Como criar agentes de IA usando o Google Gemini

Se você já criou um fluxo de trabalho que começa como “apenas um script” e rapidamente se transforma em um miniproducto, você já sabe por que a criação de agentes de IA está se tornando popular.

Um agente de IA sólido pode receber entradas do usuário, chamar ferramentas disponíveis, extrair dados das fontes corretas e manter o processo em andamento até que a tarefa seja concluída.

Essa mudança tecnológica já está se acelerando, e a Gartner espera que 40% dos aplicativos empresariais incluam agentes de IA específicos para tarefas específicas este ano.

É aí que o Google Gemini se encaixa perfeitamente. Com acesso aos modelos Gemini por meio da API Gemini, você pode criar tudo, desde um agente de IA simples que redige respostas até um agente habilitado para ferramentas que executa verificações e lida com tarefas complexas em várias etapas.

Neste guia sobre como criar agentes de IA usando o Google Gemini, você aprenderá por que os modelos Gemini do Google são uma escolha prática para fluxos de trabalho de agentes e como passar da primeira solicitação a um loop funcional que você pode testar e enviar.

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um sistema que pode realizar tarefas em nome de um usuário, escolhendo ações para atingir um objetivo, muitas vezes com menos orientações passo a passo do que um chatbot padrão. Em outras palavras, ele não está apenas gerando uma resposta, mas também decidindo o que fazer a seguir com base no objetivo do agente, no contexto atual e nas ferramentas que ele tem permissão para usar.

Uma maneira prática de pensar sobre isso é: um chatbot responde, um agente age.

A maioria das configurações modernas de agentes inclui alguns blocos de construção:

É aqui que entram os vários agentes. Em sistemas multiagentes, você pode ter um agente que planeja, outro que recupera dados e outro que escreve ou valida a saída. Esse tipo de interação multiagente pode funcionar bem quando as tarefas têm funções claras, como “pesquisador + redator + controle de qualidade”, mas também adiciona sobrecarga de coordenação e mais pontos de falha.

Mais tarde, você verá como começar com um único loop de agente e, em seguida, expandir apenas se sua carga de trabalho realmente se beneficiar disso.

Por que usar o Google Gemini para criar agentes de IA?

Há várias vantagens em usar o Google Gemini para agentes, especialmente se você deseja passar de um protótipo para algo que possa ser executado de forma confiável em um produto real.

✅ Veja por que você deve usar o Gemini para criar agentes de IA:

Uso de ferramentas integradas e chamada de funções

O Gemini oferece suporte à chamada de funções, para que seu agente possa decidir quando precisa de uma função externa e passar parâmetros estruturados para ela. Essa é a diferença entre “Acho que a resposta é...” e “Chamei o endpoint de preços e confirmei o valor mais recente”.

Esse recurso é fundamental para qualquer agente de ferramentas que precise buscar dados ou acionar ações.

Contexto longo para trabalhos com várias etapas

Muitos fluxos de trabalho de agentes falham porque perdem o fio da meada. O Gemini inclui modelos que suportam janelas de contexto muito grandes, o que ajuda quando seu agente precisa manter uma longa conversa, uma especificação, registros ou trechos de código na memória de trabalho enquanto itera.

Por exemplo, o Gemini no Pro tem uma janela de contexto de um milhão de tokens.

Entradas multimodais quando seus “dados” não são apenas texto

Os agentes raramente lidam com texto simples para sempre. Os modelos Gemini suportam prompts multimodais, que podem incluir conteúdos como imagens, PDFs, áudio ou vídeo, dependendo do caminho de integração que você escolher.

Isso é importante para equipes que criam agentes que revisam arquivos, extraem detalhes ou validam resultados em relação ao material de origem.

Opções de base para respostas mais confiáveis

Se o seu agente precisar responder com base em fontes específicas, você pode usar padrões de base que conectam o Gemini a sistemas externos (por exemplo, pesquisa empresarial ou conteúdo indexado) em vez de confiar apenas no conhecimento geral do modelo. Isso também supera o problema dos dados de treinamento da IA e sua data de corte de conhecimento.

Isso é especialmente relevante para equipes de produto que se preocupam com a auditabilidade e a redução de reclamações sem fundamento.

Suporte robusto em estruturas de código aberto

Se você não quiser criar tudo do zero, o Gemini é comumente usado com estruturas de código aberto como LangChain e LlamaIndex, juntamente com camadas de orquestração como LangGraph.

