{"id":16635,"date":"2025-04-15T22:18:21","date_gmt":"2025-04-15T22:18:21","guid":{"rendered":"https:\/\/mon-agent-ia.fr\/blog\/?p=16635"},"modified":"2025-04-15T22:18:23","modified_gmt":"2025-04-15T22:18:23","slug":"um-guia-pratico-para-criar-agentes-de-inteligencia-artificial-com-openai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mon-agent-ia.fr\/blog\/pt\/um-guia-pratico-para-criar-agentes-de-inteligencia-artificial-com-openai\/","title":{"rendered":"Um guia pr\u00e1tico para criar agentes de intelig\u00eancia artificial com OpenAI"},"content":{"rendered":"

Em um mundo onde a tecnologia evolui a uma velocidade impressionante, a intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 se posicionando como um ator fundamental na transforma\u00e7\u00e3o dos neg\u00f3cios. Em 2025, com a diversifica\u00e7\u00e3o de pr\u00e1ticas e ferramentas, a cria\u00e7\u00e3o de agentes de intelig\u00eancia artificial se tornar\u00e1 acess\u00edvel a todos gra\u00e7as a solu\u00e7\u00f5es inovadoras. A OpenAI, juntamente com outros gigantes como Google AI, Microsoft e IBM Watson, oferece ferramentas poderosas e intuitivas para permitir que desenvolvedores projetem agentes aut\u00f4nomos adequados para uma infinidade de tarefas. Este guia pr\u00e1tico mostrar\u00e1 como aproveitar os recursos do OpenAI para criar poderosos agentes de IA, incorporando os \u00faltimos avan\u00e7os na \u00e1rea e garantindo uma intera\u00e7\u00e3o perfeita com os usu\u00e1rios. Pronto para mergulhar no fascinante mundo da IA \u200b\u200b\u200b\u200bagente?<\/p>\n\n

Modelos de racioc\u00ednio da OpenAI: intelig\u00eancia a servi\u00e7o dos agentes<\/h2>\n\n

Os modelos de racioc\u00ednio fornecidos pela OpenAI representam o cora\u00e7\u00e3o de cada agente de intelig\u00eancia artificial. At\u00e9 2025, a vers\u00e3o avan\u00e7ada desses modelos permitir\u00e1 desenvolver agentes capazes de lidar com consultas complexas. O que os torna particularmente atraentes s\u00e3o os modelos baseados no racioc\u00ednio passo a passo, conhecido como COT (cadeia de pensamento). Esse tipo de abordagem permite que o agente entenda melhor as instru\u00e7\u00f5es multietapas, aumentando assim sua efici\u00eancia e adaptabilidade.<\/p>\n\n

Uma vis\u00e3o geral dos modelos dispon\u00edveis<\/h3>\n\n

A OpenAI desenvolveu com sucesso uma variedade de modelos que atendem a diversos n\u00edveis de complexidade e necessidades operacionais. Aqui est\u00e1 uma tabela de resumo dos modelos dispon\u00edveis:<\/p>\n\n

\n\n\n\n\n\n\n\n
Modelos<\/th>\nComplexidade da tarefa<\/th>\nLat\u00eancia<\/th>\nPre\u00e7o de entrada ($\/1M tokens)<\/th>\nPre\u00e7o de sa\u00edda ($\/1M tokens)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
o1<\/td>\nM\u00e9dia<\/td>\nM\u00e9dia<\/td>\n15<\/td>\n60<\/td>\n<\/tr>\n
o1 mini<\/td>\nSimples<\/td>\nFraco<\/td>\n1.1<\/td>\n4.4<\/td>\n<\/tr>\n
o1 profissional<\/td>\nAvan\u00e7ado<\/td>\nImportante<\/td>\n150<\/td>\n600<\/td>\n<\/tr>\n
o3 mini<\/td>\nSimples<\/td>\nFraco<\/td>\n1.1<\/td>\n4.4<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table><\/figure>\n\n

Os modelos o1<\/strong> foram os primeiros a aparecer, enquanto a gama o3<\/strong> foi introduzido mais recentemente, oferecendo excelente rela\u00e7\u00e3o desempenho\/pre\u00e7o. Para tarefas simples, os modelos o1-mini<\/strong> E o3-mini<\/strong>, sendo este \u00faltimo mais recente, s\u00e3o fortemente recomendados. Por outro lado, para solicita\u00e7\u00f5es mais complexas, o modelo o1 ser\u00e1 suficiente, embora seu custo seja maior. Finalmente, a vers\u00e3o o1-pro<\/strong>, embora caro, prova ser a ferramenta definitiva para as miss\u00f5es mais \u00e1rduas.<\/p>\n\n

Rumo a agentes de voz avan\u00e7ados<\/h3>\n\n

Al\u00e9m dos modelos de racioc\u00ednio, a OpenAI tamb\u00e9m desenvolveu ferramentas dedicadas \u00e0 integra\u00e7\u00e3o de recursos de voz em agentes de IA. Com o aumento das intera\u00e7\u00f5es de voz em nosso cotidiano, esses modelos facilitam a cria\u00e7\u00e3o de agentes capazes de transcrever e gerar vozes com fluidez. Aqui est\u00e1 uma tabela mostrando esses novos modelos:<\/p>\n\n

