Na última sexta-feira, iniciamos uma nova série de apresentações focada em Inteligência Artificial. A ideia é que, a cada semana, um colaborador apresente ferramentas, processos, descobertas ou aplicações práticas envolvendo IA no dia a dia de trabalho.
A primeira apresentação ficou com o Pedro Medeiros. Em vez de abordar o tema de forma apenas conceitual, ele mostrou na prática como tem utilizado Inteligência Artificial para construir agentes personalizados no ChatGPT e no Gemini.
“Usei a redação como exemplo porque é a minha área de atuação, mas a lógica por trás desses agentes pode ser aplicada em praticamente qualquer contexto profissional: organização, atendimento, planejamento, estudos, análise de dados, automações e muito mais.” — Pedro Medeiros
E se você ficou curioso sobre como esse processo funciona na prática, pode ficar tranquilo: ao longo deste blog vamos detalhar exatamente como esses agentes são estruturados e como eles podem ser adaptados para diferentes necessidades.
Passo 1: Defina o que o agente faz
O primeiro passo da criação de um agente de IA é definir claramente qual é a sua função. Antes de pensar em comandos complexos, ferramentas ou automações, você precisa estabelecer o papel que aquele agente irá desempenhar.
Algumas perguntas ajudam muito nessa etapa:
- Que profissional ele representa?
- Qual problema ele resolve?
- Qual entrega ele gera?
- Qual função ele desempenha?
Essa definição inicial funciona como a base do comportamento da IA. Quanto mais claro for esse direcionamento, mais consistente tende a ser o resultado.
Passo 2: Defina como ele faz
Depois de definir o que o agente faz, é hora de explicar como ele deve executar essas tarefas.
Aqui, o objetivo é estruturar a forma como a IA pensa, analisa e entrega as respostas. Em outras palavras: você precisa mostrar como quer receber as informações e como espera que as ações sejam executadas.
Algumas perguntas ajudam nesse processo:
- O que ele deve analisar antes de responder?
- Como ele deve estruturar as respostas?
- O resultado será um texto, uma planilha, uma imagem ou um PDF?
- Existe um tom de voz específico?
- Há algum formato obrigatório?
Nesse ponto, a clareza faz muita diferença. Quanto mais específicas forem as regras, maior a chance da IA entender exatamente o que você espera.
Teste. Ajuste. Refine.
A construção de agentes é muito mais um processo de calibração do que simplesmente escrever um prompt e esperar perfeição logo na primeira tentativa.
Passo 3: Condicionamento
Com a estrutura principal definida, chega a hora do condicionamento.
Além de ensinar como o agente deve responder, você também pode definir quando ele responde, em quais situações determinadas ações devem acontecer e quais comandos ativam comportamentos específicos.
É nessa etapa que o agente começa a ficar realmente personalizado para o seu fluxo de trabalho.
- Você pode, por exemplo:
- Criar comandos específicos para tarefas específicas
- Definir etapas obrigatórias antes da resposta
- Configurar prioridades
- Estabelecer validações automáticas
- Criar gatilhos para diferentes tipos de entrega
Esse processo exige um investimento inicial de tempo, mas justamente para gerar mais agilidade e eficiência no longo prazo.
Passo 4: Defina o que o agente NÃO deve fazer
Essa talvez seja uma das partes mais negligenciadas por quem começa a criar agentes de IA, e também uma das mais importantes.
Não basta explicar apenas o que a IA deve fazer. Você também precisa deixar claro o que ela não pode fazer.
Aqui entram:
- Limites
- Restrições
- Cuidados
- Regras obrigatórias
O ideal é escrever essas restrições de forma direta, como regras explícitas.
Por exemplo: “É proibido usar emojis em qualquer ocasião.”
Esse tipo de instrução reduz ambiguidades e ajuda a deixar o comportamento do agente muito mais consistente.
Não esqueça das fontes de conhecimento
Depois de estruturar o comportamento do agente, existe um passo que pode elevar muito a qualidade das respostas: adicionar fontes de conhecimento.
Ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude permitem enviar arquivos para complementar o contexto da IA. Isso faz com que o agente deixe de ser algo genérico e passe a operar de forma muito mais alinhada com a sua realidade.
Esses arquivos podem incluir:
- Briefings
- Brandbooks
- PDFs
- Documentações internas sem dados sensíveis
- Planilhas
- Exemplos de textos
- Manuais
- Processos da empresa
Na apresentação, o Pedro mostrou como utiliza esse recurso na prática dentro da sua rotina de criação. Para alguns clientes, ele adiciona brandbooks, materiais institucionais e exemplos de textos já aprovados anteriormente.
O resultado é um agente muito mais coerente com cada marca atendida, entendendo melhor tom de voz, estilo de comunicação, padrões visuais e até preferências específicas de cada operação.
Na prática, isso reduz retrabalho, melhora consistência e transforma a IA em uma ferramenta realmente integrada ao fluxo da equipe.
Conclusão: utilizando a IA para gerar resultados no dia a dia
Com esse passo a passo, você já consegue criar agentes extremamente úteis para otimizar processos, organizar demandas e acelerar entregas no dia a dia.
“Lembre-se: criar agentes de IA é um processo contínuo de refinamento. Você pode — e deve — ajustar regras, adicionar informações, melhorar condicionamentos e testar diferentes abordagens até encontrar o fluxo de trabalho ideal para a sua realidade.” — Pedro Medeiros
Na Avanti, a Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma tendência e passou a fazer parte definitiva da operação. Mas existe algo que continua sendo insubstituível: a qualidade, o repertório e o empenho das pessoas por trás de cada projeto.
Se você quer conhecer mais sobre a forma como a Avanti utiliza tecnologia, criatividade e estratégia no dia a dia, marque uma reunião com a nossa equipe.