Isso oferece um caminho mais rápido para criar agentes capazes de lidar com o roteamento de ferramentas e fluxos de várias etapas sem precisar reinventar ou reescrever o básico.

Ponto de entrada prático e níveis de preços

Para muitas equipes, o primeiro passo é a experimentação. Os documentos do Google observam que o uso do Google AI Studio é gratuito nas regiões disponíveis, e a própria API Gemini oferece níveis gratuitos e pagos com diferentes limites de taxa.

Isso facilita a criação rápida de protótipos e, em seguida, a expansão quando o design do seu agente estiver estável.

Um caminho dos protótipos à implantação controlada

Se você deseja controles empresariais, o Google também oferece uma plataforma de agentes no Gemini Enterprise, focada na implantação e no gerenciamento de agentes em um único lugar. Se você deseja um ambiente para criar com modelos Gemini no nível da plataforma, pode usar o Agent Builder como parte de sua pilha.

Essa combinação pode parecer surpreendentemente simples depois que você padronizar como seu agente chama as ferramentas, valida as respostas e sai de forma limpa quando não consegue confirmar uma resposta.

Como começar a usar o Google Gemini

Quer saber como começar a usar o Google Gemini? Vamos simplificar isso para você.

Trata-se principalmente de configurar o acesso com segurança e escolher um caminho de desenvolvimento que corresponda ao seu sistema. Se você estiver prototipando um agente de IA simples, a API Gemini e uma chave API permitem que você avance rapidamente.

Se você estiver criando agentes para fluxos de trabalho de produção, planeje um manuseio seguro de chaves e um processo de teste claro desde o primeiro passo.

✅ Vamos conferir as etapas para começar a usar o Google Gemini abaixo:

Etapa 1: confirme os pré-requisitos e escolha onde seu agente será executado

O primeiro passo é usar uma conta do Google e abrir o Google AI Studio, já que o Google o utiliza para gerenciar chaves API e projetos do Gemini. Isso lhe dá um ponto de partida limpo para acesso e testes iniciais.

Em seguida, decida onde o agente de IA será executado. As principais orientações de segurança do Google alertam contra a incorporação de chaves API no navegador ou código móvel e contra o comprometimento de chaves para controle de origem.

Se você planeja criar agentes para fluxos de trabalho comerciais, deve encaminhar as chamadas da API Gemini por meio de um backend. Com isso, você pode controlar o acesso, o registro e o monitoramento.

Etapa 2: crie e proteja sua chave API do Gemini

Para usar o Gemini para criar agentes de IA, você precisa gerar sua chave API do Gemini dentro do Google AI Studio. A documentação oficial do Google orienta você na criação e gerenciamento de chaves nesse local. Você deve tratar essa chave como um segredo de produção, pois ela controla o acesso e o custo da sua conta.

Depois de criar a chave, armazene-a como uma variável de ambiente no sistema em que seu agente é executado. As orientações de migração do Google observam que o SDK atual pode ler a chave da variável de ambiente GEMINI_API_KEY , que mantém os segredos fora do seu código e dos arquivos compartilhados.

Esta etapa ajuda sua equipe ao separar o desenvolvimento do gerenciamento de segredos. Você pode alternar a chave API sem alterar o código e manter chaves diferentes para desenvolvimento e produção quando precisar de controles de acesso limpos.

Etapa 3: Instale o SDK oficial do Gemini

O Google recomenda o Google GenAI SDK como a opção oficial e pronta para produção para trabalhar com modelos Gemini, e ele oferece suporte a vários idiomas, incluindo Python e JavaScript.

Se você trabalha com Python, instale o pacote is google-genai. Ele oferece suporte tanto à API Gemini Developer quanto às APIs Vertex AI. Isso é útil quando você cria agentes que podem começar como experimentos e, posteriormente, precisar de um ambiente mais adequado para empresas.

Se você trabalha com JavaScript ou TypeScript, o Google documenta o @google/genai SDK para prototipagem. Você deve manter a chave API no lado do servidor quando for além dos protótipos. É aqui que você pode proteger o acesso e evitar vazamentos através do código do cliente.

