Guia para Entender, Construir e Otimizar Agentes de Chamada de API

O papel da Inteligência Artificial em empresas de tecnologia está evoluindo rapidamente; os casos de uso de IA evoluíram do processamento de informações passivo para agentes proativos capazes de executar tarefas. De acordo com uma pesquisa de março de 2025 sobre adoção global de IA conduzida por Georgian e NewtonX, 91% dos executivos técnicos em empresas em estágio de crescimento e empresas estão relatando usar ou planejar usar IA agente.

Os agentes de chamada de API são um exemplo primário dessa mudança para agentes. Os agentes de chamada de API utilizam Large Language Models (LLMs) para interagir com sistemas de software por meio de suas Interfaces de Programação de Aplicativos (APIs).

Por exemplo, traduzindo comandos de linguagem natural em chamadas de API precisas, os agentes podem recuperar dados em tempo real, automatizar tarefas rotineiras ou mesmo controlar outros sistemas de software. Essa capacidade transforma os agentes de IA em intermediários úteis entre a intenção humana e a funcionalidade do software.

As empresas estão atualmente usando agentes de chamada de API em vários domínios, incluindo:

• Aplicativos de Consumo: Assistentes como o Siri da Apple ou o Alexa da Amazon foram projetados para simplificar tarefas diárias, como controlar dispositivos inteligentes e fazer reservas.
• Fluxos de Trabalho Empresariais: As empresas implantaram agentes de API para automatizar tarefas repetitivas, como recuperar dados de CRMs, gerar relatórios ou consolidar informações de sistemas internos.
• Recuperação e Análise de Dados: As empresas estão usando agentes de API para simplificar o acesso a conjuntos de dados proprietários, recursos baseados em assinatura e APIs públicas para gerar insights.

Neste artigo, usarei uma abordagem centrada em engenharia para entender, construir e otimizar agentes de chamada de API. O material neste artigo é baseado em parte na pesquisa e desenvolvimento práticos conduzidos pelo Laboratório de IA da Georgian. A pergunta motivadora para grande parte da pesquisa do Laboratório de IA na área de agentes de chamada de API foi: “Se uma organização tem uma API, qual é a maneira mais eficaz de construir um agente que possa se comunicar com essa API usando linguagem natural?”

Explicarei como os agentes de chamada de API funcionam e como arquitetar e engenharia esses agentes para desempenho. Finalmente, fornecerei um fluxo de trabalho sistemático que as equipes de engenharia podem usar para implementar agentes de chamada de API.

I. Definições-Chave:

• API ou Interface de Programação de Aplicativos: Um conjunto de regras e protocolos que permitem que diferentes aplicações de software se comuniquem e troquem informações.
• Agente: Um sistema de IA projetado para perceber seu ambiente, tomar decisões e realizar ações para alcançar objetivos específicos.
• Agente de Chamada de API: Um agente de IA especializado que traduz instruções de linguagem natural em chamadas de API precisas.
• Agente de Geração de Código: Um sistema de IA que ajuda no desenvolvimento de software, escrevendo, modificando e depurando código. Embora relacionado, meu foco aqui é principalmente em agentes que chamam APIs, embora a IA também possa ajudar a construir esses agentes.
• MCP (Protocolo de Contexto de Modelo): Um protocolo, notadamente desenvolvido pela Anthropic, que define como os LLMs podem se conectar e utilizar ferramentas e fontes de dados externas.

II. Tarefa Central: Traduzindo Linguagem Natural em Ações de API

A função fundamental de um agente de chamada de API é interpretar um pedido de linguagem natural do usuário e convertê-lo em uma ou mais chamadas de API precisas. Esse processo geralmente envolve:

1. Reconhecimento de Intenção: Entender o objetivo do usuário, mesmo que expresso de forma ambígua.
2. Seleção de Ferramenta: Identificar o ponto de extremidade de API apropriado (ou “ferramenta”) de um conjunto de opções disponíveis que possa atender à intenção.
3. Extração de Parâmetro: Identificar e extrair os parâmetros necessários para a chamada de API selecionada (s) da consulta do usuário.
4. Execução e Geração de Resposta: Fazer a chamada de API, receber a resposta e, em seguida, sintetizar essas informações em uma resposta coerente ou realizar uma ação subsequente.

Considere um pedido como “Ei, Siri, como está o clima hoje?” O agente deve identificar a necessidade de chamar uma API de clima, determinar a localização atual do usuário (ou permitir a especificação de uma localização) e, em seguida, formular a chamada de API para recuperar as informações climáticas.

