# Agentes de IA: Como Configurar — Central de Ajuda da Albato Source: https://albato.com/br/wiki/articles/ai-agent-how-to-set-it-up Bem-vindo ao Central de Ajuda da Albato Buscar artigos # Agentes de IA: Como Configurar Última atualização: 29/6/2026 · 6 min de leitura * * * NESTE ARTIGO O Agente de IA consiste em uma etapa separada dentro de uma automação que pode tomar decisões de forma autônoma, analisando os dados recebidos e escolhendo a ação correta de acordo com a situação. Chega de configurar condições e ramificações manualmente. Basta descrever a tarefa em linguagem simples, adicionar instruções e conectar as ferramentas certas. O agente usará o LLM selecionado para escolher a ação mais adequada com base na situação. ## Como o Agente de IA difere das etapas comuns de automação Uma etapa comum sempre executa uma ação específica: enviar uma mensagem, criar um registro ou atualizar dados. O Agente de IA funciona de forma diferente: ele analisa os dados recebidos e decide qual ação executar com base nas instruções fornecidas. Um agente possui quatro componentes: - **Modelo ("cérebro")** — toma decisões, lê as instruções e escolhe o que fazer. - **Instruções (prompt)** — uma descrição da tarefa em formato livre e em qualquer idioma. - **Ferramentas (ações)** — ações em serviços de terceiros que o agente pode executar. As conexões devem ser configuradas na Albato com antecedência. - **Memória de execuções anteriores** — desativada por padrão, mas pode ser habilitada para manter o contexto entre as execuções (útil para chatbots). Por exemplo, quando um novo contato é adicionado no HubSpot, o agente pode analisar os dados do contato e decidir o que fazer em seguida. Se o campo Quer agendar uma demonstração? estiver definido como Sim, ele envia uma notificação para o Slack. Se o Cargo do contato contiver Head, Diretor, Fundador ou CEO, ele adiciona o contato a uma planilha do Google para leads de alta prioridade — tudo em uma única etapa. ## O que o Agente de IA consegue fazer - Analisar dados recebidos e tomar decisões sem condições manuais. - Usar ações de serviços conectados como ferramentas. - Trabalhar com dados de etapas anteriores. - Preencher automaticamente os campos obrigatórios nas ações. ## Como adicionar o Agente de IA a uma automação ### Etapa 1 — adicionar o agente O Agente de IA só pode ser adicionado como uma ação. Ele precisa de dados de entrada, portanto, a automação deve começar com um gatilho (como um webhook ou um agendamento). O Agente de IA precisa ser adicionado depois de um gatilho Ao clicar em **+** para adicionar uma nova etapa, você verá uma nova opção: **Agente de IA**. Escolha Agente de IA ao adicionar uma nova etapa Após adicioná-lo, a etapa aparece no construtor de automação. Etapa do Agente de IA no construtor da automação Ele inclui: - **Nome** — por padrão **Agente de IA**. Você pode renomeá-lo pelo menu de contexto (**três pontos -> Renomear**). - **Ícone "Cérebro"** — selecione e conecte o LLM que tomará as decisões. - **Ícone "Engrenagem"** — configure as instruções que o agente seguirá. - **Botão "Adicionar ferramentas"** — conecte as ações que o agente pode executar. - **Menu de contexto** — ações adicionais para gerenciar a etapa. ### Etapa 2 — conectar um modelo de linguagem Clique em **Adicionar modelo (LLM)** para escolher o modelo. Modelos disponíveis: - **Albato AI** — modelo integrado da Albato. Não é necessária uma conexão LLM separada. Consulte a seção de **Preços** para obter detalhes. - **OpenAI;** - **DeepSeek;** - **Google Gemini.** A lista de modelos disponíveis será ampliada ao longo do tempo. Selecione o modelo de LLM para o Agente de IA Se você escolher **Albato AI**, basta clicar em **Continuar**. Se você escolher outro modelo, primeiro configure uma conexão: clique em **Conectar app** ou selecione uma conexão existente e, em seguida, clique em **Continuar**. Conecte um provedor de LLM externo Na janela de configurações, o único campo obrigatório é o **ID do modelo**, que especifica o modelo do provedor que você deseja usar (por exemplo, **gpt-4** ou **gpt-5** para OpenAI). As demais configurações são opcionais. Você pode alterar o modelo a qualquer momento clicando em **Alterar modelo (LLM)** à esquerda. ### Etapa 3 — configurar as instruções do agente Clique no ícone **"Engrenagem"** para abrir as configurações do agente. Você verá três campos: - **Mensagem do usuário** — o que o agente recebe como entrada: dados das etapas anteriores ou texto fixo. Máximo: **1.000** caracteres. - **Instruções do sistema** — o que o agente deve fazer; a lógica central. Máximo: **1.000** caracteres. - **Restrições** — regras e limites adicionais que o agente deve seguir. Máximo: **1.000** caracteres. Configure as instruções do Agente de IA O Agente de IA recebe os dados de entrada, as instruções e as restrições, que formam a tarefa para o modelo. Quanto mais claramente você descrever a tarefa, mais precisamente o agente agirá. Dicas para escrever as instruções: - Descreva brevemente o papel e a tarefa do agente. - Liste quais dados devem ser analisados. - Indique claramente quando o agente deve agir e quando não deve. - Defina as restrições e as regras importantes. - Evite detalhes desnecessários, repetições e expressões contraditórias. O botão **Salvar** fica ativo somente após todos os campos obrigatórios serem preenchidos. ### Etapa 4 — conectar ferramentas Clique em **Adicionar ferramentas** e, em seguida, selecione um app com as ações que o agente pode executar. A Albato oferece cerca de **5.000** ações que podem ser usadas como ferramentas. Abra a opção Adicionar ferramentas no