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Metodologia Agentic AI: como levamos um agente de IA até à produção

A Metodologia Sevways Agentic AI organiza o trabalho em seis blocos, dos casos reais da operação ao agente em produção. O agente sugere, a pessoa aprova, e a autonomia só cresce quando os números o justificam.

Pedir diagnóstico
  1. 01

    Casos reais desde o início

    Começamos pelos emails, pedidos e documentos que a operação recebe todos os dias.

  2. 02

    Avaliação contínua

    Cada agente é testado com casos reais antes de cada mudança. Sem avaliação não há previsibilidade.

  3. 03

    Uma pessoa decide

    O agente lê o ERP sozinho. Escrever no ERP ou enviar um email passa sempre por uma pessoa.

Em resumo

Blocos
Seis, de Descobrir a Produção e melhoria
Duração
A combinar no diagnóstico
Autonomia
Modo sombra, aprovação completa e redução gradual
Registo
O que o agente leu, propôs e escreveu, no MAJISTI

Para quem

  • Administração

    Quer saber o que a IA vai fazer, com que risco e quem responde por cada agente.

  • Direção de operações

    Tem equipas a responder todos os dias às mesmas perguntas de clientes, fornecedores e colegas.

  • Equipas de atendimento

    Passam a rever e aprovar respostas preparadas pelo agente em vez de as escrever do zero.

  • Equipa de informática

    Precisa de ligar os agentes ao ERP com regras de acesso, registo e forma de desligar.

Como trabalha um agente feito com este método

Cada pedido passa pelos mesmos passos. Em cada um fica registado o que o agente leu e decidiu.

O que chega
  • Email de cliente ou fornecedor
  • Pedido interno
  • Dados do ERP
    lidos por ferramentas próprias, com as permissões de quem pede
Metodologia Agentic AI
  1. Encaminhar
  2. Extrair entidades
  3. Planear
  4. Executar ferramentas
  5. Validar
  6. Responder
Com que confiança
  • Responder
  • Clarificar
  • Escalar
  • Registar
O que sai
  • Resposta proposta
    uma pessoa aprova ou corrige antes de seguir
  • Pergunta de clarificação
    quando falta um dado
  • Caso entregue a uma pessoa
    na dúvida, o agente escala
Ferramentas semânticas: o agente pede, por exemplo, o estado de uma expedição, e a ferramenta sabe onde o ler no ERP.

Seis princípios

  • Dados reais primeiro

    Desenhamos com os emails, pedidos e documentos reais de cada tema, incluindo os casos difíceis e o vocabulário do setor.

  • Ferramentas semânticas

    O agente usa ferramentas com significado de negócio, com contratos definidos, em vez de consultas soltas ao ERP.

  • Avaliação contínua

    Um conjunto de casos reais por tema, testes de regressão e testes adversariais correm antes de cada mudança.

  • Human in the loop

    O agente sugere e a pessoa aprova. Escrever no ERP ou enviar um email exige sempre uma pessoa.

  • Entrega incremental

    Primeiro o caminho mais comum, depois os casos difíceis, depois os outros temas e o canal de email.

  • Observabilidade total

    Fica registado o que o agente leu, o que propôs, o que escreveu e quem aprovou.

O agente sugere, a pessoa aprova

Ler o ERP é automático. Escrever no ERP ou enviar um email precisa sempre de uma pessoa. A autonomia cresce por degraus.

  • 1 · Modo sombra

    O agente processa os pedidos reais e não envia nada. Comparamos o que faria com o que a equipa fez.

  • 2 · Aprovação completa

    Uma pessoa aprova ou edita cada resposta, e cada uma fica classificada como correta, parcial ou incorreta.

  • 3 · Redução gradual

    Só as respostas de baixa confiança passam por revisão. O resto segue com registo.

  • Cada falha vira um teste

    Um erro encontrado entra no conjunto de avaliação e passa a ser testado em todas as versões seguintes.

  • Na dúvida, escala

    Quando a confiança é baixa ou o pedido sai do âmbito, o caso vai para uma pessoa com o contexto já reunido.

  • Uma função por agente

    Cada agente faz uma coisa. Procuramos cobrir a maior parte dos pedidos, não todos: o resto fica com as pessoas.

