Prototipe AI Academy
Trilha Gestor de Agentes de IA
★ PERFIL QUE FORMA
Profissionais capazes de mapear processos de negócio e estruturar regras de forma clara para viabilizar a construção de agentes de IA prontos para operar em produção.
PÚBLICO-ALVO
Profissionais de áreas de negócio, produto, projetos ou tecnologia que têm interesse em liderar projetos de implementação de agentes de IA em ambientes empresariais.
ESTA TRILHA É PARA VOCÊ?
Se você já criou um assistente customizado em ferramentas como ChatGPT, Gemini ou Copilot, significa que você já tentou transformar regras de negócio em instruções para IA. Essa trilha parte deste ponto e te prepara para automatizar processos de ponta a ponta em agentes de IA prontos para produção.
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
| ✓ | Mapear regras de negócio e estruturar o raciocínio do processo de forma clara o suficiente para comunicar à IA. |
| ✓ | Acompanhar o ciclo de feedback do agente em produção, detectando quando o processo inicialmente planejado precisa ser adaptado. |
| ✓ | Comunicar ajustes e mudanças de direção de forma estruturada para que a IA consiga aplicar as correções no agente. |
O que você vai aprender?
Módulo 1 – Gestão de Projetos de Agentes de IA Ver conteúdo
- Gestão de Stakeholders e Alinhamento de Expectativas em Projetos de Agentes de IA Aprender a gerenciar expectativas de diferentes áreas envolvidas em projetos de agentes de IA, alinhando escopo, limitações e entregas ao longo do ciclo de desenvolvimento.
- Controle de versões do agente e gestão de publicação de melhorias Aprender a organizar o controle de versões do agente, planejando quando e como publicar melhorias sem comprometer a operação em produção.
- Comunicação estruturada de mudanças Aprender a comunicar de forma clara e estruturada para o time técnico quando processos de negócio mudam e o agente precisa ser atualizado, evitando ambiguidades e retrabalho.
- Humano no looping: quando usar e como estruturar Aprender a definir em que situações o agente deve solicitar intervenção humana, como estruturar esse fluxo e como garantir que a transição não prejudique a experiência do usuário.
- Métricas de Acompanhamento de Agentes de IA Conhecer as principais métricas para acompanhar a performance de agentes de IA em produção e como usá-las para tomar decisões de melhoria contínua.
- Monitoramento de Custos Aprender a monitorar e controlar os custos operacionais dos agentes de IA em produção, entendendo os fatores que impactam o consumo e como otimizá-los.
Módulo 2 – Levantamento de Requisitos para Agentes de IA Ver conteúdo
- Mapeamento de Processos para Agentes de IA Aprender a mapear processos de negócio de ponta a ponta, identificando etapas, decisões e regras que precisam ser traduzidas para a lógica de agentes de IA.
- Construção de Fluxos para Desenvolvimento de Agentes Aprender a transformar o processo mapeado em um fluxo de agentes, definindo a sequência de etapas, os agentes responsáveis por cada tarefa e os pontos de decisão.
- PRP (Product Requirement Prompt): elementos e redação Aprender a redigir um Product Requirement Prompt completo, descrevendo comportamento, regras de negócio, entradas, saídas e restrições de forma clara para a IA.
- Condução de reuniões de levantamento de requisitos Aprender estratégias para conduzir reuniões de levantamento de requisitos com stakeholders, extraindo as informações necessárias para construir agentes de IA eficazes.
- Específicos de agentes conversacionais
- Roteiro de Requisitos Mínimos para Criação de Agentes de IA Conhecer o roteiro de informações mínimas que precisam ser levantadas antes de iniciar a construção de um agente conversacional, garantindo que nenhum requisito essencial seja esquecido.
- Jornadas de Conversas Roteirizadas Aprender a mapear os caminhos possíveis de uma conversa entre o agente e o usuário, definindo perguntas, respostas esperadas e pontos de decisão.
