Custom Agents na Era do GPT-5 – Parte 1

Chris Moraes
24 de ago.
3 min de leitura

Autonomia sob medida: calibrando o comportamento dos agentes

A chegada do GPT-5 abriu um novo capítulo na criação de custom agents – agentes inteligentes projetados para resolver problemas de forma autônoma, mas dentro de regras específicas de cada negócio.

Um dos pontos centrais dessa nova geração é a possibilidade de calibrar a autonomia dos agentes. Em outras palavras: decidir quando o agente deve tomar decisões sozinho e quando deve esperar pelo humano.

Neste artigo (primeira parte da nossa série sobre Custom Agents na Era do GPT-5), você vai entender:

Como funciona a autonomia nos agentic workflows.
Quando liberar mais controle ao agente e quando restringir.
Técnicas práticas de prompting para encontrar o equilíbrio.

O que são Agentic Workflows?

Tradicionalmente, chatbots funcionavam como uma “árvore de respostas”.O GPT-5 muda isso: ele permite que o agente pense, planeje e aja.

Isso significa que, ao invés de esperar cada comando do usuário, o agente pode:

Buscar contexto sozinho (ex.: consultar dados, analisar histórico).
Executar subtarefas antes de dar a resposta.
Propor soluções completas, em vez de apenas devolver informações soltas.

Mas esse poder precisa ser calibrado. Afinal, quanto de decisão você quer dar ao seu agente?

O dilema: Autonomia x Controle

Nem todo agente deve agir com o mesmo nível de liberdade.

Menos autonomia: ideal em áreas sensíveis (saúde, jurídico, financeiro). O agente coleta informações e sugere, mas nunca decide sem o usuário.
Mais autonomia: útil em automação interna, relatórios ou marketing digital. O agente pode executar tarefas sozinho, porque os riscos são menores.

💡 Pense assim: seu agente é um colaborador digital. Você dá funções, mas também estabelece limites.

Como reduzir a proatividade do agente

Se você precisa que o agente seja mais cauteloso:

Use prompts que limitem o número de ações:
“Use no máximo 2 chamadas de ferramenta para responder.”
Defina critérios de parada claros:
“Finalize assim que identificar o conteúdo exato a ser alterado.”
Inclua cláusulas de escape:
“Mesmo que não tenha 100% de certeza, entregue a melhor hipótese e informe o grau de confiança.”

Isso evita que o agente “saia explorando demais” e melhora a eficiência em tarefas simples.

Como aumentar a proatividade do agente

Em contrapartida, quando você quer que o agente seja mais autônomo:

Estimule persistência:
“Continue até que o problema esteja completamente resolvido, sem devolver ao usuário antes.”
Reduza pedidos de confirmação:
“Não peça validações, assuma a interpretação mais razoável e documente depois.”
Defina que só pare em condições específicas:
“Encerrar apenas quando tiver testado e validado a solução.”

Isso é útil em agentes que precisam trabalhar sozinhos por longos períodos, como automações de código ou análises de dados.

Exemplos práticos

Saúde: um agente de apoio emocional deve ser menos autônomo. Ele pode sugerir rotinas ou exercícios leves, mas nunca recomendar medicação sem consulta médica.
Engenharia: um agente interno pode ter mais autonomia para gerar relatórios semanais sem depender de aprovação, porque lida com dados de baixa criticidade.
Marketing: um agente de SEO pode analisar backlinks de concorrentes e trazer insights completos, sem pedir autorização a cada passo.

Conclusão

O poder dos custom agents no GPT-5 está na sua flexibilidade.Você pode ajustar o nível de autonomia conforme o risco, o objetivo e o público.

Essa calibragem é o que diferencia um agente “qualquer” de um colaborador digital confiável.

👉 No próximo artigo da série, vamos falar sobre como aumentar a transparência dos agentes com preâmbulos claros, melhorando a confiança dos usuários e a experiência de uso.