\n\n\n\n\n\n\n
Modelos<\/th>\nLat\u00eancia<\/th>\nCusto estimado por minuto<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
gpt-4o-transcrever<\/td>\nM\u00e9dia<\/td>\n$ 0,006<\/td>\n<\/tr>\n
gpt-4o-mini-transcrever<\/td>\nFraco<\/td>\n$ 0,003<\/td>\n<\/tr>\n
gpt-4o-mini-tts<\/td>\nFraco<\/td>\n$ 0,015<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table><\/figure>\n\n

O modelo gpt-4o-transcrever<\/strong> se destaca na transcri\u00e7\u00e3o de \u00e1udio com precis\u00e3o not\u00e1vel, superando at\u00e9 mesmo o Whisper. Para aplica\u00e7\u00f5es que exigem processamento quase instant\u00e2neo, a vers\u00e3o gpt-4o-mini-transcrever<\/strong> deve ser favorecido. Por outro lado, a capacidade de escrita de voz quase natural est\u00e1 dispon\u00edvel atrav\u00e9s de gpt-4o-mini-tts<\/strong>, permitindo a gera\u00e7\u00e3o de sequ\u00eancias vocais adaptadas a diferentes contextos.<\/p>\n\n

API de Respostas: a ferramenta essencial para agentes<\/h2>\n\n

L\u00e1 API de respostas<\/strong> O lan\u00e7amento do OpenAI representa um grande passo \u00e0 frente para aqueles que buscam usar modelos de IA para a\u00e7\u00f5es mais aut\u00f4nomas. Substituindo a API Assistants, planejada para 2026, esta API fornece acesso aos recursos dos modelos OpenAI enquanto os associa a ferramentas de agente. Essa flexibilidade \u00e9 essencial para desenvolvedores que buscam oferecer uma experi\u00eancia enriquecida ao usu\u00e1rio.<\/p>\n\n

As ferramentas integradas ao Responses<\/h3>\n\n

Atualmente, tr\u00eas ferramentas est\u00e3o inclu\u00eddas na API, cada uma trazendo uma dimens\u00e3o adicional aos agentes de IA. Aqui est\u00e1 uma lista das ferramentas oferecidas:<\/p>\n\n

  • Pesquisa na web<\/strong> : para permitir que os agentes realizem pesquisas em tempo real e obtenham informa\u00e7\u00f5es atualizadas.<\/li>
  • Pesquisa de arquivos<\/strong> : fornecer contexto aos modelos fornecendo-lhes uma base de conhecimento.<\/li>
  • Uso do computador<\/strong> : automatizar diversas tarefas dentro de um navegador, seguindo o princ\u00edpio de um operador inteligente.<\/li><\/ul>\n\n

    Essas ferramentas podem ser usadas individualmente ou em combina\u00e7\u00e3o, proporcionando maior personaliza\u00e7\u00e3o para atender \u00e0s necessidades espec\u00edficas do usu\u00e1rio. A API tamb\u00e9m suporta entradas multimodais e multiturn, tornando as intera\u00e7\u00f5es ainda mais suaves.<\/p>\n\n

    SDK do agente: crie e monitore seus agentes de IA<\/h2>\n\n

    Para orquestrar seus agentes de IA, a OpenAI introduziu um SDK abrangente, desenvolvido principalmente em Python. Este kit facilita a cria\u00e7\u00e3o, o rastreamento e a prote\u00e7\u00e3o de agentes, ao mesmo tempo que se integra perfeitamente ao ecossistema OpenAI, conhecido por sua facilidade de uso.<\/p>\n\n

    Objetos oferecidos pelo Agent SDK<\/h3>\n\n

    O Agent SDK permite que voc\u00ea crie v\u00e1rios objetos essenciais para a opera\u00e7\u00e3o dos seus agentes. Os tr\u00eas objetos principais s\u00e3o:<\/p>\n\n

    • Agentes<\/strong> : definido por um nome e instru\u00e7\u00f5es claras.<\/li>
    • Transfer\u00eancias<\/strong> : permitindo a transfer\u00eancia do controle de uma tarefa para outro agente mais adequado.<\/li>
    • Guarda-corpos<\/strong> : usado para criar filtros para limitar solicita\u00e7\u00f5es indesejadas.<\/li><\/ul>\n\n

