Claude mudou TUDO sobre criar agentes de IA (Managed Agents)

Lançamento da Antropic: Mudanças na Criação de Agentes com IA

Introdução ao Manage Agents

• A Antropic lançou uma nova ferramenta que promete revolucionar a criação de agentes e automações com inteligência artificial.

• O "Manage agents" permite que os usuários descrevam o que um agente deve fazer, enquanto a Antropic cuida da infraestrutura necessária para sua execução.

Implicações do Novo Sistema

• Levanta-se a questão se essa inovação pode significar o fim de ferramentas como N8N e OpenCla, especialmente devido às limitações impostas no uso do cloud.

• O apresentador expressa gratidão aos apoiadores do canal e à comunidade por seu suporte contínuo.

Navegando na Plataforma Cloud

• O vídeo demonstra como acessar o Google Cloud Console e navegar até o gerenciador de agentes.

• É explicado que existem duas formas principais de construir aplicações integradas com IA: através da API de mensagens ou utilizando o gerenciador de agentes.

Comparação entre Métodos Tradicionais e Gerenciamento de Agentes

• Ao usar a API, é necessário codificar tudo manualmente, incluindo tratamento de erros e gerenciamento do ambiente.

• O gerenciador de agentes oferece uma plataforma pré-configurada ideal para tarefas assíncronas, permitindo foco nas funções dos agentes em vez da execução técnica.

Conceitos Fundamentais no Gerenciamento de Agentes

• Quatro conceitos principais são introduzidos: agente, ambiente, sessão e eventos. Cada um desempenha um papel crucial na operação dos agentes.

• Agente: Instruções e conexões necessárias para operar.

• Ambiente: Template que define as permissões e pacotes disponíveis.

• Sessão: Instância do agente executando dentro do ambiente.

• Eventos: Mensagens trocadas entre a aplicação e o agente.

Criando um Novo Agente

• Para criar um novo agente, é necessário definir seu nome, modelo utilizado, instruções e conexões com outras plataformas via MCP (Managed Connection Points).

• A configuração inclui também a criação do ambiente onde o agente operará.

Formatos para Configuração

• Durante a criação do agente, dois formatos são apresentados (YAML ou JSON), cada um com suas vantagens em termos de legibilidade humana versus eficiência computacional.

Criando um Agente de Suporte ao Cliente com Notion

Introdução à Criação do Agente

• O processo de criação do agente ocorre nas nuvens, onde é necessário nomear o cofre para as credenciais.

• A interface oferece templates que facilitam a construção do agente, permitindo visualizar informações como nome, descrição e modelo.

Configuração Inicial do Agente

• É possível criar o agente através da API, simplificando o processo de integração com outras ferramentas.

• Um exemplo prático é a criação de um agente que responde perguntas dos clientes baseado em uma base de conhecimento no Notion.

Detalhes da Configuração do Agente

• O agente recebe um nome e descrição específicos, além de configurar o modelo adequado (Sonet 4.6).

• O prompt inicial define que o agente deve responder apenas com informações documentadas no Notion e sugerir contato humano quando necessário.

Integração e Habilidades do Agente

• O sistema já reconhece a conexão com o MCP do Notion, permitindo integrar facilmente as URLs necessárias.

• Embora não tenha habilidades configuradas inicialmente, há possibilidade de adicionar skills ao agente posteriormente.

Criação e Teste da Sessão

• Ao clicar em "criar agente", uma requisição POST é feita para criar efetivamente o agente na plataforma.

• Os agentes são configurações reutilizáveis que definem personalidade e ferramentas disponíveis; sessões são criadas a partir deles.

Configurando o Ambiente do Agente

• A configuração do ambiente determina quais hosts podem ser acessados pelo agente durante sua execução.

• É possível restringir os acessos apenas ao Notion ou permitir acesso a outros serviços externos conforme necessidade.

Gerenciamento das Credenciais

• As credenciais são armazenadas em um cofre seguro no nível do workspace, podendo ser utilizadas por múltiplos agentes sem reentrada dos tokens.

• Essa abordagem facilita a reutilização das credenciais em diferentes fluxos, similar ao que era feito anteriormente no N8N.

Integração com o Notion e Testes de Agente

Configuração Inicial do Agente

• O agente foi configurado para se conectar ao Notion, utilizando o MCP (Managed Cloud Platform). É possível configurar um token ou dados de autenticação como client ID e client secret, mas não são necessários neste caso.

Conexão e Permissões

• Após a configuração, uma tela solicita permissão para usar o Notion. A conexão permite que o cloud MCP execute diversas funções dentro da plataforma.

