Guia Completo: Como Construir Agentes Inteligentes com Make (Integromat) Baseado nas Diretrizes da Anthropic

Introdução

A construção de agentes inteligentes representa uma das aplicações mais promissoras da inteligência artificial atual. Este guia combina as melhores práticas da Anthropic para desenvolvimento de agentes eficazes com a implementação prática na plataforma Make (anteriormente conhecida como Integromat), proporcionando um método estruturado para criar automações inteligentes que utilizam modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e ferramentas externas de forma eficiente.

Ao seguir este guia passo a passo, você aprenderá a desenvolver agentes que podem automatizar tarefas complexas, tomar decisões baseadas em dados e interagir de forma natural com usuários e sistemas. A abordagem apresentada equilibra simplicidade, flexibilidade e eficiência, permitindo que você comece com implementações básicas e gradualmente adicione complexidade conforme necessário.

Antes de iniciar o processo de construção, certifique-se de que possui:

• Uma conta ativa na plataforma Make (Integromat)
• Acesso a uma API de modelo de linguagem (Claude, ChatGPT, Gemini ou similar)
• Conhecimento básico sobre automação de processos
• Compreensão fundamental de prompts para LLMs

1. Definir o Propósito do Agente

A definição clara do propósito é o alicerce para o desenvolvimento de um agente eficaz. Antes de escrever qualquer código ou configurar qualquer fluxo de trabalho, é essencial determinar com precisão qual função seu agente desempenhará. Esta etapa inicial envolve uma análise cuidadosa do problema que você deseja resolver e a identificação da abordagem mais adequada para solucioná-lo.

Primeiramente, determine se seu agente operará com base em workflows predefinidos ou se necessitará de capacidade de tomada de decisão autônoma. Agentes baseados em workflows são ideais para tarefas com caminhos de decisão claros e predeterminados, como encaminhamento de mensagens, categorização de tickets ou processamento de formulários. Por outro lado, agentes com tomada de decisão autônoma são mais adequados para cenários complexos onde as respostas não podem ser facilmente mapeadas, como assistentes virtuais que precisam interpretar perguntas abertas, analisar dados não estruturados ou gerar conteúdo personalizado.

Em seguida, escolha um problema específico e bem delimitado para seu agente resolver. A especificidade é crucial nesta fase – quanto mais preciso for o escopo do problema, mais eficaz será seu agente. Por exemplo, em vez de criar um “assistente de atendimento ao cliente”, defina algo como “um agente que responde a perguntas sobre status de pedidos e políticas de devolução”. Esta delimitação clara permitirá que você desenvolva prompts mais precisos e estabeleça fluxos de trabalho mais eficientes, resultando em um agente que executa suas tarefas com maior precisão e confiabilidade.

2. Criar um Novo Cenário no Make

O Make (Integromat) oferece uma interface visual intuitiva para a criação de automações complexas. Para iniciar a construção do seu agente, você precisará configurar um novo cenário que servirá como a estrutura base para todas as operações do agente. Esta etapa estabelece o ponto de entrada e define como seu agente será ativado.

Comece acessando o dashboard do Make e clique em “Criar um novo cenário”. Você será direcionado para a interface de edição, onde poderá visualizar e configurar o fluxo de trabalho do seu agente. O primeiro elemento a ser adicionado é o gatilho (trigger), que determina quando e como seu agente será acionado. Existem diversos gatilhos disponíveis, dependendo dos serviços que você pretende integrar. Por exemplo, se estiver construindo um chatbot, você pode escolher um gatilho como “Nova mensagem recebida no WhatsApp via Twilio”, “Nova menção no Twitter” ou “Nova mensagem em um canal do Slack”. A escolha do gatilho deve estar alinhada com o propósito do agente e com os canais de comunicação que seus usuários utilizam.