      Aqui est\u00e1 um exemplo da defini\u00e7\u00e3o de agentes simples:<\/p>\n\n<!– wp:code {"content":"

      from agents import Agentnnmath_tutor_agent= Agent(n    name=\"Math Tutor\",n    instructions=\"You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples.\",n)nnhistory_tutor_agent = Agent(n    name=\"History Tutor\",n    handoff_description=\"Specialist agent for historical questions.\",n    instructions=\"You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.\",n)<\/code><\/pre>\u00ab\u00a0} –>
      de agentes importar Agente\n\nmath_tutor_agent= Agente(\n    nome=\"Tutor de Matem\u00e1tica\",\n    instru\u00e7\u00f5es=\"Voc\u00ea fornece ajuda com problemas de matem\u00e1tica. Explique seu racioc\u00ednio em cada etapa e inclua exemplos.\",\n)\n\nhistory_tutor_agent = Agente(\n    nome=\"Tutor de Hist\u00f3ria\",\n    handoff_description=\"Agente especialista em quest\u00f5es hist\u00f3ricas.\",\n    instru\u00e7\u00f5es=\"Voc\u00ea fornece assist\u00eancia com quest\u00f5es hist\u00f3ricas. Explique eventos importantes e o contexto claramente.\",\n)<\/code><\/pre><\/pre>\n\n
      Um exemplo de um mecanismo de n\u00e3o interferir<\/strong> poderia ser um agente de triagem, que, dependendo das perguntas, o encaminharia ao agente mais apropriado.<\/p>\n\n<!– wp:code {"content":"
      triage_agent = Agent(n    name=\"Triage Agent\",n    instructions=\"You determine which agent to use based on the user's homework question.\",n    handoffs=[history_tutor_agent, math_tutor_agent]n)<\/code><\/pre>\u00ab\u00a0} –>
      triage_agent = Agente(\n    nome=\"Agente de Triagem\",\n    instru\u00e7\u00f5es=\"Voc\u00ea determina qual agente usar com base na pergunta de dever de casa do usu\u00e1rio.\",\n)<\/code><\/pre><\/pre>\n\n
      Guarda-corpos para uso seguro<\/h3>\n\n
      Para proteger suas intera\u00e7\u00f5es, o guarda-corpos<\/strong> s\u00e3o projetados para filtrar e validar entradas. Um exemplo de implementa\u00e7\u00e3o de um guardrail pode ser visto abaixo:<\/p>\n\n<!– wp:code {"content":"
      guardrail_agent = Agent(n    name=\"Guardrail check\",n    instructions=\"Check if the user is asking about homework.\",n    output_type=HomeworkOutput,n)<\/code><\/pre>\u00ab\u00a0} –>
      guardrail_agent = Agente(\n    nome=\"Verifica\u00e7\u00e3o de guarda-corpo\",\n    instru\u00e7\u00f5es=\"Verifique se o usu\u00e1rio est\u00e1 perguntando sobre o dever de casa.\",\n    output_type=Sa\u00eddaDeTrabalhoDeCasa,\n)<\/code><\/pre><\/pre>\n\n
      Com a integra\u00e7\u00e3o de seus recursos avan\u00e7ados, o OpenAI revela um ecossistema onde a cria\u00e7\u00e3o de agentes de intelig\u00eancia artificial se torna simples e eficiente, fornecendo todos os elementos necess\u00e1rios para construir sistemas aut\u00f4nomos e inteligentes.<\/p>\n\n
      Perspectivas futuras para a IA ag\u00eantica<\/h2>\n\n
      \u00c0 medida que a IA continua a se integrar em v\u00e1rios setores, as possibilidades de uso de agentes de IA se tornam quase infinitas. Seja na educa\u00e7\u00e3o, no varejo on-line ou at\u00e9 mesmo na \u00e1rea da sa\u00fade, a demanda por assistentes inteligentes est\u00e1 crescendo. Empresas como Zalando<\/strong>, que usa IA para atendimento ao cliente e Rob\u00f4 de dados<\/strong>, que oferece solu\u00e7\u00f5es de aprendizado de m\u00e1quina, mostra a escala das oportunidades que surgem ao explorar agentes de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n
      Os desafios a serem enfrentados<\/h3>\n\n
      No entanto, o caminho para agentes totalmente aut\u00f4nomos n\u00e3o \u00e9 isento de desafios. \u00c9 crucial integrar mecanismos de seguran\u00e7a contra abusos e erros. A este respeito, o desenvolvimento de C\u00f3rtex<\/strong> por empresas como a NVIDIA mostra como a pesquisa continua a melhorar a regulamenta\u00e7\u00e3o e a \u00e9tica no campo da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n
      Inova\u00e7\u00f5es futuras<\/h3>\n\n
      A colabora\u00e7\u00e3o entre l\u00edderes como IA do Google<\/strong> E DeepMind<\/strong> leva as inova\u00e7\u00f5es neste campo ainda mais longe, anunciando modelos de IA capazes de entender nuances emocionais e adaptar seu comportamento. O futuro da IA \u200b\u200bagenciada parece brilhante, e a combina\u00e7\u00e3o do OpenAI e dessas outras tecnologias est\u00e1 redefinindo os padr\u00f5es do que a IA pode realizar.<\/p>\n\n
      \u00c0 medida que entramos nesta nova era tecnol\u00f3gica, torna-se imperativo entender completamente as ferramentas e modelos dispon\u00edveis para alavancar a intelig\u00eancia artificial. A OpenAI se destaca por fornecer uma gama de solu\u00e7\u00f5es adaptadas a diversas necessidades e desafios, tornando o desenvolvimento de agentes de IA acess\u00edvel tanto para iniciantes quanto para especialistas.<\/p>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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