Como criar um agente de IA com o Gemini passo a passo

Criar um agente de IA com os modelos Gemini do Google é surpreendentemente simples quando você segue uma abordagem modular. Você começa com uma chamada de modelo básico e, em seguida, adiciona o uso da ferramenta por meio da chamada de função. Depois disso, você envolve tudo em um loop que pode decidir, agir e parar com segurança.

Este processo permite que os desenvolvedores passem de um agente simples que apenas conversa para um sistema sofisticado capaz de executar tarefas complexas por meio do uso de ferramentas.

✅ Siga estas etapas para criar um agente funcional que possa interagir com o mundo chamando uma função ou pesquisando fontes de dados:

Etapa 1: Configure a geração básica de texto

Comece com um agente de IA simples que recebe a entrada do usuário e retorna uma resposta que corresponda ao objetivo do agente. Seu primeiro passo é definir:

Um padrão útil é manter os prompts curtos e explícitos e, em seguida, iterar com a engenharia de prompts depois de ver os resultados reais. A orientação do Google para o desenvolvimento de agentes é basicamente: comece de forma simples, teste com frequência, refine os prompts e a lógica à medida que avança.

✅ Aqui está um exemplo simples em Python que você pode executar como base:

Essencialmente, ele cria uma ponte entre o seu ambiente local e os grandes modelos de linguagem do Google.

💡 Dica profissional: mantenha sua engenharia de prompts consistente com o modelo de prompts Gemini do ClickUp.

Obtenha um modelo gratuito

O modelo Gemini Prompts do ClickUp é um documento ClickUp pronto para uso que oferece uma grande biblioteca de prompts Gemini em um só lugar, projetado para ajudar você a obter ideias rapidamente e padronizar a forma como sua equipe escreve prompts.

Como ele existe como um único documento, você pode tratá-lo como uma “fonte de verdade” compartilhada. Isso é útil quando várias pessoas estão criando prompts para o mesmo agente e você deseja entradas consistentes, menos desvios e iterações mais rápidas entre os experimentos.

🌻 Veja por que você vai gostar deste modelo:

• Reutilize padrões de prompt para uso de ferramentas e chamada de funções ao criar agentes que precisam de saídas estruturadas.
• Padronize os prompts em toda a equipe para que a mesma entrada do usuário produza respostas mais previsíveis.
• Esboce prompts baseados em funções para sistemas multiagentes, como fluxos de trabalho de planejadores, pesquisadores e revisores.
• Crie prompts de teste rápidos para validar casos extremos antes de enviar um loop de agente.
• Crie um backlog de prompts leve para que as equipes de produto e engenharia possam revisar, refinar e aprovar em conjunto.

Etapa 2: Adicione o uso da ferramenta e a chamada da função

Quando seu agente somente de texto estiver funcionando, adicione o uso da ferramenta para que o modelo possa chamar o código que você controla. A chamada de função do Gemini foi projetada para isso: em vez de apenas gerar texto, o modelo pode solicitar um nome de função mais parâmetros, para que seu sistema possa executar a ação e enviar os resultados de volta.

Um fluxo típico é assim:

Se você deseja menos dores de cabeça com análise, use saídas estruturadas (JSON Schema) para que o modelo retorne dados previsíveis e seguros. Isso é especialmente útil quando seu agente está gerando entradas de ferramentas.

✅ Aqui está um código Python para ajudá-lo a definir a forma:

Este script dá à IA a “capacidade” de interagir com seus próprios sistemas externos — neste caso, um banco de dados interno de tickets de suporte.

Etapa 3: crie o loop do agente

Agora você passa de uma “resposta única” para um agente que pode iterar até atingir uma condição de saída. Esse é o loop que a maioria das pessoas se refere quando fala em “modo agente”:

Para manter o contexto sem sobrecarregar o prompt:

Deseja vários agentes ou sistemas multiagentes? Comece com um loop de agente primeiro e, em seguida, divida as responsabilidades (por exemplo: agente planejador, agente de ferramentas, agente revisor).

O Google também destaca estruturas de código aberto que facilitam isso, incluindo LangGraph e CrewAI, dependendo do nível de controle que você deseja sobre a interação entre vários agentes.

✅ Aqui está um padrão de loop prático que você pode adotar:

A IA é o cérebro (decide o que fazer) e este loop Python é o corpo (faz o trabalho real de buscar dados).