Após selecionar o gatilho apropriado, você precisará configurar a autenticação do serviço escolhido. Isso geralmente envolve a criação de uma conexão entre o Make e o serviço externo, fornecendo credenciais de API, tokens de acesso ou outras informações de autenticação necessárias. Este processo varia de acordo com o serviço, mas o Make oferece assistentes de configuração para a maioria das integrações populares. Certifique-se de testar a conexão após configurá-la, garantindo que o Make possa acessar e receber dados do serviço externo sem problemas. Uma configuração adequada nesta etapa evitará falhas de comunicação quando seu agente estiver em produção.

3. Implementar um Modelo de IA

A integração de um modelo de linguagem de grande escala (LLM) é o componente central que proporcionará a inteligência ao seu agente. Esta etapa transforma uma simples automação em um sistema capaz de compreender linguagem natural, gerar respostas contextuais e tomar decisões baseadas em informações complexas.

Para adicionar um LLM ao seu cenário no Make, você precisará incluir um módulo de API compatível com o modelo de sua escolha. O Make oferece módulos nativos para serviços populares como OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini) e outros. Selecione o módulo apropriado e adicione-o ao seu fluxo de trabalho, conectando-o ao módulo de gatilho previamente configurado. Em seguida, você precisará configurar a API Key do serviço escolhido. Isso geralmente envolve obter uma chave de API do provedor do modelo e adicioná-la às configurações do módulo no Make. Mantenha suas chaves de API seguras e considere utilizar variáveis de ambiente ou o gerenciador de credenciais do Make para armazenar informações sensíveis.

A definição do prompt é um elemento crucial para o desempenho do seu agente. Um prompt eficaz deve fornecer contexto suficiente, estabelecer o papel do agente e definir claramente as expectativas quanto ao formato e conteúdo das respostas. Por exemplo, um prompt para um assistente de suporte poderia ser: “Você é um assistente de suporte técnico especializado em produtos de software. Responda às perguntas dos clientes de forma clara e objetiva, utilizando linguagem amigável e acessível. Quando não souber a resposta, indique isso claramente e sugira onde o cliente pode encontrar mais informações.” Para casos mais complexos, considere implementar Retrieval-Augmented Generation (RAG), que permite ao modelo acessar informações externas relevantes para melhorar a precisão e relevância das respostas.

4. Utilizar Workflows Inteligentes

A estruturação eficiente do seu agente requer a implementação de padrões de workflow que otimizem o processamento de informações e a tomada de decisões. O guia da Anthropic identifica cinco padrões principais que podem ser adaptados para diversos cenários no Make, cada um com características e aplicações específicas.

O Prompt Chaining (Encadeamento de Prompts) é uma técnica que decompõe tarefas complexas em etapas menores e sequenciais, onde cada resposta alimenta o próximo prompt. No Make, isso pode ser implementado conectando múltiplos módulos de LLM em sequência, com a saída de um servindo como entrada para o próximo. Por exemplo, você pode configurar um primeiro módulo para analisar a intenção do usuário, um segundo para buscar informações relevantes e um terceiro para formular a resposta final. Esta abordagem melhora significativamente a precisão e a qualidade das respostas, especialmente para consultas que exigem múltiplos passos de raciocínio ou acesso a diferentes fontes de informação.

O Routing (Roteamento) classifica entradas e as direciona para diferentes caminhos ou agentes especializados. No Make, isso pode ser implementado utilizando módulos condicionais ou roteadores que avaliam a saída de um LLM e direcionam o fluxo de trabalho de acordo. Por exemplo, um agente de atendimento ao cliente pode classificar uma solicitação como “pergunta sobre produto”, “problema técnico” ou “solicitação de reembolso”, e então encaminhar cada tipo para um fluxo de processamento específico. Esta técnica permite que seu agente gerencie eficientemente uma ampla variedade de solicitações, garantindo que cada uma seja tratada pelo processo mais adequado.

