Se 2024 foi o ano em que todos ficaram obcecados por chatbots de IA, esta é a era dos agentes de IA. Os agentes de IA estão em alta, especialmente aqueles que não apenas respondem perguntas, mas realmente tiram trabalho das suas mãos.
🦾 51% dos entrevistados na pesquisa LangChain State of AI Agents (2025) afirmam que sua empresa já possui agentes de IA em produção.
Mas há um outro lado da moeda. Muitos desenvolvedores criam agentes como se fossem apenas chatbots... com chamadas API extras. E é assim que você acaba com algo que parece impressionante em uma demonstração, mas que desmorona no momento em que você pede para ele lidar com tarefas reais.
Um agente de IA Claude real é criado de maneira diferente. Ele pode agir de forma independente, assim como um colega de equipe humano, sem que você precise microgerenciar cada etapa.
Neste guia, detalharemos a arquitetura, as ferramentas e os padrões de integração necessários para criar agentes que realmente funcionem na produção.
O que é um agente de IA?
Um agente de IA é um software autônomo que percebe seu ambiente, toma decisões e realiza ações para atingir objetivos específicos, sem a necessidade de intervenção humana constante.
Qual é a diferença entre um agente de IA e um chatbot de IA?
Os agentes de IA são frequentemente confundidos com chatbots, mas oferecem recursos muito mais avançados.
Enquanto um chatbot responde a uma única pergunta e depois fica à espera, um agente analisa o seu objetivo, divide-o em etapas e trabalha continuamente até que o trabalho esteja concluído.
A diferença se resume a características como:
- Autonomia: ele opera de forma independente após você fornecer as instruções iniciais.
- Uso de ferramentas: ele pode chamar APIs, pesquisar na web, executar códigos ou acionar fluxos de trabalho para realizar tarefas.
- Memória: ele retém o contexto de interações anteriores para tomar decisões mais inteligentes no futuro.
- Orientado para objetivos: funciona de forma iterativa em direção a um resultado definido, não apenas respondendo a solicitações pontuais.
Aqui está uma comparação direta entre agentes e chatbots:
| Dimensão | Chatbot de IA | Agente de IA |
|---|---|---|
| Função principal | Responde a perguntas e fornece informações | Executa tarefas e gera resultados |
| Estilo de fluxo de trabalho | Uma solicitação → uma resposta | Plano em várias etapas → ações → verificações de progresso |
| Responsabilidade pela “próxima etapa” | O usuário decide o que fazer a seguir | O agente decide o que fazer a seguir |
| Complexidade da tarefa | Ideal para solicitações simples e lineares | Lida com trabalhos complexos, confusos e com várias partes |
| Uso de ferramentas | Transferências de ferramentas limitadas ou manuais | Usa ferramentas automaticamente como parte do trabalho |
| Tratamento de contexto | Principalmente a conversa atual | Extraia contexto de várias fontes (aplicativos, arquivos, memória) |
| Continuidade ao longo do tempo | Sessões de curta duração | Trabalho persistente entre etapas/sessões (quando projetado) |
| Tratamento de erros | Para ou pede desculpas | Reetenta, adapta ou escalona quando algo falha |
| Tipo de saída | Sugestões, explicações, rascunhos | Ações + artefatos (tickets, atualizações, relatórios, alterações de código) |
| Ciclo de feedback | Mínimo — aguarda a entrada do usuário | Verifica os resultados e repete até concluir |
| Melhores casos de uso | Perguntas frequentes, brainstorming, reescrita, ajuda rápida | Triagem, automação, execução de fluxo de trabalho, operações contínuas |
| Métrica de sucesso | “Ele respondeu corretamente?” | “Ele completou o objetivo de forma confiável?” |
📮 ClickUp Insight: 24% dos trabalhadores afirmam que tarefas repetitivas os impedem de realizar trabalhos mais significativos, e outros 24% sentem que suas habilidades são subutilizadas. Isso significa que quase metade da força de trabalho se sente bloqueada criativamente e subvalorizada. 💔
O ClickUp ajuda a redirecionar o foco para trabalhos de alto impacto com agentes de IA fáceis de configurar, automatizando tarefas recorrentes com base em gatilhos. Por exemplo, quando uma tarefa é marcada como concluída, o agente de IA do ClickUp pode atribuir automaticamente a próxima etapa, enviar lembretes ou atualizar o status do projeto, liberando você de acompanhamentos manuais.