MAX_TURNS = 8 é uma proteção de segurança. Se a IA ficar confusa e continuar chamando ferramentas em um loop infinito, isso garante que o script pare após 8 tentativas, economizando dinheiro e cota de API.

Etapa 4: teste seu agente de IA

Teste seu agente de IA para garantir que ele se comporte da maneira correta em cenários específicos.

Adicione testes em três níveis:

Uma regra prática: trate cada chamada de ferramenta como uma API de produção. Valide entradas, registre saídas e falhe com segurança.

Opcional: use um criador de agentes Gemini ou estruturas de código aberto.

Se você não quiser conectar tudo manualmente, o Google oferece suporte a várias rotas do tipo “construtor”:

Melhores práticas para criar agentes de IA com o Gemini

Ao criar agentes de IA para fluxos de trabalho comerciais, otimize a confiabilidade antes de otimizar a inteligência. O Gemini 3 oferece mais controle sobre como o modelo raciocina e como ele interage com as ferramentas. Isso ajuda você a criar agentes que se comportam de maneira consistente em tarefas complexas e sistemas reais.

✅ Aqui estão algumas práticas recomendadas para criar agentes de IA com o Gemini:

Comece com uma especificação de agente que imponha limites

Defina o objetivo e as condições de saída do agente antes de escrever o código. É nesse ponto que muitos projetos de agentes falham, especialmente quando o agente pode acionar ações em sistemas de clientes ou de produção. Muitas iniciativas de IA agente são canceladas quando as equipes não conseguem comprovar o valor ou manter o risco sob controle.

Ajuste a profundidade do raciocínio para corresponder à tarefa

O Gemini 3 introduziu um controle de nível de raciocínio que permite variar a profundidade do raciocínio por solicitação. Você deve executar um raciocínio de alto nível no planejamento e na depuração, juntamente com etapas que exigem muitas instruções. Execute um raciocínio baixo em etapas rotineiras, nas quais a latência e o custo são mais importantes do que uma análise profunda. Esse controle equilibra o desempenho do LLM.

Ferramentas de design, como APIs de produtos

Mantenha cada função restrita, atribuindo-lhe um nome claro e mantendo os parâmetros rigorosos. A chamada de funções torna-se mais confiável quando o modelo escolhe entre um pequeno conjunto de ferramentas bem definidas. O conteúdo do Google Gemini 3 também enfatiza a chamada confiável de ferramentas como um ingrediente fundamental para a criação de agentes úteis.

Mantenha a área de superfície da sua ferramenta pequena e segura

Você deve controlar quais ferramentas o agente pode acessar e o que cada ferramenta pode acessar. Coloque verificações de permissão em seu sistema. Registre todas as chamadas de ferramentas com entradas e saídas, para que você possa depurar falhas e comprovar o que o agente fez durante um incidente.

Trate a avaliação como um requisito do produto

Você precisa testar se o agente realmente concluiu a tarefa, não se ele formulou a resposta da mesma maneira todas as vezes. A cada execução, verifique se o agente escolheu a ferramenta certa e enviou entradas válidas. Certifique-se de que isso leva ao estado final correto em seu sistema.

Você também pode executar um pequeno conjunto de testes de cenário com base em solicitações reais de usuários e formatos de dados reais. Fluxos de trabalho de agentes, como preenchimento de formulários e ações na web, geralmente falham em casos extremos, a menos que você os teste propositalmente.

Torne as entradas multimodais explícitas quando elas forem importantes.

Se o seu fluxo de trabalho envolve PDFs, capturas de tela, áudio ou vídeo, você deve planejar como o agente interpretará cada formato. O Gemini 3 Flash Preview oferece suporte a entradas multimodais, o que ajuda a simplificar a forma como o seu sistema lida com artefatos de trabalho mistos.

Controle o custo e a latência desde a primeira construção.

Os loops de agentes podem crescer rapidamente quando uma solicitação se torna complexa. Defina limites de turnos e tempos limite para que o agente não possa ser executado indefinidamente e lide com novas tentativas em seu sistema para que as falhas não se propaguem.

Adicione confirmações antes de ações irreversíveis, especialmente quando o agente atualiza registros ou aciona fluxos de trabalho posteriores.

Certifique-se também de separar as etapas rotineiras das etapas de raciocínio profundo. Isso ajudará você a manter as solicitações diárias rápidas, reservando o raciocínio mais complexo para as poucas tarefas que realmente precisam dele.

