Se está no mundo da tecnologia, provavelmente já ouviu o termo "IA agentiva" a circular ultimamente. É a ideia de que estamos a ir além dos simples chatbots que apenas cospem respostas. A próxima onda são os agentes de IA que conseguem pensar, planear e, de facto, executar tarefas. Para as empresas, isto é muito importante, pois abre a porta à automatização de trabalhos verdadeiramente complexos.
A liderar esta iniciativa para os programadores está o Vertex AI Agent Builder da Google, uma plataforma concebida para criar este tipo de sistemas avançados de múltiplos agentes. Mas só por ser poderosa não significa que seja a solução ideal para a sua equipa de suporte ou TI.
Este guia irá oferecer uma análise direta das mais recentes atualizações do Google Vertex AI Agent Builder para casos de uso de suporte. Vamos detalhar o que é, o que faz e onde fica aquém. O objetivo é ajudá-lo a perceber se é um conjunto de ferramentas que os seus engenheiros vão adorar ou um projeto gigantesco para o qual simplesmente não está preparado.
Compreender o Google Vertex AI Agent Builder
O Google Vertex AI Agent Builder não é uma aplicação pronta a usar que basta ligar. Pense nele mais como uma bancada de trabalho de nível profissional para os seus programadores. É um conjunto de ferramentas dentro da Google Cloud para criar, lançar e gerir agentes de IA que se ligam aos dados da sua empresa e automatizam fluxos de trabalho.
O seu principal ponto de venda é a flexibilidade. Permite aos programadores criar experiências de IA altamente personalizadas, utilizando frameworks de código aberto como o LangChain, aproveitando a poderosa tecnologia da própria Google (como os modelos Gemini e o BigQuery) e coordenando a forma como diferentes agentes especializados trabalham em conjunto.
Mas essa flexibilidade tem um custo. Foi criado para equipas com sérias competências técnicas e muita experiência no mundo da Google Cloud. Não é algo que o seu gestor de suporte possa configurar num fim de semana. Se está apenas a tentar controlar os seus tickets de suporte, prepare-se para uma curva de aprendizagem bastante acentuada.
Componentes principais e atualizações recentes
Para perceber realmente se o Vertex AI Agent Builder é para si, tem de olhar por baixo do capô. A plataforma é uma coleção de componentes que a sua equipa precisa de montar, não um simples interruptor para ligar.
Os blocos de construção: ADK, Agent Engine e Agent Garden
Tudo assenta em três pilares principais:
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Agent Development Kit (ADK): Este é um framework Python de código aberto onde os seus programadores passarão a maior parte do tempo. É usado para escrever o código que dita a lógica de um agente, como ele "pensa" e o que faz. A Google menciona que se pode criar agentes em "menos de 100 linhas de Python", o que nos diz logo que se trata de um trabalho de programação prático.
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Agent Engine: Assim que o código do agente é escrito, o Agent Engine é o ambiente gerido onde ele vive e corre. Ele trata da infraestrutura nos bastidores, mas a sua equipa continua responsável por configurar, implementar e gerir o próprio agente.
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Agent Garden: Esta é essencialmente uma biblioteca de amostras de código e ferramentas pré-construídas para dar aos programadores um ponto de partida. É útil para inspiração, mas são apenas modelos. Precisam de muito trabalho personalizado para lidar com as regras e processos específicos do seu negócio.
Principais atualizações de 2025
A Google está sempre a lançar novas funcionalidades, e algumas das mais recentes são especialmente interessantes para as equipas de suporte e TI, mesmo que adicionem mais complexidade ao conjunto.
Uma atualização importante é o protocolo Agent2Agent (A2A). Este é um padrão que permite que diferentes agentes especializados comuniquem entre si. Para uma equipa de suporte, teoricamente, poderia ter um "agente de triagem" que lê um ticket recebido e o encaminha para um "agente de consulta de pedidos" ou um "agente de reembolsos". É uma ideia poderosa para construir automações complexas, mas também significa que não está apenas a criar um agente, mas sim a projetar, programar e gerir um sistema inteiro deles.
A Google também reforçou a sua Geração Aumentada por Recuperação (RAG), que ajuda os agentes a ligarem-se a mais fontes de dados como Google Drive, Jira e Slack para basear as suas respostas no conhecimento real da sua empresa. Ligar estas fontes é ótimo, mas geralmente envolve configurações personalizadas e de API. Ora, se isto parece muito trabalho, tem razão. É uma abordagem diferente de uma ferramenta como a eesel AI, que oferece integrações de um clique para as mesmas aplicações, permitindo-lhe ligar as suas fontes de conhecimento e começar a funcionar quase instantaneamente, sem necessidade de programadores.
Este infográfico mostra como a eesel AI simplifica a integração de conhecimento de várias fontes, um tópico chave nas atualizações do Google Vertex AI Agent Builder para casos de uso de suporte.Aplicar o Google Vertex AI Agent Builder
Então, como é que uma equipa técnica usaria isto para resolver problemas de suporte do dia a dia? Vamos analisar alguns cenários, tendo em mente o esforço de engenharia necessário.
