Agora que você já sabe o que seu agente fará e onde ele estará, é hora de fazer uma pergunta importante.

Esse problema realmente precisa de um agente?

Nem todo projeto precisa de um agente; nem mesmo todo projeto de automação. Às vezes, um fluxo de trabalho simples, um script ou um processo baseado em regras resolve melhor. Entender essa diferença economiza tempo, dinheiro e evita confusão no futuro.

Um agente de IA faz mais do que apenas executar instruções. Ele lê, escreve e fala em linguagem natural. Interpreta intenções, aplica conhecimento e toma decisões em situações incertas. Essa flexibilidade é o que o torna poderoso, mas também adiciona complexidade. Cada chamada ao LLM consome tokens, tempo e envolve riscos. Por isso, só faz sentido usar um agente quando o trabalho realmente exige raciocínio ou compreensão de linguagem.

Se a tarefa é determinística (ou seja, tem uma entrada previsível e uma saída previsível), um fluxo de trabalho ou ferramenta de automação geralmente é melhor. (dica rápida: o Botpress faz ambos!)

Se a tarefa envolve contexto, interpretação ou conversa, um agente de IA é a escolha certa.

Vamos ver como a Terminal Roast aborda isso.

A equipe da Taryn definiu a primeira tarefa: coletar feedback dos clientes sobre novos sabores e receitas de café. Adrian, o barista principal, sugere duas formas de o agente lidar com isso.

A primeira é conversacional. O agente pergunta por que o cliente gostou ou não de uma bebida e tenta entender o motivo. Isso exige nuance, interpretação e memória. É um bom caso para um agente.

A segunda é programática. O agente apresenta uma lista simples de novas receitas e pede para os clientes responderem “sim” ou “não”. Essa interação não exige raciocínio. É perfeita para automação.

Ao separar esses dois fluxos, a equipe torna o sistema mais eficiente. Eles usam um agente onde a compreensão de linguagem é importante e um fluxo de trabalho onde apenas a lógica basta.

Muitas equipes misturam essas funções. Tentam criar um agente que faz tudo: responde perguntas, busca dados, atualiza registros e gerencia transações. Mas cada função extra aumenta o custo, a latência e a complexidade de manutenção. O melhor é combinar agentes e fluxos de trabalho.

Use fluxos de trabalho para estrutura e confiabilidade. Use agentes para inteligência e adaptabilidade.

Pense no agente como a interface principal que entende os usuários e repassa ações estruturadas para sistemas de automação que as executam com precisão. Quando esses dois sistemas estão bem definidos, o resultado é mais estável, escalável e transparente.

Aqui vai um teste rápido.

Pergunte a si mesmo: essa tarefa exige compreensão de linguagem natural ou pode ser resolvida por um conjunto simples de regras? Se exigir compreensão — por exemplo, identificar intenção, lidar com ambiguidades ou consultar conhecimento — precisa de um agente. Caso contrário, construa como um fluxo de trabalho.

Você sempre pode adicionar um agente depois, quando já tiver lógica e dados bem definidos. É muito mais fácil transformar um fluxo de trabalho funcional em algo inteligente do que tentar corrigir um agente complexo e exagerado.

A abordagem da Terminal Roast (separar tarefas conversacionais e programáticas) é um bom exemplo. Eles acabam com um sistema mais enxuto, que faz exatamente o que cada parte faz de melhor.

Ter clareza agora trará benefícios futuros em manutenção, custo e desempenho.

Ação: Revise as tarefas do seu agente proposto e identifique quais realmente exigem compreensão de linguagem.

Deixe apenas essas sob o controle do agente e planeje automatizar o restante com fluxos de trabalho padrão.

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