A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 se tornando uma alavanca real de crescimento para
startups, com 65% delas declarando aumento no desempenho e na efici\u00eancia
operacional a partir do uso da tecnologia. O dado faz parte do levantamento Founders
Overview 2024, realizado pelo Sebrae Startups, que ouviu cerca de 900
empreendedores com faturamento anual a partir de R$ 360 mil.<\/p>\n
Mesmo com a ado\u00e7\u00e3o acelerada da tecnologia no ecossistema empreendedor, ainda \u00e9
desafiador transformar um MVP em um produto pronto para produ\u00e7\u00e3o, especialmente
em startups que est\u00e3o nos est\u00e1gios iniciais.<\/p>\n
Nesse artigo, vamos apresentar conceitos b\u00e1sicos dos sistemas ag\u00eanticos e os quatro
passos para construir agentes de IA na pr\u00e1tica.<\/p>\n
O que s\u00e3o agentes de IA?<\/p>\n
Agentes de IA representam uma evolu\u00e7\u00e3o significativa em rela\u00e7\u00e3o aos assistentes
tradicionais. Eles s\u00e3o capazes de entender objetivos, planejar etapas, consultar dados e
executar a\u00e7\u00f5es de forma aut\u00f4noma. Para startups com times enxutos e necessidades
operacionais crescentes, agentes de IA oferecem vantagens concretas, a saber:<\/p>\n
Do ponto de vista t\u00e9cnico, agentes s\u00e3o compostos por tr\u00eas elementos centrais:<\/p>\n
1) Um modelo de linguagem que atua como \u2018c\u00e9rebro\u2019;<\/p>\n
2) Um conjunto de ferramentas que permitem que o agente execute opera\u00e7\u00f5es
al\u00e9m da gera\u00e7\u00e3o de linguagem, como se conectar \u00e0 APIs e consultar bases de
dados;<\/p>\n
3) Um mecanismo de orquestra\u00e7\u00e3o, respons\u00e1vel por planejar, sequenciar e
combinar as a\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias.<\/p>\n
O agente tamb\u00e9m depende de outros componentes fundamentais, como uma
arquitetura de dados que ofere\u00e7a mem\u00f3ria de curto e longo prazo, garantindo que o
sistema consiga recuperar informa\u00e7\u00f5es relevantes e operar com continuidade ao longo
de m\u00faltiplas intera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Um mecanismo de grounding, que conecta o agente a fontes confi\u00e1veis de informa\u00e7\u00e3o
e dados reais, atualizados e verific\u00e1veis, para evitar respostas incorretas e alucina\u00e7\u00f5es.
Por fim, op\u00e7\u00f5es de implanta\u00e7\u00e3o, que incluem ferramentas integradas de avalia\u00e7\u00e3o e
seguran\u00e7a para monitorar o desempenho e bloquear conte\u00fado nocivo.<\/p>\n
4 passos para construir agentes de IA<\/p>\n
Construir um agente de IA vai muito al\u00e9m de escrever instru\u00e7\u00f5es para um modelo de
linguagem. Trata-se de um processo iterativo que envolve defini\u00e7\u00e3o arquitetural,
clareza de prop\u00f3sito, escolhas t\u00e9cnicas e ciclos cont\u00ednuos de testes e ajustes.<\/p>\n
1) Defina a identidade do agente: o primeiro passo \u00e9 dizer quem \u00e9 o agente e
qual problema ele resolve. Isso inclui escolher um nome \u00fanico, uma descri\u00e7\u00e3o
concisa do que ele faz e qual modelo de linguagem ir\u00e1 alimentar seu racioc\u00ednio;<\/p>\n
2) Guie o agente com instru\u00e7\u00f5es: especifique como o agente deve agir,
determinando qual \u00e9 seu papel, que estilo de resposta deve adotar, quais os
limites devem respeitar e quais crit\u00e9rios definem o sucesso de cada tarefa.
Essas instru\u00e7\u00f5es formam o n\u00facleo comportamental do agente, influenciando
diretamente a qualidade do racioc\u00ednio e a tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n
3) Equipe o agente com ferramentas: o agente precisa de ferramentas
conectadas a APIs, bancos de dados, sistemas internos ou fun\u00e7\u00f5es espec\u00edficas,
transformando racioc\u00ednios em resultados concretos. Um agente que recebe
pedidos de bugs no sistema, por exemplo, deveria ter uma ferramenta que
buscasse arquivos relevantes no c\u00f3digo-fonte e outra para criar e registrar um
chamado de conserto para a equipe.<\/p>\n
4) Complete o ciclo de desenvolvimento: agora \u00e9 hora de testar e avaliar o
desempenho do agente. Analise a qualidade dos dados de sa\u00edda com rigor.
Testes unit\u00e1rios padr\u00e3o n\u00e3o s\u00e3o suficientes, \u00e9 preciso testar com foco em duas
\u00e1reas principais, a trajet\u00f3ria de racioc\u00ednio e a qualidade do output final. A
avalia\u00e7\u00e3o cont\u00ednua durante o ciclo de desenvolvimento ajuda a detectar
alucina\u00e7\u00f5es e corrigir a rota antes de entrar em produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Solu\u00e7\u00f5es do Google para apoiar a constru\u00e7\u00e3o de agentes<\/p>\n
Startups que desejam navegar no universo dos agentes de IA de forma segura e
confi\u00e1vel podem contar com um conjunto amplo de ferramentas do Google Cloud. As
solu\u00e7\u00f5es apoiam desde o desenvolvimento com c\u00f3digo at\u00e9 a cria\u00e7\u00e3o acelerada de
prot\u00f3tipos, passando por integra\u00e7\u00e3o, orquestra\u00e7\u00e3o, seguran\u00e7a e implanta\u00e7\u00e3o. Entre as
principais ferramentas est\u00e3o:<\/p>\n
1) Agent Development Kit (ADK)<\/p>\n
Ferramenta para quem quer desenvolver agentes personalizados com maior controle
t\u00e9cnico. Oferece recursos para construir, gerenciar, avaliar e implantar agentes,
permitindo orquestra\u00e7\u00e3o flex\u00edvel, suporte a m\u00faltiplos agentes colaborativos e
integra\u00e7\u00e3o com ferramentas internas e externas.<\/p>\n
2) Vertex AI Agent Engine<\/p>\n
Para implantar agentes desenvolvidos com o ADK, o Google oferece o Vertex AI Agent
Engine, um ambiente totalmente gerenciado e escal\u00e1vel. Ele permite rodar agentes em
produ\u00e7\u00e3o sem que a startup precise montar infraestrutura pr\u00f3pria, garantindo
performance, seguran\u00e7a e observabilidade.<\/p>\n
3) Gemini Enterprise<\/p>\n
Para quem busca criar agentes sem programa\u00e7\u00e3o, o Gemini Enterprise possibilita
montar fluxos e capacidades conversacionais de forma visual. Ele tamb\u00e9m serve como
camada de automa\u00e7\u00e3o operacional para agentes constru\u00eddos com o ADK, ampliando a
capacidade de escalar o uso de IA dentro da startup.<\/p>\n
4) Agent Starter Pack
Conjunto de templates, padr\u00f5es e estruturas que ajudam a transformar rapidamente
uma ideia em um agente funcional, acelerando a implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
5) Genkit (open-source)<\/p>\n
Framework de c\u00f3digo aberto, que permite desenvolver arquiteturas cognitivas de
forma flex\u00edvel, com suporte a integra\u00e7\u00e3o de bibliotecas amplamente utilizadas, como
LangChain e CrewAI.<\/p>\n