1. O Problema dos Agentes de IA: Inteligência vs. Experiência [0]

thumbnail Os agentes de IA atuais são inteligentes, mas carecem da experiência especializada necessária para tarefas específicas, o que os torna menos eficazes do que as "skills" focadas.

1.1. A Obsessão com Agentes de IA [0]

  1. Há uma grande obsessão em criar agentes de inteligência artificial no momento, com startups, desenvolvedores e redes sociais falando constantemente sobre eles [0].
  2. Os criadores de uma das IAs mais potentes do mundo alertam que o futuro não está na criação de agentes, mas em algo que eles chamam de skills ou habilidades [5].
  3. Os agentes de IA atuais são impressionantes, capazes de escrever código, navegar na internet, raciocinar e compor música, demonstrando um nível de inteligência brutal [12].

1.2. Inteligência Não é o Mesmo que Experiência [17]

  1. O problema dos agentes de IA é que inteligência não é o mesmo que experiência [17].
  2. Para ilustrar, imagine que você precisa de alguém para fazer a declaração de imposto de renda da sua empresa [19].
    1. A primeira opção é contratar um gênio superdotado que pode deduzir qualquer coisa do zero, mas nunca preencheu um formulário antes [21].
    2. A segunda opção é contratar um contabilista experiente que, embora talvez não seja um gênio, já fez milhares de declarações, conhece cada lei, dedução e truque [23].
    3. Você contrataria o contabilista experiente, pois não quer um gênio adivinhando, mas alguém que já sabe o que fazer [25].
  3. Os agentes de IA são gênios generalistas que não conhecem os fluxos de trabalho específicos de uma empresa, a indústria, as leis, nem lembram o que funcionou ontem e falha hoje [28].
  4. Para resolver isso, as pessoas criam um agente diferente para cada tarefa (legal, marketing, contabilidade), o que é exaustivo, complexo e não escalável [30].

2. A Solução: As "Skills" e o Descobrimento Progressivo [33]

thumbnail As "skills" são arquivos de texto simples que fornecem experiência específica a um agente de IA universal, permitindo que ele aprenda a realizar tarefas e se conecte a ferramentas externas de forma escalável e eficiente.

2.1. O Que São as Skills [33]

  1. A Anthropic percebeu que o motor ou agente base da IA já é universal, então não é necessário programar um agente novo para cada tarefa [33].
  2. O que é preciso é dar a esse agente universal experiência de domínio sob demanda, e é isso que as skills fazem [35].
  3. Uma skill é um arquivo de texto (como um arquivo Markdown ou uma receita de cozinha) que contém instruções específicas para a IA sobre como fazer algo [37].
    1. É como um manual de instruções para um novo funcionário, detalhando o tom, a estrutura e as seções a serem usadas ao escrever um post de blog, ou as cores e tipografias da empresa [40].
    2. Guardar esse arquivo em uma pasta cria a primeira skill, ensinando a IA a escrever como desejado [43].
  4. Muitas vezes, as skills nem precisam ser escritas manualmente, pois um LLM (Large Language Model) pode criá-las com base no conhecimento e experiência fornecidos [46].
  5. Não é necessário ser programador para criar skills; um profissional de RH pode criar uma skill com critérios de contratação, e um advogado pode criar uma para revisar contratos [48].

2.2. A Magia Técnica: Descoberta Progressiva e MCPs [52]

  1. A Anthropic chama uma peça chave do funcionamento das skills de descoberta progressiva [53].
  2. A IA (como o Claude) não carrega centenas de skills na memória de uma vez, o que colapsaria o sistema [54].
  3. Em vez disso, a IA "lê o lombo do livro" (o título ou resumo da skill) e, quando encontra a skill adequada para a tarefa solicitada, "tira o livro da estante" e o lê a fundo [56].
  4. Isso significa que a IA pode ter centenas ou milhares de skills, e ela escolherá automaticamente a correta para usar quando for necessário [58].
  5. As skills, embora sejam arquivos de texto Markdown, conectam-se a servidores MCPs (Model Context Protocol) nos bastidores [60].
    1. Os MCPs são as "mãos da inteligência artificial", permitindo que ela se conecte a bancos de dados, APIs, ferramentas externas, faça web scraping ou gere PDFs [62].
    2. As skills fornecem a experiência, dizendo ao LLM o que fazer exatamente com essas ferramentas [64].
  6. Isso cria um sistema completo onde o LLM central pode ler manuais de instruções (skills) para aprender tarefas e se conectar às ferramentas necessárias para desempenhá-las [65].

