Passo a passo de como criar um agente de IA do zero

Usar agentes de IA no dia a dia é muito mais simples do que parece e, sem dúvida, representa um verdadeiro divisor de águas no mundo corporativo. Cada vez mais empresas descobrem que esses sistemas inteligentes podem otimizar rotinas, automatizar processos com IA e ampliar a produtividade em níveis antes impensáveis. Além disso, todas as áreas de uma empresa como RH, TI, operações, financeiro, comercial, marketing… podem ter seus próprios agentes de IA.

Mas afinal, como criar um agente de IA capaz de realmente entregar resultados concretos? Essa é uma pergunta que não interessa apenas às grandes corporações. Negócios de qualquer porte, e até mesmo profissionais autônomos, já podem aplicar agentes inteligentes em suas atividades cotidianas para ganhar tempo, reduzir custos e aumentar a eficiência.

Ao longo deste guia, você vai aprender como criar um agente de IA do zero e explorar conceitos fundamentais. 

Afinal, o que é um agente de IA?

Um agente de IA é um sistema que combina autonomia, raciocínio e capacidade de ação para atingir objetivos definidos em linguagem natural. Ele interpreta comandos, decide quais passos seguir e executa tarefas com base em dados, contexto e aprendizado.

Diferente de um modelo de IA isolado, o agente é um sistema completo. Ele conecta o poder de um modelo de linguagem (LLM) com a capacidade de integrar ferramentas, acessar informações externas e agir de forma independente.

Diferente de um simples chatbot, o agente de IA pode tomar decisões, se adaptar e agir de forma independente.

A IBM, por exemplo, define agentes de IA como “entidades capazes de observar o ambiente, raciocinar com base nas informações disponíveis e agir para alcançar metas” (IBM Research, 2024).

Já a OpenAI descreve agentes como “modelos de linguagem integrados a ferramentas que permitem execução de ações no mundo real”.

Para compreender esse conceito de maneira prática, veja alguns exemplos reais de agentes de IA em ação:

• Atendimento ao cliente e vendas
  Em plataformas corporativas, agentes inteligentes são usados para oferecer suporte automatizado a consumidores. Soluções como as da Oracle e da Salesforce conseguem responder dúvidas, coletar informações de clientes e direcionar atendimentos para as equipes correta.
  
• Carros autônomos
  Veículos desenvolvidos por empresas como Tesla utilizam agentes de IA para analisar o ambiente em tempo real para tomar decisões instantâneas na direção, sem intervenção humana a cada passo.
  
• Assistentes virtuais
  A Siri e a Alexa são exemplos claros de agentes de IA voltados para o público geral. Eles compreendem comandos de voz, executam tarefas como enviar mensagens, definir alarmes ou buscar informações e se adaptam às preferências do usuário ao longo do tempo.
  

Com o avanço e a popularização de ferramentas de Inteligência Artificial, criar um agente de IA não é algo restrito à grandes empresas. Qualquer pessoa ou organização pode criar o seu próprio assistente inteligente e colocá-lo para executar funções específicas como, por exemplo, ser um analista de currículos ou um agente financeiro. 

Aprofunde sua leitura sobre o que são agentes de IA.

Entenda a diferença entre Chatbot e Agente de IA

Embora muitas pessoas usem os termos “chatbot” e “agente de IA” como se fossem sinônimos, eles representam conceitos bem diferentes dentro do campo da inteligência artificial.
A distinção está principalmente na autonomia, no raciocínio e na capacidade de execução.

Um chatbot é um programa voltado à conversação, que responde de forma reativa a perguntas pré-definidas ou instruções pontuais. Ele é eficiente para tarefas simples e repetitivas, mas depende de interação humana constante.

Já um agente de IA vai muito além: ele é capaz de compreender objetivos, planejar ações, acessar ferramentas externas e aprender com o tempo.
Isso o torna uma tecnologia mais estratégica e adaptável, ideal para automação de processos e suporte à decisão.

A tabela abaixo resume as principais diferenças entre ambos:

Componentes essenciais de um agente de IA

Agora que você já sabe o que é um agente de IA, o próximo passo é entender como ele é construído. Um agente eficiente depende de uma combinação de elementos que trabalham juntos para garantir raciocínio, contexto e execução confiável.

A seguir, exploramos os principais componentes e como eles se conectam entre si.

Modelo base (LLM)

O modelo base LLM é como se fosse o cérebro do agente. Chamado de LLM (Large Language Model), ele é responsável por compreender a linguagem humana, gerar respostas, interpretar instruções e planejar ações.

