10 práticas recomendadas comprovadas para construir agentes de IA confiáveis em 2025

Na UiPath, já faz algum tempo que vivemos a mentalidade de agente. Não criamos apenas demonstrações; construímos agentes que enviam, escalam e sobrevivem ao verdadeiro caos empresarial.

Se você já conectou um modelo de linguagem grande (LLM) à produção, você sabe:não são os prompts que quebram. É tudo ao seu redor. Tratamento de erros, gerenciamento de contexto, contratos de ferramentas, rastreabilidade. É por isso que construímos o UiPath Agent Builder no Studio da maneira que fizemos. Queríamos oferecer a você o controle e a observabilidade necessários para fazer os agentes de IA funcionarem como componentes de software reais.

Aqui está o que aprendemos criando, testando e enviando automações para agentes em grande escala. Estas são as práticas recomendadas do construtor de agentes que o ajudarão a passar de “meio que funciona” para “isso funciona em produção sem me acordar às 2 da manhã”.

1. Projete agentes que sejam à prova de falhas (não apenas rápidos)

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  Integre agentes cuidadosamente nas automações:evite incorporar agentes dentro de um REFramework, a menos que você tenha um caso de uso muito forte. Os agentes introduzem variáveis ​​(por exemplo, escalações, tratamento de erros) que devem ser gerenciadas cuidadosamente. Em vez disso, o UiPath Maestro™ é recomendado para melhor visibilidade e controle.
  
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  Evite mecanismos de nova tentativa para agentes:a saída do agente não é determinística, portanto, tentar novamente não garantirá melhoria. Em vez disso, capture e trate erros no próprio agente ou ferramenta.
  
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  Comece pequeno e focado:comece com agentes de responsabilidade única; cada um com um objetivo claro e escopo restrito. Solicitações amplas diminuem a precisão; escopos estreitos garantem desempenho consistente.
  
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  Modularize em vários agentes especializados:crie sistemas modulares combinando agentes e robôs para fluxos de trabalho complexos, em vez de um agente “faça tudo”. Isso permite dimensionamento controlado, depuração mais fácil e reutilização flexível.
  
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  Para tarefas determinísticas, use ferramentas:limite o risco chamando automações ou APIs UiPath comprovadas como ferramentas, em vez de deixar o agente agir diretamente, quando o caso de uso exigir. Isso aumenta a previsibilidade e a segurança.
  
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  Alinhe as metas do agente e os resultados mensuráveis:defina objetivos claros, métricas de desempenho e critérios de sucesso antes do início do projeto. Os agentes devem operar dentro de limites mensuráveis.
  

2. Configure o contexto da maneira certa

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  Indexe o contexto da sua empresa:indexe as fontes estruturadas, as bases de conhecimento (KBs) e a documentação nas quais seu agente confiará. Um bom planejamento e configuração de contexto são fundamentais para uma execução confiável. Certifique-se de escolher a estratégia de pesquisa certa. A pesquisa semântica encontra correspondências baseadas em significado em texto não estruturado e a pesquisa estruturada recupera dados exatos de esquemas definidos. DeepRAG combina ambos para raciocinar profundamente em fontes grandes, complexas ou mistas.
  
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  Escolha o modelo certo:O UiPath Agent Builder no Studio é independente de modelo, portanto, use o modelo mais adequado ao seu caso de uso. O GPT-5, por exemplo, é geralmente mais confiável que o GPT-4. Use um modelo de avaliação diferente do modelo do próprio agente para evitar vieses.
  
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  Mantenha a clareza nas definições de ferramentas:use nomes de ferramentas simples e descritivos, com caracteres alfanuméricos minúsculos e sem espaços ou caracteres especiais. Os nomes devem corresponder exatamente ao que é referenciado no prompt.
  

3. Trate cada capacidade como uma ferramenta

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  Trate cada capacidade externa como uma ferramenta:as ferramentas devem ter contratos rígidos de entrada/saída e critérios de sucesso claros. Reutilize as automações UiPath como ferramentas sempre que possível.
  
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  Prompts orientados por esquema:mantenha os prompts da ferramenta concisos e estruturados. Valide formas de saída e manipule resultados nulos ou vazios explicitamente.
  
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  Ferramentas de documentos e versões:mantenha um histórico claro de versões e avaliações por ferramenta. A avaliação do link é executada em versões específicas.
  
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  Construa ferramentas para aumentar a confiabilidade do agente para tarefas determinísticas:LLMs não são bons em matemática, comparação de datas, etc. Para evitar problemas com a confiabilidade do agente, construa ferramentas que executem operações complexas.
  

4. Escreva instruções como especificações do produto (não prosa)

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  Design e testes iterativos:a engenharia de prompts é uma arte iterativa, portanto, use o UiPath Agent Builder para refinar os prompts do sistema e as instruções de tarefas, criando conjuntos de avaliação adequados e testando à medida que você cria.
  
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  Comece com um prompt do sistema que define:
  
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    Função e personalidade
    
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    Instruções
    
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    Objetivo e contexto
    
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    Métricas de sucesso
    
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    Guarda-corpos e restrições
    
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  Use raciocínio estruturado em várias etapas:incorpore raciocínio no estilo de cadeia de pensamento para fluxos de trabalho complexos. Defina explicitamente a decomposição de tarefas, métodos de raciocínio e formatos de saída.
  
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  Seja específico e o mais detalhado possível sobre o resultado desejado do seu agente:certifique-se de definir o esquema de saída adequado dos seus argumentos out no UiPath Data Manager. Fornecer exemplos também ajuda.
  
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  Descreva o que deveria acontecer em vez do que não deveria acontecer:É a diferença entre avisar seu agente de IA com “NÃO peça informações pessoais” e “Evite pedir informações pessoais, em vez disso encaminhe o usuário para…”.
  
