Como trabalhar de forma eficaz com os Super Agentes do ClickUp: sugerindo as melhores práticas

Sua equipe está mergulhada no hype da IA, mas as ferramentas parecem desconectadas do seu trabalho real.

Você cola os detalhes do projeto em um chatbot, esperando obter um resumo útil, mas recebe apenas uma resposta genérica que ignora todo o contexto importante. Isso ocorre porque a maioria das ferramentas de IA são amnésicas — elas esquecem tudo no momento em que você fecha a guia, forçando você a reexplicar seu mundo a cada solicitação.

Essa necessidade de explicar constantemente as coisas consome muito tempo e é uma grande fonte de frustração.

Estudos mostram que os trabalhadores gastam 4,5 horas por semana corrigindo resultados gerados por IA. Isso cria um novo tipo de expansão descontrolada da IA — a proliferação não planejada de ferramentas e plataformas de IA sem supervisão ou estratégia, levando ao desperdício de dinheiro, esforço duplicado e uma total falta de controle sobre a pegada de IA da sua organização.

Este é um cenário em que você está gastando mais tempo alimentando sua IA com contexto do que obtendo valor em troca. O resultado é uma equipe que sente que a IA dá mais trabalho do que vale a pena, abandonando as ferramentas e voltando ao trabalho manual e repetitivo.

Os Super Agentes ClickUp foram criados especificamente para resolver esse problema! Neste blog, veremos como trabalhar de forma eficaz com os agentes de IA usando as melhores práticas e estratégias de prompting!

O que são agentes de IA e como os Super Agents diferem?

A maioria das equipes trata os agentes de IA como chatbots sofisticados, digitando instruções detalhadas todas as vezes e se perguntando por que os resultados parecem inconsistentes.

Apenas 15% dos líderes de TI estão atualmente implantando agentes de IA totalmente autônomos.

Veja o que realmente funciona: Superagentes ClickUp . São colegas de equipe com tecnologia de IA que operam dentro do seu Espaço de Trabalho Convergente de IA ClickUp — uma plataforma única e segura onde projetos, documentos, conversas e análises coexistem, com IA incorporada como a camada de inteligência que entende e impulsiona o seu trabalho.

Ao contrário dos chatbots externos, eles são sistemas autônomos que executam tarefas, tomam decisões e iteram no trabalho sem precisar de intervenção humana constante. Eles já têm acesso às suas Tarefas ClickUp, Documentos ClickUp e histórico do projeto.

Isso é possível devido a duas diferenças fundamentais:

Os agentes aprendem com o contexto do seu espaço de trabalho e lembram suas preferências, para que você possa definir metas e limites claros uma vez durante a configuração e, em seguida, deixar o agente executar de forma autônoma em seus fluxos de trabalho, sem solicitações constantes.

A transformação é imediata. Em vez de passar o dia copiando e colando contexto em uma caixa de texto em branco, você tem um colega de equipe de IA que já está a par de tudo. Você pode atribuir uma meta a ele, e ele usa seu conhecimento integrado para realizar o trabalho, liberando sua equipe para se concentrar em tarefas que exigem criatividade humana e pensamento estratégico.

🎥 Assista a este vídeo para saber mais sobre os Super Agents:

Quando usar agentes de IA em comparação com fluxos de trabalho tradicionais

Você configurou algumas automações básicas, mas agora precisa de mais recursos.

Por exemplo, você deseja automatizar um processo de várias etapas que requer algum julgamento, como classificar bugs de engenharia por impacto no cliente, mas seu sistema simples e baseado em regras não consegue lidar com a ambiguidade. É um beco sem saída frustrante que força sua equipe a voltar à coordenação manual e demorada.

Este é um caso clássico de uso da ferramenta errada para o trabalho. Ou você abandona completamente a automação, condenando sua equipe a horas de trabalho repetitivo, ou constrói uma rede frágil e excessivamente complexa de gatilhos que se rompe no momento em que uma variável muda.

A solução é usar uma abordagem em camadas, combinando a automação tradicional com agentes de IA para cenários mais complexos. No ClickUp, isso significa saber quando usar as Automações do ClickUp e quando implantar um Super Agente do ClickUp.

