Sejamos honestos, o entusiasmo em torno dos agentes de IA está a ficar um pouco fora de controlo. Todos já vimos as demonstrações vistosas de assistentes de IA que prometem fazer tudo, mas quando chega a hora de os usar, descobrimos que precisamos de uma equipa de programadores e meses de configuração apenas para lidar com uma tarefa simples.
A raiz do problema é que a maior parte da automação é demasiado rígida para o trabalho confuso e humano que as equipas de suporte e TI realizam todos os dias. Por outro lado, a ideia de um agente totalmente autónomo é simplesmente demasiado arriscada e imprevisível para a maioria das operações críticas de negócio. Então, onde está o meio-termo?
É aqui que entram os fluxos de trabalho agênticos. Eles atingem o ponto ideal, proporcionando-lhe uma automação inteligente e com várias etapas, sem o forçar a entregar as chaves e esperar pelo melhor. Este guia irá explicar-lhe o que são os fluxos de trabalho agênticos, como funcionam e como pode realmente usá-los para tornar o seu negócio mais eficiente.
O que são fluxos de trabalho agênticos?
De forma simples, os fluxos de trabalho agênticos são processos automatizados onde um agente de IA consegue raciocinar, planear e usar diferentes ferramentas para concluir tarefas complexas por conta própria.
Pense nisto como contratar um assistente muito perspicaz. Não lhe dá um guião rígido, passo a passo, que se desmoronará se algo inesperado acontecer. Em vez disso, dá-lhe um objetivo e uma caixa de ferramentas. O agente consegue analisar um problema, descobrir os passos para o resolver e pegar na ferramenta certa para cada parte do trabalho. Consegue ajustar a sua abordagem em tempo real, tal como uma pessoa faria.
Isto é um grande salto em relação ao tipo de automação a que a maioria de nós está habituada. Aqui está um resumo rápido de como se comparam:
| Recurso | Automação Tradicional (ex., RPA) | Fluxos de Trabalho Agênticos | Agentes Totalmente Autónomos |
|---|---|---|---|
| Tomada de Decisão | Baseada em regras, segue um guião | Orientada por IA, planeamento dinâmico | Orientada por IA, em aberto |
| Adaptabilidade | Baixa (falha com entradas inesperadas) | Alta (adapta-se a novas informações) | Muito Alta (pode alterar objetivos) |
| Complexidade de Configuração | Baixa a Média | Baixa a Alta (depende da plataforma) | Muito Alta (requer conhecimento aprofundado) |
| Fiabilidade | Alta (para tarefas definidas) | Alta (com as devidas salvaguardas) | Variável (pode ser imprevisível) |
| Ideal Para | Tarefas repetitivas e previsíveis | Processos de negócio complexos e com várias etapas | Investigação em aberto, programação complexa |
Agora, construir estes fluxos de trabalho de raiz pode ser um projeto gigantesco. Felizmente, não precisa de o fazer. Plataformas como a eesel AI foram criadas para tornar os fluxos de trabalho agênticos acessíveis, para que as equipas possa automatizar o seu trabalho sem precisarem de um batalhão de engenheiros de IA.
Os componentes essenciais de fluxos de trabalho agênticos eficazes
Então, o que é que realmente se passa dentro de um destes fluxos de trabalho? Não é magia, apenas algumas partes-chave a trabalhar juntas de forma inteligente.
Como um agente 'pensa': Raciocínio e planeamento
No centro de qualquer agente está um Grande Modelo de Linguagem (LLM), que basicamente atua como o seu cérebro. A primeira coisa que faz é dividir um grande objetivo em passos mais pequenos e manejáveis. Por exemplo, se um cliente pedir um reembolso, o agente não se limita a adivinhar. Ele traça um plano: primeiro, verificar a data da encomenda, depois consultar a política de devoluções da empresa e, finalmente, aprovar ou negar o pedido com base nessas regras.
Os bons agentes também têm a capacidade de se autocorrigirem. Eles conseguem analisar o resultado de uma ação, ver se funcionou e tentar uma abordagem diferente se tiver falhado.