💫 Resultados reais: A STANLEY Security reduziu o tempo gasto na criação de relatórios em 50% ou mais com as ferramentas de relatórios personalizáveis do ClickUp, liberando suas equipes para se concentrarem menos na formatação e mais nas previsões.
Por que criar agentes de IA com o Claude?
Escolher o modelo de linguagem grande (LLM) certo para o seu agente pode ser uma tarefa difícil. Você alterna entre fornecedores, acumula ferramentas e ainda assim obtém resultados inconsistentes, porque o modelo que parece inteligente nem sempre é bom em seguir instruções ou usar ferramentas de maneira confiável.
Então, por que o Claude é uma boa opção para esses tipos de tarefas de agente? Ele lida bem com contextos longos, é bom em seguir instruções complexas e usa ferramentas de maneira confiável, para que seus agentes possam raciocinar sobre problemas de várias etapas, em vez de desistir no meio do caminho.
E com o Agent SDK da Anthropic, criar agentes capazes ficou muito mais acessível do que antes.
🧠 Curiosidade: A Anthropic renomeou o Claude Code SDK para Claude Agent SDK porque o mesmo “agente de aproveitamento” por trás do Claude Code acabou potencializando muito mais do que fluxos de trabalho de codificação.
Veja por que o Claude se destaca no desenvolvimento de agentes:
- Contexto ampliado: processa e recupera facilmente informações de documentos grandes e históricos de conversas longas, proporcionando uma compreensão mais profunda do seu projeto.
- Execução confiável da ferramenta: segue os formatos estruturados necessários para a chamada de funções, usando suas ferramentas de maneira mais consistente e previsível.
- Integração com o Claude Code: crie, teste e refine seus agentes diretamente do seu terminal, acelerando o ciclo de desenvolvimento.
- Proteções de segurança: proteções integradas projetadas pela Anthropic para reduzir a chance de alucinações e manter seus fluxos de trabalho autônomos nos trilhos.
Componentes principais de um agente de IA Claude
É tentador começar logo a construir e “ver o que o Claude pode fazer”. Mas se você pular o básico, seu agente pode não ter o contexto necessário para concluir as tarefas e falhar de maneiras frustrantes.
Antes de escrever sua primeira linha de código, você precisa conhecer o plano para cada agente Claude eficaz.
Não, não é tão complexo quanto parece. Na verdade, a maioria dos agentes Claude confiáveis se resume a apenas três componentes básicos que funcionam juntos: prompt/propósito, memória e ferramentas.
1. Prompt do sistema e definição do objetivo (o que seu agente deve fazer)
Pense no prompt do sistema como o “manual de operação” do seu agente. É onde você define sua personalidade, objetivos, regras de comportamento e restrições. Um prompt vago como “seja um assistente útil” torna seu agente imprevisível. Ele pode escrever um poema quando você precisa que ele analise dados.
Um prompt de sistema forte geralmente abrange:
- Definição de função: Quem é esse agente? Por exemplo, “Você é um desenvolvedor de software especialista em Python”.
- Clareza da meta: qual resultado ele deve gerar? Por exemplo, “Sua meta é escrever um código limpo e eficiente que passe em todos os testes de unidade”.
- Restrições comportamentais: O que ele nunca deve fazer? Um exemplo pode ser: “Não use bibliotecas ou funções obsoletas”.
- Formato de saída: como ele deve estruturar suas respostas? Você pode instruí-lo a “sempre fornecer o código em um único bloco, seguido por uma breve explicação da sua lógica”.
Como em qualquer sistema de IA, a regra de ouro continua simples: quanto mais específico você for, melhor será o desempenho do seu agente.
2. Gerenciamento de memória e contexto (para que ele não comece do zero todas as vezes)
Um agente sem memória é apenas um chatbot, forçado a começar do zero a cada interação. Isso vai contra todo o propósito da automação, pois você acaba tendo que explicar novamente o contexto do projeto em cada mensagem. Para trabalhar de forma autônoma, os agentes precisam de uma maneira de reter o contexto entre as etapas e até mesmo entre as sessões.
