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Um agente de IA é a base: o modelo que será usado, as ferramentas que ele pode acionar, as instruções que definem o papel dele e os documentos que servem de referência.
O agente de IA sozinho não executa nada. Quem executa é o assistente de etapa, que aponta para um agente e acrescenta a instrução específica, o momento de rodar e o destino da saída.
Essa separação existe para permitir reuso: um agente serve a vários assistentes. A base de conhecimento fica no agente; o que muda de um assistente para outro é a instrução.

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Criar um agente

Em Ajustes → Agentes de IA.
Escreva as instruções para o agente como definição de papel, não como tarefa. “Você é um analista de suporte experiente; seja conciso; nunca invente informação que não esteja no chamado” é instrução de agente. “Classifique este chamado” é instrução de assistente.

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Escolher o modelo

A lista de modelos vem com busca e filtros por capacidade:

Filtros disponíveis

Todos os modelos · Modelos com ferramentas · Modelos com raciocínio · Modelos que realizam buscas na internet.

O que cada modelo aceita

Ícones indicam a entrada aceita (texto, imagem, arquivo) e os recursos (ferramentas, saídas estruturadas, busca na internet, raciocínio).
Cada modelo mostra o preço em créditos por milhão de tokens, o que permite comparar antes de escolher.
Alguns modelos aparecem com Preço variável. São modelos de seleção automática: o modelo real é escolhido em tempo de execução e o preço acompanha essa escolha. Ver perfis de seleção automática.
Nem todo modelo aceita todas as ferramentas. Se o agente precisa de busca na internet ou de chamada de ferramenta, filtre a lista por essa capacidade antes de escolher — caso contrário a ferramenta configurada simplesmente não será usada.

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Ferramentas

Ferramentas são o que permite ao agente consultar e agir na plataforma, em vez de apenas gerar texto: buscar detalhes de um projeto, listar e filtrar projetos, consultar usuário, mover projeto de etapa, criar ou clonar projeto, consultar e responder formulários dinâmicos, pesquisar na internet.
Cada ferramenta acionada é uma ida a mais ao modelo. Isso aumenta o tempo e o custo da execução. Habilite apenas o que o agente precisa para a tarefa dele.

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Contextos

A aba Contextos guarda o material de referência do agente. Cada contexto é de um dos dois tipos:
Um exemplo do formato de saída esperado, anexado como contexto, costuma render mais do que uma instrução longa descrevendo esse formato.

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Testar antes de usar

O agente pode ser executado avulso, para afinar o prompt sem gastar movimentação de cartão. É possível usar o modelo padrão do agente ou escolher um modelo para testar, comparando resultados antes de trocar o padrão.

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Execuções e auditoria

Toda execução fica registrada, e é aqui que a plataforma se diferencia de colar uma chave de API em um script. A lista de execuções mostra, por linha: data, agente, modelo, latência, tokens, créditos, status e fatura. O detalhe de cada execução traz ainda:

O que entrou

O prompt completo enviado ao modelo.

O que saiu

A resposta gerada, o status e o erro, quando houver.

Quanto custou

Latência, tokens consumidos e créditos debitados, com link para a fatura.

Chamadas de ferramenta

Cada ferramenta acionada, com raciocínio, argumentos, retorno e tokens por etapa.
Em Chamadas de ferramenta, cada chamada aparece marcada como executada, erro ou não executada (uma chamada que o agente pediu, mas que não chegou a rodar). Quando um agente se comporta mal, é o primeiro lugar a olhar.
Uma execução que termina sem resposta, ou que acaba com o agente ainda pedindo ferramentas, é registrada como Falhou. No segundo caso, um aviso acima das chamadas indica que a resposta está incompleta. Os créditos do que o modelo já processou são debitados mesmo assim.
Essa é a diferença de governança que vale registrar: quem opera o funil vê apenas a saída no formulário ou no conteúdo. Não vê o prompt, não vê o modelo e não consegue alterar a instrução de entrada — porque ela é montada por sintaxe avançada a partir dos dados do projeto.

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Custo

Cada execução consome créditos de IA. O que faz o consumo variar:
  • O modelo escolhido.
  • O tamanho da entrada e da resposta.
  • Recursos avançados como raciocínio e busca na internet.
  • O número de chamadas de ferramenta, que multiplicam as idas ao modelo.
Um agente com gatilho automático roda a cada movimentação — o custo acompanha o volume do funil, não o número de agentes configurados. Antes de ligar um assistente automático em uma etapa movimentada, faça a conta.

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Como montar agentes que erram menos

Um agente com escopo estreito e instrução curta erra menos que um agente que faz tudo. Cada um grava a conclusão em um campo, e o próximo lê dali.
Cada projeto que chega é a primeira vez para ele. Tudo o que ele precisa saber tem de vir do prompt, do contexto ou de uma ferramenta.
Quando vários agentes trabalham em sequência, o que decide deve ler apenas as saídas dos anteriores. Reduz a chance de resposta inventada e o custo ao mesmo tempo.
“Responda apenas com uma das opções: baixo, médio, alto” cabe em um campo de seleção. “Analise o caso” não cabe em campo nenhum — e o resultado é descartado silenciosamente.
Ver Padrões de desenho para a montagem completa de uma esteira de agentes.

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Próximos passos

Assistentes de etapa

Como o agente é acionado em uma etapa e onde a saída é gravada.

Créditos de IA

O modelo de consumo e como acompanhar o extrato.

MCP

Conectar a Olie ao ChatGPT e ao Claude, com as suas permissões.

Padrões de desenho

A esteira de agentes e outras montagens repetíveis.