A UiPath (NYSE: PATH), empresa líder global em automação agente, listou um conjunto de 10 melhores práticas para orientar empresas na construção e implementação de agentes de Inteligência Artificial (IA) de alto desempenho.

O conteúdo reflete aprendizados acumulados pela companhia na entrega de automações agênticas de ponta a ponta em ambientes corporativos complexos.

 Para endereçar esses pontos, a UiPath desenvolveu o UiPath Agent Builder no Studio, que combina LLMs, automação e camadas fundamentais de controle — criando uma base sólida para agentes alinhados às exigências de produção.

“A combinação de LLMs, automação e governança sólida é o que diferencia experimentos de soluções escaláveis. Com o Agent Builder, estamos ajudando organizações a transformar IA generativa em valor empresarial mensurável”, afirma Edgar Garcia, VP da UiPath para a América Latina.

Confira as 10 melhores práticas:

1. Projetar para falha segura: considerar o comportamento não determinístico dos modelos, eliminar loops de repetição e decompor tarefas em agentes de escopo único.
2. Configurar contexto de forma inteligente: empregar DeepRAG¹ com indexação híbrida e semântica para manter contexto de forma consistente e auditável.
3. Tratar capacidades como ferramentas: definir APIs internas com contratos formais de entrada/saída e reutilizar automações existentes para evitar lógica duplicada.
4. Escrever prompts como especificações técnicas: prompts estruturados, com raciocínio orientado à tarefa e formatos de resposta claramente definidos.
5. Testar como software de produção: criar conjuntos de avaliação com dezenas de casos, incluindo cenários extremos, e usar rastreamento para depurar raciocínios.
6. Garantir segurança e governança desde o início: operar agentes via UiPath Orchestrator ou Maestro² e usar o AI Trust Layer para políticas, controles e mitigação de riscos.
7. Versionamento disciplinado: registrar versões de prompts, ferramentas e dados, e condicionar deploys à aprovação de testes.
8. Arquitetar conversas confiáveis: criar fluxos transparentes, com confirmação explícita em ações irreversíveis e mensagens consistentes.
9. Controlar custo e desempenho: escolher modelos adequados, limitar consumo de tokens, ajustar contexto e agrupar operações para eficiência computacional.
10. Evoluir continuamente: incorporar rastreamento, coleta de dados e feedback humano para melhorar agentes de forma iterativa.

“Construir agentes de IA que realmente funcionem em produção exige a mesma disciplina aplicada a qualquer componente crítico de software: testes robustos, controle de versão, rastreabilidade e governança. Não existe atalho. As nossas melhores práticas condensam exatamente o que aprendemos em projetos reais, com dados e usuários reais”, afirma Garcia.

Sobre a UiPath

A UiPath (NYSE: PATH) tem a missão de aprimorar a geração de valor para que mais pessoas possam trabalhar de forma mais criativa, colaborativa e estratégica.

Para mais informações, acesse www.uipath.com.