Criar um agente de helpdesk de TI interno
Digamos que quer criar um agente para tratar de pedidos de TI comuns, como reposições de passwords ou acesso a software. Usando o Vertex AI Agent Builder, o processo seria algo assim:
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Definir Tarefas: Primeiro, mapearia o que o agente precisa de fazer, como perceber se alguém está a pedir uma reposição de password ou uma nova licença de software.
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Programar a Lógica: Os seus programadores entrariam no ADK e escreveriam código Python para tratar da lógica de cada tarefa. Isto significa analisar o que o utilizador quer e acionar as ações corretas.
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Ligar o Conhecimento: Ligaria o agente à sua documentação interna de TI, talvez alojada no Google Drive ou no Confluence, usando o motor RAG. Este passo implica configurar repositórios de dados e garantir que o agente consegue extrair a informação correta.
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Implementar e Integrar: Por fim, implementaria o agente no Agent Engine e ligá-lo-ia à sua ferramenta de chat, como o Google Chat ou o Slack.
Tudo isto é basicamente um mini-projeto de software que envolve programação, trabalho com APIs e muitos ajustes finos. Para equipas que querem resolver este problema sem essa sobrecarga, a eesel AI faz o mesmo para suporte interno com uma configuração simples e sem código. Pode ligá-la ao Slack ou ao Microsoft Teams e tê-la a aprender com os seus documentos em minutos.
Criar um agente de apoio ao cliente
Ok, agora vamos imaginar que quer criar um agente para os seus clientes externos. O processo envolveria ligar-se ao seu helpdesk, alimentar o agente de apoio ao cliente com os artigos do seu centro de ajuda público e definir ações como escalar um ticket ou verificar o estado de um pedido.
O grande obstáculo aqui é a integração com sistemas que não fazem parte do ecossistema Google, como o Zendesk para tickets ou o Shopify para dados de pedidos. Isto exige a criação ou configuração de conectores de API, o que pode ser um grande esforço técnico.
Este é outro projeto que poderia facilmente estender-se por semanas ou meses. Para equipas que não têm engenheiros de IA dedicados à espera de um projeto, uma plataforma como a eesel AI oferece um caminho muito mais simples. Com integrações de helpdesk de um clique, pode treinar com os seus tickets e artigos passados automaticamente, para que possa estar a funcionar em minutos.
Limitações e a realidade de começar
Embora o Vertex AI Agent Builder seja impressionante, o seu design focado em programadores cria alguns obstáculos reais para a maioria das equipas de suporte e TI que apenas querem uma solução que funcione.
A curva de aprendizagem acentuada e a necessidade de recursos
Sejamos honestos: o Vertex AI Agent Builder é um conjunto de ferramentas para programadores, não uma ferramenta para gestores de suporte. Para criar, implementar e manter estes agentes, precisa de alguém que se sinta à vontade com a Google Cloud, Python e frameworks de IA. Se não tiver uma equipa de engenharia pronta para assumir isto, provavelmente não vai acontecer.
Isto está a anos-luz da abordagem de self-service da eesel AI. A nossa plataforma foi concebida para que qualquer pessoa possa criar, testar e lançar um poderoso agente de IA a partir de um painel de controlo simples, sem necessidade de programação.
Dependência de fornecedor e desafios do ecossistema
Apesar de o Vertex AI suportar ferramentas de código aberto, todo o sistema para executar os seus agentes (o Agent Engine) reside na Google Cloud. Isto pode levar a uma séria dependência do fornecedor e criar dores de cabeça para empresas que usam múltiplos fornecedores de cloud ou que simplesmente não querem estar presas a uma única pilha tecnológica.
Uma forma melhor é usar uma ferramenta que funciona onde você trabalha. A eesel AI liga-se diretamente às suas ferramentas existentes, como Zendesk, Freshdesk ou Slack, sem o obrigar a mudar a sua forma de operar ou a comprometer-se com uma cloud específica.
O desafio oculto dos testes
Um dos maiores riscos com qualquer automação de IA é lançá-la antes de estar verdadeiramente pronta. Testar fluxos de trabalho complexos de múltiplos agentes é incrivelmente difícil. Embora a Google forneça ferramentas de depuração aos programadores, não há uma forma fácil para um utilizador de negócio ver como um agente se irá comportar com dados históricos reais antes de começar a falar com os seus clientes.
É aqui que o modo de simulação da eesel AI é uma enorme vantagem. Permite-lhe testar a sua configuração de IA em milhares dos seus tickets de suporte passados num ambiente seguro. Pode ver exatamente como teria respondido, obter previsões sólidas sobre as taxas de resolução e ajustar o seu comportamento, tudo antes que um único cliente interaja com ela.
Esta captura de ecrã do modo de simulação da eesel AI destaca uma ferramenta prática para casos de uso de suporte, em contraste com as complexidades dos testes no Google Vertex AI Agent Builder.Preços do Google Vertex AI Agent Builder
Uma das partes mais complicadas do Vertex AI Agent Builder é o seu preçário. É incrivelmente complexo e baseado em componentes, o que torna quase impossível prever os seus custos. Não está a pagar uma subscrição fixa; está a pagar pela quantidade de vários serviços de cloud que utiliza.