Há dois tipos principais de memória a serem considerados:
- Memória de curto prazo: é como um buffer de conversação que mantém as trocas recentes na janela de contexto ativo do agente.
- Memória de longo prazo: trata-se de conhecimento salvo que seu agente pode recuperar posteriormente (geralmente usando um banco de dados vetorial para recuperar informações relevantes de interações anteriores).
💡 Dica profissional: você pode fornecer ao seu agente todo o contexto necessário para tomar a decisão certa, mantendo todas as informações do seu projeto — tarefas, documentos, feedback e conversas — em um único lugar com um espaço de trabalho conectado como o ClickUp.
3. Estrutura de integração de ferramentas (a diferença entre “falar” e “fazer”)
Um agente sem ferramentas pode explicar o que fazer. Um agente com ferramentas pode realmente fazer isso.
Ferramentas são os recursos externos que você permite que seu agente use, como chamar uma API, executar código, pesquisar na web ou acionar um fluxo de trabalho.
O Claude usa um recurso chamado chamada de função para selecionar e executar de forma inteligente a ferramenta certa para a tarefa em questão. Basta definir as ferramentas disponíveis para ele, e o Claude descobre quando e como usá-las.
As categorias comuns de ferramentas incluem:
- Recuperação de informações: dar ao agente acesso a mecanismos de pesquisa, bases de conhecimento internas ou documentação do produto
- Execução de código: fornecendo um ambiente seguro e isolado onde o agente pode escrever, executar e testar código
- APIs externas: conecte o agente a outros serviços para realizar ações como atualizar um CRM, agendar um evento no calendário ou enviar uma notificação.
- Gatilhos de fluxo de trabalho: permitindo que o agente inicie processos de várias etapas usando plataformas de automação
Como funciona o Claude Agent Loop
Se você já criou um script que para após uma etapa ou fica preso em um ciclo infinito e dispendioso, o problema está no design do loop do agente.
O ciclo do agente é o padrão de execução central que realmente diferencia os agentes autônomos dos simples chatbots. Em termos simples, os agentes Claude operam em um ciclo contínuo de “coletar-agir-verificar” até atingirem seu objetivo ou chegarem a uma condição de parada predefinida.
Veja como funciona:
Reúna o contexto
Antes que seu agente faça qualquer coisa, ele precisa se orientar.
Nessa fase, ele obtém o contexto necessário para tomar uma boa decisão, como sua mensagem mais recente, o resultado de uma ferramenta que acabou de executar, memórias relevantes ou arquivos e documentos aos quais tem acesso.
Isso ajuda a entender o ambiente em que está trabalhando e a personalizar o resultado de acordo com ele.
🤝 Lembrete amigável: quando as informações estão espalhadas por threads do Slack, documentos e ferramentas de tarefas, seu agente precisa perder muito tempo procurando por elas (ou pior, adivinhando). É por isso que a dispersão do trabalho pode ser um assassino da produtividade, não apenas para sua equipe humana (eliminando US$ 2,5 bilhões por ano em todo o mundo), mas também para seus agentes!
📮 ClickUp Insight: O profissional médio passa mais de 30 minutos por dia procurando informações relacionadas ao trabalho — isso significa mais de 120 horas por ano perdidas vasculhando e-mails, threads do Slack e arquivos espalhados. Um assistente de IA inteligente integrado ao seu espaço de trabalho pode mudar isso. Conheça o ClickUp Brain. Ele fornece insights e respostas instantâneas, exibindo os documentos, conversas e detalhes de tarefas certos em segundos — para que você possa parar de pesquisar e começar a trabalhar. 💫 Resultados reais: equipes como a QubicaAMF recuperaram mais de 5 horas por semana usando o ClickUp — o que representa mais de 250 horas por ano por pessoa — ao eliminar processos desatualizados de gerenciamento de conhecimento. Imagine o que sua equipe poderia criar com uma semana extra de produtividade a cada trimestre!
