TL;DR: A construção de agentes de IA eficazes exige mais que apenas conectar um LLM a ferramentas, sendo necessário evitar três erros críticos: instruções insuficientes, criação de “super agentes” sobrecarregados e nomenclatura inadequada de ferramentas. Arquiteturas multi-agente com componentes especializados são recomendadas para melhorar o desempenho em tarefas complexas.

Takeaways:

• Forneça instruções explícitas e detalhadas nos prompts do sistema, incluindo exemplos concretos e referenciando ferramentas diretamente para otimizar o desempenho dos agentes.
• Substitua um único “super agente” por uma arquitetura multi-agente com um orquestrador e agentes especializados para reduzir confusão e melhorar a execução de tarefas complexas.
• Use nomes descritivos e específicos para ferramentas, com descrições detalhadas que incluam funcionalidades, exemplos de uso e limitações.
• O Langflow é uma ferramenta que facilita o desenvolvimento de agentes de IA através de uma interface visual para criar fluxos de trabalho.
• Agentes de IA eficazes requerem um equilíbrio entre orientação detalhada e autonomia para funcionarem corretamente.

Três Erros Comuns ao Construir Agentes de IA e Como Evitá-los

Você já tentou desenvolver um agente de IA apenas para descobrir que ele não funciona como esperado? Não está sozinho. A construção de agentes de IA eficientes é uma arte que exige mais do que simplesmente conectar um LLM (Large Language Model) a algumas ferramentas. Neste artigo, vou compartilhar três erros críticos que muitos desenvolvedores cometem ao criar agentes de IA e, mais importante, como você pode evitá-los para construir soluções realmente poderosas.

O Que São Agentes de IA e Por Que São Diferentes?

Antes de mergulharmos nos erros, vamos entender o que torna os agentes de IA especiais. Diferentemente de prompts LLM simples, agentes de IA podem:

• Interagir com ferramentas externas de forma autônoma
• Manter estado entre múltiplos passos de um processo
• Executar fluxos de trabalho complexos com múltiplas etapas
• Tomar decisões baseadas em contexto e objetivos específicos

Pense nos agentes como assistentes pessoais digitais que podem redigir e-mails, criar documentação, agendar compromissos e muito mais — decidindo qual ferramenta usar e quando aplicá-la corretamente.

Agora, vamos aos erros que você deve evitar.

Erro #1: Subestimar a Importância de Instruções Detalhadas no Prompt do Sistema

O primeiro e talvez mais comum erro é acreditar que os agentes “entenderão” naturalmente o que fazer, sem instruções detalhadas.

Por Que Isso Acontece

Muitos desenvolvedores superestimam a capacidade dos agentes de IA de “descobrir as coisas” sozinhos. A verdade é que, embora possam parecer inteligentes e autônomos, os agentes de IA utilizam LLMs como seu motor central de raciocínio e tomada de decisão.

Isso significa que eles carregam as mesmas forças e limitações do modelo de linguagem subjacente. E como sabemos, os LLMs precisam de orientação clara.

Como Evitar Este Erro

Para otimizar o desempenho do seu agente, considere estas práticas:

• Forneça instruções explícitas sobre quando e como usar cada ferramenta disponível
• Inclua exemplos concretos de cenários de uso para cada ferramenta
• Referencie os nomes das ferramentas diretamente nas instruções
• Detalhe o fluxo de trabalho esperado para tarefas complexas
• Descreva como interpretar as saídas de cada ferramenta

Quando comecei a escrever prompts de sistema detalhados, fornecendo exemplos onde necessário e referenciando nomes de ferramentas sempre que possível, o desempenho dos meus agentes melhorou drasticamente.

Erro #2: Criar um “Super Agente” Sobrecarregado

O segundo erro comum é tentar criar um único “super agente” equipado com todas as ferramentas possíveis, esperando que ele possa lidar com qualquer situação.

Por Que Isso É Problemático

Quando sobrecarregamos um agente com muitas ferramentas e responsabilidades, ele frequentemente:

• Fica confuso sobre qual ferramenta usar para cada tarefa
• Perde o contexto em fluxos de trabalho complexos
• Toma decisões incorretas ou esquece etapas do processo
• Confunde ferramentas similares ou até mesmo alucina respostas

Por exemplo, um agente sobrecarregado pode ficar confuso ao tentar “acessar um documento, resumi-lo e depois redigir um e-mail” porque está tentando gerenciar muitas ferramentas e contextos simultaneamente.

A Solução: Arquitetura Multi-Agente

Em vez de um único super agente, considere uma arquitetura multi-agente com componentes especializados:

• Agente orquestrador: Entende a intenção do usuário, divide solicitações complexas em subtarefas e as delega aos agentes especializados
• Agentes especializados: Focados em domínios ou tarefas específicas (documentos, e-mail, pesquisa, etc.)

Esta abordagem permite que cada agente tenha:

• Um escopo claramente definido
• As ferramentas certas para seu trabalho específico
• Menos sobrecarga cognitiva para tomar decisões

Por exemplo, para a tarefa “acessar um documento, resumi-lo e redigir um e-mail”, o agente orquestrador poderia:

1. Usar um AGENTE_DOCUMENTOS para acessar o documento
2. Utilizar o LLM para resumir o conteúdo
3. Empregar um AGENTE_EMAIL para criar o rascunho do e-mail

Workflows complexos de IA se beneficiam enormemente desta divisão de trabalho, assim como equipes humanas.

