Agente de IA - Práticas recomendadas

Os Agentes de IA são avançados colegas digitais que combinam IA generativa com automação. Para obter os melhores resultados, siga estas práticas recomendadas, baseadas em experiências reais e orientações de especialistas no assunto.

Mantenha os agentes focados
  • Escopo restrito: cada agente deve resolver um problema claro. Evite agentes de uso geral que tentam fazer demais. Por exemplo, em fluxos de trabalho grandes, use um agente supervisor que delegue tarefas a agentes especializados (por exemplo, Supervisor de sinistros → Agente de detalhes do sinistro + Agente de verificação de fraudes + Agente de aprovação).
  • Evite sobrecarga de ferramentas: mantenha o número de ferramentas baixo (≤10 é obrigatório). O excesso de ferramentas gera confusão e aumenta as taxas de falha.
Decida entre automação Vs. Agente
  • Use automação determinística: automações, processos e Tarefas de API são melhores para etapas que podem ser roteirizadas e mantidas de maneira confiável.
  • Use Agentes de IA : mais adequado para tarefas que exigem raciocínio, flexibilidade ou tomada de decisões dinâmicas. Não recorra aos agentes para tudo, pois a maioria dos processos continuará sendo automatizada de maneira padrão.
Evite o processamento em lote em um único agente
  • Sem grandes tabelas/listas: não alimente um agente com dados em massa (por exemplo, 20 IDs de reclamações).
  • Loop fora do agente: use um processo ou bot para enviar um item por vez.
  • Exemplo: um processo itera sobre as linhas em uma tabela de reclamações e chama o agente por linha.
Use ferramentas de simulação ou validação

  • Se o seu agente às vezes não consegue os resultados necessários, adicione uma ferramenta de rastreamento/validação.

  • Essa ferramenta simplesmente repete o que o agente forneceu e sinaliza o que está faltando.

  • Os agentes tendem a perceber lacunas e encaminhar o caso para um humano quando essa ferramenta está disponível.

Intervenção humana para confiabilidade

  • Sempre inclua uma maneira para que humanos revisem ou completem dados ausentes.

  • Estratégia de integração gradual:

    • comece com 100% de revisão humana das saídas do agente.

    • Conforme a confiança aumenta, reduza a revisão (por exemplo, 50%, depois 10%).

    • Eventualmente, apenas casos de exceção são revisados.

  • Isso constrói confiança ao longo do tempo e previne a dependência excessiva de agentes não testados.

Escreva prompts equilibrados
  • Seja claro e conciso: se for muito vago, causa confusão; se for muito prescritivo, causa rigidez.
  • Evite prompts longos: instruções em formato de redação reduzem a precisão.
  • Ofereça contexto: dê apenas o suficiente para a seleção de ferramentas e a tomada de decisões.
Estruture entradas e saídas para automação
  • Use variáveis estruturadas: prefira "claim_id", "policy_id" em vez de strings JSON únicas.
  • Use JSON apenas quando necessário: aplique somente se estiver integrando diretamente com APIs.
  • Compatível com automação: as variáveis estruturadas são mais fáceis para o processamento downstream.
Teste e aperfeiçoe
  • Testes diversos: execute o caminho ideal e os casos excepcionais.
  • Utilize logs de governança: analise o raciocínio, as chamadas de ferramentas e as lacunas de dados.
  • Itere com rapidez: ajuste continuamente os prompts, as saídas e as ferramentas.
Construa para a confiabilidade

  • Valide as saídas (sem valores nulos nos campos obrigatórios).

  • Adicione caminhos de tratamento de erro para dados ausentes ou inconsistentes.

  • Use o Data Tracker ou ferramentas simuladas para melhorar as verificações de integridade.