A Parallelization (Execução Paralela) divide uma tarefa em subtarefas independentes que podem ser executadas simultaneamente. No Make, você pode implementar isso utilizando módulos de iterador e agregador, permitindo que múltiplas chamadas ao LLM ou a outros serviços sejam realizadas em paralelo. Esta abordagem é particularmente útil para tarefas que envolvem processamento de grandes volumes de dados ou quando múltiplas análises independentes são necessárias. Por exemplo, um agente de análise de sentimento pode processar simultaneamente centenas de comentários de clientes, agregando os resultados em um relatório final.

5. Integrar Ferramentas e APIs

A verdadeira potência de um agente inteligente vem da sua capacidade de interagir com sistemas externos e acessar dados relevantes. A integração de ferramentas e APIs expande significativamente as capacidades do seu agente, permitindo que ele realize ações concretas além de simplesmente gerar texto.

O Make oferece uma vasta biblioteca de módulos pré-construídos para conectar-se a diversos serviços, como Google Sheets, Airtable, Notion, CRMs, bancos de dados e praticamente qualquer sistema que disponibilize uma API REST. Para integrar esses serviços ao seu agente, adicione os módulos correspondentes ao seu cenário e configure as conexões necessárias. Por exemplo, você pode adicionar um módulo do Google Sheets para buscar informações de uma planilha que contém dados de produtos, preços ou informações de clientes. Esta integração permite que seu agente acesse dados atualizados e precisos durante suas interações, em vez de depender apenas do conhecimento incorporado no modelo de linguagem.

O processamento adequado dos dados é crucial para o funcionamento eficiente do agente. Utilize os módulos de transformação do Make para filtrar, formatar e organizar os dados antes de enviá-los ao LLM. Por exemplo, se seu agente precisa responder sobre o status de um pedido, você pode buscar os dados no seu sistema de gerenciamento de pedidos, extrair apenas as informações relevantes (número do pedido, status, data de entrega prevista) e formatar esses dados de maneira estruturada antes de incluí-los no prompt para o LLM. Esta abordagem garante que o modelo receba apenas as informações necessárias, melhorando a qualidade e a precisão das respostas.

Ao integrar ferramentas externas, é fundamental garantir que seu agente tenha acesso apenas aos dados estritamente necessários para executar suas funções. Implemente princípios de privilégio mínimo, limitando o escopo das permissões concedidas a cada conexão. Por exemplo, se seu agente precisa apenas ler dados de uma planilha, não conceda permissões de escrita ou edição. Esta prática não apenas melhora a segurança do seu sistema, mas também reduz o risco de operações indesejadas ou danos acidentais aos dados.

6. Monitorar e Ajustar o Agente

O desenvolvimento de um agente eficaz não termina com sua implementação inicial. O monitoramento contínuo e os ajustes regulares são essenciais para garantir que seu agente mantenha um alto nível de desempenho e continue atendendo às necessidades dos usuários à medida que evoluem.

O Make oferece ferramentas abrangentes de monitoramento que permitem acompanhar o desempenho do seu agente em tempo real. Utilize os logs de execução para identificar erros, gargalos ou padrões incomuns no comportamento do agente. Preste atenção especial a métricas como tempo de resposta, taxa de sucesso das execuções e frequência de erros específicos. Estas informações proporcionam insights valiosos sobre áreas que podem precisar de otimização. Por exemplo, se você notar que certas consultas consistentemente resultam em tempos de resposta longos, pode ser necessário otimizar o fluxo de trabalho ou ajustar a maneira como os dados são processados para essas consultas específicas.

Os prompts e fluxos de trabalho raramente são perfeitos em sua primeira iteração. Com base nos dados de monitoramento e no feedback dos usuários, faça ajustes regulares para melhorar a precisão e a eficiência do seu agente. Isso pode incluir refinar os prompts para torná-los mais claros ou específicos, ajustar parâmetros do modelo como temperatura ou top_p, ou reorganizar o fluxo de trabalho para eliminar etapas redundantes. Mantenha um registro das alterações feitas e seu impacto no desempenho, permitindo uma abordagem sistemática para a otimização contínua.

