Agente de IA - Práticas recomendadas
- Última atualização2025/10/10
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
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- 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
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- 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
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- 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
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Se o seu agente às vezes não consegue os resultados necessários, adicione uma ferramenta de rastreamento/validação.
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Essa ferramenta simplesmente repete o que o agente forneceu e sinaliza o que está faltando.
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Os agentes tendem a perceber lacunas e encaminhar o caso para um humano quando essa ferramenta está disponível.
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- Intervenção humana para confiabilidade
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Sempre inclua uma maneira para que humanos revisem ou completem dados ausentes.
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Estratégia de integração gradual:
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comece com 100% de revisão humana das saídas do agente.
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Conforme a confiança aumenta, reduza a revisão (por exemplo, 50%, depois 10%).
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Eventualmente, apenas casos de exceção são revisados.
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Isso constrói confiança ao longo do tempo e previne a dependência excessiva de agentes não testados.
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- Escreva prompts equilibrados
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- 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
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- 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
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- 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
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Valide as saídas (sem valores nulos nos campos obrigatórios).
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Adicione caminhos de tratamento de erro para dados ausentes ou inconsistentes.
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Use o Data Tracker ou ferramentas simuladas para melhorar as verificações de integridade.
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