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Limitações do uso do Google Gemini para criar agentes de IA

O Gemini oferece blocos de construção sólidos para agentes, mas um agente de produção falha sempre pelas mesmas razões. Ele perde o contexto ou produz uma ferramenta que seu sistema não pode executar com segurança. Se você planejar essas limitações com antecedência, evitará a maioria das surpresas após o primeiro piloto.

✅ Aqui estão algumas das limitações do uso do Google Gemini para criar agentes de IA:

Cotas e limites de taxa podem causar gargalos no uso real

A API Gemini impõe limites de taxa para proteger o desempenho do sistema e o uso justo, portanto, um agente que funciona em testes pode ficar lento sob tráfego real. Você deve esperar projetar para agrupamento e enfileiramento quando vários usuários acionarem o agente ao mesmo tempo.

Os filtros de segurança podem bloquear solicitações comerciais benignas.

A API Gemini inclui filtragem de conteúdo integrada e configurações de segurança ajustáveis. Esses filtros podem ocasionalmente bloquear conteúdo que é inofensivo em um contexto comercial, especialmente quando o agente lida com tópicos confidenciais ou texto gerado pelo usuário.

Você deve testar as configurações de segurança em relação às suas solicitações e fluxos de trabalho reais, não apenas nas solicitações de demonstração.

As janelas de contexto limitam o quanto seu agente pode “ver” de uma só vez.

Cada modelo Gemini tem uma janela de contexto medida em tokens. Esse limite restringe a quantidade de entradas e histórico de conversas que você pode enviar em uma solicitação. Quando você excede esse limite, precisa de uma estratégia, como resumo ou recuperação de fontes de dados.

O gerenciamento de chaves se torna um risco assim que você sai dos protótipos.

Os agentes geralmente precisam ser executados continuamente, o que significa que a chave API se torna uma infraestrutura operacional. Se uma chave vazar, o uso e o custo podem disparar, e o agente pode expor acessos que você não pretendia.

Você deve tratar a chave como qualquer segredo de produção e mantê-la fora do código e dos repositórios do lado do cliente.

Os controles de segurança empresarial dependem de onde você os implementa.

Se você precisar de controles rígidos de rede e criptografia, o conjunto de opções dependerá de você executar o Gemini por meio dos controles do Vertex AI e do Google Cloud.

O Google Cloud documenta recursos como controles de serviço VPC e chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente para o Vertex AI. Isso é importante para fluxos de trabalho regulamentados e tratamento de dados de clientes.

O teste é mais difícil do que o código normal, pois os resultados variam.

Mesmo quando seu código está correto, as respostas do modelo podem variar entre as execuções. Isso pode interromper fluxos de trabalho rígidos quando o agente precisa produzir entradas estruturadas para ferramentas ou decisões consistentes. Você deve reduzir a aleatoriedade dos testes de roteamento de ferramentas e validar todos os argumentos de função.

Além disso, você deve concentrar seus testes nos estados finais que seu sistema pode verificar, em vez de na formulação exata.

Ferramenta alternativa para criar agentes de IA: ClickUp

Criar agentes de IA no Gemini tem suas vantagens, mas pode rapidamente se tornar um processo pesado em termos de código. Você começa com prompts e chamadas de função. Em seguida, conecta o uso da ferramenta, lida com a configuração da chave API e mantém o contexto em um loop do agente para que ele possa concluir tarefas complexas sem desvios.

É assim que a dispersão do trabalho aparece quando a equipe usa ferramentas diferentes para gerenciar seus fluxos de trabalho e acompanhamentos.

Agora adicione a expansão da IA ao quadro. Equipes diferentes experimentam ferramentas de IA diferentes, e ninguém tem certeza sobre quais resultados são confiáveis ou quais dados são seguros para compartilhar. Mesmo que você saiba como criar agentes de IA com o Google Gemini, acaba gerenciando mais infraestrutura do que resultados.

É aqui que um espaço de trabalho de IA convergente como o ClickUp desempenha um papel fundamental. Ele permite que as equipes criem e executem agentes dentro do mesmo espaço de trabalho onde o trabalho já existe, para que os agentes possam agir em tarefas reais, documentos e conversas, em vez de ficarem presos em um protótipo separado.