Para o pedido “Ei, Siri, como está o clima hoje?”, uma chamada de API de exemplo pode parecer:

GET /v1/clima?localização=Nova%20York&unidades=metricas

Os desafios iniciais de alto nível são inerentes a esse processo de tradução, incluindo a ambiguidade da linguagem natural e a necessidade do agente manter o contexto em interações de várias etapas.

Por exemplo, o agente deve frequentemente “lembrar” partes anteriores de uma conversa ou resultados de chamadas de API anteriores para informar ações atuais. A perda de contexto é um modo de falha comum se não for explicitamente gerenciada.

III. Arquitetando a Solução: Componentes-Chave e Protocolos

Construir agentes de chamada de API eficazes requer uma abordagem arquitetônica estruturada.

1. Definindo “Ferramentas” para o Agente

Para que um LLM use uma API, as capacidades da API devem ser descritas para ele de uma forma que possa entender. Cada ponto de extremidade de API ou função é frequentemente representado como uma “ferramenta”. Uma definição de ferramenta robusta inclui:

• Uma descrição clara e natural da finalidade e funcionalidade da ferramenta.
• Uma especificação precisa dos parâmetros de entrada (nome, tipo, se é necessário ou opcional e uma descrição).
• Uma descrição da saída ou dados que a ferramenta retorna.

2. O Papel do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

O MCP é um habilitador crítico para um uso mais padronizado e robusto de ferramentas por LLMs. Ele fornece um formato estruturado para definir como os modelos podem se conectar a ferramentas e fontes de dados externas.

A padronização do MCP é benéfica porque permite uma integração mais fácil de ferramentas diversificadas, promove a reutilização de definições de ferramentas em diferentes agentes ou modelos. Além disso, é uma prática recomendada para equipes de engenharia, começando com especificações de API bem definidas, como uma especificação OpenAPI. Ferramentas como Stainless.ai são projetadas para ajudar a converter essas especificações OpenAPI em configurações MCP, simplificando o processo de tornar as APIs “prontas para o agente”.

3. Estruturas de Agente e Escolhas de Implementação

Vários frameworks podem ajudar a construir o agente em si. Isso inclui:

• Pydantic: Embora não seja exclusivamente um framework de agente, Pydantic é útil para definir estruturas de dados e garantir a segurança de tipo para entradas e saídas de ferramentas, o que é importante para a confiabilidade. Muitas implementações de agentes personalizados utilizam Pydantic para essa integridade estrutural.
• mcp_agent do LastMile: Esse framework é projetado especificamente para trabalhar com MCPs, oferecendo uma estrutura mais opinativa que se alinha com práticas para construir agentes eficazes, como descrito em pesquisas de lugares como Anthropic.
• Framework Interno: Também é cada vez mais comum usar agentes de geração de código de IA (usando ferramentas como Cursor ou Cline) para ajudar a escrever o código de boilerplate para o agente, suas ferramentas e a lógica circundante. A experiência do Laboratório de IA da Georgian trabalhando com empresas em implementações de agentes mostra que isso pode ser ótimo para criar frameworks personalizados mínimos.

IV. Engenharia para Confiabilidade e Desempenho

Garantir que um agente faça chamadas de API de forma confiável e tenha um bom desempenho requer um esforço de engenharia focado. Duas maneiras de fazer isso são (1) criação e validação de conjunto de dados e (2) engenharia e otimização de prompts.

1. Criação e Validação de Conjunto de Dados

Treinar (se aplicável), testar e otimizar um agente requer um conjunto de dados de alta qualidade. Esse conjunto de dados deve consistir em consultas de linguagem natural representativas e suas sequências de chamadas de API desejadas ou resultados.

• Criação Manual: Criar manualmente um conjunto de dados garante precisão e relevância, mas pode ser trabalhoso.
• Geração Sintética: Gerar dados programaticamente ou usando LLMs pode dimensionar a criação do conjunto de dados, mas essa abordagem apresenta desafios significativos. A pesquisa do Laboratório de IA da Georgian encontrou que garantir a correção e a complexidade realista das chamadas de API e consultas geradas sinteticamente é muito difícil. Muitas vezes, as perguntas geradas eram muito triviais ou impossivelmente complexas, tornando difícil medir o desempenho nuanciado do agente. A validação cuidadosa dos dados sintéticos é absolutamente crítica.

