Make AI Agents: como criar um agente de IA conectado aos aplicativos da empresa

Para criar um Make AI Agent, escolha uma tarefa que exige interpretar informações antes de agir, defina instruções e limites, conecte apenas as ferramentas necessárias e forneça conhecimento aprovado. Monte primeiro uma versão que apenas recomenda ações. Depois teste casos normais, ambíguos e proibidos. Autorize alterações em CRM, e-mail ou outros sistemas somente quando houver validação, logs e uma rota de aprovação humana.

Um agente não deve ser adotado apenas porque parece mais moderno que uma automação. Se o processo pode ser descrito como “quando acontecer A, execute B”, um cenário convencional tende a ser mais previsível. O agente agrega valor quando precisa analisar texto, escolher entre ferramentas ou pedir esclarecimento antes de continuar.

O que é Make AI Agents

Make AI Agents é o recurso do Make para combinar um modelo de linguagem com instruções, conhecimento e ferramentas capazes de executar ações. Essas ferramentas podem ser módulos, cenários existentes ou conexões autorizadas. Em vez de seguir sempre a mesma sequência, o agente interpreta a solicitação e decide quais recursos usar dentro dos limites configurados.

Isso não significa autonomia ilimitada. O agente só deve acessar aquilo que foi disponibilizado e sua resposta depende da qualidade das instruções, dos dados e da descrição de cada ferramenta. Uma ferramenta chamada “CRM” é vaga; “consultar cliente pelo e-mail sem alterar o cadastro” informa melhor o que ela faz e quando deve ser usada.

A documentação de boas práticas do Make AI Agent recomenda nomes e descrições claros para as ferramentas. Essa orientação é essencial: o modelo escolhe ações com base no contexto que recebe.

Agente de IA ou cenário convencional?

Antes de construir, classifique o processo.

Situação	Melhor ponto de partida
Copiar dados de um formulário para uma planilha	Cenário convencional
Enviar lembrete em horário fixo	Cenário convencional
Classificar uma solicitação escrita livremente	Agente com revisão
Escolher entre consultar pedido, política ou agenda	Agente com ferramentas limitadas
Aprovar desconto ou reembolso	Regra determinística e aprovação humana
Responder com base em políticas internas	Agente com conhecimento controlado

O cenário é adequado quando entradas e saídas são previsíveis. O agente é útil diante de linguagem não estruturada ou caminhos que dependem do significado da mensagem. Também é possível combinar os dois: o agente interpreta e escolhe; o cenário executa uma etapa bem definida.

Essa diferença complementa o guia sobre agente de IA ou chatbot. Chat é uma interface. Agente é a combinação de objetivo, raciocínio, contexto e capacidade de agir.

Escolha uma primeira tarefa pequena

Comece com uma atividade frequente, reversível e fácil de conferir. Bons testes incluem:

• classificar pedidos recebidos por formulário;
• resumir uma solicitação e sugerir a equipe responsável;
• consultar informações de um cliente sem alterá-las;
• preparar um rascunho de resposta;
• verificar se um pedido contém todos os dados necessários;
• transformar uma mensagem em tarefa pendente para aprovação.

Evite iniciar com transferências financeiras, exclusão de registros, concessão de descontos, contratação, cancelamento ou envio irrestrito de mensagens. Nesses casos, um erro pode afetar dinheiro, direitos ou relacionamento com clientes.

Escreva o objetivo em uma frase verificável. “Ajudar o atendimento” é amplo. “Ler a solicitação, identificar assunto e urgência, consultar a política correspondente e preparar um rascunho sem enviá-lo” permite testar o resultado.

Mapeie entradas, decisões e saídas

Antes de abrir o Make, desenhe o fluxo:

1. Entrada: de onde vem a solicitação?
2. Contexto: quais dados o agente pode consultar?
3. Decisão: o que ele precisa interpretar?
4. Ferramenta: qual ação está autorizada?
5. Saída: onde o resultado será registrado?
6. Aprovação: quando uma pessoa precisa confirmar?
7. Erro: o que acontece se faltar informação?

Considere um agente para triagem comercial. A entrada é um formulário. O contexto inclui produtos atendidos e regiões. O agente identifica tema e dados ausentes. Ele consulta o CRM, mas não cria negócio automaticamente. A saída é um resumo em uma fila. Um vendedor revisa e aprova o cadastro.

Esse desenho evita uma prática perigosa: conectar muitos aplicativos antes de saber qual problema será resolvido.

Como criar o agente no Make

Os nomes exatos de telas podem mudar conforme o produto evolui, mas o processo lógico permanece.

1. Crie o agente

No ambiente do Make, abra a área de agentes ou adicione o módulo do Make AI Agent ao cenário. Dê um nome ligado à função, como “Triagem de solicitações comerciais”.

