A ascensão de grandes modelos de linguagem e ferramentas flexíveis de IA tornou a construção de agentes de IA personalizados mais acessível do que nunca. Seja para um agente que ajude a automatizar tarefas, assista em pesquisas, suporte interações com usuários ou impulsione novos serviços — começar do zero e projetar para suas necessidades geralmente produz os resultados mais flexíveis e poderosos. Neste guia, percorreremos um processo de nove etapas para construir um agente de IA do zero — desde a definição do propósito até a construção de uma UI ou API ao seu redor.
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Passo 1: Defina o Propósito e o Escopo do Seu Agente
Antes de escrever uma única linha de código ou prompt, você deve ter clareza sobre o que seu agente deve fazer. Isso significa:
- Especificar a tarefa exata que o agente irá lidar (ex: “qualificar leads de vendas,” “redigir e-mails de prospecção,” “resumir tickets de suporte,” “recomendar livros com base nas preferências do usuário”).
- Identificar os usuários-alvo — são membros da equipe interna, clientes finais ou outros agentes?
- Esclarecer os entregáveis — qual saída o agente deve produzir (ex: um objeto JSON, um relatório formatado, um rascunho de mensagem, uma decisão, etc.).
Exemplo: Suponha que você queira um agente “assistente de vendas”. Você pode definir que ele irá: receber os dados de perfil de um lead como entrada, pesquisar informações públicas do lead, pontuar a adequação do lead e gerar um rascunho de e-mail de prospecção. Com este escopo claramente definido, todo o resto — de prompts a fluxo de dados — torna-se mais fácil de planejar.
Passo 2: Estabeleça Esquemas Claros de Entrada/Saída
Uma vez que o propósito esteja claro, projete esquemas de entrada e saída estruturados em vez de deixar tudo em formato livre. Isso dá ao seu agente um “contrato” estável, semelhante a como as APIs definem estruturas de requisição e resposta.
- Use ferramentas como Pydantic (em Python), JSON Schema ou interfaces TypeScript para definir formalmente entradas e saídas (este ponto também foi enfatizado por RDD).
- Defina exatamente quais campos o agente espera (com tipos, obrigatórios vs opcionais, restrições de valor, etc.).
- Para as saídas, especifique não apenas os dados (ex: “email_subject”, “email_body”, “lead_score”), mas também metadados (ex: timestamp, model_version, processing_time), se for útil — especialmente útil para logging, depuração ou encadeamento de agentes.
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, List
class LeadProfile(BaseModel):
name: str
email: Optional[str]
company: Optional[str]
description: Optional[str]
class OutreachEmail(BaseModel):
subject: str
body: str
lead_score: float = Field(..., ge=0, le=1)
# Example usage:
lead = LeadProfile(name="Alice Johnson", email="alice@example.com", company="Acme Corp")
print(lead.json())Esta abordagem com prioridade ao esquema garante consistência, facilita a validação de saídas e simplifica a integração com outros sistemas ou UIs.
Passo 3: Escreva as Instruções do Sistema
Com o esquema em vigor, escreva definições de função e instruções de sistema detalhadas para o seu agente. Essencialmente, você diz à IA: “Você é X. Aqui estão suas responsabilidades, restrições, estilo, tom e formato de saída.”
- Defina regras de comportamento (ex: “sempre retorne JSON correspondente ao esquema,” “se os dados estiverem faltando, responda com um objeto de erro,” “seja educado, conciso e profissional”).
- Use modelos consistentes de prompt/instrução para reduzir a variação nas respostas. Muitos agentes se beneficiam de uma estrutura estável de “prompt do sistema + prompt do usuário + imposição de esquema”.
- Experimente diferentes estilos de instrução — alguns agentes respondem melhor a instruções altamente explícitas, outros a instruções mais flexíveis ou conversacionais.
Você pode usar qualquer LLM que suporte este estilo — ex: GPT-4, Claude, ou outros modelos. Muitos desenvolvedores incorporam as instruções do sistema diretamente na inicialização do seu agente.
Passo 4: Habilite Raciocínio e Ações Externas
Um agente se torna muito mais poderoso quando pode raciocinar logicamente e interagir com sistemas externos — bancos de dados, APIs, ferramentas, pesquisa na web, execução de código, etc.
- Use frameworks como ReAct (Raciocínio + Ação) ou padrões semelhantes: o agente raciocina, então escolhe uma ação (como chamar uma API), então observa o resultado, então raciocina novamente, e assim por diante.
- Forneça ao agente funções/interfaces de ferramenta que ele pode chamar, com entradas e saídas claramente definidas (correspondendo ao esquema), como “search_web(query)” → retorna resultados; “send_email(payload)”; “query_database(params)”; etc.
- Para tarefas como recuperação de dados, cálculos, operações de banco de dados, web scraping, processamento de documentos — conectar essas ações externas torna o agente capaz de mais do que apenas gerar texto.
