Agentes de IA, especificados de ponta a ponta.

Como levar qualquer um destes agentes ao ar

Seis passos, na ordem. Em cada um deles está indicado o cuidado que costuma decidir se a entrega funciona em produção ou volta para a mesa.

1. Escolha o agente e copie o system prompt

   Abra a especificação do agente na lista acima e use o botão “Copiar system prompt”. Leia a especificação inteira antes de copiar: as responsabilidades e os guardrails explicam o que o prompt pressupõe sobre o seu contexto.

   Cuidado: o prompt contém marcadores entre colchetes, como [Sua organização]. Substitua todos eles pelos nomes reais da sua empresa, dos seus sistemas e dos seus processos antes de salvar.
2. Crie o agente na sua plataforma

   Pode ser um projeto no Claude, um GPT personalizado, um agente em LangChain, CrewAI ou AutoGen, ou uma função no Vertex AI. Defina desde já se o agente é autônomo, quando ele decide e executa sozinho, ou assistivo, quando ele propõe e uma pessoa confirma. Essa escolha muda os guardrails que você precisa aplicar.

   Cuidado: escolha o modelo pela dificuldade da tarefa. Raciocínio clínico, priorização de oportunidades e qualificação comercial estruturada pedem os modelos maiores. Classificação simples e roteamento funcionam bem nos modelos rápidos e baratos.
3. Cole o prompt no campo de instruções

   Cole o texto no campo de instruções do sistema, e não em uma mensagem de conversa. Confirme que ele cabe no limite de contexto da plataforma escolhida; todos os prompts desta biblioteca ficam com folga confortável nos limites atuais.

   Cuidado: não ative o agente antes de configurar as ferramentas. Um agente sem ferramentas conectadas apenas gera texto — ele não consulta nada e não executa nada.
4. Conecte as ferramentas e a base de conhecimento

   A especificação de cada agente lista as ações e integrações que ele precisa executar. Traduza cada uma delas em uma ferramenta — uma chamada de função com esquema de entrada e de saída definido — e anexe os documentos internos que servem de referência. Teste cada ferramenta isoladamente antes de encadeá-las.

   Cuidado: quando a permissão de leitura ou de escrita não é concedida ao agente, ele falha sem avisar e a resposta parece apenas incompleta. Ao investigar um comportamento estranho, comece pelo registro de auditoria do sistema integrado.
5. Trate o dado sensível antes de ligar

   Se o agente encosta em dado de pessoa física, resolva a proteção antes de habilitar qualquer usuário. Em saúde, anonimize o dado do paciente. Em serviços financeiros, mascare as informações pessoais identificáveis (PII, personally identifiable information) nos registros de log. Documente qual base legal sustenta cada tratamento — no Brasil, a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados); nos Estados Unidos, a HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) para saúde e o PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) para dado de cartão.

   Cuidado: o mascaramento de dado pessoal precisa valer também para os registros de log do modelo, e não apenas para a resposta ao usuário. Peça a revisão do seu jurídico antes da primeira ativação, e não depois.
6. Teste os casos difíceis e libere por etapas

   Monte um roteiro com pelo menos dez cenários reais e escolha os difíceis: o pedido ambíguo, o dado faltando, a exceção que exige julgamento humano. Confirme que cada guardrail da especificação realmente dispara. Depois libere para uma fração pequena dos usuários, acompanhe por uma semana e só então amplie.

   Cuidado: a lista “Resultados esperados” de cada agente é uma meta de projeto, não um resultado garantido. Meça a linha de base antes de ativar; sem ela você não tem como saber o que o agente melhorou.