✅ Vamos verificar como o ClickUp funciona como uma alternativa adequada para criar agentes de IA:

Mantenha o trabalho em várias etapas em andamento com os Super Agentes do ClickUp.

Ao criar agentes com o Gemini, grande parte do esforço é dedicado à orquestração. Você define a finalidade do agente, decide as ferramentas, projeta o loop e mantém o contexto limpo.

Os Super Agentes do ClickUp funcionam como colegas de equipe de IA semelhantes a humanos dentro do seu espaço de trabalho, para que possam colaborar onde o trabalho já acontece. Você pode controlar quais ferramentas e fontes de dados os agentes de IA podem acessar, e eles também podem solicitar aprovação humana para decisões críticas.

Os Super Agentes do ClickUp são seguros, contextuais e ambientais. Eles podem ser executados em horários programados, responder a gatilhos e realizar tarefas reais, como redigir documentos, atualizar tarefas, enviar e-mails e resumir reuniões.

Saiba mais sobre eles neste vídeo

✅ É assim que o Super Agent Builder do ClickUp ajuda você a criar agentes de IA:

💡 Dica profissional: use os quadros brancos do ClickUp para projetar seu fluxo de trabalho do Super Agente antes de criá-lo.

Os Super Agentes funcionam melhor quando você lhes dá uma tarefa clara e condições de parada claras. Os quadros brancos do ClickUp ajudam você a mapear todo o fluxo de trabalho visualmente, para que você e sua equipe cheguem a um acordo sobre o que o Super Agente deve fazer antes de começar a agir nas tarefas e atualizações.

• Mapeie o loop do agente com ponto de entrada, pontos de decisão, ferramentas e condições de saída.
• Liste o que o Super Agente pode alterar e o que deve exigir aprovação humana.
• Converta o fluxo de trabalho final em tarefas que sua equipe pode atribuir e acompanhar.

Padronize fluxos de trabalho repetíveis com os agentes ClickUp Autopilot.

Nem todo “agente” precisa de raciocínio avançado. Muitas equipes querem apenas uma execução repetível: classificar uma solicitação, encaminhá-la, solicitar informações ausentes, atualizar o status ou publicar uma atualização quando algo mudar. Se você criar cada um desses itens do zero no Gemini, gastará tempo mantendo o código para fluxos de trabalho que deveriam ser previsíveis.

Os agentes ClickUp Autopilot foram projetados exatamente para isso. Eles executam ações com base em gatilhos e condições definidos, em locais específicos (incluindo listas, pastas, espaços e canais de bate-papo). Eles seguem suas instruções usando conhecimentos e ferramentas configurados.

💡 Dica profissional: use ClickUp Automations para acionar os agentes Autopilot do ClickUp no momento certo.

Se você estiver criando agentes com o Gemini, a parte mais difícil de dimensionar não é o modelo. É a confiabilidade: garantir que a ação certa seja executada no momento certo, sempre. As automações do ClickUp oferecem essa estrutura orientada a eventos dentro do seu espaço de trabalho, para que os fluxos de trabalho dos agentes sejam acionados por sinais de trabalho reais (mudanças de status, atualizações, mensagens).

O padrão mais útil para equipes de tecnologia e produto é tratar as automações do ClickUp como um despachante:

• Use um gatilho + condição para decidir quando um agente deve ser executado.
• Adicione instruções extras quando necessário (especialmente para Super Agentes) para que o agente funcione com o contexto certo para aquele momento.
• Inicie um agente Autopilot a partir do criador de automação usando a ação Iniciar agente Autopilot quando um fluxo de trabalho precisar de execução repetível.
• Acionar um Super Agente usando gatilhos e condições de automação quando desejar um trabalho mais flexível e com várias etapas (e adicionar instruções extras por automação, se necessário).
• Execute um agente quando uma mensagem de chat for postada em um canal, para que a recepção e a triagem possam ocorrer onde as solicitações realmente aparecem.
• Mantenha a execução do agente consistente entre as equipes, reutilizando a mesma lógica de automação nos mesmos locais do fluxo de trabalho (listas, pastas, espaços, canais de bate-papo).

Responda a perguntas repetidas no chat com o ClickUp Ambient Answers.

Em equipes de produto e engenharia ocupadas, as mesmas perguntas surgem todas as semanas. O que mudou no escopo, o que está bloqueado, qual é a decisão mais recente e onde está a versão atual do processo? As pessoas perguntam no chat porque é mais rápido do que pesquisar, e a resposta geralmente depende do que é verdadeiro no momento nas tarefas e nos documentos.

