SPEED CLASS · 15/09
Treinamento de Super Agentes
Como dar função, contexto, limites e evolução para uma IA trabalhar com você.
DN.IA
LIA
Operação
MILO
Performance
KIRA
Conteúdo
SIGMA
Estratégia
MALU
Clientes
RADAR
Inteligência
ROCK
Vendas
CORA
Design
ponto de partida
Um super agente nasce com potencial. Não nasce pronto.
Ele sabe muito sobre o mundo. Ainda não sabe como executar o seu trabalho, dentro das suas regras.
antes de começar
Um super agente precisa saber quem ele é no time.
Função clara
O que ele fará e qual resultado deve entregar.
Skills específicas
Capacidades escolhidas para aquela função — não para tudo.
Expectativa real
Ele sabe muito sobre o mundo, mas não nasce treinado no seu negócio.
definições necessárias
Contexto transforma capacidade em trabalho útil.
Apresente-se
Diga sua função e o que espera que o agente ajude a resolver.
Detalhe os desafios
Explique o cenário, o resultado esperado e leve exemplos reais.
Liste as integrações
Mostre onde estão os dados, ferramentas e pessoas necessárias.
Defina guardrails
Crie regras rígidas: o que pode, o que não pode e quando pedir ajuda.
guardrails
Autonomia só funciona quando os limites estão claros.
Guardrail não é freio. É o contorno que permite ao agente agir com segurança.
Integrações
A quais sistemas e fontes ele precisa ter acesso?
Regras rígidas
O que jamais deve fazer, dizer ou decidir sozinho?
Escalada humana
Em que momento ele deve parar e chamar uma pessoa?
como é na prática
Treinar um agente é um ciclo, não um upload.
Criar
Contextualizar
Integrar
Testar
Corrigir
Evoluir
Cada volta deixa o agente mais útil para a sua operação.
CORA
Designer da dn.ia
como estou treinando a Cora?
A agente nasceu no uso, não em um único prompt.
Comecei no ChatGPT
Iniciei a criação de imagens e do design system da dn.ia.
Criei aos poucos
A Cora foi sendo construída à medida que eu usava e entendia o que faltava.
Montei os documentos
Pedi ao ChatGPT documentos claros e detalhados para enviar à Cora.
O GPT “sabe tudo” porque foi treinado para isso. A Cora precisava aprender o nosso contexto.
caso prático · Cora
Contexto virou execução por meio de integração e teste.
Ela confirmou o que aprendeu
Enviei os documentos e pedi que a Cora explicasse o entendimento.
Conectei com o Higgsfield
A integração deu à agente a ferramenta necessária para executar.
Fiz os primeiros testes
Comecei pequeno, observando o resultado antes de ampliar.
Sempre levei referências
Exemplos concretos reduziram a ambiguidade e aceleraram o aprendizado.
treinamento contínuo
Testar. Corrigir. Ensinar de novo.
Não é sobre acertar na primeira tentativa. É sobre construir aprendizado a cada execução.
Pegar uma informação
Uma tarefa real entra no ciclo.
Testar a execução
O agente produz uma primeira resposta.
Corrigir quantas vezes for necessário
Erro vira orientação, não descarte.
Inserir novas informações
O contexto melhora a próxima execução.
caso prático · Malu
Treinar é trazer a agente para dentro da operação.
Skills de CS úteis para a função
Integração com a plataforma dn.ia
Vários testes com informação real
Correção e novos contextos sempre que necessário
diferenças essenciais
Nem toda IA que conversa está pronta para trabalhar.
Assistente
Responde e ajuda quando você pede.
Agente
Executa uma função com contexto e ferramentas.
Super agente
Atua sozinho, aprende com as execuções e evolui com a operação.
prática guiada
Desenhe agora o primeiro ciclo do seu agente.
Qual função este agente terá?
Que resultado ele precisa entregar?
Que contexto e documentos ele precisa?
Quais integrações serão necessárias?
Quais são os guardrails?
Como você vai testar e corrigir?
síntese
Um super agente é resultado de treinamento contínuo.
clareza
contexto
guardrails
testes
evolução
Mais autonomia, precisão e valor para a operação.
Obrigado.
Escolha uma função, dê contexto e comece o primeiro ciclo de testes.
dn.ia · speed class