Preparação para Teste

• Para realizar testes, é necessário ter dados no Notion. Duas páginas foram criadas: "política de devolução" e "política de suporte", contendo informações relevantes sobre as políticas da empresa.

Considerações sobre Custos

• Mesmo sem um plano pago, é necessário ter saldo na plataforma, pois cada consulta consome tokens. O saldo atual é de $40, com a opção de comprar créditos adicionais.

Execução do Teste

• Ao iniciar um teste, uma sessão é criada onde perguntas podem ser enviadas como se fossem feitas por um cliente. O sistema busca respostas na base de conhecimento do Notion.

Análise dos Resultados do Teste

• Durante a execução do teste, há duas visualizações disponíveis: uma simplificada (transcript) e outra detalhada (debug), permitindo acompanhar os logs em tempo real.

• O agente busca informações nas páginas relevantes do Notion e fornece respostas baseadas nas políticas documentadas.

Respostas Geradas pelo Agente

• A resposta gerada informa que não há um procedimento específico documentado para cancelamento de assinatura e recomenda contato com o suporte humano para mais orientações.

Custo da Execução da Sessão

• Após a execução do teste, verifica-se que foram gastos $34 em tokens durante a sessão. Além disso, há cobrança pelo tempo que a máquina está executando.

Detalhes Adicionais sobre Cobrança

• Os custos são divididos entre tokens consumidos e tempo de execução da sessão. O custo por hora da sessão em execução é $0.08.

Monitoramento das Sessões

• É possível visualizar detalhes das sessões executadas, incluindo histórico das mensagens trocadas durante as interações com o agente.

Este resumo captura os principais pontos discutidos no vídeo sobre integração com o Notion e testes realizados no agente configurado.

Integração e Funcionamento do Agente

Testes Iniciais e Funcionalidade

• O agente foi testado com múltiplas chamadas no Notion, demonstrando que a integração com a base de conhecimento está funcionando corretamente, sem erros detectados.

• O processo de integração envolve criar uma sessão via POST com o ID do agente e ambiente, transmitindo eventos e mensagens do usuário.

Exemplos de Implementação

• Um exemplo básico em Python é apresentado para ilustrar como implementar a integração. Também são mencionadas opções em TypeScript e CURL.

• A utilização do N8N é discutida como uma alternativa interessante, embora o custo dos tokens possa ser um fator limitante.

Estrutura Inicial do Projeto

• O apresentador cria um diretório no desktop para iniciar o projeto de integração, utilizando um prompt que invoca o gerenciador de agentes.

• A criação da sessão inclui passar diversos dados através do SDK da Antropic.

Problemas Encontrados na Integração

• Durante a execução, houve dificuldades em encontrar a skill "gerenciar agentes", mas foi sugerido usar a skill cloud para cobrir as necessidades.

• A ideia de ter webhooks diretamente na aplicação é mencionada como uma melhoria potencial para facilitar integrações futuras.

Memória e Colaboração entre Agentes

• Discussões sobre a importância da memória nos agentes são levantadas, comparando com soluções existentes como OpenCloud.

• É mencionado que a Antropic está trabalhando em melhorias relacionadas à memória e colaboração entre agentes.

Teste Prático da Integração

• Após problemas de conexão com o Notion devido à queda da internet, foi decidido testar a integração sem essa ferramenta.

• Um erro de conexão foi identificado ao tentar autenticar novamente no Notion; isso levou à necessidade de remover o MCP (Módulo Conector).

Ajustes Finais no Agente

• O apresentador ajusta as configurações do agente para não utilizar mais o Notion, transformando-o em um assistente conversacional simples.

Teste de Integração com o Suporte ao Cliente

Demonstração da Interação em Tempo Real

• O apresentador inicia uma sessão de teste pelo painel, destacando a facilidade de uso sem depender de conhecimento externo.

• Ele envia uma mensagem simples ("Oi") e recebe uma resposta automática do suporte ao cliente, demonstrando a funcionalidade em tempo real.

• O apresentador menciona que pode debugar tudo que está acontecendo na interação, elogiando a eficiência do sistema.

Comparação entre Ferramentas

• A discussão se volta para o novo gerenciador de agentes do Cloud e sua comparação com ferramentas como N8N e OpenCla. O apresentador expressa ceticismo sobre a substituição do N8N.

• Ele destaca que o N8N ainda é um projeto valioso, permitindo soluções rápidas e econômicas através da conexão visual dos nós.

Reflexões Finais

• O apresentador conclui enfatizando a importância de entender o papel específico de cada tecnologia no mercado atual.

• Ele incentiva os espectadores a interagir com o vídeo, pedindo likes e inscrições no canal, reforçando seu compromisso com a criação de conteúdo relevante.