- Específicos de agentes analíticos
- Definição de output e linguagens de marcação Aprender a definir o formato de saída esperado de cada agente no workflow, utilizando linguagens de marcação como HTML e JSON para garantir que o resultado seja estruturado e utilizável.
- Definição de input e estratégia de redução dos dados Aprender a definir quais dados de entrada cada agente precisa receber e como reduzir o volume de informação ao essencial, evitando sobrecarga de contexto e melhorando a precisão.
Módulo 3 – Design de Prompt para Agentes de IA Ver conteúdo
- Agentes conversacionais
- Instruções transversais Aprender a redigir as instruções que regem o comportamento geral do agente conversacional em todos os estados da conversa, como tom de voz, limites de atuação e regras de segurança.
- Instruções de estado e orquestração dinâmica Aprender a definir os diferentes estados de uma conversa e as instruções específicas que o agente deve seguir em cada um, garantindo respostas adequadas ao contexto do momento.
- Instruções de transição e fallback na perda de contexto Aprender a definir as regras que determinam quando o agente deve mudar de estado na conversa e como ele deve se comportar quando perde o contexto ou não sabe como prosseguir.
- Agentes analíticos
- Estrutura de Prompts de Agentes Analíticos Aprender a organizar o prompt de um agente analítico, separando instruções de processamento, regras de negócio, formato de saída e critérios de qualidade.
- Técnicas de escrita para aderência às diretrizes Aprender técnicas de escrita que aumentam a consistência do agente analítico na aplicação de regras e diretrizes ao longo de múltiplas execuções do workflow.
- Técnicas de escrita para redução de alucinações Aprender técnicas de escrita que reduzem a geração de informações inventadas pelo agente analítico, especialmente ao processar dados quantitativos e produzir relatórios.
- Log de Decisão em Agentes Analíticos Aprender a instruir o agente analítico a registrar as decisões tomadas ao longo do processamento, criando um rastro auditável que permite entender o raciocínio por trás de cada resultado.
Módulo 4 – Orquestração de Workflows Analíticos Ver conteúdo
- Configuração do consumo do input inicial Aprender a configurar como o primeiro agente do workflow recebe e processa os dados de entrada, definindo validações e transformações iniciais antes de iniciar o processamento.
- Transferência de memória entre agentes Aprender a configurar a passagem de informações e contexto de um agente para o próximo no workflow, garantindo que cada agente tenha acesso ao que precisa sem perder dados relevantes.
- Condicionais em linguagem natural Aprender a criar condições de desvio no workflow usando linguagem natural, permitindo que o fluxo tome caminhos diferentes com base nos resultados parciais de cada agente.
- Looping de validações Aprender a configurar loops de validação no workflow, onde um agente revisa o resultado de outro e devolve para reprocessamento até atingir o critério de qualidade definido.
- Processamento de inputs segmentados Aprender a dividir dados de entrada em segmentos menores para processamento individual ao longo do workflow, aplicando estratégias de map reduce para lidar com volumes grandes.
- Consolidação de Dados Aprender a consolidar resultados parciais gerados por diferentes agentes ou iterações em um resultado final coeso e estruturado.
- Execução de cálculos Aprender a orquestrar cálculos ao longo do workflow, combinando capacidades da IA com validações programáticas para garantir precisão em operações numéricas.
Módulo 5 – Consulta a Documentos por Agentes de IA Ver conteúdo
- Mapeamento de documentos e definição de estratégia de consumo Aprender a identificar quais documentos o agente precisa consultar e definir a melhor estratégia para que ele acesse a informação certa no momento certo.
- Preparação de Documentos para consumo de agentes Aprender a preparar e formatar documentos para que sejam consumidos de forma eficiente pelo agente, maximizando a qualidade das respostas e minimizando erros de interpretação.
- Tratamento de chunks recuperados para respostas contextualizadas Aprender a instruir o agente sobre como tratar os trechos de documentos recuperados, transformando fragmentos de texto em respostas naturais e contextualizadas.