As Automações do ClickUp são perfeitas para ações previsíveis e repetíveis. Elas usam gatilhos de automação simples, como uma mudança no Status da Tarefa do ClickUp ou a chegada de uma data de vencimento, para realizar uma ação específica. Pense nelas como os cavalos de batalha confiáveis do seu fluxo de trabalho.

Os Superagentes do ClickUp, por outro lado, são para tarefas que exigem raciocínio e contexto. Eles se destacam quando o trabalho envolve ambiguidade, várias etapas ou a obtenção de informações de diferentes fontes.

Veja quando usar cada um deles:

Com essa estrutura, o fluxo de trabalho da sua equipe será transformado.

Tarefas simples e de alta frequência são realizadas sem esforço pelo ClickUp Automations. Para tarefas complexas e cognitivamente intensivas, você utiliza um Super Agente. Isso cria um sistema poderoso e resiliente, no qual você não está apenas automatizando cliques, mas também microdecisões.

Por que o prompting é integração, e não uma habilidade essencial

Todos sentem que precisam dominar uma nova habilidade altamente técnica, também conhecida como prompting, apenas para obter o valor básico da IA. Na realidade, isso cria uma barreira para a adoção da IA, onde apenas alguns “usuários avançados” conseguem fazer a IA funcionar, enquanto o resto da equipe fica para trás, frustrado e improdutivo.

Essa dinâmica é resultado direto do uso de ferramentas de IA sem contexto.

Quando uma IA não tem memória, cada interação é um recomeço, e a qualidade do resultado depende inteiramente da qualidade do seu prompt. É um ciclo exaustivo que faz com que a IA pareça uma tarefa exigente, em vez de um assistente útil.

Com os Superagentes ClickUp, o prompting é um processo único de integração, não uma habilidade diária e repetitiva. Como os Superagentes têm memória persistente e são nativos do seu Espaço de Trabalho de IA Convergente ClickUp, você ensina as regras uma vez e eles as lembram para sempre.

Pense nisso como integrar um novo membro à equipe. Você não explicaria novamente a missão da empresa e os objetivos do projeto toda vez que atribuísse uma tarefa. Você faz isso uma vez e confia que eles vão reter esse conhecimento. É assim que os Super Agentes funcionam.

Isso transforma o modo como sua equipe investe sua energia.

Em vez de realizar workshops intermináveis sobre a elaboração de prompts, você pode se concentrar no que realmente importa: definir metas claras para a equipe, estabelecer limites inteligentes e criar ciclos de feedback simples. A “sugestão” ocorre durante a configuração inicial, e o valor se acumula a cada tarefa que o agente conclui de forma autônoma.

📮ClickUp Insight: Metade dos nossos entrevistados tem dificuldade em adotar a IA; 23% simplesmente não sabem por onde começar, enquanto 27% precisam de mais treinamento para fazer qualquer coisa avançada.

O ClickUp resolve esse problema com uma interface de chat familiar que funciona como se fosse uma mensagem de texto.

As equipes podem começar com perguntas e solicitações simples e, à medida que avançam, descobrir naturalmente recursos de automação mais poderosos e fluxos de trabalho de agentes, sem a curva de aprendizado intimidante que impede tantas pessoas.

Como definir metas, diretrizes e resultados para agentes de IA

A maioria de nós já tentou usar um assistente de IA, mas os resultados são muito variados. Pedimos para ele “ajudar com o texto de marketing” e ele nos dá algo tão genérico que é inutilizável. 🤨

Sem uma orientação clara, um agente de IA é apenas uma ferramenta poderosa sem rumo. As consequências são resultados inconsistentes e falta de confiança no sistema. Sua equipe não delegará trabalho a um agente em que não pode confiar, e a promessa de produtividade impulsionada pela IA continuará sendo apenas isso: uma promessa.

A solução é parar de pensar em prompts e começar a pensar em estruturas. O trabalho inicial que você faz para definir metas, diretrizes e resultados elimina a necessidade de prompts constantes e repetitivos.

Defina critérios de sucesso claros desde o início.

Metas vagas produzem resultados vagos. Um agente precisa de um resultado específico e mensurável para trabalhar.

Esse nível de especificidade dá ao agente uma definição clara do que é “concluído”. Ele sabe o quê, quando e onde, eliminando suposições e garantindo que o resultado seja imediatamente útil.

