Agent Builder 101: criando agentes de IA para negócios

Introdução

Os agentes de IA estão saindo dos laboratórios e entrando em produtos reais. O que antes exigia equipes de engenharia dedicadas agora pode ser prototipado por times de produto em dias. No vídeo “Agent Builder 101”, a Christina, da OpenAI, demonstra como criar um agente de viagens completo usando uma interface visual, do protótipo à publicação. A proposta é direta: “O Agent Builder é uma nova ferramenta visual para criar fluxos de trabalho de IA. Você conecta nós e cria agentes sem escrever código”.

Neste artigo, destrinchamos as ideias do vídeo e traduzimos para o contexto de negócios. Exploramos o que é o Agent Builder, como estruturar fluxos robustos, e como medir a qualidade com evals. Também mostramos como levar o agente à produção, com opções de exportação e integração. Por fim, mapeamos boas práticas para times que querem usar agentes de IA de forma segura, eficiente e orientada a valor.

Assista ao vídeo para acompanhar a demonstração completa: https://www.youtube.com/watch?v=44eFf-tRiSg

Por que agentes visuais importam para negócios

Agentes de IA orquestram tarefas complexas. Eles classificam intenções, consultam fontes, tomam decisões e formatam respostas. Em negócios, isso se traduz em atendimento, operações, vendas e analytics. Quanto mais rápido sua equipe prototipa, testa e publica esses fluxos, mais rápido você captura valor.

Uma plataforma visual reduz a barreira entre ideia e execução. Ela gera alinhamento entre produto, engenharia e UX. Todos enxergam o mesmo fluxo, com nós e conexões claras. O vídeo resume essa proposta em uma frase: “É basicamente um espaço tudo‑em‑um para projetar, testar e lançar agentes de IA de forma visual e rápida”.

O que é o Agent Builder

O Agent Builder é uma interface visual para construir agentes de IA. Você define um fluxo como um grafo de nós. Cada nó pode ser um agente, um bloco de decisão, uma busca na web ou um formato de saída. O método é declarativo, não imperativo. Você descreve o que o agente deve fazer, e o fluxo orquestra as etapas.

Pontos-chave destacados no vídeo:

• Começo com um nó inicial. Nele você define variáveis de entrada e estado.
• Adição de agentes especializados. Cada agente assume uma função específica: classificar, montar itinerários, sugerir voos.
• Ramificações condicionais com if/else. O fluxo se adapta ao contexto do usuário.
• Avaliações integradas. “Ele também vem com avaliações (evals) integradas para você testar e entender como seus agentes estão performando.”
• Exportação e integração. “Quando estiver pronto, você pode exportar o fluxo como código ou integrá-lo diretamente ao seu produto.”

Arquitetura do fluxo: do nó inicial às decisões

O desenho de um agente começa pelo nó inicial. É nele que você estabelece as variáveis globais e a estrutura do estado. Em seguida, adiciona nós de agentes, cada um com suas instruções e formato de saída. Por fim, conecta tudo com nós condicionais.

Esse padrão entrega três benefícios:

• Clareza. O comportamento do sistema fica visível, auditável e versionável.
• Modularidade. Você troca um agente sem refazer o fluxo inteiro.
• Governança. Fica simples aplicar políticas de dados e controles de acesso por trecho.

Estudo de caso do vídeo: um assistente de viagens

O vídeo demonstra um caso prático. Em poucos minutos, Christina cria um assistente que monta itinerários e consulta informações de voos. Ela intercala nós de decisão, agentes especializados e um widget rico para exibir resultados.

Nó inicial

O fluxo nasce com o nó inicial. Para o caso de uso, as variáveis padrão atendem. Em cenários corporativos, vale explicitar variáveis como idioma, nível de detalhamento, limites de custo e preferências do usuário. Você poderá reaproveitá-las em todo o fluxo.

Agente classificador

A primeira inteligência do fluxo decide o caminho certo. “Você conecta nós e cria agentes sem escrever código.” Aqui, Christina cria um agente classificador com saída JSON. Ele retorna uma propriedade “classification” com dois valores possíveis: “flight info” ou “itinerary”.

Essa etapa é o coração de muitos agentes de negócios. Um bom classificador reduz erros e frustrações. Separa intenção de suporte, cobrança, upgrade, churn, ou prioridade. O segredo está em instruções claras e no formato de saída consistente. JSON torna o próximo passo determinístico.

