1. Defina o objetivo do agente
O que ele vai fazer?
- Responder dúvidas?
- Agendar compromissos?
- Controlar dispositivos?
Ter o foco claro ajuda a escolher ferramentas e modelo de IA.
2. Escolha a plataforma/ferramentas
Dependendo do objetivo e nível técnico, você pode usar:
- APIs de modelos prontos (ex: OpenAI GPT, Dialogflow, Microsoft Bot Framework)
- Frameworks para criar bots (ex: Rasa, Botpress, IBM Watson Assistant)
- Linguagens de programação: Python é a mais comum para IA, com bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, spaCy, transformers, etc.
3. Colete e prepare os dados (se for criar um modelo do zero)
Se você quiser treinar um modelo específico:
- Dados de conversas, comandos, perguntas e respostas.
- Limpeza e organização dos dados para treino.
Se usar APIs prontas, pode pular esta etapa.
4. Desenvolva a lógica de conversação
- Fluxo de diálogo: como o agente vai interagir?
- Intenções (intents) que o bot deve reconhecer (ex: “marcar reunião”, “perguntar preço”).
- Entidades que o bot deve extrair (ex: datas, nomes, valores).
5. Implemente o modelo de IA
- Usar API GPT ou outro modelo para gerar respostas inteligentes.
- Ou treinar um modelo customizado com dados.
6. Teste o agente
- Interaja com o agente várias vezes para validar se responde certo.
- Ajuste o modelo e o fluxo conforme feedback.
7. Integre o agente em um canal
- Pode ser um site, app, WhatsApp, Telegram, Slack, etc.
Exemplo simples usando OpenAI GPT com Python
pythonCopiarEditarimport openai
openai.api_key = "SUA_API_KEY"
def perguntar_ao_agente(pergunta):
resposta = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=pergunta,
max_tokens=100,
temperature=0.7
)
return resposta.choices[0].text.strip()
pergunta = "Qual é a capital da França?"
print(perguntar_ao_agente(pergunta))
Esse código básico envia a pergunta para o modelo GPT e recebe uma resposta inteligente.
