Um Guia da OpenAI para Construção de Agentes com LLMs
Com a evolução dos modelos de linguagem de grande porte (os famosos “LLMs”), estamos entrando em uma nova era de automação baseada em inteligência.
Mais do que responder perguntas ou completar sentenças, esses sistemas agora podem executar workflows completos com autonomia e adaptabilidade. Isso nos leva à construção de agentes – sistemas orientados a LLMs capazes de raciocinar, decidir e agir de forma iterativa.
Recentemente, a OpenAI lançou o guia "A Practical Guide to Building Agents", oferecendo uma visão aprofundada das boas práticas, componentes arquiteturais e desafios operacionais na construção de agentes inteligentes.
No artigo de hoje, vamos analisar os principais pontos desse guia, explorando como arquitetar, orquestrar e proteger agentes baseados em LLMs.
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O que é um agente de IA?
Um agente é um sistema que executa tarefas de forma autônoma em nome do usuário.
Diferente de softwares tradicionais que apenas automatizam processos com base em regras fixas, os agentes conseguem tomar decisões, corrigir erros no meio do caminho e interagir com múltiplos sistemas por meio de ferramentas e APIs.
Em resumo, um agente de IA é uma aplicação autônoma, com capacidade de:
Tomada de decisão contextual e adaptativa
Execução de fluxos de trabalho com várias etapas
Interação com diferentes ferramentas externas
Operação dentro de limites (guardrails) bem definidos
Os agentes assumem responsabilidade pelo controle da execução, com raciocínio em loop até que uma condição de saída seja atingida.
Quando usar agentes?
Agentes são mais indicados quando as abordagens determinísticas convencionais não dão conta da complexidade do problema, por exemplo:
Tomadas de decisão complexas, como a análise de reembolsos com exceções e julgamentos sutis.
Ambientes com regras difíceis de manter, como revisão de segurança de fornecedores.
Interações com dados não estruturados, como interpretação de textos ou diálogo natural com usuários.
Arquitetura de um Agente
A estrutura básica de um agente envolve três elementos principais:
1) Modelo de Linguagem (LLM)
Responsável pelo raciocínio e pela escolha das ações. A escolha do modelo de IA deve equilibrar:
Capacidade de raciocínio vs. latência e custo
Uso de modelos especializados para tarefas específicas (ex: classificação, sumarização)
Prática recomendada: iniciar com um modelo robusto (ex: GPT-4o) para garantir desempenho, e gradualmente substituir por modelos menores em tarefas simples para otimizar custo e latência.
2) Ferramentas (tools)
Funções externas que o agente pode invocar (via APIs ou wrappers), comumente agrupadas em três categorias:
Dados: coletam contexto (como buscar em bancos e na web, ou ler PDFs)
Ação: realizam tarefas (como enviar e-mails ou registrar informações)
Orquestração: permitem que agentes usem outros agentes como ferramentas.
3) Instruções
Roteiros que orientam o comportamento do agente, preferencialmente extraídos de documentação operacional existente. Recomenda-se:
Especificidade em cada passo (ações, mensagens, variáveis)
Manuseio de exceções e ramificações condicionais
Uso de prompt templates com variáveis de contexto
Orquestração: um ou vários agentes?
Sistemas com um único agente
Os sistemas “Single-Agent Loop“ são ideais para protótipos e casos de uso com menor complexidade. A lógica é executada em um loop até que uma das seguintes condições seja atendida:
O modelo retorna uma resposta final
Um tool call de encerramento é acionado
Um erro ou timeout interrompe o ciclo.
Sistemas com múltiplos agentes
Mais escaláveis e modulares, indicados quando há muitas ferramentas, responsabilidades distintas ou regras complexas.
Podem seguir dois padrões:
Padrão Gerente (Manager Pattern): um agente central coordena agentes especializados por meio de tool calls (como um gestor distribuindo tarefas). Ideal para pipelines com controle centralizado.
Padrão Descentralizado (Decentralized Pattern): Agentes se delegam mutuamente com handoffs, repassando o contexto de execução, sem um gerente central. Ideal para triagem de atendimento ou assistentes especializados.
Guardrails: protegendo seu agente
Agentes inteligentes precisam de limites claros para operar com segurança.
É aí que entram os guardrails, mecanismos de proteção que validam entradas, saídas e decisões do agente, que ajudam a prevenir:
Vazamento de informações sensíveis
Comportamentos fora do escopo ou perigosos
Tomadas de decisão que impactam finanças ou dados críticos
Tipos de guardrails:
Classificadores de relevância e segurança (detectam desvios de escopo e jailbreaks);
Filtros de PII (informações pessoais identificáveis) e moderation APIs, para privacidade e segurança de conteúdo;
Validação de saída (garante aderência a políticas ou marca);
Controles de risco por ferramenta (ações irreversíveis ou de alto impacto);
Regras determinísticas (regex, blocklists, limites de input/output).
A execução pode ser otimista com exceções: o agente tenta seguir normalmente, mas guardrails são monitorados em paralelo e podem interromper a execução se regras forem violadas.
Além disso, é essencial incorporar mecanismos de fallback para que humanos possam assumir o controle em situações de:
Repetidas falhas de compreensão;
Ações de alto risco (ex: autorizar transações ou cancelamentos).
Ciclo de Vida: Do MVP à Produção
Construir agentes não é uma tarefa do tipo "tudo ou nada". Comece pequeno:
Escolha um fluxo de trabalho complexo que resiste à automação tradicional
Implemente com um agente simples e poucas ferramentas
Teste com dados reais e monitore interações
Adicione ferramentas, lógica condicional e outros agentes conforme necessário
Implemente guardrails baseados em falhas reais
Automatize logs, testes e métricas de avaliação contínua.
Com o tempo, você poderá escalar para agentes mais sofisticados que automatizam fluxos completos com inteligência e segurança.
Conclusão
Agentes baseados em LLMs são um novo paradigma computacional: inteligência orientando execução, não apenas resposta.
Para engenheiros e arquitetos de soluções, isso representa um salto na forma como construímos automação - saindo de fluxos rígidos para sistemas adaptativos e contextuais.
Se sua empresa lida com decisões complexas, dados não estruturados ou fluxos difíceis de automatizar com regras, talvez seja hora de considerar um agente. E com as boas práticas certas, você pode fazer isso com confiança, eficiência e impacto real.
Muito bem estruturado e objetivo!