Estabeleça limites e permissões

Um agente autônomo é um colaborador poderoso, mas precisa conhecer seus limites. O medo de que uma IA “se rebele” e tome medidas não aprovadas é uma grande barreira para a adoção. Isso leva as equipes a não usarem os agentes ou a microgerenciá-los de forma tão intensa que acaba com o propósito da automação.

Você pode resolver isso estabelecendo limites claros desde o início. No ClickUp, os Super Agentes são tratados como usuários, o que significa que eles herdam as permissões do espaço de trabalho e as funções do espaço de trabalho que você já configurou. Isso fornece uma poderosa camada de segurança integrada.

Você pode então configurar controles de acesso adicionais para o próprio agente. Por exemplo, você pode conceder a um Super Agente permissão para redigir um novo ClickUp Doc, mas não publicá-lo, ou para alterar um ClickUp Task Status, mas não reatribuir a propriedade.

Essas diretrizes dão à sua equipe a confiança necessária para permitir que o agente trabalhe de forma autônoma.

Defina pontos de transferência para revisão humana.

Nem todas as decisões devem ser automatizadas. Quando você implanta um agente sem pontos de verificação claros para supervisão humana, corre o risco de cometer um erro em uma tarefa de alto risco, como enviar uma atualização incorreta para um cliente importante. Isso corrói a confiança e pode causar problemas reais nos negócios.

A solução é criar fluxos de trabalho com intervenção humana. Identifique os momentos em que o julgamento humano é fundamental e crie pontos de transferência explícitos. Não se trata de microgerenciamento, mas de colaboração inteligente.

Por exemplo, você pode configurar um Super Agente para redigir um relatório semanal para as partes interessadas, mas, em vez de enviá-lo diretamente, ele cria uma tarefa atribuída ao gerente de projeto com o rascunho anexado para revisão.

O agente faz o trabalho pesado de coletar e resumir os dados, e o ser humano fornece a camada final de revisão crítica. Essa abordagem colaborativa gera confiança e garante a qualidade sem sacrificar a eficiência.

Aqui está um fluxo de trabalho de gerenciamento de riscos executado por Super Agents com um humano no circuito:

Técnicas eficazes de prompting para alinhamento de agentes

Mesmo com um sistema que depende mais da integração do que de prompts, as instruções iniciais que você fornece são fundamentais. Se seus prompts de configuração forem preguiçosos ou genéricos, o desempenho do agente também será. Isso leva a um ciclo frustrante de refinamento, no qual você está constantemente ajustando as instruções do agente para corrigir seus resultados, o que é tão tedioso quanto projetar um chatbot externo.

A consequência é que o agente nunca acerta completamente. Ele pode concluir 80% de uma tarefa corretamente, mas os 20% restantes exigem correção manual, o que consome todo o tempo que você deveria economizar.

Para evitar isso, concentre seus esforços de orientação no alinhamento inicial. Essas técnicas de orientação têm como objetivo ensinar o agente a trabalhar, não apenas dizer o que fazer em uma única tarefa.

Seja específico sobre as tarefas e o contexto.

Instruções genéricas levam a resultados genéricos. Ao criar um Super Agente ClickUp, não basta dizer qual é a sua função — forneça o contexto necessário para que ele se destaque.

Esse nível de detalhe fornece ao agente o contexto operacional específico necessário para tomar decisões inteligentes. Evite a armadilha de presumir que o agente “conhece” as convenções exclusivas da sua equipe.

Use formatos estruturados para obter resultados consistentes.

Se você precisar que o resultado de um agente siga um formato específico, forneça um modelo claro. Os agentes são excelentes em seguir padrões, mas não podem ler sua mente. Simplesmente pedir um “resumo” pode resultar em qualquer coisa, desde um parágrafo denso até alguns pontos-chave.

Defina a estrutura que você deseja ver. Por exemplo, ao configurar um agente para resumir notas de reunião de um ClickUp Doc, suas instruções podem incluir:

“Resuma a reunião usando o seguinte formato: Decisões tomadas:

Isso garante que você obtenha resultados consistentes e previsíveis todas as vezes, tornando as informações mais fáceis de consumir e agir.

Aproveite a memória persistente para reduzir a dependência de prompts.

