Contrato do agente
Função, entradas, ferramentas, ações, exclusões e escalonamento.
Agentes de IA em produção · Europa
Agentes de IA que usam ferramentas sem esconder as decisões.
Desenvolvo agentes focados em pesquisa, conhecimento, apoio, reporting e follow-up operacional. O sistema usa contexto aprovado, ações limitadas, avaliação, registos e uma pessoa responsável.
Resposta direta
O que torna um agente de IA pronto para produção?
Um agente pronto para produção tem uma função definida, acesso controlado a dados e ferramentas, avaliações representativas, ações observáveis, aprovações explícitas e recuperação. O modelo é apenas um componente. A fiabilidade vem do software à volta: pesquisa, permissões, estado, verificações determinísticas, registos e uma interface que mostra a incerteza.
Quando faz sentido
Usar um agente quando o trabalho exige julgamento sobre entradas variáveis e ferramentas limitadas.
- A pesquisa combina fontes aprovadas e preserva citações.
- A equipa precisa de um rascunho e ação sugerida, não de uma decisão invisível.
- Relatórios recorrentes juntam pesquisa, cálculo, síntese e publicação.
- O conhecimento exige permissões e fontes.
- Um processo multi-etapa precisa de estado, tentativas, escalonamento e auditoria.
O que o trabalho inclui
O produto é o sistema de controlo à volta do modelo.
A construção cobre o caminho completo entre fonte, ação, falha e pessoa responsável.
Contexto e ferramentas
Pesquisa, APIs, credenciais, permissões e estado.
Avaliação
Casos representativos, critérios, ataques e testes de regressão.
Operação
Registos, custos, aprovação, alternativas e documentação.
Comparar opções
Nem todas as automações precisam de um agente.
| Padrão | Quando usar | Risco |
|---|---|---|
| Automação determinística | Regras e entradas estáveis. | Fraca para ambiguidade. |
| Um passo de IA | Uma classificação, extração ou rascunho pode ser revisto. | Contexto e qualidade continuam a exigir avaliação. |
| Agente | A tarefa usa ferramentas, estado, ramificações e julgamento limitado. | Mais autonomia aumenta testes e operação. |
| Serviço humano | A decisão é rara, importante ou depende de confiança tácita. | Pode ser mais lento, mas a responsabilidade é clara. |
Como decorre o trabalho
Definir a função antes de escolher o modelo.
Limitar a tarefa
Escrever resultado, ações proibidas e regras de escalonamento.
Construir o contexto
Ligar fontes e ferramentas com o menor acesso necessário.
Avaliar
Testar casos reais e adversariais antes de autorizar ações.
Lançar por etapas
Observar, rever falhas e alargar apenas com evidência.
Trabalho relacionado
O Agentic Brief é um exemplo em funcionamento.
Combina preferências, enriquecimento LinkedIn, pesquisa, revisão e publicação, tratando o agente como parte de um produto.
Perguntas frequentes
Perguntas antes de desenvolver um agente de IA.
Que modelo utiliza?
A escolha depende da tarefa, dados, latência, ferramentas, avaliações e orçamento. O sistema deve permitir substituir o modelo.
Pode aceder a dados privados?
Sim, através de fontes e permissões explícitas. O acesso deve ser mínimo, registado, revogável e separado quando necessário.
Como reduz alucinações?
Fontes, citações, saídas estruturadas, verificações, abstenção, avaliação e revisão humana reduzem o risco.
Pode executar ações?
Sim, mas as permissões começam limitadas. Ações importantes exigem confirmação, limites e auditoria.
Quanto custa operar?
Depende de chamadas, contexto, pesquisa, ferramentas, volume, tentativas e monitorização. Estimo o intervalo antes de recomendar produção.
Uma função limitada, não um empregado de IA
Traga a tarefa, ferramentas e decisões que o agente teria de tocar.
Ajudarei a decidir entre agente, passo de IA, automação determinística ou nenhuma construção.
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