A Zai IA, inteligência artificial da Zeev, utiliza modelos de linguagem (LLMs) para oferecer soluções de automação personalizadas, adaptadas a diferentes tipos de negócio e fluxos de gestão.

Entre os principais e mais utilizados modelos de LLM estão o GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) e LLaMA (Meta). Cada um apresenta vantagens específicas em termos de custo, idioma, velocidade de processamento e qualidade de raciocínio.

Memória e contexto

Um bom agente precisa lembrar do que já fez. A memória é o componente que permite ao sistema manter coerência, continuidade e aprendizado entre interações.

Ela pode ser dividida em três tipos principais:

• Memória de curto prazo, que guarda o histórico recente da conversa.
  
• Memória de longo prazo, que usa bancos vetoriais para armazenar informações relevantes.
  
• Memória estruturada, usada para registrar estados e variáveis do sistema.
  

Essas camadas trabalham juntas para garantir que o agente compreenda o contexto e tome decisões consistentes.

Ferramentas externas e APIs

Um agente de IA não opera sozinho. Ele se torna realmente útil quando pode interagir com o mundo real por meio de integrações externas.

Essas conexões podem incluir APIs de sistemas internos, bancos de dados, ERPs, CRMs, BPMS e até serviços de e-mail e planilhas. Assim, o agente pode buscar informações, atualizar registros e executar tarefas automaticamente.

Exemplos reais de uso de Agentes de IA

Um agente de IA pode ser criado para te ajudar em absolutamente tudo que puder imaginar. Quanto mais específico, melhor. Agora você vai ver 3 casos reais de agentes de IA na prática.

Esses exemplos mostram como os agentes de IA podem assumir funções operacionais críticas, reduzindo tarefas manuais e garantindo maior eficiência em diferentes áreas da empresa.

Frameworks e raciocínio lógico

Embora seja possível construir um agente de IA totalmente do zero usando linguagens de programação como Python ou JavaScript, essa abordagem costuma exigir tempo e grande esforço de desenvolvimento.
Por isso, a maioria das organizações opta por utilizar frameworks de agentes de IA, que oferecem estruturas prontas para acelerar a criação, a implementação e o gerenciamento desses sistemas.

Segundo a Microsoft (2024), frameworks de agentes “reduzem a complexidade do desenvolvimento e tornam o comportamento mais previsível e seguro”.

Esses frameworks funcionam como uma base de construção modular, reunindo os principais componentes que um agente precisa para operar com eficiência.
Em vez de programar cada detalhe do raciocínio e das integrações manualmente, o desenvolvedor pode aproveitar recursos prontos que tornam o processo muito mais rápido e seguro.

Entre as principais funcionalidades oferecidas por frameworks de agentes de IA estão:

• Arquitetura predefinida: define a estrutura e o fluxo de funcionamento do agente, facilitando o desenvolvimento de comportamentos autônomos.
  
• Protocolos de comunicação: permitem que o agente interaja com usuários, APIs externas ou até outros agentes de forma organizada e segura.
  
• Gerenciamento de tarefas: coordena a execução de múltiplas ações simultâneas, garantindo eficiência e controle.
  
• Ferramentas de integração: simplificam o uso de chamadas de função e conexões com sistemas corporativos.
  
• Monitoramento e análise: acompanham o desempenho do agente em tempo real, permitindo ajustes e melhorias contínuas.
  

Frameworks populares como LangChain, AutoGen, CrewAI e Semantic Kernel são amplamente utilizados para criar agentes mais robustos, capazes de raciocinar, acessar dados externos e agir com base em objetivos complexos.

No fim das contas, o framework é o esqueleto lógico do agente de IA. Ele define como o agente pensa, se comunica e executa suas ações. Ao escolher uma estrutura bem projetada, sua empresa garante agilidade no desenvolvimento e mais estabilidade na operação, permitindo que o foco esteja no que realmente importa: resolver problemas e gerar valor com inteligência artificial.

Execução autônoma

O último componente é o que transforma o planejamento em ação. A execução autônoma permite que o agente siga uma sequência de tarefas de forma independente.

Essa autonomia inclui reagir a falhas, replanejar quando necessário e acionar humanos em situações críticas. É o que diferencia um assistente passivo de um sistema realmente inteligente e funcional.

Criando um agente de IA na prática: Suzie GPT, especialista em recrutamento e seleção

Depois de entender a teoria, chegou o momento de colocar a mão na massa e criar um agente de IA real. Vamos construir juntos a Suzie GPT, uma agente de confiança especializada em recrutamento e seleção, capaz de ajudar equipes de RH a filtrar currículos, analisar vagas, redigir descrições de cargo e até sugerir feedbacks para candidatos.