Esse é o recurso que realmente diferencia os Super Agents dos chatbots básicos. Como os ClickUp Super Agents têm memória infinita, eles aprendem com cada interação. Você não precisa se repetir.

Isso muda fundamentalmente a forma como você trabalha com o agente ao longo do tempo.

Essa é uma parte essencial da estrutura do agente LLM no ClickUp.

O agente não está apenas executando uma lista de comandos; ele está construindo uma base de conhecimento sobre o seu trabalho, o que reduz drasticamente sua dependência de instruções detalhadas ao longo do tempo.

Melhores práticas para trabalhar com agentes de IA

Você configurou seu primeiro agente, mas ele não está tendo o impacto esperado.

Ele está lidando com algumas tarefas isoladas, mas não transformou a produtividade da sua equipe. Isso geralmente acontece quando as equipes implantam agentes em um silo, sem integrá-los ao ritmo operacional mais amplo.

O resultado é uma coleção de automações “favoritas” que são úteis, mas não estratégicas. Elas economizam alguns minutos aqui e ali, mas não resolvem os problemas sistêmicos de expansão excessiva do trabalho e desalinhamento da equipe. Para obter o valor total da IA, você precisa passar de tarefas pontuais para fluxos de trabalho integrados e escalonáveis.

Isso requer uma mudança de mentalidade, passando do simples uso de um agente para uma verdadeira colaboração com ele. Aqui estão as melhores práticas para que isso aconteça.

Erros comuns ao trabalhar com agentes de IA

Primeiro, vamos identificar o que não funciona. Se você está tratando seu Super Agente como um chatbot, está perdendo o foco. Aqui estão os erros mais comuns que observamos:

Pense nisso como uma oportunidade de aprendizado. Todas as equipes passam por um período de adaptação ao mudar de ferramentas dependentes de comandos para agentes autônomos.

Como testar e refinar o desempenho dos agentes

Comece aos poucos e expanda de forma inteligente. Não atribua ao seu novo agente uma tarefa crítica e de contato com o cliente logo no primeiro dia. Em vez disso, comece com tarefas internas de menor importância para calibrar seu comportamento.

Analise cuidadosamente os resultados iniciais. Quando encontrar um erro, forneça feedback claro e específico. Por exemplo, se o resumo de um agente for muito longo, não diga apenas “torne-o mais curto”. Edite as instruções do agente para dizer: “Os resumos não devem ter mais do que três pontos”.

Você pode visualizar a atividade de um Super Agente e atualizar seu perfil a qualquer momento, tornando esse processo de refinamento simples. Essa é uma prática fundamental para a automação da base de conhecimento — seu agente faz parte da sua base de conhecimento e precisa ser mantido.

Crie fluxos de trabalho para agentes que se adaptem a todas as equipes.

É aqui que você libera um valor exponencial. Agentes individuais são úteis, mas uma rede de agentes coordenados pode executar processos de negócios inteiros. Pense em como os agentes podem transferir trabalho uns aos outros, compartilhar contexto e operar em diferentes Espaços de equipe no ClickUp.

Por exemplo:

Este fluxo de trabalho com vários agentes coordena um processo complexo do início ao fim. Isso é possível porque todos os agentes operam dentro do mesmo Espaço de Trabalho de IA Convergente do ClickUp, compartilhando o contexto e mantendo o alinhamento sem qualquer intervenção manual.

Veja como Kyle Coleman, nosso vice-presidente geral de marketing, gerencia seus fluxos de trabalho com vários agentes:

Como os Super Agentes do ClickUp funcionam em seu espaço de trabalho

A frustração com a maioria das ferramentas de IA não é apenas o fato de elas serem imprecisas. É que elas vivem em outro lugar.

Os Super Agentes do ClickUp eliminam essa barreira. Isso porque eles operam dentro da mesma estrutura que sua equipe já usa para planejar, executar e acompanhar o trabalho.

Eles operam dentro da estrutura real da sua equipe.

Cada equipe tem sua própria lógica interna. Status específicos têm significados específicos. Os campos personalizados refletem como você prioriza. Certas listas representam a execução ativa, enquanto outras são backlog ou arquivo.

Um Super Agente trabalha dentro dessa lógica.

Se uma tarefa passar para “Bloqueada”, esse status não é apenas um rótulo. É um sinal que o agente pode interpretar. Se sua equipe de marketing define urgência de uma maneira e a equipe de engenharia define de outra, o agente se adapta a esse contexto porque está operando dentro desses espaços, não fora deles.

