Agentes de inteligência artificial podem pesquisar informações, usar ferramentas, executar etapas e tomar decisões durante uma tarefa. Para que o resultado seja o esperado, as instruções precisam explicar não apenas o objetivo, mas também as ações, os limites e a forma de lidar com situações fora do roteiro.
A OpenAI recomenda dividir tarefas complexas em etapas menores, com ações específicas. Uma orientação pode indicar que o agente consulte uma fonte, compare os dados e, depois, produza um relatório. Segundo a empresa, essa decomposição reduz ambiguidades e facilita o acompanhamento da execução.
Como estruturar as orientações
As instruções devem prever a falta de informações, pedidos inesperados e dados contraditórios. Nesses casos, o agente pode ser orientado a pedir um dado ao usuário, interromper o processo ou seguir por um caminho alternativo.
Quando houver ferramentas disponíveis, é importante informar em que situação cada uma pode ser usada e qual é sua finalidade. A Anthropic recomenda detalhar as entradas, as saídas e as funções desses recursos para diminuir o risco de chamadas incorretas.
Exemplos também podem ajudar a definir o formato da resposta. Eles mostram padrões de linguagem, estrutura e conteúdo. A recomendação é usar situações próximas das reais e apresentar casos diferentes, evitando que o agente apenas copie um modelo.
As orientações ainda devem indicar o que não pode ser feito. Entre as possibilidades estão ações que dependem de autorização humana, fontes proibidas e situações que exigem a interrupção da execução. Esses limites ganham importância porque agentes atuam de maneira mais autônoma do que um chatbot em uma interação comum.
A primeira versão das instruções pode precisar de ajustes. A OpenAI recomenda testar o agente, observar interpretações diferentes da esperada, revisar as respostas e refinar o texto.
Para quem começa a trabalhar com agentes, o desafio envolve transformar objetivos de negócio em instruções claras, prever exceções e avaliar se a execução atende ao esperado. Esse conhecimento tende a ganhar espaço com o uso de ferramentas de IA em tarefas com várias etapas.