📮 ClickUp Insight: O profissional médio passa mais de 30 minutos por dia procurando informações relacionadas ao trabalho — isso significa mais de 120 horas por ano perdidas vasculhando e-mails, threads do Slack e arquivos espalhados. Um assistente de IA inteligente integrado ao seu espaço de trabalho pode mudar isso. Conheça o ClickUp Brain. Ele fornece insights e respostas instantâneas, exibindo os documentos, conversas e detalhes de tarefas certos em segundos — para que você possa parar de pesquisar e começar a trabalhar. 💫 Resultados reais: equipes como a QubicaAMF recuperaram mais de 5 horas por semana usando o ClickUp — o que representa mais de 250 horas por ano por pessoa — ao eliminar processos desatualizados de gerenciamento de conhecimento. Imagine o que sua equipe poderia criar com uma semana extra de produtividade a cada trimestre!
Entre em ação
Depois que seu agente Claude tiver o contexto certo, ele poderá realmente fazer algo com ele.
É aqui que ele “pensa”, raciocinando sobre as informações disponíveis, seleciona a ferramenta mais adequada para o trabalho e, em seguida, executa a ação.
A qualidade dessa ação depende diretamente da qualidade do contexto que o agente reuniu na etapa anterior. Se estiver faltando informações essenciais ou se estiver trabalhando com dados desatualizados, você obterá resultados não confiáveis.
💡 Dica profissional: conectar seu agente ao local onde o trabalho é realizado — como o ClickUp por meio de automações + pontos de extremidade da API — faz uma enorme diferença. Isso dá ao seu agente caminhos de ação reais, não apenas sugestões.
Verifique os resultados
Depois que o agente realiza uma ação, ele precisa confirmar que ela funcionou.
O agente pode verificar se há um código de resposta API bem-sucedido, validar se sua saída corresponde ao formato exigido ou executar testes no código que acabou de gerar.
O loop então se repete, com o agente coletando um novo contexto com base no resultado de sua última ação. Esse ciclo continua até que a etapa de verificação confirme que a meta foi atingida ou o agente determine que não pode prosseguir.
Como isso funciona na prática?
Se o seu agente estiver conectado ao seu espaço de trabalho do ClickUp, ele poderá facilmente verificar se as tarefas do ClickUp estão marcadas como “Concluídas”, revisar comentários para feedback ou monitorar métricas nos painéis do ClickUp.
Como criar um agente de IA no Claude?
Vamos agora examinar o processo passo a passo para criar seu agente Claude:
Etapa 1: Configure seu projeto Claude Agent
Configurar seu ambiente de desenvolvimento é muito mais trabalhoso do que deveria ser — e, sinceramente, é aí que muitos planos do tipo “vou criar um agente neste fim de semana” vão por água abaixo.
Você pode acabar perdendo um dia inteiro lutando com dependências e chaves de API em vez de realmente criar seu agente. Para pular a espiral de configuração e chegar mais rápido à parte divertida, aqui está um processo de configuração simples e passo a passo a ser seguido. 🛠️
Você precisará de:
- Acesso à API do Claude: você pode obter suas chaves de API inscrevendo-se no console Anthropic.
- Ambiente de desenvolvimento: este guia pressupõe que você esteja usando Python ou Node.js, portanto, certifique-se de ter um deles instalado junto com seus gerenciadores de pacotes (pip ou npm).
- Claude Code (opcional): para uma iteração mais rápida, você pode instalar o Claude Code, uma ferramenta baseada em terminal que ajuda a gerenciar o código e os prompts do seu agente.
Com os pré-requisitos prontos, siga estas etapas de instalação:
- Instale o SDK oficial do Claude para o idioma escolhido (por exemplo, pip install anthropic).
- Configure sua chave API como uma variável de ambiente para mantê-la segura e fora do seu código-fonte.
- Crie uma estrutura de pastas simples para o seu projeto para manter tudo organizado, talvez com diretórios separados para suas ferramentas, prompts e lógica do agente.
Etapa 2: Defina o objetivo do seu agente e o prompt do sistema
Já dissemos isso antes. Vamos repetir: prompts genéricos do sistema criam agentes genéricos e inúteis. Se você disser ao seu agente para ser um “gerente de projetos ”, ele não saberá a diferença entre um bug de alta prioridade e uma solicitação de recurso de baixa prioridade.
