Sem buzzwords, um agente IA é um loop simples: pedir ao modelo a próxima ação, usar ferramentas quando necessário e repetir até atingir o objetivo. Nada místico — apenas um fluxo de controle claro que permite a um LLM planejar passo a passo e agir via ferramentas.
Aqui você encontra um esqueleto mínimo, a explicação linha a linha, quando adicionar funcionalidades extra e como entregar em produção com a Draft’n Run, nossa plataforma orientada a observabilidade para IA agêntica e o AI workflow builder.
O agente completo em poucas linhas
INSTRUCTIONS = "Use tools at your disposal to complete the task"
TOOLS = [web_search, knowledge_access]
def ai_agent(task):
while not finished(task):
answer = ask_llm(INSTRUCTIONS, TOOLS, task)
if has_tools(answer):
return ai_agent(run_tools(answer))
else:
return answerÉ propositalmente mínimo.
O que essa lógica faz (passo a passo)
- Objetivo e caixa de ferramentas.
INSTRUCTIONSdescreve o objetivo e incentiva o uso de ferramentas.TOOLSdefine as capacidades (busca, base, CRM, email…). - Perguntar ao LLM o próximo passo.
ask_llm(...)retorna uma resposta direta ou um plano com chamadas de ferramenta. - Se precisar de ferramentas, executar e repetir.
run_tools(answer)executa e os resultados viram nova entrada. - Se não houver ferramentas (ou objetivo cumprido), encerrar.
finished(task)define o sucesso.
É o ciclo perceber → decidir → agir → repetir.
“Isso é mesmo um agente?”
Sim, porque:
- persegue um objetivo,
- percebe contexto (via resultados das ferramentas),
- decide o passo seguinte (via LLM),
- age por ferramentas,
- itera até concluir.
Não há mistério: a agentividade nasce do loop fechado entre raciocínio e ação.
Por que isso basta (muitas vezes)
- O plano emerge a cada passo: o LLM desenha o plano turno a turno.
- Ferramentas ampliam alcance: busca web, vetores, CRM, planilhas, APIs.
- Iteração cria memória de trabalho: cada volta reduz incerteza.
- Um
finished()claro limita o escopo: entrega padrão.
Esse esquema cobre muito: copilotos de pesquisa, geração de relatórios, assistentes comerciais, assistentes internos de conhecimento. Veja exemplos na automação IA e nas nossas histórias de clientes.
Onde Draft’n Run ajuda
Colocar agentes em produção envolve confiabilidade, segurança e visibilidade. Draft’n Run oferece:
- Workflows visuais com entradas/saídas tipadas no AI workflow builder
- Observabilidade nativa (traces, métricas, custos) — confira IA agêntica
- Ferramentas seguras com argumentos validados e conectores determinísticos — veja integrações
- Gestão de conhecimento para agentes RAG e automações documentais — veja IA sob medida
Quer ver na prática? Solicite uma demo ou confira os planos.
Quando adicionar mais (e o quê)
Comece pelo loop pequeno; amplie apenas se houver necessidade:
- Confiabilidade: retries, backoff, saídas estruturadas (JSON), testes de prompts/ferramentas.
- Segurança & custos: limites por etapa, budgets, red-teaming.
- Observabilidade: traces, transcrição de passos, captura I/O das ferramentas.
- Memória: resumos/embeddings indexados por usuário/sessão/projeto.
- Paralelismo & eventos: jobs assíncronos, webhooks, schedulers.
- Testes de sucesso de negócio: um
finished()robusto que codifique o “feito”.
Boas práticas para entregar
- Restrinja a toolbox. Poucas ferramentas bem definidas > muitas genéricas.
- Contratos explícitos. Nome, argumentos, tipo de retorno. Falhe cedo.
- Prompts curtos e estáveis. Políticas em
INSTRUCTIONS, tarefa à parte. - Trace tudo. Passos, chamadas, entradas/saídas.
- Defina sucesso desde o início. Um
finished()claro evita deriva.
Mini-FAQ
P: Qual modelo usar?
R: Qualquer um; consulte benchmarks de “instruction following” (ex. LM Arena).
P: Quantos passos?
R: Curto (3–8) até o caso exigir profundidade (custo/risco).
P: Como evitar chamadas alucinadas de ferramentas?
R: Saída estruturada (JSON com tool_name/args), validação por esquema, rejeitar/reprompt quando necessário.
Resumo
Se você entende esse loop de cinco linhas, entende agentes IA. O resto — memória, planejadores, críticos, grafos — é camada adicional. Comece aqui, entregue rápido, e só adicione complexidade quando fizer sentido. Pronto? Construa e monitore com o AI workflow builder ou agende a demo.