Quatro hábitos que ensinamos às equipas

Inspirados no AI Fluency Framework da Anthropic (os 4D: Delegation, Description, Discernment, Diligence). Valem para quem usa um assistente de IA e para quem aprova o trabalho de um agente.

  • Delegar

    Decidir o que dar à IA e o que guardar. Exemplo: a IA resume o contrato; a decisão de assinar fica consigo.

  • Descrever

    Explicar bem a tarefa, o contexto e o resultado esperado. Exemplo: «resposta curta ao cliente, em inglês, com a data de entrega confirmada no ERP».

  • Avaliar

    Verificar o que a IA produziu antes de o usar. Exemplo: confirmar o valor e a data antes de aprovar a resposta.

  • Ter cuidado

    Responder pelos dados que se usam, pelo que se envia e dizer quando houve IA. Exemplo: não colar dados pessoais num assistente sem regras de uso.

O que medimos

Os mesmos indicadores do piloto à operação. Os valores a atingir combinam-se com cada empresa no diagnóstico.

  • Intenção certa

    Se o agente percebeu o que o pedido quer.

  • Dados extraídos

    Se encontrou no pedido o cliente, a encomenda, a expedição ou a data certos.

  • Ferramentas

    Se as consultas ao ERP correram e devolveram o que deviam.

  • Respostas corretas

    Quantas respostas a pessoa aprovou sem alterar.

  • Passagem a uma pessoa

    Se o agente escalou os casos que devia, e só esses.

  • Tempo de resposta

    Do pedido recebido à resposta pronta para aprovar.

  • Custo por tarefa

    O consumo de modelos e serviços de cada pedido tratado.

  • Revisão humana

    A parte das respostas que ainda passa por uma pessoa, e como evolui.

Seis blocos, do primeiro workshop à operação

  • 1 · Descobrirworkshops com os operadores, cada tema tratado como uma capacidade, indicadores, modelo de operação e política de segurança; acompanhamos o trabalho real, lemos os emails de cada tema e mapeamos as intenções e onde está cada dado no ERP
  • 2 · Desenharferramentas semânticas com contratos MCP, limites e política de confiança (responder, clarificar ou escalar); arquitetura do agente, servidor MCP e registo de tudo o que faz
  • 3 · Avaliarconjunto de casos reais por tema, avaliação automática por um segundo modelo, testes adversariais e de regressão; corre antes de cada mudança
  • 4 · Construir e protegerdesenvolvimento por etapas; acesso por perfil, dados pessoais mascarados, proteção contra instruções escondidas nos pedidos, cortes automáticos e passagem a uma pessoa quando algo falha
  • 5 · Piloto em modo sombrao agente trabalha com pedidos reais sem enviar nada; no fim, a decisão de avançar ou não é da empresa
  • 6 · Produção e melhoriaarranque e formação das equipas; depois, ciclos semanais, mensais e trimestrais de melhoria

As durações de cada bloco combinam-se no diagnóstico, conforme o número de temas e o estado dos dados.

uma pessoa aprova

O agente sugere, a pessoa aprova

Escrever no ERP ou enviar um email passa sempre por uma pessoa. A revisão só diminui quando os casos reais mostram que o agente acerta, e cada falha passa a teste permanente.

Ligado a

Governação

Quem decide durante o projeto?

Um comité de direção e um comité de projeto, com ponto de situação semanal e relatório mensal. A passagem do piloto à produção é uma decisão da empresa.

Como passa um uso de IA de pessoal a crítico?

Há três níveis de uso: pessoal, equipa e crítico. Cada passagem de nível tem regras próprias de aprovação, registo e avaliação.

Quem acompanha a IA em cada área?

Cada área tem um responsável que conhece o processo, recolhe os casos difíceis e ajuda os colegas a usar os agentes.

Como se sabe o que o agente fez?

Fica registado o que o agente leu e escreveu, o que propôs e quem aprovou. Esse registo vive no MAJISTI, a torre de controlo de IA da Sevways, e serve a revisão mensal da Operação de agentes.

Quer aplicar a metodologia a um processo seu?

Começamos por um diagnóstico: escolhemos os temas, vemos os dados e combinamos os blocos e as durações.

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