Isso é mais importante do que parece. A IA muitas vezes falha não por falta de inteligência, mas por falta de consciência operacional. Em seu espaço de trabalho, o Super Agente responde à forma como sua equipe realmente trabalha.

Eles atuam no trabalho ao vivo, e não em cópias.

Quando um Super Agente redige um resumo semanal, ele pode publicar a atualização diretamente na tarefa relevante.

Se identificar itens de alta prioridade vencidos, ele pode atualizar os status ou criar subtarefas de acompanhamento na lista correta. Ao preparar um relatório para as partes interessadas, ele redige o documento exatamente onde sua equipe espera encontrá-lo.

Não há camada de duplicação; a ação acontece na fonte da verdade.

Eles reduzem a sobrecarga de coordenação entre trabalhos conectados.

Os Super Agentes têm uma visão geral! Eles podem analisar tarefas, dependências e documentos relacionados para entender como o trabalho se conecta, não apenas como ele muda.

Em vez de verificar manualmente várias listas para ver o que está bloqueado ou reunir atualizações de comentários dispersos, o agente sintetiza o que já está acontecendo no espaço de trabalho e transforma isso em insights acionáveis.

O benefício real é a redução do número de momentos em que alguém precisa parar, reunir o contexto e montar manualmente um quadro coerente do progresso.

Superagentes: quais mudanças operacionais

Quando a IA opera dentro do seu espaço de trabalho, ela participa da execução. Essa distinção é sutil, mas consequente. Significa menos etapas de tradução entre a ideia e a ação e menos cola invisível para manter os sistemas unidos.

Ainda assim, o Super Agente não substitui o julgamento. Ele absorve a coordenação repetitiva que silenciosamente o esgota.

Indo além das solicitações para uma verdadeira colaboração entre agentes

O objetivo final é evoluir seu relacionamento com a IA, passando de um modelo de comando e resposta para uma verdadeira colaboração.

Isso requer uma mudança organizacional. Significa que a habilidade mais valiosa da sua equipe relacionada à IA não é mais a engenharia de prompts. Em vez disso, é a capacidade de definir claramente metas, projetar um gerenciamento inteligente do fluxo de trabalho e criar ciclos de feedback eficazes.

Confiar em um agente para trabalhar de forma autônoma — dentro dos limites que você definiu — é o que libera todo o seu potencial.

As equipes que dominam essa parceria entre humanos e agentes gastam muito menos tempo com a coordenação tediosa e repetitiva que atrapalha os projetos. Elas automatizam a execução para poderem se concentrar no trabalho que só os humanos podem fazer: pensamento estratégico, resolução criativa de problemas e construção de relacionamentos.

O agente lida com o “como”, liberando sua equipe para se concentrar no “porquê”.

Pronto para ir além das sugestões e começar a colaborar com a IA? Comece gratuitamente com o ClickUp e experimente como os Super Agents podem transformar a produtividade da sua equipe.

Perguntas frequentes

As ferramentas baseadas em chat são estáticas, o que significa que respondem a solicitações individuais sem reter o contexto entre as sessões. Agentes com memória persistente, como os Super Agentes do ClickUp, retêm informações entre as interações, aprendendo suas preferências e acumulando conhecimento sobre o seu trabalho ao longo do tempo.

Você pode definir limites claros sobre o que o agente pode acessar e quais ações ele pode realizar de forma independente. No ClickUp, os Super Agents são tratados como usuários, portanto, eles operam dentro das permissões e controles de acesso existentes do Workspace que você já estabeleceu para os membros da sua equipe.

Para agentes autônomos, definir metas claras e resultados mensuráveis é muito mais importante. O prompting se torna uma tarefa inicial de “integração” para alinhar o agente, em vez de uma habilidade contínua, por interação, necessária para obter valor.

Os agentes só podem manter o contexto dos dados aos quais têm acesso. Quando um agente opera em um espaço de trabalho de IA convergente como o ClickUp, ele tem acesso nativo a todas as suas tarefas, documentos e fluxos de trabalho, eliminando a necessidade de solicitações repetidas ou compartilhamento manual de contexto exigido por ferramentas externas.