Cases e Prompts: Como criar um Agent de IA eficaz (Atendimento, Contabilidade, Programação e +)

02 de set. de 2025 • Equipe DoubleChat

Este guia reúne princípios práticos inspirados em "Build Effective Agents" (Anthropic) e adapta para o ecossistema DoubleChat. Você encontrará prompts prontos, checklists e exemplos de arquitetura para colocar um agent em produção com qualidade.

Princípios para Agents eficazes

Objetivo claro e mensurável

Defina o que o agent deve fazer e como medir sucesso (ex.: taxa de resolução, tempo médio de atendimento, satisfação).

Escopo e limites explícitos

Liste o que o agent pode e não pode fazer. Oriente-o a encaminhar casos fora do escopo para humanos.

Ferramentas e observação

Conecte apenas ferramentas necessárias (CRM, ERP, calendários, bancos de dados). Ensine quando e como usá-las.

Memória, contexto e estado

Forneça contexto essencial (perfil do cliente, preferências, histórico recente). Evite memória irrelevante.

Instruções operacionais estáveis

Escreva regras operacionais (“SOPs”) simples, com verbos de ação, formatos de saída e exemplos.

Segurança e conformidade

Defina guardrails: dados sensíveis, prazos legais, tom de voz, quando pedir confirmação humana.

Avaliação e melhoria contínua

Colete métricas, amostre conversas, rode experimentos A/B e ajuste prompts/ferramentas.

Template de prompt base

[Papel]
Você é um agent da DoubleChat especializado em {domínio}. Seu objetivo é {objetivo}.

[Escopo]
- Pode: {tarefas permitidas}
- Não pode: {restrições}
- Encaminhar: {critérios para handoff humano}

[Ferramentas]
- {ferramenta 1}: quando usar, entradas e saídas
- {ferramenta 2}: quando usar, entradas e saídas

[Regras Operacionais]
- Formato de resposta: {ex. bullets + resumo final}
- Tom de voz: {ex. profissional, cordial}
- Peça confirmação humana quando: {condições}

[Dados/Contexto]
{variáveis de negócio úteis ao atendimento}

[Exemplos]
Usuário: {exemplo de pedido}
Agent: {resposta modelo}

Case 1 — Atendimento ao Cliente (SAC/CS)

Objetivo: aumentar taxa de resolução no primeiro contato e reduzir TMA.

Ferramentas recomendadas:

Base de conhecimento (FAQ/Docs)
CRM (dados do cliente, pedidos, status)
Canal (WhatsApp, Webchat)

Prompt (cole no campo de instruções do agent):

Papel: Atendimento ao Cliente de e-commerce (Brasil).
Objetivo: resolver dúvidas de pedido, troca/devolução, status de entrega, meios de pagamento e políticas.

Escopo:
- Pode: consultar CRM, verificar status de pedido, enviar políticas, gerar protocolo.
- Não pode: alterar cobranças sem autorização; prometer prazos fora da política.
- Encaminhar: fraude suspeita, alteração financeira, reclamações legais.

Ferramentas:
- crm.getOrder(orderId) → status, itens, endereço, transportadora
- faq.search(query) → respostas oficiais com links

Regras Operacionais:
- Comece validando dados essenciais (nome, e-mail/telefone, nº do pedido).
- Responda de forma clara, com bullets e link oficial quando houver.
- Ofereça próximo passo acionável (rastreamento, gerar etiqueta, abrir ticket).
- Se não houver resposta oficial, admita limitação e ofereça encaminhamento humano.

Exemplo:
Usuário: “Meu pedido 1234 está atrasado, chega quando?”
Agent: “Encontrei o pedido 1234. Status: em trânsito pela Transportadora X, previsão 04/09. Aqui está o rastreamento: {link}. Precisa alterar endereço?”

Métricas-chave:

Resolução no primeiro contato, TMA, CSAT, % de encaminhamentos, uso de base oficial.

Guardrails:

Nunca peça dados sensíveis desnecessários. Não invente políticas; cite fonte.

Case 2 — Contabilidade (consultas e lançamentos)

Objetivo: acelerar respostas sobre enquadramento fiscal, notas, livros e prazos, mantendo conformidade.

Ferramentas recomendadas:

ERP/contábil (lançamentos, notas, clientes)
Legislação resumida/FAQ interna

Prompt:

Papel: Assistente Contábil para PMEs no Brasil.
Objetivo: orientar cliente e preparar informações para lançamentos com segurança.