Módulo 6 – Integração de Agentes com Sistemas Externos Ver conteúdo
- Chamadas a APIs externas a partir do prompt Aprender a instruir o agente a preparar e realizar chamadas a sistemas externos via API no momento certo, coletando os dados necessários antes de executar a chamada.
- Tratamento de respostas de APIs Aprender a instruir o agente sobre como interpretar e utilizar as respostas recebidas de sistemas externos, transformando dados técnicos em informação útil para o contexto da tarefa.
- Estruturação de JSONs para troca de dados Aprender a estruturar JSONs compatíveis com as APIs dos sistemas que se comunicam com o agente, garantindo que os dados enviados e recebidos sejam interpretados corretamente.
- Comunicação entre Agentes Conversacionais e Workflows Analíticos Aprender a conectar agentes conversacionais com workflows de agentes analíticos, permitindo que uma conversa dispare processamentos complexos e receba os resultados de volta.
- Humano no Looping e Transferência de Atendimento Aprender a definir os critérios e o fluxo para que o agente transfira o atendimento para uma pessoa quando necessário, garantindo uma transição fluida com todo o contexto.
Módulo 7 – Memória em Agentes de IA Ver conteúdo
- Orquestração de memória: captura, classificação e recuperação Aprender a definir quais informações o agente deve capturar durante a interação, como classificá-las e em que momento recuperá-las para manter continuidade e personalização.
- Enriquecimento de Memória com Dados Externos Aprender a complementar a memória do agente com dados vindos de sistemas externos, como CRMs e ERPs, para que o agente tenha contexto completo antes mesmo da interação começar.
Módulo 8 – Canais de Publicação de Agentes Ver conteúdo
- Configuração de Agentes no WhatsApp Aprender a configurar e disponibilizar agentes conversacionais no WhatsApp, incluindo as particularidades do canal e boas práticas de experiência do usuário.
- Agentes embedados em sites e drives corporativos Aprender a embedar agentes conversacionais em sites, intranets e drives corporativos, configurando o widget e adaptando o comportamento ao contexto de cada canal.
Módulo 9 – Treino, Feedback e Iteração Ver conteúdo
- Diário de Registro de microdecisões em tarefas de trabalho Aprender a registrar de forma estruturada as pequenas decisões que você toma no dia a dia ao executar processos, criando o material que o agente de IA precisa para aprender a fazer o mesmo.
- Como dar feedback estruturado para Workflows de Agentes Aprender a formular feedbacks claros e acionáveis sobre o comportamento do agente, descrevendo o que aconteceu, o que deveria ter acontecido e em que contexto.
- Alterações nos estados e roteiro da conversa Entender como solicitar mudanças no fluxo da conversa do agente, como adicionar uma nova etapa, remover uma pergunta ou alterar a ordem do atendimento.
- Ajustes de Memória Entender como solicitar que o agente passe a lembrar ou esquecer determinadas informações, ajustando o que ele retém sobre o usuário e o contexto.
- Ajuste de Critério para comunicação com sistemas externos Entender como solicitar mudanças nas regras que definem quando e como o agente se comunica com sistemas externos, ajustando critérios de disparo e tratamento de respostas.
- Ajuste de Critério para humano no looping e transferências Entender como solicitar mudanças nas regras que definem quando o agente deve transferir o atendimento para uma pessoa ou pedir aprovação humana antes de prosseguir.
- Versionamento de prompts: separação entre prompt e código Aprender boas práticas para manter os prompts separados do código, garantindo que sejam acessíveis para ajustes e testes contínuos de forma segura e controlada.
Módulo 10 – Segurança de Agentes de IA Ver conteúdo
- Técnicas para prevenção de prompt injection Conhecer as técnicas de escrita de prompt que protegem o agente contra tentativas de manipulação por parte de usuários, evitando que o agente execute ações indevidas.