A parte complicada é que, se estiver a construir isto de raiz com ferramentas de código aberto, pode ser uma verdadeira dor de cabeça descobrir porque é que um agente fez algo inesperado. Com a eesel AI, tem um editor de prompts simples que lhe dá controlo total. Pode definir a persona da IA, dizer-lhe quando deve escalar para um humano e definir as ações exatas que está autorizada a tomar, garantindo que a sua lógica corresponde sempre às regras do seu negócio.
Dar 'mãos' à IA: Utilização de ferramentas
Um modelo de IA por si só é apenas um cérebro num frasco. Consegue pensar, mas não consegue fazer nada. As Ferramentas são o que o ligam ao mundo real. Uma ferramenta pode ser qualquer coisa, desde pesquisar numa base de conhecimento ou chamar uma API até consultar os detalhes da encomenda de um cliente na sua plataforma de e-commerce.
Esta é frequentemente a parte mais difícil da configuração. A maioria das empresas tem a informação espalhada por todo o lado, em Google Docs, Confluence, tickets de suporte antigos e uma dúzia de outros sistemas. Fazer com que uma IA aceda a tudo isso de forma fiável é um enorme desafio técnico.
Este é um problema em que pensámos muito ao construir a eesel AI. Ela liga-se a todo o conhecimento da sua empresa instantaneamente. Com mais de 100 integrações de um clique, pode extrair informações do seu helpdesk, wikis internos e até de plataformas de e-commerce como o Shopify. Isto dá ao seu agente o contexto de que ele precisa para ser genuinamente útil de imediato. Também pode criar ações personalizadas para se ligar às suas próprias APIs internas, dando-lhe capacidades praticamente ilimitadas.
Aprender com a experiência: Memória e contexto
Para que um agente pareça inteligente, precisa de memória. Esta resume-se a dois tipos:
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Memória de curto prazo: Trata-se de lembrar a conversa atual. Se um cliente disser, "A minha encomenda é a #123", e depois perguntar, "Onde está?", o agente precisa de se lembrar desse número de encomenda para dar a resposta correta.
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Memória de longo prazo: Trata-se de aprender com conversas passadas para melhorar com o tempo. Um agente deve ser capaz de reconhecer que um determinado problema foi resolvido de uma forma específica da última vez e tentar essa solução novamente.
O maior obstáculo aqui é que treinar uma IA na voz e contexto únicos da sua empresa é geralmente um projeto enorme e contínuo. Não pode simplesmente alimentá-la com um manual genérico e esperar que soe como a sua equipa.
A eesel AI contorna isto ao treinar com os seus tickets de suporte históricos desde o primeiro dia. Aprende o tom da sua equipa, compreende os seus problemas comuns e sabe o que é uma boa resolução para o seu negócio, não um modelo genérico.
Em ação: Alguns exemplos do mundo real
Ok, chega de teoria. Vejamos como os fluxos de trabalho agênticos podem resolver problemas reais com os quais provavelmente lida todos os dias.
Automatizar o suporte ao cliente na linha da frente
Imagine que um cliente aparece no widget de chat do seu site e pergunta, "Onde está a minha encomenda?" Um agente de IA pode compreender instantaneamente a pergunta, usar uma ferramenta para procurar o estado da encomenda no Shopify e dar-lhe uma atualização em tempo real. Se o cliente perguntar sobre como fazer uma devolução, o agente pode verificar a sua política de devoluções na sua base de conhecimento do Confluence e guiá-lo pelos próximos passos.
O problema é que muitas ferramentas de suporte de IA são tudo ou nada. Ou o forçam a automatizar tudo de uma vez (o que raramente corre bem) ou fazem-no abandonar o seu helpdesk atual. Ninguém quer passar por esse tipo de migração.
O Agente eesel AI liga-se diretamente ao helpdesk que já utiliza, como o Zendesk. Melhor ainda, o seu modo de simulação permite-lhe testá-lo em milhares dos seus tickets passados reais. Pode ver exatamente como ele se irá comportar e implementá-lo gradualmente, talvez começando com apenas um tipo de ticket, muito antes de ele alguma vez falar com um cliente ao vivo.