Agente de IA Para cada ferramenta, especifique: - **aplicativo;** - **a ação** que o agente pode executar; - **a conta do aplicativo** (conexão existente ou nova). Escolha uma ação de ferramenta e a conexão Após clicar em **Continuar**, a janela de mapeamento de campos é aberta. Abra a janela de mapeamento de campos da ferramenta Cada campo possui um botão **Deixar o Agente de IA decidir**. Se ativado, o agente determina qual valor inserir nesse campo com base nas suas instruções. Permita que o Agente de IA decida por um campo Quando essa opção estiver ativada, você também pode adicionar instruções no nível do campo para que o agente saiba como preencher esse valor específico. Adicione instruções no nível do campo para o Agente de IA Você pode combinar abordagens: deixar o Agente de IA preencher alguns campos automaticamente enquanto configura outros manualmente com valores fixos ou dinâmicos. ### Etapa 5 — configurar a memória do agente (opcional) Por padrão, o agente não se lembra de nada entre as execuções: cada execução começa do zero. Para ativar a memória (por exemplo, para um chatbot), clique nos três pontos ao lado do modelo de IA e ative **Memória**. Abra a opção de memória do Agente de IA no menu Configure as definições de memória do Agente de IA Campos adicionais: - **Tamanho da memória** — o número de interações recentes que o agente leva em consideração (**1–100**). Uma interação = uma entrada + uma saída. Por exemplo, se o agente recebe a mensagem **“Olá!”** durante uma execução e responde com **“Olá! Como vai você?”**, isso conta como uma interação. - **ID da thread** — separa a memória entre diferentes usuários ou conversas. Para um chatbot do Telegram, passe o **ID do chat** para que cada usuário tenha seu próprio contexto. ## Preços Cada execução do Agente de IA custa **3 transações**, independentemente de quantas ferramentas são chamadas. Além disso: - **Albato AI:** **1 transação** a cada **2.000 tokens** (entrada + saída combinadas). - **Qualquer outro LLM:** sem cobranças adicionais de tokens. O número de chamadas de ferramentas não afeta o custo. ### Exemplo 1. Albato AI Agente de IA com **Albato AI**, **5** ferramentas, **4.500** tokens utilizados: - **3 transações** pela execução do agente. - **3 transações** pelos tokens, já que **4.500 -> 3 pacotes de 2.000**. **Total: 6 transações** ### Exemplo 2. Qualquer outro LLM Agente de IA com um LLM externo, **5** ferramentas, **4.500** tokens utilizados: - **3 transações** pela execução do agente. **Total: 3 transações** ## Conclusão O Agente de IA permite criar automações mais flexíveis sem longas cadeias de condições e ramificações. Descreva a tarefa, adicione instruções, conecte as ferramentas e o agente analisará os dados recebidos para escolher a ação correta dentro das regras que você definiu. O Agente de IA não substitui a automação em si — ele simplifica a lógica dela. A mesma automação pode lidar com diferentes cenários: validar dados, qualificar leads, enviar notificações, criar registros em CRMs ou dar suporte a cenários de chatbot. ## FAQ **O agente pode aceitar um grande array de objetos como entrada, por exemplo, por meio de seções de string?** Sim, pode. No entanto, é importante considerar o uso de tokens: grandes conjuntos de dados aumentam o consumo de tokens. Por isso, o ideal é enviar apenas os campos e objetos de que o agente realmente precisa para tomar uma decisão. **O Agente de IA pode lidar com cenários de CRM em que primeiro verifica se um cliente já existe e, em seguida, cria um novo cliente ou vincula o pedido ao cliente existente?** Sim, pode. Para isso, você precisa adicionar as ações relevantes do CRM como ferramentas, por exemplo, ações para localizar e criar um contato. Depois, nas instruções, você pode orientar o agente a verificar se o cliente já existe antes de criar um novo contato. Se o cliente for encontrado, o agente usa o registro existente. Caso contrário, ele cria um novo. **O Agente de IA pode trabalhar com uma solicitação HTTP personalizada ou apenas com ações prontas de serviços conectados?** O Agente de IA pode trabalhar não apenas com ações prontas de serviços conectados, mas também com solicitações HTTP personalizadas. Você pode adicionar essa solicitação como uma ferramenta separada, e o agente poderá usá-la ao executar a tarefa. **O Agente de IA pode processar e passar arquivos de mídia de anexos?** Ainda não. O suporte a arquivos de mídia está planejado para atualizações futuras. **Posso conectar uma base de conhecimento ao Agente de IA?** Isso ainda não está disponível, mas está planejado para atualizações futuras. No futuro, o agente poderá usar uma base de conhecimento conectada como uma fonte adicional de contexto. **Qual é a diferença entre o Agente de IA e as ações comuns de IA nas automações?** As ações comuns de IA, por exemplo, ChatGPT, geralmente funcionam como uma única etapa: elas recebem dados de entrada e retornam um resultado, como um texto. O Agente de IA atua de forma mais ampla: ele funciona como um roteador inteligente. Ele analisa os dados de entrada, segue as instruções e, quando necessário, decide qual ferramenta usar e qual ação executar em seguida. Ele também pode usar memória e considerar o contexto de execuções anteriores. Se você tiver dúvidas sobre a configuração, entre em contato com nossa equipe de suporte pelo chat no site ou plataforma. ## Artigos relacionados - [Como criar um bot de IA no WhatsApp para agendar eventos no Google Calendar](https://albato.com/br/wiki/articles/how-to-create-an-ai-bot-on-whatsapp-to-schedule-events-in-google-calendar) Isso respondeu à sua pergunta?