Os custos são divididos em várias partes:
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Agent Engine: É-lhe faturado o poder de computação e a memória que o seu agente utiliza, medidos por vCPU-hora e GiB-hora.
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Utilização do Modelo: Paga pelos modelos de IA subjacentes, como o Gemini, com base na quantidade de texto que entra e sai.
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Ferramentas e Dados: Também é cobrado por quaisquer outros serviços da Google Cloud que o seu agente utilize, como extrair dados do BigQuery ou usar o Vertex AI Search.
Aqui está um resumo simplificado dos principais custos:
| Componente | Preço | Unidade de Faturação |
|---|---|---|
| Agent Engine (Computação) | A partir de 0,0994 $ (Nível 1) | por hora de vCPU |
| Agent Engine (Memória) | A partir de 0,0105 $ (Nível 1) | por hora de GiB |
| Utilização do Modelo | Varia consoante o modelo | por 1.000 caracteres/tokens |
| Utilização de Dados e Ferramentas | Varia consoante o serviço | por GB armazenado, consulta, etc. |
A grande armadilha aqui é bastante óbvia: este modelo de pagamento conforme o uso para infraestrutura bruta é imprevisível e pode levar a algumas faturas surpresa desagradáveis, especialmente quando o seu volume de suporte dispara. Isto contrasta fortemente com os preços da eesel AI, que oferece planos claros baseados em interações. Com a eesel AI, não há taxas por resolução, pelo que os seus custos são previsíveis e não aumentam só porque está a ajudar mais clientes com sucesso.
Página de preços transparente da eesel AI, relevante para a discussão sobre as atualizações do Google Vertex AI Agent Builder para casos de uso de suporte e os seus complexos modelos de preços.Google Vertex AI Agent Builder: Um poderoso conjunto de ferramentas para especialistas, mas um projeto complexo para a maioria
Então, qual é o veredicto? O Google Vertex AI Agent Builder é uma plataforma verdadeiramente impressionante se tiver uma equipa dedicada de engenheiros de IA e estiver totalmente investido no ecossistema da Google Cloud. Dá-lhe um poder incrível para construir sistemas personalizados de múltiplos agentes a partir do zero.
No entanto, para a grande maioria das equipas de suporte e TI, simplesmente não é prático. A barreira técnica é alta, a configuração é longa e complicada, os preços são uma dor de cabeça e não há uma forma simples e sem riscos de implementar a sua automação. É como receber uma caixa de peças de carro de alta gama e mandarem-no construir o carro sozinho.
Para equipas que querem automatizar os fluxos de trabalho de suporte de forma rápida e segura, uma solução de self-service totalmente integrada é quase sempre uma aposta melhor.
Pronto para automatizar o suporte em minutos, não em meses?
Em vez de tentar montar um complexo conjunto de ferramentas de IA do zero, e se pudesse lançar um agente de IA que se liga diretamente ao seu helpdesk e aprende com os seus dados instantaneamente?
A eesel AI oferece uma plataforma de self-service incrivelmente simples que automatiza o suporte de primeira linha, ajuda os agentes a redigir respostas e faz a triagem de tickets, tudo sem precisar de uma equipa de programadores. Pode simular a sua IA com tickets passados e começar a funcionar com total confiança.
Perguntas frequentes
Esta plataforma é um conjunto de ferramentas para programadores criarem agentes de IA altamente personalizados que podem planear, pensar e executar ações complexas. Vai além dos simples chatbots, permitindo sistemas de múltiplos agentes e uma integração profunda com os dados da empresa para automatizar fluxos de trabalho de suporte complexos.
É necessário um alto nível de proficiência técnica, especificamente conhecimentos em Google Cloud, Python e frameworks de IA. Foi concebido para equipas de engenharia com recursos de desenvolvimento significativos, não para gestores de suporte não técnicos configurarem facilmente.
O protocolo Agent2Agent permite que diferentes agentes de IA especializados comuniquem e colaborem. Isto possibilita a automação de suporte complexa, fazendo com que os agentes passem tarefas uns aos outros, por exemplo, um agente de triagem que passa para um agente de consulta de pedidos, construindo fluxos de trabalho de múltiplos passos mais robustos.
Os componentes principais são o Agent Development Kit (ADK) para programar a lógica do agente, o Agent Engine para implementação e gestão, e o Agent Garden que fornece amostras de código e modelos. Estes requerem montagem e configuração personalizada pela sua equipa de desenvolvimento.
As principais limitações incluem uma curva de aprendizagem acentuada que exige engenheiros de IA dedicados, potencial dependência do fornecedor no ecossistema da Google Cloud e a complexidade significativa envolvida em testar e depurar exaustivamente sistemas de múltiplos agentes antes da implementação.
O preço é baseado em componentes, faturando pela computação e memória do Agent Engine, pela utilização do modelo de IA subjacente e por outros serviços da Google Cloud acedidos. Este modelo de pagamento conforme o uso para infraestrutura bruta torna os custos imprevisíveis, especialmente com volumes de suporte flutuantes.