Otimizar o suporte de TI interno
Aqui está outro exemplo. Um funcionário pede acesso à VPN num canal público do Slack. Em vez de esse pedido se transformar em mais um ticket de TI, o agente de IA consegue perceber o que ele precisa, encontrar a política de VPN e o formulário de pedido no seu wiki interno e guiar o funcionário por todo o processo ali mesmo no Slack.
Muitas vezes, o conhecimento interno está preso em diferentes locais. Isto significa que os funcionários ou têm de fazer uma caça ao tesouro por informações ou simplesmente abrir um ticket de TI para cada pequena coisa, o que sobrecarrega a equipa de TI com perguntas repetitivas.
O Chat Interno da eesel AI atua como um cérebro central para a sua empresa. Liga-se a todas as suas fontes de conhecimento internas e dá aos funcionários respostas instantâneas e precisas no Slack ou no Microsoft Teams. Ajuda a desviar essas perguntas simples e rotineiras e liberta o seu pessoal de TI para trabalhar em coisas mais importantes.
Dimensionar as operações de e-commerce
Digamos que um potencial cliente está a browsing no seu site e pergunta se um produto é compatível com outro. Um chatbot genérico ficaria apenas confuso e dir-lhe-ia para enviar um e-mail para o suporte.
Mas um chatbot de IA treinado no seu catálogo de produtos e nas FAQs do centro de ajuda pode dar uma resposta confiante e correta. Pode até ajudar o cliente a adicionar ambos os itens ao carrinho. Esta é a diferença entre um utilizador frustrado e uma venda concluída. O Chatbot da eesel AI foi concebido para isto. Integra-se diretamente com plataformas como o Shopify para fornecer respostas cientes do catálogo que ajudam a transformar compradores curiosos em clientes satisfeitos.
Como escolher a plataforma certa para os seus fluxos de trabalho agênticos
Nem todas as plataformas de IA são criadas da mesma forma. À medida que começa a analisar as suas opções, é útil saber o que procurar e quais as armadilhas comuns a evitar.
Andrew Ng discute a ascensão dos fluxos de trabalho agênticos orientados por IA e o seu potencial para transformar indústrias através da automatização de tarefas complexas.
Alguns aspetos a ter em atenção com os fluxos de trabalho agênticos
Introduzir fluxos de trabalho agênticos pode ter alguns potenciais percalços se não tiver cuidado:
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Complexidade desnecessária: Muitas ferramentas são construídas para programadores, não para as equipas que realmente precisam delas. Se tiver de falar com um representante de vendas apenas para ver uma demonstração, provavelmente está a caminho de um processo de configuração longo e complicado.
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Custos surpresa: Algumas plataformas cobram por resolução ou por ticket. Isto significa que a sua fatura pode disparar subitamente durante uma época movimentada, essencialmente punindo-o pelo seu próprio sucesso.
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Risco de reputação: Lançar uma IA não testada sobre os seus clientes pode causar danos reais à sua marca. Algumas más interações podem anular meses de construção de boa vontade.
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O problema da "caixa negra": Muitas soluções não lhe dão qualquer controlo real. Não pode ajustar o comportamento da IA, limitar o que ela pode fazer ou dizer-lhe como lidar com situações sensíveis.
O que perguntar antes de se comprometer com os fluxos de trabalho agênticos
Para encontrar uma plataforma que realmente ajude em vez de criar mais trabalho, tenha estas perguntas em mente:
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Quanto tempo até estar a funcionar? Consegue configurá-la sozinho em poucos minutos, ou está preso a um ciclo de vendas e integração de vários meses? Uma verdadeira plataforma self-service coloca-o no controlo.
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Quanto controlo tenho? Pode escolher exatamente que tipos de perguntas automatizar e quais enviar para um humano? O controlo detalhado é fundamental para uma implementação segura.
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Posso testá-la com confiança? Existe uma forma de simular a IA com os seus dados passados reais antes de ser implementada? Não se deixe enganar por uma demonstração genérica que não tem nada a ver com o seu negócio.
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O preço é transparente? É uma taxa fixa e previsível, ou será surpreendido com cobranças por ticket que são impossíveis de prever? Deve saber exatamente pelo que está a pagar.