Este passo transforma seu agente de um “gerador de texto inteligente” em um verdadeiro “agente” que pode agir, não apenas “responder.”
import openai, os, json
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
SYSTEM_PROMPT = """
You are a helpful assistant. Use the available tools when needed.
Return output in JSON with keys: {action, action_input} or {final_answer}.
"""
TOOLS = {
"search": lambda query: f"[search results for: {query}]",
# add more tools as needed
}
def call_llm(messages):
resp = openai.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=messages
)
return resp.choices[0].message["content"]
def agent_loop(user_input):
messages = [{"role":"system","content":SYSTEM_PROMPT},
{"role":"user","content":user_input}]
while True:
reply = call_llm(messages)
data = json.loads(reply)
if "action" in data:
result = TOOLS[data["action"]](data["action_input"])
messages.append({"role":"assistant","content":reply})
messages.append({"role":"tool","content":result})
elif "final_answer" in data:
return data["final_answer"]
if __name__ == "__main__":
answer = agent_loop("Find the population of France and compute 10% of it.")
print(answer)
Passo 5: Orquestre Múltiplos Agentes (Se Necessário)
Para fluxos de trabalho complexos — por exemplo, um funil de vendas multi-etapas, pipeline de análise de dados + relatórios, ou fluxos de trabalho multi-departamentais — você pode querer múltiplos agentes trabalhando juntos, cada um com uma função definida.
- Por exemplo: um agente Planejador decide as etapas, um agente Trabalhador executa tarefas (ex: busca de dados, cálculos) e um agente Verificador revisa os resultados para garantir a qualidade.
- Construa uma lógica de coordenação (orquestrador) que atribui tarefas aos agentes, sequencia ações, lida com dependências e agrega resultados.
- Use frameworks ou bibliotecas de orquestração, ou escreva lógica personalizada. Geralmente é útil tratar esta orquestração como a camada de “controle” em uma aplicação — passando tarefas, resultados, status e coordenando agentes.
Isso torna seu sistema modular, de fácil manutenção e capaz de lidar com tarefas complexas ou em larga escala.
Passo 6: Adicione Memória e Contexto
Muitos agentes úteis — assistentes de chat, bots de suporte, agentes de pesquisa, assistentes pessoais — precisam lembrar interações anteriores ou conhecimento persistente ao longo do tempo. Sem memória, toda interação é sem estado e sem contexto.
- Implemente memória de curto prazo (histórico de conversas, contexto de sessão), para tarefas que envolvem interação multi-turn.
- Implemente memória de longo prazo/base de conhecimento — armazene fatos, preferências do usuário, decisões passadas, dados externos — muitas vezes usando bancos de dados vetoriais ou outras soluções de armazenamento.
- Para recuperação de memória e fundamentação, considere usar a geração aumentada por recuperação (RAG): quando o agente precisar de contexto, busque dados ou documentos passados relevantes, incorpore-os com o prompt atual e, em seguida, gere.
Ao adicionar memória, seu agente pode fornecer continuidade, personalização e um comportamento cada vez mais útil.
class ConversationMemory:
def __init__(self):
self.history = []
def add(self, message: str):
self.history.append(message)
# Optional: trim if too long
def get_context(self) -> str:
return "\n".join(self.history)
mem = ConversationMemory()
def run_conversation(input_text):
mem.add(f"User: {input_text}")
# pass context to agent
# agent generates response...
response = "..." # from LLM
mem.add(f"Agent: {response}")
return response
# Example usage
run_conversation("Hello, who are you?")
run_conversation("Remember my name is Alice.")
Passo 7: Integre Habilidades Multimídia
Dependendo do propósito do agente, você pode ou não querer adicionar suporte para imagens, voz, vídeo ou processamento de arquivos/documentos (dependendo do Agente de IA que você está tentando criar, esta etapa pode ser opcional para outros, mas para a maioria é bastante necessária).
- Para voz ou áudio: integre ferramentas de fala para texto / texto para fala (ex: Whisper, outros sistemas ASR/TTS).
- Para imagens / visuais: habilite a geração de imagens ou modelos com capacidade de visão (se necessário), para que o agente possa analisar imagens ou produzir visuais.
- Para processamento de documentos: analise PDFs, documentos Word ou outros formatos de dados, e deixe o agente ler ou produzir saídas estruturadas.
O suporte multimídia amplia a gama de tarefas que seu agente pode lidar — desde sumarização de documentos até análise baseada em imagens ou tarefas interativas de UI.
Passo 8: Formate e Entregue a Saída
A saída do seu agente deve ser bem estruturada, limpa e utilizável — tanto para humanos quanto para outros programas ou sistemas.
- Use formatos de saída estruturados (JSON, XML, esquema tipado) quando a saída for consumida programaticamente.
- Se o agente produzir relatórios, logs ou resumos legíveis por humanos — formate-os claramente (Markdown, HTML, PDF, etc.).
