Como preparar um agente de IA para o trabalho da sua equipe

Antes de um agente de IA enviar uma resposta ou alterar um registro, sua equipe precisa definir o que ele pode fazer e como o resultado será conferido. Conectar um modelo aos documentos da empresa é uma parte desse trabalho.

Imagine uma equipe que recebe solicitações de suporte. Este é um exemplo de fluxo: o agente lê uma solicitação, busca as condições do plano e propõe uma categoria e uma resposta. Uma pessoa confere as fontes e aprova a mensagem. Solicitações com informações incompletas seguem para revisão.

O exemplo permite avaliar algo concreto: se as informações estão atualizadas, a categoria é útil e a resposta pode ser enviada.

Começar pela tarefa e pelos dados

Escolha os registros de que o agente precisa e defina quem pode acessá-los. Uma solicitação pode exigir dados da conta e condições vigentes; isso não deve liberar acesso a registros de outros clientes.

A recuperação de informações pode conectar uma resposta a fontes verificáveis. A documentação do Google sobre grounding explica que isso reduz alucinações. A resposta ainda precisa ser conferida: uma citação pode ser irrelevante e um documento pode estar desatualizado.

Um grafo ou um modelo adaptado por fine-tuning são opções de arquitetura a avaliar conforme a tarefa. Compare a opção escolhida com uma referência usando casos representativos. Registre a qualidade, o esforço operacional, a latência e o custo relevantes para o processo.

Outros exemplos incluem classificar tickets recebidos, revisar cláusulas de contratos e comparar faturas com registros. Cada um exige seus próprios dados, permissões e verificações.

Definir o que exige aprovação

Consultar uma conta, preparar um rascunho e enviar uma mensagem são permissões diferentes. No exemplo de suporte, o agente pode preparar a resposta enquanto o envio continua sendo uma decisão humana.

Uma correção pode levar a uma proposta de mudança nas instruções, na busca ou em um caso de avaliação. Alguém precisa revisar e testar essa mudança antes de aplicá-la. O feedback não atualiza o modelo nem amplia seus acessos automaticamente.

Para decidir sobre mudanças de permissões, considere o que as avaliações cobrem, as falhas observadas e as consequências de uma ação incorreta. Poucas correções em uma amostra pequena não bastam por si só. O guia da Anthropic sobre agentes descreve pontos de revisão, condições de parada e testes como partes do projeto.

Avaliar o fluxo completo

Use casos com resultados esperados, incluindo dados ausentes, registros contraditórios e solicitações fora das permissões do agente. Confira as ações e os registros resultantes, além do texto da resposta. Registre as falhas e combine quem as investiga.

A frequência de revisão deve considerar o risco da tarefa e as mudanças no modelo, nas instruções, nas ferramentas ou nos dados. Outro modelo pode ajudar a avaliar respostas, mas seus julgamentos também precisam ser conferidos.

Combinar onde o trabalho roda

A implantação pode usar sua infraestrutura, uma API de modelos ou uma combinação. Antes de implementar, revise quais informações cada serviço recebe, onde os logs ficam, os acessos, a retenção e as condições dos fornecedores.

O primeiro escopo deve nomear uma tarefa útil e como a equipe decidirá se ela funciona. O guia para escolher um primeiro projeto de IA pode ajudar a organizar essa conversa.