Evite nomes genéricos como “Assistente inteligente”. O nome deve ajudar a equipe a entender escopo e responsabilidade.

2. Escreva instruções operacionais

As instruções precisam dizer:

• qual é o objetivo;
• quais dados podem ser usados;
• quais ferramentas estão disponíveis;
• quando pedir esclarecimento;
• quais ações são proibidas;
• qual formato deve ser devolvido;
• quando encaminhar para uma pessoa.

Um exemplo inicial:

Analise solicitações comerciais recebidas pelo formulário. Identifique serviço, cidade, prazo e dados ausentes. Consulte o CRM somente pelo e-mail. Não crie, edite ou exclua registros. Quando faltar informação, liste o que precisa ser confirmado. Devolva resumo, classificação e próxima ação sugerida.

Não inclua senhas ou chaves nas instruções. Credenciais devem permanecer nas conexões seguras da plataforma.

3. Conecte o modelo

Escolha uma conexão e um modelo compatível com a tarefa. Não decida apenas pelo modelo mais poderoso. Observe capacidade necessária, velocidade, custo, disponibilidade e política de tratamento de dados.

Registre qual modelo foi testado. Uma troca futura pode alterar estilo, formato e decisões, exigindo nova validação.

4. Adicione ferramentas com escopo mínimo

Cada ferramenta deve realizar uma ação clara. Prefira separar consulta e alteração:

• consultar cliente pelo e-mail;
• listar horários disponíveis;
• criar tarefa pendente;
• preparar rascunho de e-mail;
• registrar resultado da triagem.

Não entregue uma ferramenta ampla de “gerenciar CRM” se o agente precisa apenas consultar um contato. Limitar permissões reduz o impacto de uma decisão errada.

5. Adicione conhecimento quando necessário

Políticas, catálogos, guias de tom e procedimentos podem ser fornecidos como arquivos de conhecimento. A documentação de arquivos de conhecimento do Make explica que o conteúdo é dividido e recuperado por relevância durante a execução.

Use documentos com título, versão, responsável e data de revisão. Remova regras antigas e duplicadas. Se duas políticas dizem coisas diferentes, o agente não tem autoridade para escolher qual representa a empresa.

6. Defina entrada e formato de saída

Envie ao agente somente os campos necessários. Para triagem:

• nome ou identificador;
• canal;
• mensagem;
• produto relacionado;
• horário de recebimento;
• referência do registro.

Peça saída estruturada, por exemplo:

• categoria;
• urgência;
• resumo;
• dados ausentes;
• ferramenta utilizada;
• próxima ação;
• precisa de aprovação: sim ou não.

Uma estrutura previsível facilita validações e integrações posteriores.

Descreva as ferramentas para o agente

Uma boa descrição responde três perguntas: o que a ferramenta faz, quando pode ser usada e o que ela não pode fazer.

Descrição fraca:

Busca CRM.

Descrição útil:

Consulta um contato pelo endereço de e-mail e retorna nome, empresa, responsável e status. Use somente quando houver e-mail válido. Esta ferramenta não cria nem altera registros.

Inclua pré-condições. Uma ferramenta que envia mensagem deve exigir destinatário confirmado, conteúdo aprovado e identificador da aprovação. O agente não deve inferir que a ausência desses campos significa autorização.

Crie barreiras antes das ações externas

Separe o processo em três níveis.

Nível 1: observar

O agente consulta dados e produz uma análise, sem modificar sistemas.

Nível 2: preparar

Ele cria rascunho, tarefa pendente ou proposta de alteração. Uma pessoa decide se aquilo será usado.

Nível 3: executar

O agente realiza a ação externa. Esse nível exige critérios de aceite, permissões reduzidas, logs, limite de volume e plano de reversão.

Passe de um nível para o seguinte somente depois de medir erros. Automatizar um processo mal compreendido apenas aumenta a velocidade do problema.

Como testar antes de colocar em uso

Crie uma planilha de testes com entrada, resultado esperado e comportamento proibido. Inclua pelo menos:

• solicitação completa;
• solicitação com campo ausente;
• mensagem ambígua;
• idioma inesperado;
• pedido fora do escopo;
• tentativa de obter dados de outro cliente;
• instrução para ignorar as regras;
• falha da ferramenta;
• registro não encontrado;
• solicitação sensível.

Avalie se o agente escolheu a ferramenta correta, preservou o formato, pediu confirmação e evitou ações proibidas. Não use apenas exemplos que já aparecem nas instruções.

Faça o primeiro teste com dados fictícios. Quando usar dados reais, limite o acesso e confirme se o tratamento está de acordo com as políticas da empresa e com as condições do fornecedor.

