Quando você sabe como criá-los de forma eficaz e gerenciar seus resultados, os agentes de IA podem capacitar as equipes humanas a realizar mais.
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Os agentes de IA são a “terceira onda” da inteligência artificial, evoluindo da IA preditiva e da IA generativa (GenAI). Esses programas alimentados por IA não conversam apenas. Elas agem. Especificamente, os agentes de IA podem detectar de forma autônoma seu ambiente, tomar decisões e executar tarefas.
Para líderes empresariais e administradores de nível médio, os agentes de IA são como novos membros da equipe. Eles podem ajudar as equipes a realizar mais trabalho com menos recursos e em menos tempo. Por exemplo, eles podem auxiliar em tarefas administrativas, aprimorar a colaboração da equipe e otimizar as experiências do cliente e a personalização.
O campo de desenvolvimento de IA que permite a criação de agentes de IA é conhecido como IA agêntica. Usando padrões como o Model Context Protocol (MCP), os agentes de IA podem se conectar às ferramentas externas e fontes de dados de que precisam para concluir suas ações.
Mas os agentes de IA não podem existir no vácuo. Mesmo que sejam autônomos por natureza, eles exigem liderança, gestão e supervisão, tal como qualquer outro membro da equipe. Assim como qualquer outro membro da equipe, alcançar os resultados de negócios desejados requer integrá-los aos processos e fluxos de trabalho existentes, de forma que apoiem os objetivos estratégicos da organização, em vez de desviá-los.
O gerenciamento eficaz de agentes de IA, utilizando uma abordagem que inclui a intervenção humana, possibilita o uso responsável da IA. Aplique as seguintes estratégias para manter os agentes focados em seus resultados pretendidos:
Os dados utilizados por agentes de IA devem ser de alta qualidade. Se os agentes utilizarem informações desatualizadas e imprecisas, eles pensarão incorretamente que esse é o padrão. Uma planilha ou lista de dados em diferentes formatos, como datas ou conjuntos financeiros, também podem confundir os agentes.
A mesma mentalidade se aplica à iteração do agente. Os agentes levam em consideração as fontes que recebem. Sem parâmetros, eles podem vasculhar toda a internet para encontrar a solução certa, o que, possivelmente, pode levar à desinformação. As empresas podem evitar isso ao limitar o acesso dos agentes.
Um agente de IA é como um novo funcionário, se ele nunca aprender as regras e os objetivos da empresa, poderá facilmente violá-los.
Os prompts do sistema ajudam a orientar os agentes, alinhando as saídas com os resultados desejados. Um prompt de sistema define o comportamento do agente por meio de contextos, como a persona do agente, uma tarefa com instruções sobre o que realizar e diretrizes que a IA deve seguir. Os prompts do sistema também podem incluir elementos como áreas de foco, tom e exemplos de saída.
Torne estas instruções o mais claras e específicas possível. Contradições, por exemplo, pedir um “tom forte e autoritativo com uma abordagem amigável”, podem confundir um agente. Da mesma forma, dizer a um agente que ele é um “líder de pensamento” em um tópico é vago e permite muitas interpretações.
Os agentes de IA para empresas são mais adequados para lidar com tarefas diretas. Tarefas mais complicadas normalmente exigem que vários agentes sirvam como verificadores e apoio uns aos outros. Um agente também deve ser capaz de realizar o que lhe é solicitado. Por exemplo, solicitar uma previsão orçamentária é inútil se o agente não conseguir acessar os dados financeiros.
A limitação de taxa pode ajudar a evitar que agentes de IA executem uma ação inadequada com muita frequência. Por exemplo, a limitação de taxa impediria que um agente fizesse login repetidamente em um serviço ou acessasse dados confidenciais do usuário.
Como os agentes se assemelham a funcionários humanos, eles devem seguir os processos de autenticação e autorização adequados. Verifique se os agentes são quem eles afirmam ser usando credenciais de cliente com chaves criptográficas seguras.
Os agentes raramente precisam de acesso a tudo. Mantenha-os focados, concedendo acesso limitado e adaptado à sua finalidade específica, ajustando as permissões para recursos, dados confidenciais e ações recentes dos agentes. Por exemplo, você pode conceder a um agente permissões de leitura, mas não permissões de gravação, para que ele não possa modificar um arquivo.
Os desenvolvedores podem configurar a autenticação e a autorização para o servidor MCP deles para definir escopos e permissões e aplicá-los para que os agentes só possam invocar o que é permitido. Um cliente MCP também pode criar agentes que solicitam ao usuário final que conceda acesso a outro serviço; se a solicitação parecer estranha ou desnecessária, o usuário humano pode restringir esse acesso.
Da mesma forma, os agentes raramente precisam estar "sempre ativos". Portanto, pode ser vantajoso programá-los para que tenham limites de tempo. Se eles forem usados com a finalidade de criar um texto social para um anúncio futuro, por exemplo, eles só precisam de um pequeno intervalo de tempo para digerir notícias relevantes, identificar o tom no conteúdo anterior e criar a postagem adequada. Limitar o tempo de acesso reduz os possíveis riscos de segurança cibernética.
