Agentes inteligentes e autônomos trabalhando 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem descansar e praticamente sem remuneração. Quem não gostaria disso? Primeira vez que eu vi essa ideia, eu pirei, lógico. Claro que sim, porque quem não gostaria de faturar milhões com robôs inteligentes trabalhando no piloto automático sem precisar fazer mais nada?
Até que eu tentei colocar na prática. E os resultados não foram nada legais, porque no final, a prática não ficou tão perto da... teoria que me tinha sido mostrada.
Então ficou a pergunta, será que é tudo hype? Será que não tem uma maneira que pessoas normais como eu e você, que não sabem programar, não querem saber programar e nem querem usar coisas complicadas pra criar agentes de inteligência artificial que nos ajudam a escalar os nossos faturamentos e os nossos negócios, mas sem necessariamente custar muito mais por isso? E a resposta é que existe sim uma maneira de fazer isso, mas talvez não da maneira que você imagina. Para descobrir isso, eu tive que voltar no tempo, ler um livro escrito pela primeira vez em 1995 e hoje usado por mais de 1.500 universidades em 134 países ao redor do mundo. Um livro que inclusive me fez questionar qual a diferença de nós para uma máquina realmente inteligente.
Mas o resultado? Sete passos simples e práticos para você criar o seu primeiro agente de IA hoje mesmo, contando com a ajuda de um velho amigo nosso. o Einstein.
E é com a ajuda dele que a gente vai transformar hype em resultados reais. Portanto, nessa aula hoje aqui, você vai aprender onde e como criar agentes, quais agentes criar primeiro e alguns exemplos, como fazer eles conversarem entre si e dar melhores resultados, algumas dicas e truques de engenharia de prompt, como protegê-los em um estudo de caso completo. Só que antes de a gente sequer falar de tudo isso, a gente precisa responder uma pergunta que parece simples, mas que engana, que é o que são agentes. E pra isso a gente vai começar com um pequeno quiz que eu quero ver se tu vai acertar. Primeiro lugar, quais são dessas alternativas que eu mostro aqui que você considera que são agentes inteligentes?
O primeiro deles o agente Smith, do Matrix. Será que o agente Smith é considerado um agente na definição certa? Não sei. Vamos ver outras. Um assistente de IA autônomo com objetivo definido.
Isto é um agente? Não sei. Um chatbot treinado com essa base de conhecimento, é também um agente?
Ou quem sabe um GPT customizado dentro do chat GPT, será que é? Mas e agora um robô aspirador que limpa a sua casa, é também considerado um agente? Ou uma lâmpada com sensor de movimento, quais desses são agentes e por quê? Porque se a gente não sabe o que é ou não agente, como que a gente vai saber quais os passos para criar se cada pessoa entende uma coisa diferente?
E foi para entender a resposta real. e descobriu que são agentes, que eu vim atrás deste livro, que é um livro de inteligência artificial, uma abordagem moderna, que ele está na quarta edição, mas que sua primeira versão foi escrita em 1995. É o livro mais usado para se falar de inteligência artificial em universidades ao redor do mundo, inclusive no Brasil, um agente é aquilo que pode ser visto como percebendo o ambiente e atuando sobre esse, como, por exemplo, um software vai receber artigos ou conteúdos e, com base nesses, tomar uma decisão. que ele representa por essa imagem aqui e que depois ele fala desse acrônimo aqui para a gente manter em mente, que um agente basicamente atende estes quatro. Ele tem uma performance inspirada, um ambiente onde ele atua, sensores para perceber este ambiente e atuadores que devolvem uma resposta. E sabe qual é literalmente o exemplo que ele mostra logo aqui abaixo?
Na verdade era acima, era um robô aspirador. Que um robô aspirador... Ele literalmente atende esses quatro critérios de qual é a performance esperada, qual é o ambiente, como é que ele percebe este ambiente e toma decisões baseado nisso.
Isso é um agente inteligente. Ah, mas peraí, Bruno. Pensei que tu ia me ensinar algo mais complexo.