Para avaliação crítica, um conjunto de dados menor, de alta qualidade e verificado manualmente muitas vezes fornece insights mais confiáveis do que um grande conjunto de dados sintéticos e barulhento.

2. Engenharia e Otimização de Prompts

O desempenho de um agente baseado em LLM é fortemente influenciado pelos prompts usados para guiar seu raciocínio e seleção de ferramentas.

• A prompting eficaz envolve definir claramente a tarefa do agente, fornecer descrições das ferramentas disponíveis e estruturar o prompt para encorajar a extração de parâmetros precisa.
• A otimização sistemática usando frameworks como DSPy pode melhorar significativamente o desempenho. DSPy permite definir os componentes do agente (por exemplo, módulos para geração de pensamento, seleção de ferramentas, formatação de parâmetros) e, em seguida, usa uma abordagem de compilação com poucos exemplos do conjunto de dados para encontrar prompts ou configurações otimizados para esses componentes.

V. Um Caminho Recomendado para Agentes de API Eficazes

Desenvolver agentes de chamada de API robustos é uma disciplina de engenharia iterativa. Com base nos achados da pesquisa do Laboratório de IA da Georgian, os resultados podem ser melhorados significativamente usando um fluxo de trabalho sistemático como o seguinte:

1. Comece com Definições de API Claras: Comece com especificações de API bem estruturadas para as APIs com as quais o agente interagirá.
2. Padronize o Acesso à Ferramenta: Converta as especificações da API em MCP. Ferramentas como Stainless.ai podem facilitar isso, criando uma forma padronizada para o agente entender e usar as APIs.
3. Implemente o Agente: Escolha um framework ou abordagem apropriada. Isso pode envolver o uso de Pydantic para modelagem de dados dentro de uma estrutura de agente personalizado ou aproveitar um framework como mcp_agent do LastMile que é construído em torno do MCP.
   • Antes de fazer isso, considere conectar o MCP a uma ferramenta como Claude Desktop ou Cline e usar manualmente essa interface para ter uma ideia de como bem um agente genérico pode usá-lo, quantas iterações geralmente leva para usar o MCP corretamente e quaisquer outros detalhes que possam economizar tempo durante a implementação.
4. Crie um Conjunto de Dados de Avaliação de Qualidade: Crie manualmente ou valide cuidadosamente um conjunto de dados de consultas e interações de API desejadas. Isso é crítico para testes e otimização confiáveis.
5. Otimizar Prompts e Lógica do Agente: Empregue frameworks como DSPy para aprimorar os prompts e a lógica interna do agente, usando o conjunto de dados para impulsionar melhorias na precisão e confiabilidade.

VI. Um Exemplo Ilustrativo do Fluxo de Trabalho

Aqui está um exemplo simplificado ilustrando o fluxo de trabalho recomendado para construir um agente de chamada de API:

Etapa 1: Comece com Definições de API Claras

Imagine uma API para gerenciar uma lista de tarefas simples, definida em OpenAPI:

openapi: 3.0.0

info:

título: API de Lista de Tarefas

versão: 1.0.0

caminhos:

/tarefas:

post:

resumo: Adicionar uma nova tarefa

corpo da solicitação:

requerido: true

conteúdo:

application/json:

esquema:

tipo: objeto

propriedades:

descrição:

tipo: string

respostas:

‘201’:

descrição: Tarefa criada com sucesso

get:

resumo: Obter todas as tarefas

respostas:

‘200’:

descrição: Lista de tarefas

Etapa 2: Padronize o Acesso à Ferramenta

Converta a especificação OpenAPI em configurações de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Usando uma ferramenta como Stainless.ai, isso pode renderizar:

Etapa 3: Implemente o Agente

Usando Pydantic para modelagem de dados, crie funções correspondentes às ferramentas MCP. Em seguida, use um LLM para interpretar consultas de linguagem natural e selecionar a ferramenta e parâmetros apropriados.

Etapa 4: Crie um Conjunto de Dados de Avaliação de Qualidade

Crie um conjunto de dados:

Etapa 5: Otimizar Prompts e Lógica do Agente

Use DSPy para aprimorar os prompts, focando em instruções claras, seleção de ferramentas e extração de parâmetros usando o conjunto de dados curado para avaliação e melhoria.

Ao integrar esses blocos de construção – desde definições de API estruturadas e protocolos de ferramentas padronizados até práticas de dados rigorosas e otimização sistemática – as equipes de engenharia podem construir agentes de chamada de API mais capazes, confiáveis e mantenedores.