Curadoria de lições aprendidas ao construir agentes de IA sem código…

INEMA

Dificuldade com grandes volumes de dados. - Problemas com autenticação segura em grande escala. - Limitações na personalização de chamadas de API.

No Code é poderoso, mas tem limites. Pode ser ótimo para quem não programa, mas não substitui código personalizado em projetos grandes.
Não caia na hype dos agentes de IA. A maioria das empresas precisa primeiro de automação básica antes de investir em agentes sofisticados.
Aprenda a criar workflows eficientes. Isso ajuda a construir soluções escaláveis e evita frustrações com agentes de IA que não funcionam direito.
Se for usar IA, use da maneira certa. Foque no contexto, no prompting correto e na estrutura adequada.

6 Months of Building AI Agents As a Non-Programmer (without the hype)" :

O criador do texto, não tem experiência em programação e começou a trabalhar com automação de IA há seis meses.
Atualmente, ele administra uma agência de automação de IA sem código, ajudando empresas a escalar sem aumentar a equipe.
Ele também tem uma comunidade para ensinar pessoas a criar agentes de IA sem conhecimento técnico.

A maioria dos demos online não são soluções prontas para produção - Vídeos e postagens sobre IA mostram apenas provas de conceito. - Agentes de IA apresentados em conteúdos online geralmente não estão prontos para uso real, pois precisam de ajustes específicos para cada empresa. - Até grandes empresas como Apple, Google e Amazon enfrentam desafios na confiabilidade da IA.
Agentes de IA vs. Workflows de IA - Workflows de IA são sequências predefinidas de passos, sempre seguindo a mesma lógica. - Agentes de IA têm um comportamento mais dinâmico, tomando decisões com base no contexto e iterando até encontrar a melhor solução. - Muitas automações que as pessoas chamam de agentes de IA são, na verdade, apenas workflows avançados.

Antes de tentar criar um agente de IA, é importante automatizar processos básicos.
Muitas tarefas podem ser resolvidas com regras simples sem necessidade de IA.
Exemplo: classificar formulários por categorias pode ser feito com regras, sem precisar de IA.

A IA só é útil se tiver informações de qualidade.
Problemas comuns de falta de contexto incluem:
- Alucinações (respostas erradas)
- Uso incorreto de ferramentas
- Respostas vagas e genéricas
Soluções para melhorar o contexto:
- Prompt do sistema: define o papel e as regras do agente.
- Memória de curto prazo: permite que o agente lembre interações recentes.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): permite buscar informações externas dinamicamente.

Muitas empresas jogam todos os dados em um banco vetorial sem necessidade.
Dados estruturados (como planilhas e tabelas) devem ser consultados com SQL, não vetores.
Vetores são úteis para grandes volumes de textos que precisam de busca semântica.

O ideal é construir prompts de forma iterativa (reactive prompting).
Em vez de usar prompts prontos, é melhor testar e ajustar conforme os resultados.
Elementos essenciais de um bom prompt:
- Definir o papel do agente.
- Explicar o que ele vai receber e o que deve fazer.
- Explicar como usar as ferramentas disponíveis.
- Criar regras e restrições para evitar erros.
- Incluir exemplos de entradas e saídas esperadas.

Protótipos e MVPs podem parecer bons, mas falham em grande escala.
Problemas comuns ao escalar agentes de IA:
- Aumento de alucinações e erros.
- Respostas mais lentas devido ao aumento da base de dados.
- Falta de controle sobre o que o agente está fazendo.
Melhor abordagem: Escalar verticalmente antes de expandir horizontalmente.
- Perfeccionar um fluxo antes de expandir para outros setores da empresa.

Plataformas como n8n são ótimas para prototipagem e automações simples.
No entanto, para soluções empresariais robustas, pode ser necessário integrar código personalizado.
Desafios ao escalar ferramentas sem código: -

Recursos