Sim, a gente vai complicar quando precisa, mas não mais do que necessário. O problema é que tem tanta hype ao redor disso que às vezes cada um entende, quando se fala de agentes, uma coisa. E se nós não definirmos o que é, fica muito na base do na minha interpretação, o que não ajuda. ninguém.
Portanto, voltando na pergunta anterior, quais destes aqui são agentes? Talvez agora tu saiba dar a melhor resposta. E a verdade é que todos.
Todos estes aqui são agentes. A diferença é que alguns são mais complexos, outros menos, alguns mais autônomos, outros menos. Inclusive, uma lâmpada com um sensor de movimento, dá para se dizer que é até mais autônomo que certos programas que a gente cria usando inteligência artificial. Mas ambos são agentes com diferentes propósitos. Começando com a pergunta mais básica.
Quais agentes criar? Porque a gente pode fazer N coisas, N, digamos, tarefas que a gente pode substituir por agentes. Quais que são aquelas que eu considero melhor, que eu vou te mostrar alguns exemplos aqui.
Para fazer isso, eu gosto de fazer algumas perguntas do meu negócio, e aí você tem que fazer no seu, para refletir em cima disso. Então, quais tarefas repetitivas você executa hoje, que você ou alguém da sua equipe executa? Quais atividades você já tem um guia de execução, que isso a gente pode usar para treinar estes agentes, como eu vou te mostrar nos exemplos? Quais expectativas vocês têm dos resultados e qual a performance necessária? Lembra até do acrônimo?
Performance, Ambiente, Sensores e Atuadores. Aqui é a mesma coisa. Porque dependendo do tipo de resposta, por exemplo, uma copy de alto nível de vendas ou um trabalho de venda um a um, isso exige mais do que simplesmente criar uma ideia para um título num vídeo, ou num artigo, ou num anúncio, ou uma descrição do vídeo do YouTube.
Então, diferentes propósitos vão precisar de diferentes treinamentos. Esse, por exemplo, é um agente de Spin Selling, como diz aqui. É um para me ajudar e ajudar o pessoal da minha equipe a...
toda vez que a gente tiver uma venda, por exemplo, de uma das nossas mentorias, aplicar essa metodologia de vendas, que é uma das mais famosas do mundo e que funciona muito bem, obrigado. Esse aqui é um outro para me ajudar a pensar uma solução melhor para encaixar na minha metodologia. Ou outro que é parecido, que é da causa surpreendente principal, que é uma das coisas que eu ensino lá no meu programa de como achar, para quem for da parte do marketing raiz, um mecanismo do problema na hora de vender usando o copywriting. Então, é um outro que eu criei um agente para me ajudar a ter mais ideias para melhores anúncios e uma melhor copy. Outro é para a criação de títulos, seja para anúncios, YouTube, artigos ou o que for.
Outro é para me ajudar e ajudar alunos e mentorandos a criar uma oferta, assim como este aqui e um outro que é da proposta única de vendas, que define uma frase mais específica, que é algo que a gente chama da public, muita gente tem dificuldade. Aqui o da oferta magnética, que agora desenha a oferta como um todo, com os seis elementos que eu recomendo ter. Aqui um para entender melhor. o perfil do cliente ideal, como já bem diz o nome, de cada mercado, que é a parte da equação que mais importa e que muita gente tem preguiça de fazer, esse aqui nos ajuda. E um último, nesse momento, de criação de landing pages de alta conversão, que eu ofereço como bônus aí em alguns treinamentos.
Então, todos são agentes que eu peguei tarefas que eu, alunos ou mentorandos ou alguém da minha equipe tinha que fazer diversas e diversas vezes e criei um processo para que agora, quase como um estalar de dedos, possa resolver a nossa vida de uma maneira mais fácil. E talvez até fique a pergunta, que alguns já se deram conta onde eu fiz isso, onde criar ditos agentes. Estes em específico, e não é o único lugar, já vou mostrar uma alternativa gratuita, eu usei criando os GPTs, que é essa parte da OpenAI dentro do chat GPT, só funciona hoje dentro do chat GPT, para criar esses tipos de agente. Tem como fazer também via API, para quem conhece?