É por isso que você deve começar com um único caso de uso específico e escrever um prompt de sistema altamente específico que não deixe margem para ambiguidades.
Um bom prompt funciona como um manual de instruções detalhado para o seu agente. Use esta estrutura para organizá-lo:
- Declaração de identidade: Comece definindo a função e a especialização do agente. Por exemplo: “Você é um testador de controle de qualidade especialista em aplicativos móveis.”
- Lista de recursos: indique claramente quais ferramentas e informações o agente tem acesso. Por exemplo: “Você pode usar a ferramenta report_bug para criar um novo ticket.”
- Restrições: defina limites claros sobre o que o agente não deve fazer. Por exemplo: “Não se envolva em conversas casuais. Concentre-se apenas em identificar e relatar bugs.”
- Expectativas de resultado: especifique o formato, o tom e a estrutura exatos das respostas do agente. Por exemplo: “Ao relatar um bug, você deve fornecer as etapas para reproduzi-lo, o resultado esperado e o resultado real.”
Etapa 3: Adicione ferramentas e integrações
Ok, vamos tornar seu agente realmente útil agora. Para fazer isso, você precisa dar a ele a capacidade de realizar ações no mundo real. Comece definindo ferramentas — funções externas que o agente pode chamar — e integrando-as à lógica do seu agente. O processo envolve definir cada ferramenta com um nome, uma descrição clara do que ela faz, os parâmetros que ela aceita e o código que executa sua lógica.
Os padrões comuns de integração para agentes incluem:
- Pesquisa na web: Permitindo que o agente acesse informações atualizadas da internet
- Execução de código: fornecendo ao agente uma área restrita segura para escrever, executar e depurar código
- Conexões API: vinculando o agente a serviços externos, como CRMs, calendários ou bancos de dados
- Plataformas de fluxo de trabalho: conectando o agente a ferramentas de automação que podem lidar com processos complexos e de várias etapas
Etapa 4: Crie e teste seu loop de agente
Agentes não testados são um risco.
Por exemplo... imagine que você envia um agente de triagem do Slack que deve criar uma tarefa no ClickUp quando um cliente relata um bug. Parece inofensivo, até que ele interpreta mal uma mensagem e, de repente:
- Cria 47 tarefas duplicadas
- @mencione toda a equipe repetidamente
- Gasta seus créditos de API em um loop infinito de tentativas... e o bug realmente urgente passa despercebido porque falhou silenciosamente em segundo plano.
É por isso que os testes não são opcionais para os agentes.
Para evitar esses problemas, você precisa criar seu ciclo coletar → agir → verificar corretamente e, em seguida, testá-lo de ponta a ponta — para que o agente possa agir, confirmar que funcionou e parar quando terminar (em vez de entrar em um ciclo vicioso).
💡 Dica profissional: comece com casos de teste simples antes de passar para cenários mais complexos. Sua estratégia de teste deve incluir:
- Testes unitários: verifique se cada uma das funções individuais da ferramenta funciona corretamente de forma isolada.
- Testes de integração: confirme se o seu agente consegue encadear várias ferramentas com sucesso para completar uma sequência de ações.
- Teste de casos extremos: verifique como seu agente se comporta quando as ferramentas falham, retornam dados inesperados ou expiram.
- Término do loop: certifique-se de que seu agente tenha condições de parada claras e não funcione indefinidamente.
Implementar um registro abrangente também é essencial. Ao registrar o processo de raciocínio do agente, as chamadas de ferramentas e os resultados de verificação em cada etapa do loop, você cria uma trilha de auditoria clara que facilita muito a depuração.
Arquiteturas avançadas do agente Claude
Um agente pode lidar perfeitamente com o básico, mas quando o trabalho fica complicado (várias entradas, partes interessadas, casos extremos), ele começa a falhar.
É como pedir a uma pessoa para pesquisar, escrever, fazer o controle de qualidade e enviar tudo sozinha. Quando você estiver pronto para expandir os recursos do seu agente, precisará ir além de um sistema de agente único e considerar arquiteturas mais avançadas.