Construímos a plataforma eesel AI para abordar precisamente estes problemas, oferecendo uma forma simples, controlável e sem riscos de construir fluxos de trabalho agênticos com preços claros.
Pôr os fluxos de trabalho agênticos a funcionar
Os fluxos de trabalho agênticos são a forma mais prática para a maioria das empresas começarem a usar a automação com IA neste momento. Eles evitam a rigidez dos sistemas antigos sem saltar para o caos de agentes completamente autónomos. É uma abordagem equilibrada que entrega valor real onde mais precisa: nas suas operações do dia-a-dia.
O sucesso não se resume a encontrar a IA mais sofisticada. Trata-se de encontrar a plataforma certa, uma que lhe dê controlo, lhe permita testar com confiança e se encaixe nas ferramentas que já está a usar. Ao começar com um fluxo de trabalho focado e bem definido, pode começar a automatizar tarefas tediosas, tornando a sua equipa mais eficiente e proporcionando uma melhor experiência para todos.
Pronto para construir fluxos de trabalho agênticos mais inteligentes?
Deixe de lutar com estruturas complicadas e comece a automatizar com confiança. Com a eesel AI, pode lançar um poderoso agente de IA treinado no conhecimento único do seu negócio em minutos, não em meses.
Comece o seu teste gratuito ou agende uma demonstração para ver como pode automatizar os seus fluxos de trabalho de suporte de forma segura.
Perguntas frequentes
Os fluxos de trabalho agênticos distinguem-se por combinar o raciocínio orientado por IA e o planeamento dinâmico com a capacidade de usar várias ferramentas. Ao contrário da automação tradicional e rígida, eles conseguem adaptar-se dinamicamente a situações inesperadas, tal como faria um assistente humano. Eles dividem objetivos complexos em etapas gerenciáveis e selecionam as ferramentas apropriadas para cada parte da tarefa.
Com plataformas fáceis de usar e concebidas para serem acessíveis, a configuração e o teste de fluxos de trabalho agênticos podem muitas vezes ser feitos em minutos ou horas, em vez de meses. Muitas soluções permitem uma integração rápida com os seus sistemas existentes e oferecem modos de simulação para testar o desempenho com os seus dados históricos reais antes de serem implementados.
Os fluxos de trabalho agênticos aprendem tanto através da memória de curto prazo, retendo o contexto numa conversa atual, como da memória de longo prazo, que analisa interações passadas para refinar estratégias. Plataformas como a eesel AI podem treinar com os seus tickets de suporte históricos para aprender o tom específico da sua empresa, os problemas comuns e os métodos de resolução bem-sucedidos.
Os fluxos de trabalho agênticos bem concebidos incorporam salvaguardas e protocolos de escalonamento. Se um agente encontrar uma situação desconhecida ou demasiado complexa, pode ser configurado para sinalizar o problema, escalá-lo para um agente humano ou solicitar mais esclarecimentos, garantindo que as tarefas críticas são tratadas de forma apropriada e segura.
Sim, um benefício crucial das plataformas práticas de fluxos de trabalho agênticos é a capacidade de exercer um controlo detalhado sobre o comportamento da IA. Muitas vezes, pode usar um editor de prompts para definir a persona da IA, especificar as suas ações permitidas e definir gatilhos exatos para o escalonamento para humanos, alinhando a sua lógica e tom com as regras do seu negócio.
Com certeza. As soluções eficazes de fluxos de trabalho agênticos são construídas para uma integração perfeita com o seu ecossistema de negócios existente. Elas conectam-se a várias ferramentas, como o seu helpdesk, wikis internos, CRM e plataformas de e-commerce, permitindo que a IA aceda às informações necessárias e execute ações dentro do seu fluxo operacional atual.
Comece por identificar uma tarefa específica e repetitiva que atualmente consome um tempo significativo da equipa e que beneficiaria da automação. Em seguida, escolha uma plataforma que ofereça uma configuração fácil, controlo transparente e capacidades de teste fiáveis com os seus próprios dados, permitindo uma implementação gradual e confiante, começando com um fluxo de trabalho focado.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
