Nos últimos meses, o termo AI Agent deixou de ser um experimento acadêmico e passou a representar uma nova camada da engenharia moderna. O que antes era apenas um modelo de linguagem isolado evoluiu para sistemas inteligentes com memória, contexto e capacidade de agir.

Construir um agente de IA não é apenas integrar uma API do ChatGPT. É projetar um ecossistema cognitivo que combina raciocínio, execução e aprendizado contínuo. Exige arquitetura, não apenas prompts.

Na prática, um agente é formado por múltiplos blocos que interagem para criar comportamento inteligente. Desde a definição do seu papel até a orquestração dos fluxos e ferramentas, cada camada é parte de um sistema vivo e dinâmico. Quando bem desenhado, o agente deixa de ser um assistente reativo e passa a operar como uma infraestrutura cognitiva que aprende, decide e age de forma autônoma.

A seguir, o framework das 7 etapas essenciais para construir um agente de IA completo, unindo fundamentos de machine learning, engenharia de software e design de produto.

1. System Prompt

O ponto de partida é a definição do comportamento do agente. É onde se descreve o propósito, o papel, os limites e o estilo de raciocínio. Esse bloco traduz intenções humanas em objetivos operacionais para o modelo.

Exemplo prático: em um agente financeiro, o system prompt define se ele é um analista conservador, focado em precisão, ou um explorador de oportunidades.

2. LLM

O modelo de linguagem é o núcleo cognitivo. É aqui que se escolhe o motor (OpenAI, Anthropic, Claude, Gemini, Mistral etc.) e se configuram parâmetros como temperatura, contexto máximo e modo de raciocínio.

Em sistemas produtivos, o LLM deve ser tratado como um serviço configurável, não como um componente fixo.

3. Tools

As ferramentas são os braços operacionais do agente. Ele não deve apenas conversar, mas agir: chamar APIs, acessar bancos de dados, executar scripts ou operar em um MCP server.

A diferença entre um chatbot e um agente real está aqui, na capacidade de execução autônoma.

4. Memory

A memória transforma uma LLM em um sistema contínuo.

Divide-se em:

• Episódica: histórico de conversas
• Working Memory: contexto ativo
• Vector Database: embeddings e recuperação semântica
• SQL/DB Memory: dados estruturados
• File Store: armazenamento bruto

A combinação dessas camadas cria uma arquitetura híbrida que sustenta aprendizado incremental.

5. Orchestration

O cérebro precisa de sinapses. É aqui que entram triggers, rotas, filas de mensagens e comunicação agente-para-agente (A2A).

A orquestração diferencia um protótipo acadêmico de um produto real, definindo dependências, paralelismo e timing de execução.

6. UI

Toda inteligência precisa de uma interface humana clara, não apenas para uso, mas para depuração e confiança.

Dashboards, consoles e fluxos visuais ajudam a entender o raciocínio e ajustar comportamentos antes que o agente escale erros.

7. AI Evals

Sem métricas, não há aprendizado. Avaliar o desempenho dos agentes é um processo contínuo de análise, medição e melhoria.

Métricas como latência cognitiva, taxa de acerto, coerência de contexto e efeito de instrução são fundamentais para amadurecimento operacional.

Frameworks Agentic e seus trade-offs

O mapa de frameworks revela o equilíbrio entre flexibilidade técnica e acessibilidade operacional.

• LangGraph e LangChain oferecem controle total sobre fluxos e agentes compostos
• n8n e Make são ótimos para quem quer construir sem código, com orquestração visual
• Autogen e CrewAI combinam pipelines estruturados com autonomia real entre agentes
• OpenAI Agents API inaugura o padrão “MCP-first”, com integração direta entre agentes e servidores modulares

A escolha depende do nível de controle desejado e da maturidade técnica da stack.

O próximo passo

O verdadeiro diferencial não está em apenas usar IA, mas em projetar agentes como sistemas.

Quando um agente entende contexto, acessa ferramentas, lembra interações e se autoavalia, ele deixa de ser um assistente e se torna uma infraestrutura cognitiva escalável.

É nesse ponto que engenharia encontra inteligência e a IA deixa de ser hype para se tornar vantagem competitiva real.