decisão.

Compara o agente com uma alternativa mais simples e com o trabalho atual da equipa. O artigo sobre usar IA no negócio para além do chatbot ajuda a pensar nas possibilidades. A escolha final deve considerar a tarefa concreta, a qualidade necessária e quem vai acompanhar o sistema depois do ensaio.

Preparar a passagem do ensaio para o trabalho diário

Passar um agente para uso diário exige um responsável, registos úteis e uma forma de interromper ou corrigir ações. Confirma como são aprovadas mudanças de instruções, ferramentas e modelos. O acompanhamento deve permitir perceber o que mudou no comportamento e recuperar o trabalho quando uma integração ou uma decisão deixa de funcionar.

Uma mudança aparentemente pequena pode alterar a forma de escolher fontes ou classificar pedidos. Guarda exemplos de referência e volta a avaliá-los depois da alteração. Se a equipa corrige repetidamente o mesmo problema, essa informação deve chegar a quem mantém o projeto, acompanhada do contexto que permite reproduzir a situação.

Não prometo que um agente substitui uma função inteira. Interessa-me perceber o trabalho específico que consegue assumir e as condições para o fazer bem. Essa conversa faz parte da consultoria de IA para empresas e liga a possibilidade técnica à organização, aos dados e à responsabilidade pela entrega.

Se queres avaliar uma implementação, apresenta a tarefa à equipa da SpartAds. Se preferes aprender e discutir as decisões do teu projeto, conhece a mentoria de IA e negócios. Leva exemplos do trabalho atual: permitem uma conversa muito mais concreta sobre a autonomia que faz sentido dar ao sistema.