Agentes de IA são programas de software alimentados por LLMs que completam metas de forma autônoma ao quebrar tarefas complexas e usar ferramentas e bases de conhecimento. Componentes principais incluem LLM (cérebro), instruções do sistema (manual), ferramentas (mãos), histórico de conversa de curto prazo (quadro branco) e memória de longo prazo via bancos de dados como Milvus para RAG. As instruções ligam tudo; sem elas, o agente não tem direção.

Dica #1: Desenhe-o — crie um fluxograma do processo de negócios e fluxo de trabalho do agente usando ferramentas como draw.io e Mermaid.js. Isso garante alinhamento da equipe, mapeia pontos de decisão e ajuda na depuração. Dica #2: Use ferramentas de desenvolvimento de IA como IBM Bob para ajudar a escrever, refinar e atualizar instruções, capturar erros e garantir consistência. Dica #3: Estruture instruções com seções claras — Identidade, Metas, Restrições, Ferramentas e Fluxo de Trabalho — usando Markdown para melhorar a legibilidade. Dica #4: Defina explicitamente o uso de ferramentas, especificando quando e como invocar cada ferramenta com os parâmetros necessários.

Dica #5: Inclua exemplos few-shot mostrando interações ideais para orientar o comportamento do agente. Dica #6: Lidere casos de borda e erros definindo comportamentos de fallback e caminhos de escalonamento. Dica #7: Use Git para controle de versão das instruções para rastrear mudanças e habilitar reversões. Dica #8: Teste iterativamente com cenários reais, refinando instruções com base no desempenho observado do agente.

Entidades-chave: Empresas: IBM, Milvus