O ClickUp Ambient Answers funciona dentro dos canais de bate-papo e responde com respostas contextuais. Ele se destina a solicitações no estilo de perguntas e respostas no bate-papo, para que sua equipe possa obter uma resposta sem que alguém precise manualmente extrair links e resumos.

✅ Veja como o ClickUp Ambient Answers ajuda:

💡 Dica profissional: use o ClickUp Chat para tornar as respostas ambientais do ClickUp mais confiáveis.

O Ambient Answers fica melhor quando seu canal de bate-papo permanece conectado ao contexto real do trabalho. O ClickUp Chat oferece suporte à conversão de mensagens em tarefas, usando IA para resumir tópicos e manter as conversas ancoradas ao trabalho relacionado.

• Converta solicitações recorrentes em tarefas conectadas para que a “resposta” se torne um item de trabalho rastreado.
• Use as publicações do canal para atualizações do processo, para que o contexto principal seja mais fácil de consultar posteriormente.
• Mantenha o escopo do canal restrito (uma área de produto ou um fluxo de trabalho) para que as respostas do agente permaneçam consistentes.
• Use resumos de IA para threads longas, para que as partes interessadas possam acompanhar sem precisar reler tudo.

Acelere a configuração do agente de IA com o ClickUp Brain

Quando você começa a criar um agente de IA, precisa configurar o trabalho e definir claramente as tarefas. Você também precisa de um material de origem confiável e uma maneira clara de converter os resultados em itens de trabalho reais. Se você fizer isso primeiro no código, gastará tempo com a estrutura antes de poder comprovar o valor.

O ClickUp Brain reduz a fase de configuração, oferecendo vários blocos de construção dentro de um único espaço de trabalho. Você pode obter respostas, convertê-las em tarefas e transformar reuniões em resumos e itens de ação.

Esses recursos ajudam você a definir a função do agente e gerar resultados estruturados que sua equipe pode executar.

✅ Veja como o ClickUp Brain ajuda você no trabalho com agentes de IA:

💡 Dica profissional: use o ClickUp Brain MAX para projetar e validar o fluxo de trabalho do seu agente de IA

O ClickUp Brain MAX ajuda você a passar de uma ideia inicial de agente de IA para um fluxo de trabalho que pode realmente ser implementado. Em vez de escrever primeiro um loop completo do agente, você pode usar o Brain MAX para definir o objetivo do agente e mapear as etapas da ferramenta. Em seguida, teste os casos extremos usando a mesma linguagem que seus usuários usarão.

• Capture rapidamente os requisitos com o Talk to Text, falando uma solicitação confusa de uma parte interessada e convertendo-a em um plano de agente estruturado com etapas, chamadas de ferramentas e uma condição de saída.
• Verifique o contexto com o Enterprise Search, obtendo as especificações mais recentes, notas de decisão e atualizações de tarefas do seu espaço de trabalho antes de finalizar os prompts e as instruções da ferramenta.
• Teste o fluxo do agente solicitando ao ClickUp Brain MAX que gere casos extremos e cenários de falha e, em seguida, reescreva suas instruções e regras de ferramentas para lidar com esses casos de maneira clara.
• Alterne entre diferentes modelos de IA (ChatGPT, Claude ou Gemini) para gerar resultados diferentes com base em suas necessidades.

Crie e execute agentes de IA mais rapidamente com o ClickUp

O Google Gemini oferece um caminho sólido para criar um agente de IA quando você deseja lógica personalizada e controle de ferramentas em sua própria base de código. Você define a meta, conecta ferramentas por meio de chamadas de função e itera até que o agente se comporte de maneira confiável em fluxos de trabalho reais.

À medida que você cresce, a pressão real muda para a execução. Você precisa que o trabalho do seu agente permaneça conectado às tarefas, documentos, decisões e responsabilidade da equipe. É aí que o ClickUp se torna a opção prática, especialmente quando você deseja uma maneira sem código para criar agentes e mantê-los próximos da entrega.

Se você deseja que os fluxos de trabalho dos seus agentes de IA permaneçam consistentes entre as equipes, centralize o trabalho em um único lugar. Inscreva-se gratuitamente no ClickUp hoje mesmo ✅.