Ai Agent Design

Esta skill capacita o Claude a projetar, implementar e otimizar arquiteturas de agentes autônomos baseados em LLMs, integrando loops de raciocínio, uso de ferramentas e gestão de memória para automações complexas.

Keywords

Agente Autônomo, ReAct, Loop OODA, Planejamento de Agente, Ferramentas de Agente, Memória de Agente, Reflexão de Agente, Prompt Engineering para Agentes, Orquestração de LLM, Chain of Thought, Função de Chamada, Vector Database, Agente Hierárquico.

Quick Start

1. Estruturar Prompt ReAct Inicial: Construa um prompt que instrua o agente a Pensar (raciocinar), Agir (usar ferramentas) e Observar (analisar resultados da ação) em um loop contínuo para uma tarefa específica.
2. Definir Ferramentas Essenciais: Liste as ferramentas que o agente pode usar (e.g., api_weather_check(city), db_query_product(id)) com suas descrições e parâmetros, explicitando-as no prompt ou via função de chamada.
3. Configurar Webhook de Ação: Crie um endpoint de webhook (ex: Make/N8N) que receba o nome da ferramenta e seus argumentos do agente, execute a lógica externa (API, DB) e retorne o resultado ao agente.
4. Implementar Loop de Interação: Configure o ambiente para que o agente receba um objetivo, execute seu ciclo ReAct, e o resultado da ação da ferramenta seja reintroduzido no próximo turno do prompt como Observação.
5. Teste de Cenário Base: Teste o agente com um cenário simples e direto, observando o Pensamento, a Ação e a Observação para garantir que o fluxo básico de raciocínio e uso de ferramentas esteja correto.