O Open Web Application Security Project (OWASP) é uma organização internacional sem fins lucrativos focada em melhorar a segurança de aplicativos web. Um dos riscos do relatório Top 10 do OWASP para grandes modelos de linguagem (LLMs) é a agência excessiva.
Agentes baseados em LLMs geralmente possuem certa autonomia, respondendo a prompts ao realizar ações. No entanto, a agência excessiva pode causar problemas. Por exemplo, o agente pode excluir arquivos, compartilhar informações confidenciais ou interromper acidentalmente outros processos operacionais.
Para evitar a agência excessiva, os desenvolvedores podem limitar a funcionalidade, permissões e autonomia de plugins e ferramentas. Por exemplo, pode-se usar a limitação de taxa para itens como envio de mensagens ou conclusões de chats. A autorização e autenticação com OAuth é outra estratégia sólida contra a agência excessiva, assim como exigir autorização humana para ações específicas a fim de mitigar os impactos negativos.
Os funcionários terão diferentes níveis de conhecimento sobre o funcionamento interno dos agentes de IA. Eles podem ver apenas o resultado final. Se um agente deve ajudar todos os membros da equipe, ele deve ser simples de usar.
Considere o que os agentes de IA já podem fazer e, em seguida, remova quaisquer distrações ou etapas extras que possam desviar o foco. Revisar regularmente as regras e diretrizes pode ajudar a identificar áreas desnecessárias no sistema de um agente.
O gerenciamento de agentes de IA é uma parte da solução, mas a implementação bem-sucedida de agentes de IA em empresas também exige incorporá-los aos fluxos de trabalho existentes de maneiras naturais e confortáveis. Essas táticas podem ajudar a facilitar a integração perfeita e a operação contínua.
Se você deseja aumentar o uso e o impacto dos agentes de IA em sua organização, o rastreamento de desempenho deve ser um componente essencial de sua estratégia de gerenciamento de agentes de IA. As possíveis métricas incluem:
Os funcionários também são uma excelente fonte de feedback. Como eles usam os agentes regularmente e têm experiência direta, podem compartilhar sucessos e possíveis desafios, oferecer referências e fornecer exemplos para que outros se sintam à vontade para usar e gerenciar os agentes de IA.
Os administradores estão acostumados a monitorar funcionários humanos e a realizar avaliações de desempenho regulares. Da mesma forma, eles devem monitorar os agentes, realizando avaliações, rastreamento e análise de falhas de forma consistente para descobrir erros comuns e ajudar a "depurar" agentes imprecisos ou ineficientes
A plataforma para desenvolvedores da Cloudflare tem ferramentas para criar e implantar agentes com tecnologia de IA e mantê-los funcionando sem problemas. São especialmente úteis:
Executar agentes de IA na Cloudflare também pode ajudar a controlar os custos. A Cloudflare cobra apenas pelo tempo de computação (quando o agente está pensando) e não pelo tempo total decorrido (quando o agente está esperando).
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Os agentes de IA são projetados para atuar de forma autônoma, auxiliando as equipes de negócios a realizar mais tarefas com menos recursos e em menos tempo. Eles podem auxiliar nas tarefas administrativas, aprimorar a colaboração da equipe e otimizar as experiências dos clientes.
Para gerenciar agentes de IA de forma eficaz, os administradores devem usar dados de alta qualidade e definir regras, metas e limites claros por meio de prompts do sistema. Comece com tarefas simples, utilize a limitação de taxa e desenvolva processos estratégicos de autenticação e autorização.
Para integrar agentes de IA com sucesso, realize auditorias de fluxo de trabalho, comece com implementações em pequena escala e aumente gradualmente seu uso. Forneça treinamento e recursos aos funcionários, incentive a comunicação da equipe e incorpore um fluxo de trabalho com intervenção humana onde uma pessoa avalia as decisões do agente.
Meça o sucesso do gerenciamento de agentes de IA monitorando várias métricas: taxa de conclusão, o número de etapas que um agente leva para concluir uma tarefa e o tempo economizado. A precisão é também uma métrica fundamental, que envolve verificar se o agente seguiu as instruções e se um humano precisou realizar ajustes.
Um risco significativo é a agência excessiva, que ocorre quando um agente age de forma muito independente. Eles podem excluir arquivos, compartilhar informações confidenciais ou interromper processos operacionais. Você pode mitigar esse risco limitando a funcionalidade, as permissões e a autonomia do agente, e usando a limitação de taxa e a autenticação.
A plataforma para desenvolvedores da Cloudflare oferece diversas ferramentas para construir e implementar agentes de IA, incluindo: Cloudflare Workers AI para poder de computação distribuído globalmente; contêineres/sandboxes da Cloudflare para ambientes de execução seguros; e o SDK de agentes para implementação escalável e segura. A Cloudflare também fornece servidores e portais MCP que permitem autenticação segura e um portal único para a configuração de servidores.