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Agentes de IA

Os agentes são assistentes de IA que podem utilizar ferramentas e conhecimento para responder a perguntas, analisar documentos e recolher dados estruturados. Ao contrário de um simples widget de chatbot (que apenas faz pesquisa RAG), um agente pode chamar ferramentas, executar código Python e pesquisar na web — tudo numa única conversa.

Widgets de Chatbot

Um widget de chatbot pesquisa as suas coleções e gera uma resposta. Um agente faz tudo o que um widget faz, além de poder executar código, pesquisar na web e executar fluxos de trabalho de vários passos. Implemente um agente associando-o a um widget de chatbot.

Criando um Widget

  1. Clique em Conectores na barra lateral
  2. Clique em Novo Widget
  3. Preencha as secções Identidade, Fontes de Conhecimento, Ferramentas e Modelo
  4. Clique em Criar Chave
  5. Clique em Publicar na página de detalhes do agente para o implementar no Azure AI Agent Service

Identidade

Campo Descrição
Nome Nome de apresentação mostrado no cabeçalho do chat e na lista de agentes
Descrição Breve resumo do que o agente faz (visível apenas para a sua equipa)
Instruções Prompt de sistema que define a personalidade, o conhecimento e as regras do agente. Seja específico: mencione o nome da organização, o idioma a utilizar e quaisquer restrições.
Adicione instruções:

O campo de instruções é a parte mais importante de um agente. Um prompt de sistema bem escrito evita alucinações, define o tom e mantém o agente dentro do tópico. Comece com: "É um assistente prestável para [nome da organização]. Responda apenas a perguntas sobre [tópico]. Responda sempre em [idioma]."

Fontes de Conhecimento

Selecione as coleções em que o agente pode pesquisar. Quando um utilizador faz uma pergunta, o agente recupera blocos de documentos relevantes destas coleções e utiliza-os como contexto para a sua resposta. Isto é RAG (Geração Aumentada por Recuperação).

Pode associar várias coleções. O agente pesquisa em todas elas para cada consulta.

Ferramenta

As ferramentas alargam o que um agente pode fazer para além de responder a partir de documentos:

Ferramenta O que mostra
Busca no Conhecimento Pesquisa nas suas coleções associadas utilizando pesquisa híbrida (semântica + palavras-chave). Ative esta opção para dar ao agente acesso aos seus documentos. Requer que pelo menos uma coleção esteja associada.
Interpretador de Código Permite que o agente escreva e execute código Python num ambiente isolado (sandbox). Utilize-o para análise de dados, cálculos, geração de gráficos e processamento de ficheiros carregados (PDF, DOCX).
Pesquisa na Web Permite que o agente pesquise na web em tempo real utilizando o Bing. Utilize-o quando os seus documentos possam estar desatualizados ou quando os utilizadores perguntam sobre acontecimentos atuais.

Configurações de Perfil

Configuração Descrição
Modelo A implantação do Azure OpenAI a usar (ex.: gpt-4.1, gpt-4o-mini)
Temperatura Controla a criatividade da resposta. 0 = focada e determinística (melhor para Q&A factual). 1 = criativa. 2 = muito aleatória. Predefinição: 1.

Publicar um Agente

Criar um agente guarda a configuração mas não o torna ativo. Tem de o publicar para o implementar no Azure AI Agent Service:

  1. Abra o e-mail de ativação
  2. Clique em Salvar (ou Publicar para compartilhar com sua equipe)
  3. Aguarde um momento enquanto o aqoon aprovisiona o agente no Azure
  4. O selo de estado muda para Ativo

Depois de editar a configuração de um agente, tem de republicar para que as alterações tenham efeito.

Status Significado
Rascunho Agente criado mas ainda não publicado
Provisionando Publicação em curso
Ativo O agente está ativo e pronto para gerir conversas
Erro A publicação falhou — verifique a mensagem de erro e tente novamente

Criando um Widget

Um agente é implementado para os utilizadores finais através de um widget de chatbot. Para associar um agente a um widget:

  1. Vá para Chatbot → clique no seu widget
  2. No campo Agente do widget, selecione o seu agente publicado
  3. Guarde o widget — as conversas através deste widget passam agora a utilizar o pipeline do agente
Pipeline do agente vs pipeline RAG

Quando um agente está associado a um widget, o agente gere todas as conversas utilizando as suas ferramentas e o seu conhecimento configurados. Quando nenhum agente está associado, o widget utiliza o pipeline RAG mais simples (pesquisa em coleções + geração).

Catálogo de Agentes

O Catálogo de Agentes é uma biblioteca partilhada de modelos de agentes prontos a utilizar. Pode instalar um agente do catálogo no seu espaço de trabalho com um clique e depois personalizá-lo conforme as suas necessidades.

Instalar um Agente do Catálogo

  1. Role para baixo até Ações → Criar nova ação
  2. Abra uma coleção e clique em Enviar
  3. É criada uma cópia do agente no seu espaço de trabalho
  4. Edite as instruções e as definições para corresponder à sua organização e depois publique

Publicar o Seu Agente no Catálogo

  1. Publique o seu agente (tem de estar Ativo)
  2. Abra a página de detalhes do agente e percorra até à secção Catálogo
  3. Clique em Adicionar ao catálogo — o seu agente está agora listado e outras organizações podem copiá-lo

Para remover o seu agente do catálogo, clique em Remover do catálogo na mesma secção. Outras organizações que já o copiaram mantêm a sua cópia.

Excluindo um Documento

Abra a página de detalhes do agente, percorra até à Zona de Perigo e clique em Eliminar Agente. Isto remove o agente do Azure AI Agent Service e elimina toda a sua configuração. Os widgets associados revertem para o pipeline RAG. Esta ação não pode ser anulada.