Ramificação if/else

Com a classificação em mãos, um nó if/else cria dois ramos. Se for “flight info”, segue para o agente de voos. Caso contrário, envia para o agente de itinerários. Essa lógica simples aumenta a precisão e facilita a manutenção. Você pode inserir mais ramos no futuro sem desmontar o restante.

Agente de voos: busca e recomendação específica

O nó “flight agent” traz duas escolhas de design importantes. Primeiro, uma instrução objetiva e acionável: “Você é um assistente de viagens; sempre recomende um voo específico. Use códigos de aeroportos (IATA).” Segundo, a conexão com a pesquisa na web para dados atualizados.

Esse modelo combina conhecimento geral do modelo com fontes dinâmicas. Em negócios, esse padrão é comum: usar uma base estável e conectar dados vivos via ferramentas. Pense em estoque, preços, horários, políticas ou compliance. A regra é a mesma: o agente gera o raciocínio e consulta a fonte de verdade.

Agente de itinerários: concisão com valor

O segundo ramo cria um agente focado em roteiros. “Você é um assistente de viagens; monte um itinerário conciso.” Simplicidade funciona. Instruções curtas e aspiracionais costumam produzir respostas úteis. O vídeo mostra o pedido “O que devo fazer em um dia em Tóquio?” e o fluxo direcionando corretamente para o itinerário, com uma resposta objetiva e prática.

Visualização rica com o Widget Studio

Além de texto, o Agent Builder permite formatar saídas com widgets interativos. Christina mostra um widget de voos com campos claros: origem, destino, horário, duração e fuso. “É só clicar em ‘Download’ para baixar o modelo e trazê-lo diretamente para o agente que acabamos de criar.”

Ela então personaliza a experiência: “Quero deixar um pouco mais personalizado, então vou pedir para escolher criativamente uma cor de fundo com base no destino e também incluir o fuso horário e indicar AM/PM.” Em seguida, testa: “SFO para Tóquio em 7 de outubro.” O fluxo classifica, pesquisa e exibe uma experiência rica. O resultado entrega contexto e legibilidade para o usuário final.

Para produtos corporativos, widgets trazem consistência visual, melhoram a tomada de decisão e reduzem erros. Um bom widget transforma uma resposta em um painel de ação. Isso aproxima IA de operações.

Evals: como medir qualidade e reduzir risco

O vídeo enfatiza a presença de avaliações integradas: “Ele também vem com avaliações (evals) integradas para você testar e entender como seus agentes estão performando.” Em negócios, essa capacidade é crítica. Métricas transformam IA de promessa em processo.

Quatro práticas para aplicar evals de forma útil:

• Defina critérios objetivos. Exatidão factual, completude, conformidade, tempo de resposta.
• Use conjuntos de prompts representativos. Inclua casos fáceis, difíceis e de borda.
• Reavalie após cada mudança. Trate evals como testes automatizados.
• Monitore em produção. Compare o desempenho real com o de laboratório.

Referenciais como o NIST AI Risk Management Framework e o ISO/IEC 42001 destacam avaliação contínua, documentação de riscos e melhorias iterativas como pilares de governança. Evals integrados tornam esses pilares executáveis.

Do protótipo à produção: exportar e integrar

Quando o fluxo atende às expectativas, é hora de publicar. Christina fecha a demonstração publicando o “Assistente de Viagens”. E destaca duas opções de integração: “Posso usar o Agents SDK — que gera bastante código para eu mesma gerenciar — ou simplesmente pegar o ID do workflow e integrá-lo diretamente ao meu produto.”

Na prática, isso acelera o caminho para produção. Você escolhe entre controle fino via SDK ou velocidade com integração por ID. O trade-off é conhecido em engenharia: flexibilidade versus velocidade de entrega. Em times menores, a integração por ID pode reduzir custos e riscos.

Boas práticas de design de agentes para empresas

• Comece simples. Um classificador, dois agentes e uma regra clara. Expanda depois.
• Padronize o JSON de saída. Isso reduz bugs e facilita integrações.
• Escreva instruções enxutas. Especificidade é amiga da precisão.
• Encapsule recursos externos. Trate pesquisa na web e APIs como ferramentas, com timeouts e logs.
• Construa widgets para ações críticas. O usuário entende e decide mais rápido.
• Adote evals como rotina. Versione fluxos e reporte métricas ao negócio.
• Planeje observabilidade. Registre entradas, saídas, erros e latências.
• Garanta conformidade. Documente dados, consentimento e políticas de retenção.