- Para depuração ou introspecção — inclua metadados (timestamps, logs de chamadas de ferramentas, uso de tokens) como parte da saída.
Isso garante que as saídas sejam confiáveis, analisáveis e mais fáceis de integrar em UIs, pipelines ou sistemas downstream.
Passo 9: Construa uma Interface de Usuário ou Camada de API
Finalmente, envolva seu agente de IA em uma interface voltada para o usuário ou API para que possa ser usado por outros — sejam usuários internos, clientes ou outros sistemas.
As opções incluem:
- Uma API REST (teste todos os seus endpoints de API com Apidog) ou endpoint HTTP (ex: usando frameworks como FastAPI) para que aplicações externas possam chamar o agente programaticamente. (mais exemplos de código em Real Python)
- Uma UI de chat simples (web ou desktop), ou uma interface de linha de comando para os usuários interagirem.
- Incorporação em aplicações existentes, bots do Slack, dashboards ou front-ends personalizados.
Esta etapa final transforma seu agente de um “projeto” em uma ferramenta utilizável — efetivamente, um produto que entrega valor.
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class AgentRequest(BaseModel):
prompt: str
class AgentResponse(BaseModel):
result: str
@app.post("/api/agent", response_model=AgentResponse)
def call_agent(req: AgentRequest):
response = agent_loop(req.prompt) # assume agent_loop is defined
return {"result": response}
Perguntas Frequentes
P1. Por que definir esquemas de entrada/saída estruturados em vez de usar texto livre?
Esquemas estruturados (via Pydantic, JSON Schema, etc.) fornecem garantias — assegurando que o agente receba os campos esperados e retorne saídas previsíveis e legíveis por máquina. Isso reduz a chance de dados malformados, simplifica a validação e torna a integração com outros sistemas muito mais robusta.
P2. O que é ReAct e por que é útil?
ReAct significa “Raciocínio + Ação”. É um padrão de design onde um agente alterna entre pensar (raciocinar) e fazer (chamar uma ferramenta ou realizar uma ação), então observa o resultado e continua raciocinando conforme necessário. Isso permite que os agentes executem lógica multi-etapas, chamem ferramentas ou APIs externas e baseiem os passos subsequentes nos resultados — tornando-os muito mais poderosos do que bots simples de um único prompt e resposta.
P3. Quando devo usar múltiplos agentes em vez de um único agente?
Use múltiplos agentes quando a tarefa é complexa e envolve sub-tarefas distintas que se beneficiam da especialização — por exemplo, planejamento, execução, validação ou diferentes domínios como busca de dados, raciocínio e relatórios. Configurações multi-agente melhoram a modularidade, clareza e robustez. (guia prático em Empathy First Media)
P4. Como a memória melhora um agente — e que tipo de memória é melhor?
A memória permite a continuidade — permitindo que os agentes lembrem interações anteriores, preferências do usuário, decisões passadas ou conhecimento acumulado. A memória de curto prazo (contexto de sessão) ajuda em conversas de múltiplas rodadas; a de longo prazo (bancos de dados vetoriais, armazenamentos de documentos) suporta a recuperação de conhecimento, personalização e raciocínio ao longo do tempo. Para muitas aplicações, uma combinação é ideal.
P5. Como eu implanto um agente de IA com segurança — e evito loops descontrolados ou comportamento inseguro?
Antes da implantação, adicione segurança e monitoramento: limite o número de raciocínios ou loops de chamada de ferramentas por requisição; implemente logging, tratamento de erros e pontos de verificação com intervenção humana para ações sensíveis; monitore o uso, custo e desempenho; e teste casos de borda exaustivamente.
Conclusão
Construir um agente de IA do zero é um empreendimento recompensador — e cada vez mais acessível. Ao seguir um processo estruturado — definindo o propósito, projetando esquemas claros, escrevendo instruções sólidas, habilitando raciocínio e uso de ferramentas, opcionalmente orquestrando múltiplos agentes, adicionando memória e contexto, formatando saídas corretamente e expondo uma interface utilizável — você pode criar agentes poderosos e confiáveis, adaptados às suas necessidades específicas.
Não importa o que você esteja construindo (um assistente de vendas, uma ferramenta de pesquisa, um chatbot ou um motor de automação), este guia passo a passo oferece o modelo. Com um design cuidadoso e boa arquitetura, seu agente de IA pode evoluir de um protótipo para uma ferramenta útil, de fácil manutenção e escalável.
Se você está pronto para construir seu primeiro agente — escolha um propósito simples, escreva seu esquema e experimente. Uma vez que o básico esteja funcionando, você pode adicionar camadas de memória, ferramentas e interface, e ver sua criação se transformar em algo realmente poderoso.
Quer uma plataforma integrada e completa para sua Equipe de Desenvolvedores trabalharem juntos com produtividade máxima?
Apidog atende a todas as suas demandas e substitui o Postman por um preço muito mais acessível!