Sim, mas aí precisa mais programação. O que eu não vou entrar em tantos detalhes aqui, até porque os fundamentos que eu vou passar aqui servem tanto para criar agentes aqui dentro do GPT, que é simples, prático e fácil, e aí tu não perde tempo com programação, códigos complicados e aquele montoeira de coisa que dá erro, e simplesmente foca no que tu faz melhor, que é orientar as outras pessoas, nesse caso um agente, para executar a tarefa. Então aqui é uma das alternativas onde dentro do chat GPT, o detalhe é que hoje é só disponível na conta do GPT.
pago na conta do Plus, que está 20 dólares por mês. Acredito que eventualmente eles vão disponibilizar para mais pessoas, mas hoje esse é o caso. E aqui eu posso olhar tanto os meus GPTs que eu já criei ou clicar aqui para criar um novo. Como alternativa, a gente tem o próprio Playground da OpenAI, que o que é essa ferramenta aqui?
Eles oferecem para quem quiser criar agentes mais robustos, lembrando, também são agentes, assim como os GPTs, pode fazer por aqui, que eu posso configurar tanto como chat, como assistente, e aqui ele mostra algumas das configurações que, por API, que é a linguagem de programação, linguagem não, é a maneira de conectar, Application Programming Interface, como os programas vão se falar, eu consigo configurar, entender como é que funciona, e replicar no meu servidor. Acredito que para a maioria que está aqui não é exatamente como vai usar. Eu hoje não uso, prefiro só usar os GPTs.
E como uma outra alternativa, nós temos o POU. Ele é uma alternativa que tu consegue criar alguns agentes gratuitos, só que ele não tem disponível todos os modelos na versão gratuita. Alguns modelos, digamos, não tão potentes.
O GPT-4, por exemplo, não está disponível gratuitamente. Mas aqui eu até já criei, que até em uma outra aula minha, se tu ainda não viu aqui no canal, que eu falo de uma Masterclass. de como ganhar até 10 mil reais por mês usando agentes, eu mostro esse aqui. Então, isso que eu fiz aqui, e ele usa alguns outros LLMs, modelos de linguagem, não tão poderosos, mas suficientes para o que a gente quer aqui.
Resolvido isso, resolvido o contexto, e bem entendido e claro o que são agentes, que tal a gente partir para a prática? Então, aqui na tela onde eu cliquei antes para criar o novo GPT, tu vai cair numa tela assim. Talvez, inclusive, aqui neste primeiro botão, na parte de criar, que inclusive é um GPT rodando dentro do GPT.
Vou explicar algumas configurações básicas para depois a gente ver, digamos, o framework geral de como eu gosto de fazer e depois a gente vai dar uma olhada num estudo de caso que, aí eu te garanto, que vai melhorar e muito, digamos, a tua compreensão para tu poder aplicar no teu negócio. Então, aqui a parte básica é, se tu não tiver a mínima noção, não sabe por onde começar, nessa parte aqui do Create é uma parte que, como se fosse um chat GPT, que você pode vir aqui e conversar com ele. Quero fazer tal coisa, eu quero fazer X, eu quero fazer um GPT que faça tal coisa.
Eu preciso criar títulos, criar anúncios, o que for. E ele vai te ajudar por um processo, onde ele vai guiando, te ajuda a criar um nome, te ajuda a escolher uma foto, etc, etc. Eu não uso. Eu prefiro fazer o modelo que eu vou mostrar agora, onde eu já venho aqui para a parte de configuração, porque aqui eu tenho um controle manual das coisas. E aqui como é que funciona?
Na esquerda, aqui, nós já vamos falar de tudo isso que está aqui, é onde eu configuro. E aqui na direita é o preview, onde eu posso testar o meu GPT conforme eu edito. Então aqui nessa parte, se eu clicar... nessa bolotinha aqui, eu posso ou subir uma foto, ou usar o DALI, que já está disponível para contas pagas, para adicionar uma imagem, não tem muito mistério. Aqui eu vou dar o nome, como se fosse, por exemplo, teste GPT, ou agente, ou o que for, uma leve, uma breve, muito breve descrição sobre o que se trata, e aqui que nós entramos nas instruções, que é onde realmente o bicho pega.