2.3. Exemplo Real: Auditoria GEO com Subagentes [67]

  1. Um exemplo real de skill é uma para realizar uma análise GEO (Generative Engine Optimization), que é o SEO potencializado por motores de busca generativos de IAs [69].
  2. O objetivo dessa skill é posicionar ou verificar o quão bem posicionada está uma empresa (como Frogames Formación) em buscadores de IA como ChatGPT, Gemini ou Claude [72].
  3. A skill é um arquivo Markdown que descreve o comportamento que a IA deve ter quando chamada [73].
    1. Ele detalha o fluxo de trabalho de uma auditoria, como usar ferramentas online para recuperar a página inicial, extrair informações (título, metadescrição, seções de blog, esquema), rastrear o sitemap e coletar dados da página [75].
    2. A skill instrui a IA a lançar cinco subagentes simultâneos: um para visibilidade da IA, outro para otimização de plataformas, outro para infraestrutura, qualidade de conteúdo e esquema/dados estruturados [76].
  4. Essa arquitetura é como construir uma casa, onde há um empreiteiro principal e subcontratados (eletricista, encanador, etc.), cada um analisando algo diferente ao mesmo tempo, tudo de forma automática através de um simples arquivo de texto [80].
  5. As próprias IAs podem criar essas habilidades; o apresentador tem uma pasta local com skills que pediu à IA para criar, como analisar PDFs, gerar slides, preparar conteúdo de curso ou resumir vídeos do YouTube [83].
  6. As skills são escritas em linguagem simples (castelhano puro em Markdown) e, sem uma única linha de código, fornecem instruções para o LLM usar outras ferramentas e multiplicar sua potência [88].

3. Implementação e o Futuro das Skills [91]

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As skills podem ser facilmente carregadas e utilizadas em plataformas de IA como o Claude, permitindo a criação de negócios automatizados e escaláveis sem a necessidade de programação.

3.1. Como Usar as Skills [91]

  1. As habilidades podem ser compartilhadas em repositórios como o GitHub, onde o apresentador disponibilizou cerca de 15 a 20 skills [90].
  2. Uma forma de usar as skills é através do Claude [93].
    1. No Claude, há uma seção chamada "skills" e um menu para gerenciá-las [94].
    2. Para adicionar uma skill, basta clicar em "criar habilidade" e carregá-la [96].
    3. Não é preciso carregar ou baixar de um repositório; pode-se pedir ao Claude para criar uma skill descrevendo as instruções, passos, formato do relatório e até o logo [98].
    4. A skill pode precisar de scripts, agentes e outros ativos, que podem ser fornecidos em um repositório completo [101].
  3. Para executar uma skill, basta digitar "/" seguido do nome que foi dado ao arquivo da skill (por exemplo, /geo-audit) e o nome da página web a ser analisada [103].
  4. O apresentador demonstrou uma auditoria GEO da sua empresa, Frogames Formación, que levou um tempo considerável para ser concluída [107].
    1. A IA forneceu um feedback detalhado, indicando áreas críticas para melhorar, pontos fortes e aspectos moderados, além de sugerir cinco melhorias para a semana [110].
    2. A auditoria completa pode ser baixada como um PDF ou documento Markdown, contendo instruções, problemas de alta e baixa prioridade, como resolvê-los, agrupados por categorias e próximos passos [112].
    3. O apresentador, sem conhecimento de SEO, conseguiu que a IA criasse, implementasse e usasse a skill para rastrear e fazer sugestões de melhoria para o site [115].
  5. Essa habilidade pode ser usada para criar um negócio de auditoria SEO, vendendo relatórios por 15, 20 ou 100 dólares, mesmo sem ser um especialista em SEO [118].

3.2. O Futuro da IA com Skills [120]

  1. O futuro da IA não está em criar centenas de agentes frágeis e complexos, mas em ter uma IA potente e fornecer-lhe uma imensa biblioteca de skills [120].
  2. Isso é comparado a Neo ou Trinity em The Matrix, que aprendem habilidades instantaneamente [121].
  3. O uso de skills é rápido, escalável e qualquer pessoa pode fazê-lo [122].
  4. O apresentador oferece um tutorial passo a passo sobre como criar a primeira skill, caso haja interesse [123].