Como criar seu primeiro agente de IA

O que você vai construir

Ao final deste tutorial você terá um agente simples que faz uma tarefa de ponta a ponta — por exemplo, "ler os e-mails de suporte de hoje, resumir cada um e montar uma lista de pendências". Não vamos programar do zero; vamos usar recursos que assistentes modernos já oferecem para configurar comportamento e ferramentas.

Pré-requisitos: uma conta em um assistente de IA que suporte instruções personalizadas e uso de ferramentas, e uma tarefa clara em mente. Se você ainda não conectou a IA aos seus arquivos e aplicativos locais, vale ver antes como conectar o Claude ao computador, porque um agente útil quase sempre precisa acessar algo além do chat.

Passo 1: entenda a diferença entre assistente e agente

Um assistente comum responde a uma pergunta e para. Um agente recebe um objetivo e trabalha em ciclos: pensa, escolhe uma ação, observa o resultado, decide o próximo passo, e repete até terminar.

Um exemplo torna isso claro. Você pede "descubra os três concorrentes mais citados neste relatório e me traga um resumo de cada". O agente:

1. Lê o relatório e extrai os nomes.
2. Busca informação sobre cada concorrente.
3. Resume o que encontrou.
4. Monta a resposta final.

Essa capacidade de decidir o próximo passo sozinho é o que define um agente. E é também o que exige cuidado: mais autonomia significa mais chances de o agente tomar um caminho errado.

Passo 2: escolha uma tarefa segura e bem delimitada

Para o primeiro agente, escolha algo de baixo risco e resultado verificável. Boas opções:

• Resumir um conjunto de documentos e listar os pontos principais.
• Organizar itens de uma planilha em categorias.
• Gerar rascunhos de resposta que você revisa antes de enviar.

Evite, no primeiro agente, tarefas que enviam mensagens, apagam dados ou movimentam dinheiro sem sua aprovação. Comece por algo onde o pior erro possível é um resumo ruim, não um e-mail embaraçoso disparado para um cliente.

Passo 3: escreva as instruções do agente

As instruções (às vezes chamadas de "system prompt" ou "instruções personalizadas") são a constituição do seu agente. Elas definem papel, objetivo, limites e formato. Escreva de forma direta:

1. Papel: "Você é um assistente que organiza e-mails de suporte."
2. Objetivo: "Para cada e-mail de hoje, gere um resumo de uma linha e classifique a urgência."
3. Limites: "Nunca envie respostas. Nunca invente informação que não esteja no e-mail. Se não tiver certeza, marque como 'revisar'."
4. Formato: "Entregue uma lista com: remetente, resumo, urgência."

Instruções claras reduzem muito os erros. Vale aplicar aqui os mesmos princípios de bons prompts: seja específico, dê exemplos e diga o que não fazer.

Passo 4: conecte poucas ferramentas

Um agente fica útil quando pode agir além do texto. As ferramentas mais comuns são: leitura de arquivos, busca na web, acesso a e-mail e escrita em planilhas. Segundo a documentação da Anthropic sobre uso de ferramentas ("tool use"), o modelo recebe uma lista de ferramentas disponíveis e escolhe quando chamar cada uma, retornando o pedido para o sistema executar.

No primeiro agente, conecte o mínimo necessário. Se a tarefa é resumir e-mails, ele só precisa ler e-mails e escrever uma lista. Quanto menos ferramentas, menos caminhos para dar errado — e mais fácil de entender o que aconteceu.

Passo 5: teste com supervisão antes de soltar

Rode o agente em um lote pequeno e acompanhe cada passo. Verifique:

• Ele seguiu o objetivo ou desviou para outra coisa?
• Os resumos batem com o conteúdo real dos e-mails?
• Ele respeitou os limites (não enviou nada, não inventou dados)?

Só aumente a autonomia depois de várias execuções corretas. Mesmo assim, mantenha um ponto de aprovação humana para qualquer ação irreversível.

Erros comuns e limites reais

Por outro lado, agentes trazem riscos que um chat simples não tem:

• Erros em cadeia: se o agente erra o passo 1, ele constrói os passos seguintes sobre a informação errada. Um pequeno engano no início vira um resultado totalmente furado no fim.
• Alucinações com ação: quando um assistente comum alucina, ele só escreve algo falso. Quando um agente alucina, ele pode agir sobre o dado falso. Por isso os limites e a supervisão importam tanto.
• Custo e loops: agentes que pensam em muitos ciclos gastam mais e, mal configurados, podem entrar em repetição. Defina um número máximo de passos.
• Permissões amplas: dar acesso a e-mail, arquivos e web ao mesmo tempo cria uma superfície grande de risco. Conceda só o necessário.

Próximo passo

Seu primeiro agente executa uma tarefa; o próximo salto é organizar várias tarefas em uma sequência confiável e repetível. Isso é um fluxo de trabalho — veja como criar um workflow automatizado com IA. E se você quer entender a base de tudo isso, comece pelo passo anterior na jornada: como automatizar tarefas repetitivas com IA.