Antes de começar, é importante saber que para criar um agente de IA dentro do ChatGPT é necessário ter a versão paga (ChatGPT Plus). Com isso, você terá acesso à aba de agentes personalizados, chamada GPTs.

Para iniciar a criação do agente de IA no ChatGPT:
1) Abra o ChatGPT e clique na aba GPTs e em seguida clique em + Criar

2) Configure o seu agente, definindo nome, descrição e instruções.

Esses passos iniciais são simples, mas fundamentais para começar a estruturar o comportamento e as funções do seu agente.
A partir daqui, vamos detalhar cada fase do processo de construção da Suzie GPT.

1. Definir o objetivo e escolha o modelo de IA

O primeiro passo é estabelecer com clareza o propósito da Suzie GPT. Nosso objetivo será otimizar o processo de recrutamento, reduzindo tarefas manuais e acelerando a triagem de candidatos. Aqui o exemplo será criado através do ChatGPT. Então esse será o modelo de IA. Mas você pode criar outros agentes de IA em outros modelos como Gemini, Claude, LLaMA…

A Suzie deverá:

• Filtrar currículos com base em requisitos definidos pela vaga.
  
• Analisar descrições de cargos e sugerir melhorias.
  
• Acompanhar o funil de recrutamento.
  
• Apoiar gestores com feedbacks automáticos e bem redigidos.
  

Indicadores de sucesso:

• Redução do tempo médio de triagem.
  
• Maior precisão na filtragem de candidatos.
  
• Aumento na satisfação de recrutadores e gestores
  

Se você é do time de RH e precisa de um fluxograma completo de recrutamento e seleção, nós temos o material ideal para você baixar de forma gratuita.

2. Criar prompts e fluxos de raciocínio

Agora vem a parte mais criativa: ensinar a Suzie a pensar e agir.
Aqui, criamos o conjunto de instruções que moldam o comportamento do agente, definindo como ele deve compreender comandos, tomar decisões e executar tarefas.

Um exemplo de prompt base pode ser:

“Você é a Suzie GPT, especialista em Recrutamento e Seleção. Seu papel é apoiar profissionais de RH em tarefas como triagem de currículos, análise de vagas, escrita de descrições e feedbacks. Sempre responda de forma profissional, empática e objetiva.”

Com base nesse tipo de instrução, é possível criar fluxos de raciocínio estruturados, como:

1. Analisar a vaga para identificar competências exigidas e critérios de seleção.
   
2. Ler currículos para comparar perfis com a vaga e pontuar compatibilidade.
   
3. Gerar feedbacks automáticos para candidatos.
   
4. Registrar resultados e gerar relatórios.
   

Por exemplo, no processo de recrutamento e seleção, a Suzie pode ler automaticamente dezenas de arquivos de currículos, extrair dados como nome, cargo anterior, experiência e habilidades, e preencher esses campos em uma planilha ou sistema interno. Em seguida, ela pode enviar o resumo dos candidatos qualificados para o gestor responsável pela entrevista ou encaminhar informações completas para o departamento pessoal na fase de contratação.

Essa automação economiza tempo, reduz erros humanos e garante que o processo siga um padrão de qualidade, liberando o RH para se concentrar nas decisões mais estratégicas e não precisar ficar preenchendo informações em sistemas internos. 

3. Integrar com sistemas e APIs

Para que a Suzie seja realmente útil, ela precisa se conectar a fontes de dados e ferramentas externas. Dentro de uma empresa, essas integrações podem incluir:

• APIs de recrutamento como Gupy, Kenoby e Greenhouse
  
• Planilhas de candidatos hospedadas no Google Sheets
  
• Sistemas de gestão de vagas (ATS)  
  
• E-mail corporativo para envio automático de notificações
  
• Sistema BPMS: é possível integrar agentes de IA com sistemas internos

4. Testar e aprimorar

Antes de colocar a Suzie em uso real, é fundamental realizar testes controlados.
Simule conversas e tarefas reais, verificando se o agente:

• Entende corretamente as instruções
  
• Entrega resultados consistentes
  
• Comunica de forma natural e profissional
  

Registre os erros, colete feedback dos usuários e ajuste os prompts sempre que necessário.
O refinamento contínuo é o que transforma um agente promissor em um assistente confiável.