Erro #3: Nomenclatura e Descrição Inadequadas das Ferramentas

O terceiro erro crítico está na forma como nomeamos e descrevemos as ferramentas disponíveis para nossos agentes.

O Problema com Descrições Vagas

Nomes genéricos e descrições mínimas levam a decisões incorretas. Considere estas descrições problemáticas:

• Nome: “URL”
• Descrição: “Acessa URLs”

Com uma descrição tão vaga, o agente pode tentar usar esta ferramenta para acessar um documento do Google Docs, quando na verdade deveria usar uma API específica com as permissões adequadas.

Como Nomear e Descrever Ferramentas Efetivamente

Para melhorar a seleção de ferramentas pelo agente:

• Use nomes descritivos e específicos: Em vez de “URL”, use “AGENTE_GOOGLEDOCS”
• Forneça descrições detalhadas: Explique exatamente o que a ferramenta faz, como usá-la e quando é apropriada
• Inclua exemplos de uso: Mostre situações concretas onde a ferramenta deve ser aplicada
• Especifique limitações: Deixe claro o que a ferramenta não pode fazer

Uma descrição melhorada seria:

“AGENTE_GOOGLEDOCS: Uma ferramenta para Google Docs com acesso às seguintes funcionalidades: criar novos documentos (forneça títulos relevantes, contexto, etc.), editar documentos existentes, recuperar documentos existentes via link do Google Docs.”

Lembre-se: descrições de ferramentas são essencialmente documentação de API para o seu agente. Quanto mais claras e detalhadas forem, melhor será o desempenho.

O Que São Multi-Agentes e Por Que Usá-los?

Como mencionado anteriormente, a arquitetura multi-agente resolve muitos problemas de sobrecarga. Mas vamos aprofundar este conceito:

Multi-agentes são sistemas que utilizam agentes de IA especializados para focar em tarefas ou domínios específicos. Cada agente é projetado para ser excelente em uma área particular, em vez de mediano em muitas.

Benefícios da Arquitetura Multi-Agente:

• Especialização: Cada agente domina completamente sua área de atuação
• Simplicidade: Agentes com escopos menores são mais fáceis de projetar e depurar
• Escalabilidade: Novos agentes podem ser adicionados sem perturbar os existentes
• Manutenção: Atualizações podem ser feitas em agentes individuais sem afetar todo o sistema
• Desempenho: Agentes especializados tomam decisões mais precisas e rápidas

A chave para uma arquitetura multi-agente bem-sucedida é um agente orquestrador eficaz que saiba exatamente quando e como delegar tarefas.

Aplicações Práticas: Assistente Pessoal com Agentes de IA

Um exemplo prático de aplicação de agentes de IA é um assistente pessoal que pode:

• Redigir e-mails profissionais com base em instruções simples
• Resumir notas de reunião e extrair pontos de ação
• Recuperar conhecimento de um banco de dados vetorial
• Pesquisar informações na web
• Gerenciar documentos e calendários
• Automatizar tarefas repetitivas de várias etapas

Tais aplicações se beneficiam enormemente da arquitetura multi-agente e das práticas recomendadas discutidas neste artigo.

Ferramentas para Desenvolvimento de Agentes: Langflow

Uma ferramenta que facilita significativamente o desenvolvimento de agentes de IA é o Langflow, um IDE visual para construir fluxos de trabalho generativos e agentic de IA.

Por Que Usar o Langflow:

• Simplifica a criação de fluxos complexos: Interface visual intuitiva para conectar componentes
• Permite iteração rápida: Teste e refine seus agentes em tempo real
• Integração perfeita: Conecte facilmente seus agentes a aplicativos existentes
• Visualização de fluxo: Veja exatamente como seus agentes estão processando informações
• Depuração facilitada: Identifique gargalos e problemas rapidamente

O Langflow é particularmente útil para implementar arquiteturas multi-agente, permitindo que você visualize claramente como os diferentes agentes interagem entre si.

Conclusão: Equilibrando Orientação e Autonomia

Após superar estes três erros comuns, ficou claro que construir agentes de IA eficazes requer um equilíbrio delicado entre fornecer orientação suficiente e permitir autonomia.

Os agentes de IA são ferramentas poderosas que podem transformar a forma como interagimos com a tecnologia, mas apenas se forem construídos corretamente. Lembre-se:

1. Forneça instruções detalhadas: Os agentes dependem de prompts claros e específicos
2. Evite a sobrecarga: Use arquiteturas multi-agente para tarefas complexas
3. Nomeie e descreva ferramentas adequadamente: Seja específico e detalhado

O campo de agentes de IA está crescendo e evoluindo rapidamente. À medida que novas técnicas e modelos surgem, estas práticas fundamentais continuarão sendo relevantes para construir agentes que realmente atendam às necessidades dos usuários.

Que erros você já cometeu ao construir agentes de IA? Compartilhe suas experiências nos comentários abaixo!

Referências

Fonte: Melissa Herrera. “Top 3 Mistakes I Made While Building AI Agents”. Disponível em: https://www.datastax.com/blog/top-3-mistakes-i-made-while-building-ai-agents.

Aditya Sharma. “Intelligence Agents: Foundation Models, Tools, and Frameworks”. Disponível em: https://towardsdatascience.com/intelligence-agents-foundation-models-tools-and-frameworks-3e5d33ec0d5e.

Langflow Documentation. Disponível em: https://docs.langflow.org/.