Aqui estão alguns padrões para explorar:
- Sistemas multiagentes: em vez de um único agente fazer tudo, você cria uma equipe de agentes especializados que colaboram entre si. Por exemplo, um agente “pesquisador” pode encontrar informações, passá-las para um agente “redator” para redigir um documento e, em seguida, entregá-lo a um agente “revisor” para verificações finais.
- Agentes hierárquicos: esse padrão envolve um agente “coordenador” que divide uma meta grande em subtarefas menores e as delega a subagentes especializados.
- Arquitetura baseada em habilidades: você pode definir “habilidades” modulares em arquivos separados que qualquer agente pode invocar, tornando suas ferramentas reutilizáveis e mais fáceis de gerenciar.
- Human-in-the-loop: para fluxos de trabalho críticos, você pode criar pontos de verificação nos quais o agente deve pausar e aguardar a aprovação humana antes de prosseguir (uma prática conhecida como human-in-the-loop ).
📚 Leia também: Tipos de agentes de IA
Melhores práticas para agentes de IA Claude
Antes de ficar todo animado por ter um agente funcionando, lembre-se: criar um agente é apenas o primeiro passo. Sem manutenção, monitoramento e iteração adequados, mesmo o agente mais bem projetado se deteriorará com o tempo. O agente que você criou no último trimestre pode começar a cometer erros hoje porque os dados ou APIs dos quais ele depende mudaram.
Para manter seus agentes Claude eficazes e confiáveis, siga estas práticas recomendadas:
- Comece de forma simples: sempre comece com um único objetivo bem definido para o seu agente antes de tentar adicionar mais complexidade.
- Seja específico nas instruções: instruções vagas levam a comportamentos imprevisíveis. As instruções do seu sistema devem ser o mais detalhadas possível.
- Implemente barreiras de proteção: adicione restrições explícitas para impedir que seu agente realize ações prejudiciais, fora do contexto ou indesejadas.
- Monitore o uso de tokens: conversas longas e loops complexos podem consumir créditos de API rapidamente, portanto, fique de olho nos seus custos.
- Registre tudo: capture o raciocínio do agente, as chamadas de ferramentas e os resultados em cada etapa para facilitar a depuração.
- Planeje para falhas: suas ferramentas e APIs inevitavelmente falharão em algum momento. Crie comportamentos alternativos para lidar com esses erros de maneira elegante.
- Itere com base no feedback: analise regularmente o desempenho do seu agente e use esse feedback para refinar suas instruções e lógica.
Transformando a saída do agente em um mecanismo de execução real
A parte mais difícil de criar um agente de IA não é fazê-lo gerar bons resultados. É fazer com que esses resultados se transformem em trabalho.
Porque se o seu agente cria um ótimo plano de projeto... e alguém ainda precisa copiar/colar na sua ferramenta de gerenciamento de projetos, atribuir responsáveis, atualizar status e acompanhar manualmente, você não automatizou nada. Você apenas adicionou uma nova etapa.
A solução é simples: use o ClickUp como sua camada de ação, para que seu agente possa passar de “ideias” para “execução” dentro do mesmo espaço de trabalho onde sua equipe já trabalha.
E com o ClickUp Brain, você obtém uma camada de IA nativa projetada para conectar conhecimento entre tarefas, documentos e pessoas — para que seu agente não opere às cegas.
Como conectar agentes Claude ao ClickUp
Você tem algumas opções sólidas, dependendo do nível de envolvimento que deseja ter:
- API do ClickUp: crie e atualize tarefas, comentários e até mesmo defina valores de campos personalizados programaticamente.
- Automações do ClickUp: acione fluxos de trabalho do agente com base em eventos em seu espaço de trabalho, como uma mudança no status de uma tarefa ou a adição de um novo item a uma lista.
- ClickUp Brain: use a IA integrada do ClickUp para resumir, responder perguntas e fornecer ao seu agente respostas e resumos contextualmente adequados.
Depois de conectado, seu agente poderá realizar trabalhos reais:
- Crie e atualize tarefas com base no resultado de uma conversa
- Pesquise em todos os documentos e tarefas do seu espaço de trabalho para responder a perguntas
- Acione automações que atribuem tarefas e notificam os membros da equipe.