Aplicando na prática: roteiro para seu time

1. Mapeie o caso de uso

• Escolha um fluxo com valor claro. Ex.: triagem de tickets e respostas padrões.
• Defina objetivos e métricas. Tempo de manuseio, CSAT, precisão.

2. Protótipo no Agent Builder

• Crie o nó inicial com variáveis essenciais. Idioma, persona, limites.
• Adicione um agente classificador com saída JSON. Defina rótulos simples.
• Crie dois agentes especializados. Um por intenção crítica.
• Conecte com if/else. Teste com prompts reais.

3. Enriquecimento com fontes

• Ative ferramentas de pesquisa quando necessário.
• Adapte para APIs internas. Dados de estoque, CRM ou políticas.

4. Experiência do usuário

• Construa um widget para a principal ação. Campos, validações, cores e estados.
• Padronize a apresentação. Isso reduz treinamento e erros.

5. Qualidade e governança

• Configure evals com casos reais e de borda.
• Revise logs e crie alertas para erros e quedas de precisão.
• Documente riscos e mitigadores. Alinhe com jurídico e compliance.

6. Integração e rollout

• Escolha entre SDK ou ID do workflow, conforme maturidade do time.
• Inicie com um piloto. Colete feedback e dados de uso.
• Faça rollout gradual. Mantenha um plano de reversão.

Exemplo em foco: o assistente de viagens do vídeo

O fluxo ilustra um padrão replicável em muitos setores:

• Classificação de intenção. Decide a rota correta.
• Especialização de agentes. Cada um domina um pedaço da tarefa.
• Enriquecimento com dados atualizados. Evita respostas defasadas.
• Saída rica via widget. Melhora a leitura e facilita decisões.

Cite trechos do vídeo para inspiração:

• “Você é um assistente de viagens; monte um itinerário conciso.”
• “Sempre recomende um voo específico. Use códigos de aeroportos (IATA).”
• “Escolher criativamente uma cor de fundo com base no destino.”

Essas instruções mostram o poder de prompts operacionais. Eles guiam o estilo, a precisão e a experiência final.

Métricas de sucesso e ROI

Mensure valor de forma contínua. Considere indicadores como:

• Precisão por intenção. Exatidão do classificador e dos agentes.
• Tempo de resposta. Latência do fluxo fim a fim.
• Taxa de resolução. Casos resolvidos sem intervenção humana.
• Satisfação do usuário. CSAT, NPS e feedback qualitativo.
• Eficiência operacional. Redução de toques e tempo de manuseio.

Trate cada release como um experimento. Compare versões, registre hipóteses e resultados. Com dados, a evolução do agente vira uma rotina de produto, não um salto de fé.

Como explicar conceitos complexos de forma acessível

• Use metáforas de fluxo. Pense em “esteiras” com estações que transformam o insumo.
• Mostre exemplos curtos. Um bom prompt vale mais que uma página de teoria.
• Componentize. Separe classificador, agentes e ferramentas. Explique um por vez.
• Relacione com objetivos do negócio. A tecnologia é um meio, não um fim.

Riscos e mitigação

• Alucinações. Reduza com fontes confiáveis e validação de saída.
• Drift de comportamento. Use evals e versionamento de prompts.
• Exposição de dados. Aplique mascaramento, políticas de retenção e controles de acesso.
• Conformidade. Consulte marcos como o NIST AI RMF 1.0 e o ISO/IEC 42001 para programas de gestão.

Checklist para ir a produção

• Fluxo revisado por produto e engenharia.
• Evals cobrindo casos críticos e de borda.
• Observabilidade configurada. Logs, métricas e alertas.
• Plano de rollback e de atualização de prompts.
• Revisão de segurança e privacidade.

Conclusão

Agentes de IA só geram valor quando saem do slide e chegam ao usuário. O Agent Builder encurta esse caminho com uma abordagem visual, integrada e pragmática. Você projeta a lógica, valida com evals e publica com um clique. Como diz o vídeo, é “um espaço tudo‑em‑um para projetar, testar e lançar agentes de IA”.

O caso do assistente de viagens demonstra um padrão replicável. Classifique a intenção. Ramifique o fluxo. Use agentes especializados. Enriqueça com dados. Entregue uma experiência rica com widgets. Publique e meça. Repita.

Se sua organização busca ganhos rápidos com IA, comece pequeno. Escolha um processo, desenhe o fluxo e publique um piloto. Use evals para evoluir com segurança. E ao ganhar tração, amplie o escopo, mantendo governança e métricas claras. O próximo agente de alto impacto pode estar a um fluxo de distância.