Tudo que Product Managers precisam saber sobre Agentes de IA
Sem achismos. Sem hype. Sem pânico.

Objetivo: aprender os critérios para identificar quando um projeto de IA precisa de um ciclo de desenvolvimento de produto e quais são as etapas desse ciclo.

Objetivo: compreender os conceitos fundamentais de software agêntico, diferenciando workflows agênticos de agentes autônomos.

Objetivo: garantir que o PM tenha clareza sobre o que fazer em um projeto de IA, entendendo quais são as atividades que ele precisa desempenhar e a trilha de habilidades que ele precisa desenvolver.

Objetivo: aprender estratégias para a condução de reuniões de levantamento de requisitos e como organizar e processar materiais do Discovery para transformar insumos brutos em requisitos claros para agentes de IA.

Objetivo: entender o que é o PRP, quais são os seus elementos, e como redigir um PRP completo e claro o suficiente para obter uma boa versão funcional de Agente de IA em ferramentas NoCode.

Objetivo: aprender a redigir prompts que aumentem a aderência do agente às diretrizes e reduzam as alucinações.

Objetivo: aprender a fornecer diretrizes gerais que permitam que agentes autônomos operem com liberdade controlada, mantendo segurança e alta precisão nas ações realizadas.

Objetivo: aprender a capturar e classificar memórias, orquestrando sua recuperação no contexto adequado.

Objetivo: aprender a instruir o agente a preparar e realizar chamadas a sistemas externos, via API ou MCP, no momento certo, e lidar adequadamente com as respostas obtidas.

Objetivo: aprender a preparar e organizar documentos para o consumo do agente, orquestrando o momento correto da consulta e o tratamento dos chunks recuperados para elaboração de respostas contextualizadas e naturais.

Objetivo: aprender técnicas de prompt para evitar prompt injection, aumentar barreiras de segurança e identificar quando recursos programáticos são necessários para garantir a segurança do agente.

Objetivo: aprender a planejar, em colaboração com times de tecnologia, a inserção no prompt de dados provenientes de sistemas externos, estruturando a hierarquia correta da informação para garantir que o agente tenha todas as informações necessárias para operar no contexto adequado.

Objetivo: aprender a compreender a modelagem de dados dos sistemas que se comunicarão com o agente de IA e estruturar JSONs compatíveis para garantir uma troca adequada de informações.

Objetivo: aprender a compor contexto e criar condicionais baseadas em linguagem natural, garantindo transferência eficiente de informações entre agentes que atuam em um mesmo fluxo.

Objetivo: aprender a desenhar cenários de teste adaptados para cada tipo de agente, permitindo que o prototipador identifique e corrija problemas antes de expor o produto para validação externa, mitigando riscos e aumentando a credibilidade nas fases seguintes.

Objetivo: aprender a coletar, organizar e incorporar feedbacks de forma estruturada, transformando observações em linguagem natural em ajustes precisos nas instruções do agente, sem sobrecarregar o prompt ou comprometer funcionalidades existentes.

Objetivo: aprender a executar testes do agente de IA com usuários reais, disponibilizando-o através de embed em sistemas e aplicativos existentes, integração rápida no WhatsApp ou consumo via API.

Objetivo: aprender a preparar as áreas de negócio para assumirem o acompanhamento do agente de IA, orientando-as sobre como monitorar métricas, fornecer feedbacks estruturados e estabelecer estratégias de incorporação contínua desses feedbacks.

Objetivo: aprender a transformar um protótipo validado em um Documento de Requisitos (PRD) para o time de tecnologia, garantindo que todas as necessidades do projeto estejam bem documentadas e compreendidas.

Objetivo: preparar o PM para participar de reuniões de refinamento técnico, desenvolvendo noções práticas de arquitetura de agentes de IA que permitam dialogar sobre funcionalidades de forma adequada com o time de tecnologia.

Objetivo: Aprender boas práticas para manter os prompts separados do código, garantindo que eles sejam acessíveis para ajustes e testes contínuos, mas de forma segura e controlada.

Objetivo: aprender a aplicar testes A/B para cenários de desfechos binários em agentes de IA, utilizando técnicas estatísticas descritivas básicas para garantir confiança nos resultados.

Objetivo: aprender a construir e validar formulários para avaliação de múltiplas dimensões de agentes de IA, aplicando técnicas estatísticas de análise multivariada que permitam avaliar aspectos complexos que não podem ser capturados em testes A/B simples.