Agentes de IA: o assistente que age, com limites

O que você vai aprender

1. Aula 1. O que é um agente e como ele planeja

   40 min

   A diferença entre um chat que responde e um agente que age: o laço pensar, agir, observar; o que é planejamento em um agente de atendimento; quando um fluxo fixo é melhor que um agente; e como escrever o objetivo e a fronteira de um agente de WhatsApp para restaurante, clínica ou triagem de leads.

   • Explicar a diferença entre fluxo fixo (workflow) e agente, e dizer qual usar em um caso concreto de atendimento
   • Descrever o laço de um agente (planejar, agir, observar, repetir) com um exemplo de reserva de restaurante
   • Escrever o objetivo, a fronteira (resolve, encaminha, nunca faz) e o critério de parada de um agente de WhatsApp
   • Reconhecer os padrões intermediários (encadeamento, roteamento, orquestração) e quando cada um basta

   Aula completa, exemplos e exercícios dentro da plataforma

2. Aula 2. Chamada de ferramentas (function calling) explicada para quem não programa

   45 min

   Como o modelo pede para o seu sistema fazer algo: o cardápio de ferramentas, a ficha que o modelo preenche, quem executa de verdade, o resultado que volta e a resposta final. Como descrever uma ferramenta para o modelo acertar, o que são modos de escolha de ferramenta e o que a janela de 24 horas do WhatsApp muda no desenho.

   • Explicar o ciclo da chamada de ferramenta em cinco passos sem usar código, com um exemplo de agendamento de clínica
   • Escrever a ficha de uma ferramenta (nome, descrição, campos de entrada com tipo e exemplo, saída) que um modelo consiga usar sem errar
   • Diferenciar ferramenta de consulta de ferramenta de ação, e dizer qual exige confirmação ou aprovação
   • Levar em conta as regras do WhatsApp (janela de 24 horas, templates) ao desenhar ferramentas que enviam mensagem

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3. Aula 3. Execução, observação e memória: o agente no meio da conversa

   45 min

   O que acontece entre o pedido da ferramenta e a resposta: executar com validação, observar o resultado e decidir, lidar com falha e repetição, e lembrar do jeito certo, com memória de curto prazo (a conversa) e de longo prazo (a cliente), sem guardar o que não deve.

   • Descrever a etapa de execução com validação de entrada, limite de tempo e resultado explicado, e o que o agente faz quando a ferramenta falha
   • Explicar a observação como ponto de decisão: continuar, perguntar, tentar outra ferramenta ou encaminhar
   • Separar memória de curto prazo (conversa) de memória de longo prazo (perfil da cliente) e decidir o que vai em cada uma
   • Definir uma política de retenção: o que não guardar, por quanto tempo guardar e como a cliente pode pedir para apagar

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4. Aula 4. Limites, guarda-corpos e validação de resultado

   50 min

   Como impedir que um agente faça o que não deve: limites de passos e de tentativas, cardápio mínimo de ferramentas, confirmação da cliente e aprovação humana, defesa contra injeção de instrução, proteção de dados pessoais, e a validação do resultado antes de responder, com teste e registro para medir o agente no mundo real.

   • Listar os limites numéricos que todo agente precisa ter (passos, tentativas, tempo, custo) e dizer o que acontece ao atingir cada um
   • Classificar as ações do agente em livres, com confirmação da cliente e com aprovação humana, e explicar como a aprovação funciona na prática
   • Reconhecer a injeção de instrução (prompt injection) e o excesso de autonomia (excessive agency) e aplicar as defesas básicas
   • Validar o resultado de uma tarefa antes de responder (reconfirmar, conferir contra a fonte, formato fixo) e montar o plano de teste e de registro do agente

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Termos que você vai dominar

• Agente (agent)
• Fluxo fixo (workflow)
• Laço do agente (agent loop)
• Planejamento (planning)
• Critério de parada (stopping condition)
• Roteamento (routing)
• Encaminhamento (handoff)
• Chamada de ferramenta (function calling / tool use)
• Esquema (schema)
• Descrição da ferramenta
• Resultado da ferramenta (tool result)
• Escolha de ferramenta (tool choice)
• Chamadas em paralelo (parallel tool calls)
• Modo estrito (strict)
• Janela de atendimento de 24 horas
• MCP (Model Context Protocol)
• Execução (execution)
• Observação (observation)
• Idempotência
• Tentativa (retry)
• Memória de curto prazo
• Memória de longo prazo
• Resumo de conversa (summarization)
• Retenção (retention)
• Guarda-corpo (guardrail)
• Limite de passos (step limit)
• Aprovação humana (human in the loop)
• Injeção de instrução (prompt injection)
• Excesso de autonomia (excessive agency)
• Lista de permissões (allowlist)
• Validação de resultado
• Registro (log)