5. Implementar governança e segurança

Por fim, toda implementação deve incluir políticas de governança e segurança.
Isso significa definir:

• Quais dados o agente pode acessar
  
• Como serão armazenadas as informações
  
• Quais ações precisam de validação humana
  

A supervisão humana é indispensável, especialmente quando o agente executa ações sensíveis, como envio de mensagens ou análise de dados pessoais.
Transparência e conformidade garantem confiança e aderência à LGPD.

Resultado final

Com todas as etapas concluídas, a Suzie GPT se torna uma parceira de confiança do RH.
Ela não apenas responde perguntas, mas atua proativamente, ajudando a selecionar talentos, padronizar comunicações e manter a qualidade dos processos de recrutamento.

Esse exemplo mostra como qualquer profissional ou empresa pode criar seu próprio agente de IA, personalizando objetivos, fluxos e integrações conforme suas necessidades específicas.

Exemplos práticos de agentes de IA corporativos

Os agentes de IA já estão sendo aplicados em diversos setores e com finalidades distintas. Além de um agente de IA para RH como vimos o passo a passo anteriormente, é possível que cada área utiliza o poder da inteligência artificial para resolver problemas específicos e otimizar operações diárias.

Agente Jurídico

Na área Jurídica, um agente de IA pode ser programado para:

• Analisar contratos e revisar cláusulas.
  
• Identificar riscos legais e inconsistências.
  
• Comparar versões de documentos e sugerir ajustes.
  Esses recursos aumentam a precisão na análise e garantem mais agilidade aos escritórios e departamentos jurídicos.
  

Agente de Suporte

Empresas que prestam atendimento ao cliente também se beneficiam de agentes inteligentes.
Um agente de suporte é capaz de:

• Responder dúvidas frequentes de forma automática
  
• Acompanhar solicitações abertas e atualizações de tickets
  
• Encaminhar casos complexos diretamente para atendentes humanos.Com isso, as equipes ganham tempo e o cliente recebe respostas mais rápidas e assertivas.
  

Agente de TI

Na área de Tecnologia da Informação um agente de IA pode ser extremamente útil para a segurança do sistema. Esse tipo de agente atua como um “guardião digital”, prevenindo incidentes e otimizando o trabalho das equipes técnicas.

• Monitorar sistemas e detectar falhas de desempenho
  
• Emitir alertas automáticos quando identificar falhas
  
• Sugerir ações preventivas ou corretivas para manter a operação estável.
   

Esses são apenas alguns exemplos de como os agentes de IA já estão transformando empresas em diferentes segmentos.

Com a inteligência artificial do Zeev, a Zai IA, é possível criar e personalizar agentes corporativos integrados aos fluxos de trabalho e sistemas de gestão, tornando a automação inteligente uma realidade acessível para empresas de qualquer porte.

Melhores práticas na criação de agentes de IA

Criar um agente de IA eficiente exige planejamento e acompanhamento contínuo. Algumas boas práticas ajudam a garantir que ele opere de maneira segura, confiável e com resultados consistentes.

Seguir essas práticas ajuda a construir agentes de IA confiáveis e prontos para escalar dentro da organização, mantendo equilíbrio entre autonomia e segurança.

Conclusão

Os agentes de IA estão redefinindo a forma como as empresas trabalham. Eles não substituem pessoas, mas potencializam talentos, permitindo que equipes foquem em tarefas estratégicas enquanto as rotinas repetitivas são automatizadas.

Com a popularização das ferramentas e frameworks disponíveis, criar um agente de IA deixou de ser algo restrito a grandes corporações.

Hoje, qualquer organização pode implementar assistentes inteligentes, integrados a sistemas internos e configurados para funções específicas. Se você deseja implementar inteligência artificial no seu processo de gestão, este é o momento ideal para começar.

Converse com os especialistas da Zeev e descubra como criar um agente sob medida para seus processos de negócio.

FAQ sobre agentes de IA

1. Preciso saber programar para criar um agente de IA?
Não. Ferramentas como o GPT Builder da OpenAI e Zeev com a Zai IA permitem criar agentes personalizados sem código. 

2. Qual é o melhor modelo de IA para começar?
Depende do caso. GPT-4 é o mais versátil, mas modelos como Claude e Gemini oferecem bons resultados em contextos longos.

3. O que diferencia um agente de IA de um chatbot?
O agente planeja e executa ações; o chatbot apenas responde perguntas.

4. Como garantir segurança de dados?
Limite o acesso do agente, revise logs e mantenha validação humana para decisões sensíveis.

5. Dá para integrar o agente com o BPMS?
Sim. O BPMS da Zeev permite criar fluxos automáticos conectados ao agente, unindo tarefas humanas e automáticas.