E para as instruções, a melhor maneira que eu consigo explicar, porque diversas pessoas chegam até mim, ou por alunos, ou por WhatsApp, ou o que for, perguntando Como eu faço agentes é primeiro dando a base teórica em contexto rapidamente, pode ficar tranquilo, para depois a gente mostrar mais na prática. E como é que eu faço isso? Em algumas das palestras que eu já fiz, eu começo com essa imagem. Por que com essa imagem especificamente? Porque é um ovo e nessa hora que eu mostro, eu falo, como que faz um ovo?
E aí eu abro para perguntas. E eu espero as pessoas que estão ali, na sala, no auditório, o que for, responderem. Alguns começam a falar algumas coisas.
Olha. Eu faria um omelete assim, eu faria um omelete assado, eu faria frito desse jeito, eu faria XYZ. Até que alguém pergunta, tá, mas você tá falando de fazer um ovo pra comer ou de como ele é feito, meio que uma discussão filosófica do ovo ou da galinha?
E eu falo, exato, esse é o ponto. Se eu não especificar do que eu quero dizer com fazer um ovo, como você sabe? Eu posso estar querendo realmente questionar no sentido de origem da vida darwiniana, de como surgiu o ovo, se foi primeiro o ovo ou a galinha. Ou eu posso estar simplesmente querendo um omelete com três ovos, com queijo, tomatinho cortado e cebola fritinha?
Não sei. Só que se eu não especificar, você não sabe. E o GPT é a mesma coisa.
Muitas, eu vejo muitas e muitas e muitas pessoas cometendo esse erro. Eles olham pro ovo e falam pro GPT, faça um ovo. Aí o GPT não tem como saber que tipo de ovo tu tá falando, não dá a resposta certa. Ah, esse GPT é uma porcaria, não funciona.
Esquece isso. O problema não está no GPT. O problema está na pecinha por trás do volante. Então, como que eu faço... pra ajudar nesse processo, pra melhorar, pra que garantir que todas as vezes, ou pelo menos no maior número de vezes, a gente tenha um resultado melhor.
E pra isso, eu conto com a ajuda deste nosso amigo aqui, que obviamente é uma imagem que eu gerei por Mid Journey, do nosso amigo Einstein, usando o MacBook Pro, usando. E por que ela está aqui? Porque é o seguinte, pra pensar, independente do framework que tu seguisse, tu seguia ou não seguia, o que eu te passar, a melhor maneira de encarar na hora de criar um GPT é o seguinte, pensa como se tu tivesse o Einstein. Lá no teu sótão, se tu mora numa casa ou na casa de quem for, ele tem um MacBook, ele é mega inteligente, tem um QI acima de 150, ele aprende rápido, só que ele não tem contexto. Ele não sabe exatamente o que é, assim como eu falei do ovo.
Então, se eu tivesse com esse cara na minha frente, eu quisesse que ele resolvesse algum problema específico, como que eu daria instruções para ele? E aí tu vai se dar conta que não é simplesmente falar, faça um anúncio, faça um ovo. Ele precisa de contexto.
Só que ele aprende rápido. Melhor contexto, melhor a resposta. Garbage in, garbage out. Lixo pra dentro, lixo pra fora.
E o contrário também é verídico. Se a gente colocar mais informações e dar contexto suficiente, A tendência por ele ser bem espertinho é que vai te dar uma resposta melhor. E como é isso na prática, aqui dentro do GPT? O principal é pensar, para um cara tão inteligente, o quanto de contexto eu preciso dar para que ele gere a resposta que eu quero. E aí tu vai se dar conta que na hora de fazer isso aqui, o que a gente vai fazer agora, é melhor, digamos como uma regra geral, fazer agentes muito bem definidos que resolvem um único problema.
e depois fazer esses agentes conversarem entre si, que eu já vou te mostrar como. Então, digamos o framework que a gente fala que eu gosto de seguir, ele tem sete passos. Que o primeiro deles é o função e objetivo. Estou copiando aqui do lado.
