Iniciando no Desenvolvimento de Agents de IA: da Engenharia de prompt às ferramentas de orquestração
A Inteligência Artificial deixou de ser um conceito distante e se tornou parte do nosso dia a dia como desenvolvedores. Hoje, criar agentes autônomos capazes de tomar decisões, interagir com usuários ou orquestrar processos já é uma realidade — e o melhor: com ferramentas acessíveis!
Mas… por onde começar?
Abaixo, compartilho um caminho prático, que particularmente estou percorrendo, para ajudar os colegas desenvolvedores que querem ingressar nessa jornada, explorando Prompt Engineering, LangChain, LlamaIndex, n8n e Modelos LLM (como GPT, Claude, Mistral e LLaMA).
A ideia é compartilhar conhecimento e trocas de ideias a respeito.
Obs.: Considero que uma das melhores formas de aprender, é falar sobre um assunto que está sendo estudado (você aprende explicando e trocando experiências).
Comece pela Engenharia de Prompt
A base de qualquer agente começa pela comunicação com o LLM (Large Language Model). Aprenda a:
- Estruturar prompts claros (ex: contexto + instrução + exemplos)
- Definir papéis (ex: “Você é um assistente de suporte técnico…”)
- Controlar o comportamento da IA com few-shot ou chain-of-thought
Ferramentas úteis: OpenAI Playground, PromptHero, FlowGPT
Use LangChain para estruturar o raciocínio do agente
O LangChain é uma biblioteca poderosa que permite:
- Criar cadeias de raciocínio (Chains)
- Integrar com modelos, memória, ferramentas e fontes externas
- Desenvolver Agentes que tomam decisões com base em regras ou ferramentas
Exemplo: Um agente que recebe uma solicitação via chat, busca dados em um banco, chama uma API externa e retorna a resposta com explicação.
Incorpore dados com o LlamaIndex
O LlamaIndex é ideal para:
- Conectar bases de dados, PDFs, planilhas e sistemas legados a um LLM
- Indexar documentos e permitir que a IA consulte de forma inteligente (RAG - Retrieval-Augmented Generation)
Exemplo prático: “Construa um agente que responde perguntas sobre um manual técnico em PDF.”
Incorpore dados com o LlamaIndex
O LlamaIndex é ideal para:
- Conectar bases de dados, PDFs, planilhas e sistemas legados a um LLM
- Indexar documentos e permitir que a IA consulte de forma inteligente (RAG - Retrieval-Augmented Generation)
Exemplo prático: “Construa um agente que responde perguntas sobre um manual técnico em PDF.”
Escolha o Modelo LLM ideal
Você pode usar modelos via API (OpenAI, Anthropic) ou locais (via Ollama, LM Studio, vLLM):
- GPT-4o / Claude / Mistral: se busca modelos SOTA na nuvem
- LLaMA / Codellama / Mistral-7B: para execução local com controle e privacidade
Dica: Desenvolvedores que precisam de performance e dados sensíveis estão adotando modelos locais em ambientes controlados com orquestradores como vLLM, Ollama ou LM Studio.
Obs.: Eu estou seguindo este modelo para meus estudos e projetos.
Conclusão
Este é o momento ideal para nós desenvolvedores nos especializarmos em Agentes Autônomos e dominarmos o novo ciclo do desenvolvimento de software com IA.
Particularmente falando: Comece pequeno. Aprenda iterando. E, o mais importante: pense como um arquiteto de decisões inteligentes.