Para agentes mais sofisticados, considere implementar mecanismos de feedback loop que permitam ao sistema aprender com interações passadas. No Make, isso pode ser implementado armazenando respostas bem-sucedidas e problemas encontrados em um banco de dados, e então consultando essas informações em interações futuras. Por exemplo, se um usuário indica que uma resposta foi particularmente útil, o sistema pode armazenar essa resposta como um exemplo positivo para consultas similares no futuro. Antes de implantar seu agente em um ambiente de produção, realize testes extensivos em um ambiente controlado, simulando diversos cenários e casos de uso para identificar e corrigir potenciais problemas.

7. Definir Limites e Segurança

Estabelecer limites claros e implementar medidas de segurança robustas é fundamental para criar agentes confiáveis e seguros. Esta etapa garante que seu agente opere dentro de parâmetros aceitáveis e evite comportamentos potencialmente prejudiciais ou inadequados.

Todo agente deve ter regras claras que determinem quando interromper uma tarefa ou solicitar intervenção humana. No Make, isso pode ser implementado através de módulos condicionais que verificam determinados critérios antes de prosseguir com a execução. Defina limites de tempo para evitar que tarefas fiquem presas em loops infinitos ou consumam recursos excessivos. Estabeleça um número máximo de tentativas para tarefas que podem falhar ocasionalmente, como chamadas de API ou consultas a bancos de dados. Por exemplo, você pode configurar seu cenário para tentar uma operação até três vezes antes de desistir e notificar um supervisor. Estas regras de interrupção são especialmente importantes para agentes que operam de forma autônoma por longos períodos.

Para decisões críticas que podem ter impactos significativos, implemente mecanismos de supervisão humana. No Make, isso pode ser feito através de módulos de aprovação que pausam a execução do cenário até que um humano revise e aprove a ação proposta. Por exemplo, se seu agente gerencia transações financeiras, você pode configurá-lo para solicitar aprovação humana para valores acima de um determinado limite. Esta abordagem equilibra a eficiência da automação com a segurança da supervisão humana para decisões de alto risco.

Implemente filtros e verificações para garantir que seu agente não gere ou propague conteúdo inadequado ou prejudicial. Isso pode incluir verificações de conteúdo sensível antes de enviar respostas aos usuários, filtros para detectar linguagem ofensiva ou mecanismos para identificar solicitações potencialmente maliciosas. No Make, você pode implementar estas verificações utilizando módulos condicionais que analisam o texto gerado pelo LLM antes de enviá-lo ao destinatário final. Se um problema for detectado, o sistema pode substituir o conteúdo por uma resposta padrão segura ou encaminhar a situação para revisão humana.

Conclusão

A construção de agentes inteligentes com Make (Integromat) seguindo as diretrizes da Anthropic representa uma abordagem equilibrada que combina a potência dos modelos de linguagem avançados com a flexibilidade e acessibilidade de uma plataforma de automação visual. Ao seguir os passos detalhados neste guia, você pode criar agentes que não apenas respondem a consultas, mas também executam ações concretas, tomam decisões informadas e se integram perfeitamente com seus sistemas existentes.

A chave para o sucesso na construção de agentes é manter a simplicidade inicial e adicionar complexidade gradualmente. Comece com um escopo bem definido e um conjunto limitado de funcionalidades, garantindo que cada componente funcione confeitamente antes de expandir. Priorize a transparência em todas as etapas do processo, assegurando que o comportamento do agente seja previsível e compreensível tanto para usuários quanto para desenvolvedores.

À medida que você ganha experiência na criação de agentes, explore combinações mais sofisticadas dos padrões de workflow apresentados neste guia. Experimente diferentes abordagens para estruturar seus agentes, integre ferramentas adicionais e refine seus prompts com base no feedback e nos dados de desempenho. Com esta abordagem iterativa e fundamentada, você poderá desenvolver agentes confiáveis, eficientes e adaptáveis que impulsionam a automação inteligente de tarefas complexas, liberando tempo e recursos para atividades de maior valor.

Fonte: Autor não disponível. “Construção de Agentes Inteligentes com Make”. Disponível em: Conteúdo original.