- Gere relatórios de progresso usando dados de seus painéis
- Elabore novos documentos com base no contexto de um projeto
Por que essa configuração funciona (e é escalável)
Essa abordagem elimina a dispersão da IA e a fragmentação do contexto. Em vez de gerenciar conexões separadas para tarefas, documentação e comunicação, seu agente obtém acesso unificado por meio de um único espaço de trabalho de IA convergente. Suas equipes não precisam mais transferir manualmente os resultados do agente para seus sistemas de trabalho; o agente já está trabalhando lá.
👀 Você sabia? De acordo com a pesquisa AI Sprawl da ClickUp, 46,5% dos trabalhadores são forçados a alternar entre duas ou mais ferramentas de IA para concluir uma tarefa. Ao mesmo tempo, 79,3% dos trabalhadores relatam que o esforço exigido pela IA parece desproporcionalmente alto em comparação com o valor produzido.
Como obter um agente de IA pronto para uso em minutos com os Super Agentes do ClickUp
Se criar um agente de IA com o Claude parece técnico e um pouco complexo, é porque pode ser difícil para quem não é programador acertar em todos os detalhes.
É por isso que os Super Agentes do ClickUp parecem um código de trapaça.
Eles são colegas de equipe de IA personalizados que entendem seu trabalho, usam ferramentas poderosas e colaboram como seres humanos — tudo dentro do seu espaço de trabalho do ClickUp.
Melhor ainda: você não precisa projetar tudo do zero. O ClickUp permite que você crie um Super Agente usando um construtor de linguagem natural (também conhecido como Super Agent Studio), para que você possa descrever o que deseja que ele faça (em inglês simples) e refiná-lo à medida que avança.
Como criar + testar um Super Agente no ClickUp
Vamos guiá-lo pela criação de um Super Agente no ClickUp (sem interromper o trabalho real):
1) Primeiro, crie um espaço “Sandbox” (sua zona de teste segura)
Crie um espaço como o 🧪 Agent Sandbox com tarefas, documentos e status personalizados realistas do ClickUp. Isso se assemelha aos seus espaços do ClickUp, onde o trabalho real é feito. Assim, seu agente pode agir com base em dados reais, mas não pode enviar spam acidentalmente para sua equipe real ou interferir no trabalho voltado para o cliente.
2) Crie seu Super Agente em linguagem natural
Para criar um Super Agente ClickUp:
- Na sua Navegação Global, selecione IA. Se você não vir IA na sua Navegação Global, clique no menu Mais e selecione IA. Você também pode fixar IA na sua Navegação Global.
- Se você não encontrar IA na sua Navegação Global, clique no menu Mais e selecione IA. Você também pode fixar a IA na sua Navegação Global.
- Se você não encontrar IA na sua Navegação Global, clique no menu Mais e selecione IA. Você também pode fixar a IA na sua Navegação Global.
- Na barra lateral do AI Hub, clique em Novo Super Agente.
- No campo de prompt, comece a digitar um prompt para o seu Super Agente. Saiba mais sobre as melhores práticas de prompt do ClickUp Super Agente!
- O construtor ajudará você a criar o Super Agente, fazendo perguntas.
- Quando o construtor estiver pronto, a barra lateral direita exibirá o perfil do seu Super Agente. Se você estiver satisfeito com o perfil do seu Super Agente, ele estará pronto! Logo após ser criado, o Super Agente enviará uma mensagem direta para você, descrevendo o que ele pode e não pode fazer. Você pode interagir com o Super Agente digitando perguntas ou solicitando que ele refine qualquer uma de suas configurações.
- Se você estiver satisfeito com o perfil do seu Super Agente, ele está pronto!
- Logo após ser criado, o Super Agente enviará uma mensagem direta descrevendo o que ele pode e não pode fazer.
- Você pode interagir com o Super Agente digitando perguntas ou solicitando que ele refine qualquer uma de suas configurações.
- Se você estiver satisfeito com o perfil do seu Super Agente, ele está pronto!
- Logo após ser criado, o Super Agente enviará uma mensagem direta descrevendo o que ele pode e não pode fazer.
- Você pode interagir com o Super Agente digitando perguntas ou solicitando que ele refine qualquer uma de suas configurações.
