Visão geral
Agora você pode aprimorar as instruções dos seus Agentes de IA com um clique. O Melhorar instruções gera uma reescrita do seu prompt aplicando boas práticas de engenharia de prompt, direto no editor de comportamento. Você continua no controle: a sugestão vem totalmente editável antes de ser aceita.
O que há de novo?
- Melhorar instruções no editor de comportamento do Agente de IA. Com um clique, você recebe uma versão reescrita do seu prompt, mais clara e estruturada, seguindo boas práticas de engenharia de prompt.
- Você pode substituir as instruções atuais pela versão sugerida ou continuar refinando a partir dela.
- Junto com o Testar comportamento, o recurso fecha o fluxo completo do construtor de Agentes de IA: Construir, Testar, Melhorar e Criar, tudo no mesmo lugar.
Como isso ajuda?
- Prompts mais claros e estruturados sem começar do zero: você parte da sua própria instrução e recebe uma versão organizada, em vez de reescrever tudo manualmente.
- Iteração mais rápida na construção de comportamentos: aplica boas práticas de engenharia de prompt com um clique e testa o resultado sem sair do construtor.
- Controle total sobre o comportamento final: a sugestão é editável antes de ser aceita, então você ajusta cada detalhe antes de aplicar.
Casos de uso
1. Agente de triagem de chamados de TI que não estava classificando bem. O time montou um agente para categorizar solicitações que chegam no processo de suporte interno, mas as instruções originais eram uma lista solta de exemplos sem hierarquia. Ao clicar em Melhorar instruções, o agente recebe um prompt reestruturado com critérios explícitos de categoria (acesso, hardware, software, rede). A triagem passa a separar corretamente um pedido de reset de senha de uma falha de infraestrutura, sem depender de o solicitante escolher a categoria certa no formulário.
2. Agente de análise de contratos escrito por quem não domina engenharia de prompt. Um analista de Jurídico descreveu em linguagem corrente o que queria que o agente extraísse de cada contrato conectado ao processo. As instruções funcionavam de forma inconsistente. Com um clique, o prompt é reescrito com estrutura clara de tarefa e formato de saída, e o agente passa a extrair vigência, valor e cláusulas de rescisão de maneira previsível, sem que o analista precise aprender técnicas de prompt.
3. Construção iterativa de um agente de qualificação de leads. Ao montar um agente para pontuar leads que entram pelo formulário inicial, o builder testa uma primeira versão no Testar comportamento, vê que o agente confunde sinais de fit, clica em Melhorar instruções para receber uma base mais estruturada, edita a sugestão e testa de novo. O ciclo Construir, Testar, Melhorar acontece inteiro no construtor, encurtando o tempo até o agente entrar em produção.
4. Padronização de agentes criados por times diferentes. Em uma empresa com vários processos usando Agentes de IA, cada time escrevia instruções em um estilo próprio, gerando comportamentos difíceis de manter. Passando cada agente pelo Melhorar instruções, os prompts convergem para uma estrutura comum de boas práticas, o que facilita a manutenção e a revisão por quem não construiu o agente originalmente.
Mais relevante para
- Builders de Agentes de IA
- Pipe Admins
- Times de Operações
- Usuários novos em Agentes de IA
Documentação
Para o passo a passo completo, consulte o artigo de Agentes de IA no Help Center.