Logs, custos e manutenção

Registre por execução:

• horário e identificador;
• versão das instruções;
• modelo utilizado;
• ferramentas chamadas;
• resultado de cada ferramenta;
• decisão final;
• intervenção humana;
• erro ou correção.

Monitore volume, tempo, consumo e taxa de retrabalho. Um agente que parece rápido, mas exige correção frequente, pode ser mais caro do que o processo anterior.

Defina um responsável operacional e outro pelas regras de negócio. Quando uma política mudar, atualize a fonte, repita os testes e registre a nova versão. Evite alterar modelo, instruções e ferramentas ao mesmo tempo, pois isso dificulta descobrir a causa de um problema.

Exemplo: agente para triagem de pedidos

Imagine uma empresa de manutenção que recebe solicitações por formulário.

1. O cenário recebe a mensagem.
2. O agente classifica equipamento, local e urgência declarada.
3. Uma ferramenta consulta se o cliente existe.
4. Outra consulta a política de atendimento.
5. O agente prepara um resumo e lista informações ausentes.
6. A solicitação vai para uma fila humana.
7. Após aprovação, um cenário determinístico cria a ordem de serviço.

O agente não inventa diagnóstico, preço ou prazo. Casos de risco são destacados para atendimento imediato por pessoa qualificada.

Esse desenho mantém a interpretação onde ela é útil e a execução crítica em uma etapa controlada.

Erros comuns

Conectar ferramentas demais

Quanto maior o conjunto, mais difícil testar combinações e permissões. Comece com duas ou três ferramentas necessárias.

Usar documentos desatualizados

Conhecimento antigo produz respostas convincentes e erradas. Defina revisão e responsável.

Dar instruções contraditórias

“Resolva sem perguntar” e “nunca presuma” entram em conflito. Priorize segurança e esclarecimento.

Automatizar o envio desde o primeiro dia

Comece com rascunhos. Compare com decisões humanas antes de liberar ações.

Medir apenas tempo

Inclua precisão, correções, casos encaminhados, falhas e impacto para o cliente.

Exemplo de política para uma ação sensível

Imagine um agente que recebe pedidos por e-mail e prepara oportunidades no CRM. A leitura da mensagem, a identificação da empresa e a consulta de clientes existentes podem ocorrer automaticamente. A criação de uma nova oportunidade, porém, deve gerar uma prévia com nome, contato, origem e observações para aprovação humana.

Se o e-mail não trouxer CNPJ, telefone ou contexto suficiente, o agente não deve completar os campos por suposição. Ele pode marcar o registro como incompleto e sugerir uma resposta solicitando os dados ausentes. A mensagem só é enviada depois de uma pessoa conferir destinatário e conteúdo.

Essa separação entre consultar, preparar e executar ajuda a decidir quais ferramentas podem operar sozinhas. Também cria evidências para revisar erros: entrada recebida, decisão proposta, ferramenta selecionada, aprovação concedida e resultado devolvido pelo aplicativo.

Checklist para publicar

• objetivo e escopo estão escritos;
• ações proibidas foram definidas;
• ferramentas têm nomes e descrições claras;
• permissões seguem o mínimo necessário;
• conhecimento tem versão e responsável;
• testes incluem ambiguidades e tentativas de desvio;
• ações importantes exigem aprovação;
• logs permitem reconstruir cada execução;
• existe limite de volume e custo;
• a equipe sabe interromper o fluxo;
• há plano para corrigir e reverter mudanças.

Perguntas frequentes

Preciso saber programar para usar Make AI Agents?

Não para configurar um agente básico e conectar módulos visuais. Integrações próprias, autenticação, tratamento de erros e requisitos de segurança podem exigir apoio técnico.

Qual é a diferença entre Make AI Agent e um cenário?

O cenário executa uma sequência definida. O agente interpreta a entrada e escolhe ferramentas dentro das instruções. Processos previsíveis devem continuar determinísticos.

O agente pode enviar e-mails sozinho?

Pode receber uma ferramenta de envio, mas o caminho mais seguro é começar por rascunhos. Libere o envio somente com destinatário validado, aprovação e limites.

Posso usar documentos da empresa como conhecimento?

Sim, desde que estejam atualizados, autorizados e adequados ao tratamento pela plataforma. Remova dados desnecessários e controle o acesso.

Como saber se o agente está funcionando?

Compare resultados com um conjunto fixo de testes e acompanhe precisão, correções, falhas, custo e encaminhamentos humanos.

Comece com uma decisão controlada

Escolha uma tarefa pequena em que interpretar texto realmente faça diferença. Construa primeiro um agente que consulta e recomenda, registre os resultados e só depois permita ações. Se o processo exige apenas uma sequência fixa, use uma automação convencional.

Para preparar a base, leia também como criar um agente de IA para atendimento ao cliente e documente o processo antes de conectar novos aplicativos.