📌 Exemplo de prompt:
Você é um superagente de triagem de sprints. Quando um relatório de bug chegar, crie ou atualize uma tarefa, atribua um responsável, solicite detalhes que faltam e defina a prioridade com base no impacto.
Você aprende melhor visualmente? Assista a este vídeo para obter um guia passo a passo para criar seu primeiro Super Agente no ClickUp:
3) Teste-o da mesma forma que sua equipe realmente o utilizará
O ClickUp torna isso superprático:
- Envie uma mensagem direta ao agente para refinar o comportamento e os casos extremos.
- @mencione-o em tarefas, documentos ou bate-papos dentro do ClickUp para ver como ele responde no contexto.
- Atribua tarefas ao agente para que ele possa assumir a responsabilidade pelos itens de trabalho.
- Aciona-o por meio de agendamento ou automações quando estiver pronto.
Essa é a grande vantagem: seu agente está aprendendo no ambiente real em que irá operar, e não em um loop CLI fictício.
4) Acione-o com automações (para que ele funcione sem que você precise ficar supervisionando)
Depois que ele estiver funcionando na Sandbox, conecte-o a eventos como:
- “Quando o status mudar para Precisa de triagem → acione o Super Agente”
- “Quando uma nova tarefa for criada em Bugs → acione o Super Agente”
5) Depure mais rapidamente usando o log de auditoria do Super Agents
Em vez de adivinhar o que aconteceu, use o log de auditoria do Super Agents para rastrear a atividade do agente e saber se ele teve sucesso ou falhou.
Isso se torna sua “observabilidade do agente” integrada, sem precisar criar primeiro um pipeline de registro.
Essa configuração é o motivo pelo qual os Super Agentes são mais fáceis de usar do que os agentes criados por conta própria com ferramentas como o Claude.
Conclusão: como criar agentes que realizam tarefas
Os agentes de IA estão rapidamente se tornando a verdadeira história de produtividade desta década. Mas apenas aqueles que podem concluir o trabalho serão importantes.
O que diferencia um protótipo chamativo de um agente em que você realmente confia?
Três coisas: a capacidade do agente de manter-se fiel ao contexto, tomar as medidas certas com as ferramentas e verificar os resultados sem entrar em espiral.
Então comece aos poucos. Escolha um fluxo de trabalho de alto valor. Dê ao seu agente instruções claras, ferramentas reais e um loop que saiba quando parar. Em seguida, expanda para configurações com vários agentes somente quando sua primeira versão estiver estável, previsível e genuinamente útil.
Pronto para passar dos experimentos com agentes para a execução real?
Conecte seu agente ao seu espaço de trabalho ClickUp. Ou crie um Super Agente ClickUp! De qualquer forma, crie sua conta ClickUp gratuitamente para começar!
Perguntas frequentes (FAQs)
O Claude Agent SDK é a estrutura oficial da Anthropic para a criação de aplicativos de agentes, oferecendo padrões integrados para uso de ferramentas, memória e gerenciamento de loops. Embora simplifique o desenvolvimento, ele não é obrigatório; você pode criar agentes poderosos usando a API padrão do Claude com seu próprio código de orquestração personalizado. Ou use uma configuração pronta para uso, como o ClickUp Super Agents!
Os chatbots são projetados para responder a comandos únicos e aguardar a próxima entrada, enquanto os agentes operam de forma autônoma em loops contínuos. Os agentes podem reunir contexto, usar ferramentas para agir e verificar resultados até atingirem um objetivo definido, tudo sem precisar de orientação humana constante.
Sim, os agentes Claude são excepcionalmente adequados para tarefas de gerenciamento de projetos, como criar tarefas a partir de notas de reuniões, atualizar o status de projetos e responder a perguntas sobre o trabalho de sua equipe. Eles se tornam ainda mais poderosos quando conectados a um espaço de trabalho unificado como o ClickUp, onde todos os dados e contextos relevantes estão reunidos em um só lugar.
O Claude Code é uma ferramenta projetada especificamente para acelerar o desenvolvimento com modelos Claude, mas os padrões arquitetônicos e as habilidades que você define são transferíveis. Se você precisar de suporte multi-LLM para o seu projeto, será necessário usar uma abordagem mais independente de estrutura ou uma ferramenta projetada explicitamente para troca de modelos.