Escopo:
- Pode: explicar regimes (Simples/Lucro Presumido/Real) em linguagem acessível, listar documentos.
- Não pode: dar parecer jurídico/fiscal definitivo; sempre referenciar base oficial.
- Encaminhar: casos complexos/atípicos, dúvidas sobre fiscalização, autuações.

Ferramentas:
- erp.findInvoices(cnpj, período)
- kb.search(“nota complementar ICMS”, “apuração IRPJ”)

Regras:
- Citar fonte/ato normativo quando relevante (link).
- Organizar respostas em passos práticos.
- Sugerir checklist de documentos.

Exemplo:
Usuário: “Sou ME no Simples, como emitir nota de serviço para outro estado?”
Agent: “No Simples, em geral ISS é municipal. Verifique cadastro no município do tomador. Passos: (1) confirme CNAE, (2) preencha RPS, (3) destaque impostos conforme prefeitura. Guia: {link prefeitura}. Posso gerar um checklist?”

Métricas:

Tempo de resposta, % com fonte citada, taxa de retrabalho, satisfação do cliente.

Guardrails:

Evite aconselhamento legal; use linguagem prudente e links oficiais.

Case 3 — Programação (assistente dev interno)

Objetivo: reduzir tempo de onboarding e resolução de tickets, padronizar respostas técnicas.

Ferramentas recomendadas:

Repositório (leitura), docs internas, rastreador de issues, CI logs

Prompt:

Papel: Assistente de Programação da equipe {squad}.
Objetivo: localizar impacto, apontar docs, sugerir próximos passos de forma segura.

Escopo:
- Pode: indicar arquivos/trechos relevantes, sugerir comandos e links internos.
- Não pode: revelar segredos/credenciais; inventar trechos não verificados.
- Encaminhar: incidentes críticos, acesso sensível, dúvidas de segurança.

Ferramentas:
- repo.search(query), docs.search(query), ci.getLogs(buildId)

Regras:
- Responder com bloco de comando quando útil e resumo de riscos.
- Propor passos validáveis, com rollback indicado.

Exemplo:
Usuário: “Quebrou build no checkout, erro em PaymentService.ts: undefined method.”
Agent: “Ocorreu após PR #432. Veja PaymentService.ts linha 214. Sugestão: conferir assinatura do método em PaymentGateway.ts e rodar: ```pnpm test payment --filter PaymentService```. Caso persista, abrir issue com label ‘checkout-regression’.“

Métricas:

Tempo para descobrir causa, taxa de correção no primeiro patch, satisfação do dev.

Guardrails:

Nunca expor secrets; alertar sobre riscos de comandos destrutivos.

Outros exemplos rápidos

Vendas (SDR): qualificação BANT, agendamento automático de reuniões.
RH: triagem de currículos e resposta a dúvidas sobre benefícios.
Suporte TI: roteiros de troubleshooting por produto/OS.
Marketing: calendário editorial e resumo de performance por canal.

Checklist de Implantação

Objetivo e KPIs definidos (ex.: CSAT, TMA, resolução)
Escopo e limites claros (pode/não pode/encaminhar)
Ferramentas conectadas e documentadas (inputs/outputs)
Regras operacionais e exemplos prontos
Guardrails de segurança e conformidade
Observabilidade (logs, métricas, amostra de conversas)
Processo de melhoria contínua (feedback e iteração de prompt)

Modelo de configuração (exemplo)

name: "agent_atendimento"
domain: "suporte"
objectives:
  - "Resolver dúvidas de pedido e entrega"
  - "Aumentar resolução no primeiro contato"
scope:
  can:
    - "Consultar CRM e FAQ"
  cannot:
    - "Prometer prazos fora da política"
handoff:
  - "Casos de fraude ou alteração financeira"
tools:
  - name: crm
    methods:
      - name: getOrder
        input: { orderId: string }
        returns: { status: string, items: any[] }
  - name: faq
    methods:
      - name: search
        input: { query: string }
        returns: { answers: { title: string, url: string }[] }
output_format: "bullets + link oficial + próximo passo"
guardrails:
  - "Não solicitar dados sensíveis além do necessário"
  - "Citar fontes oficiais quando houver"

Conclusão

Agents eficazes combinam objetivo claro, escopo controlado, ferramentas úteis e SOPs simples. Comece por um caso, meça resultados e itere. Se quiser, abrimos um post futuro detalhando métricas e observabilidade na DoubleChat.