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  Considere prompts diferentes para realizar a mesma tarefa:os modelos têm comportamentos implícitos diferentes. Por exemplo, a tendência de gerar erros quando incertos, por isso precisam de instruções específicas por modelo.
  
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  Use conjuntos de avaliação para ajudar a ajustar o prompt:experimente modelos e prompts com ferramentas de otimização de prompt.
  
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  Use linguagem Markdown:usar esta linguagem permite enfatizar certos aspectos em seu prompt. Exemplo:* *Crítico:* *
  
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  Evite fazer referência a argumentos de entrada no prompt pelo seu valor:por exemplo, {{input}}, porque o valor será substituído em tempo de execução pelo valor real do argumento.
  

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5. Avalie para o mundo real

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  Crie conjuntos de dados de avaliação robustos:tenha pelo menos 30 casos de avaliação por agente. Simule ferramentas e escalonamentos que possam bloquear execuções. Inclua casos de sucesso, casos extremos e cenários de falha.
  
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  Avalie em termos de amplitude e profundidade:cubra múltiplas dimensões – precisão do resultado, raciocínio, rastreabilidade, adaptabilidade e sucesso no uso de ferramentas.
  
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  Testes ponta a ponta:avalie agentes dentro de contextos de automação completos, não apenas isoladamente. Teste os modos de integração, comunicação, recuperação e falha.
  
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  Use rastreamento:revise regularmente os Logs de rastreamento para inspecionar o ciclo de raciocínio, as decisões e o uso da ferramenta do agente. Identifique erros, ineficiências e comportamentos inesperados.
  
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  Métricas e governança:rastreie a pontuação de integridade e as métricas de regressão e publique os limites de aprovação.
  

6. Segurança, governança e conformidade integradas

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  Execute agentes por meio do UiPath Orchestrator ou Maestro:implante agentes como processos para herdar o gerenciamento, a auditoria e a governança do ciclo de vida.
  
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  Aproveite a AI Trust Layer:aplique permissões por grupo, redação de PII, registros de auditoria, limitação e controles de uso.
  
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  Mantenha uma interação humana:use escalonamentos para revisão humana em decisões de alto risco. Essas interações informam a memória do agente, melhorando execuções futuras.
  
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  Use barreiras de proteção:estabeleça e aplique regras para comportamento e escalada aceitáveis.
  

7. Versão proposital e lançamentos de portão

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  Versão de tudo:mantenha um controle de versão claro para prompts, ferramentas, conjuntos de dados e avaliações.
  
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  Liberação de produção:mova os agentes para a produção somente após a aprovação das avaliações e a finalização dos planos de implementação.
  
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  Anexe avaliações às tags de versão:garanta a rastreabilidade desde o design até a implantação.
  

8. Projete conversas que gerem confiança

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  Defina expectativas claras:comunique o que o agente pode ou não fazer. Forneça ações de ferramentas transparentes e caminhos de escalação humanos/robôs claros.
  
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  Confirme ações irreversíveis:use confirmações determinísticas (“Vou criar campos X com Y – prosseguir?”).
  
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  Projete para transparência:mostre contexto ou trechos de raciocínio quando apropriado para construir confiança.
  

9. Controle custos e desempenho sem sacrificar a qualidade

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  Otimize o uso do modelo:dimensione corretamente sua escolha de modelo (modelos grandes para raciocínio complexo, modelos menores para classificação ou roteamento).
  
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  Limite o uso de token:mantenha as recuperações focadas, resuma contextos longos e armazene respostas estáveis em cache.
  
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  Operações em lote e em camadas:chamadas em lote de baixo risco e escalonamento somente quando necessário para modelos de maior capacidade.
  

10. Melhore continuamente com rastreamentos, memória e feedback humano

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  Rastreie e aprenda:use recursos de rastreamento e avaliação no Agent Builder para melhorar iterativamente a confiabilidade. Use a memória do agente para ajudar o agente de IA a aprender com os escalonamentos resolvidos pelas pessoas.
  
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  Ciclo de feedback humano:escalonamentos, feedback de avaliação e logs de execução devem retornar às atualizações de design, bem como à memória do agente.
  
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  Dimensione de forma incremental:expanda os recursos do agente somente depois que a estabilidade e o desempenho forem comprovados em menor escala.
  

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Perguntas frequentes:Agent Builder e agentes de IA

O que é um agente construtor?

Um construtor de agentes é um ambiente de desenvolvimento que permite projetar, configurar e implantar agentes de IA que podem raciocinar, decidir e agir (com segurança e confiabilidade) em seu ambiente corporativo.

Por que usar o UiPath Agent Builder em vez de uma ferramenta genérica de agente LLM?

O UiPath Agent Builder no Studio foi projetado para produção, não para protótipos. Ele combina desenvolvimento orientado por pontuação e avaliação para preparação empresarial com integração perfeita em seus sistemas de negócios existentes. Você pode aproveitar um conjunto completo de ferramentas, incluindo automações de UI e processamento inteligente de documentos (IDP), por meio de uma interface amigável e de baixo código, e escalar sem esforço em toda a plataforma UiPath mais ampla para automação de ponta a ponta.

Como avalio os agentes de IA antes da produção?

Use conjuntos de dados de avaliação, logs de rastreamento e métricas de regressão para validar a precisão, o sucesso do uso de ferramentas e a segurança. Os recursos de avaliação e rastreamento do UiPath tornam isso simples e repetível.

Os agentes podem melhorar com o tempo?

Sim. A memória do agente e os ciclos de feedback de escalonamento ajudam os agentes a aprender com a intervenção humana e a evoluir com segurança ao longo do tempo.