Se eu clicar aqui, eu expando isso aqui, que fica mais fácil editar. E eu vou colocar o primeiro, função e objetivo. Outra regra boa para seguir.
Além de pensar, eu tenho um Einstein lá no meu soto esperando os comandos, o quão claro eu consigo ser nas ordens que eu vou passar, seja para ele ou para uma pessoa do meu lado. Porque o quanto... o quão mais claro for, mais claro é também para a máquina, porque ela imita uma rede neural, ela aprende como nosso cérebro aprende.
Então, o primeiro ponto é esse aqui, função objetivo, eu gosto de separar com o Markdown, que é esse símbolo aqui que a gente já vai ver em seguida, dando algumas instruções. Você é o Optimus Writer, uma homenagem ao Optimus Prime de outros vídeos, o seu objetivo é criar conteúdo envolvente de alta qualidade. O segundo passo, e fica tranquilo que depois no exemplo você vai ver assim, que algumas vezes eu quebro esse framework, mas ajuda a pensar. E tu vai ver como é que é na prática isso pra criar um agente super bom como alguns que eu mostrei.
O segundo passo é este aqui, diretrizes. Então esse é o segundo passo do que eu quero, vou deixar junto pra ficar mais claro, onde eu dou algumas instruções gerais, qualquer coisa tu pode pausar o vídeo pra ler com calma, pra não ficar só lendo aqui na tela, onde eu dou algumas diretrizes do que eu quero que aconteça dentro desse agente. Quero que tenha que compreender as instruções, eu quero criar estruturas detalhadas, deve gerenciar a contagem de palavras, integrar estratégias de SEO, etc, etc.
Depende do que você tá fazendo. O terceiro ponto é a parte de contexto. Então, nesse caso aqui, dependendo do que eu estou criando, e num dos exemplos eu já vou te mostrar como é que isso entra em ação, talvez eu tenha que dar exemplos. E isso em termos de engenharia de prompt, anota porque essa é uma dica importante, tem algo, uma técnica que muita gente não dá tanta bola, mas ela se chama few shot.
Inclusive, o cara que é o CEO da Langchain, por acaso conheço, uma grande empresa de agentes, ele fala que um dos conceitos mais assim que o pessoal não dá bola é esse. Field shot. O que significa?
Simplesmente tu dar exemplos, seja pro GPT, seja pro GEMINI ou pro CODE, pra ele se basear e entender o tipo de resposta que tu busca. Nesse caso aqui eu só deixei anotado, mas tu vai ver depois que num estudo de caso vai ter algumas coisas nesse sentido. O quarto passo são restrições.
Então, dito que eu quero que ele faça, o que eu quero que também ele não faça, o que ele evite? E nessa hora vale um cuidado. Por exemplo, uma das dificuldades é evitar exclamações. Se eu falar não...
use exclamações, o que que tem nessa frase? Se eu cortar o não, fique use exclamações. E às vezes isso acontece, porque ele trabalha com chunks, com pedaços.
Então, sempre que possível, ao invés de dizer o que não fazer, diga o que fazer. Então, ao invés de não use exclamações, fale, use ponto ao invés de exclamações. Melhora um pouco, às vezes eu uso ambos, mas é uma dica aí que pode ajudar.
Então, restrições, o que eu quero que, como ele haja, o que não faça, etc. Por quinto, nós viemos para um dos principais pontos, que são os passos. Que é aqui que tu começa a brincadeira que, caso não seja um agente que com uma única resposta resolva, e nos exemplos eu vou mostrar como é que isso funciona na prática, tu pode delimitar aqui.
Passo 1, 2, 3 e 4. Primeiro faça tal coisa, pergunte informações, depois crie tal coisa, depois tal coisa, depois tal coisa. E assim ele vai aqui em seguida, eu separei aqui mais um que tinha faltado, do 5, 6, 7. Então aqui é legal pra definir dessa maneira, se tiver e inclusive instruir ele... Para dizer, siga este passo a passo com calma, uma pergunta por vez. Como sexto passo, eu gosto de fazer o esclarecimento, porque depois que eu já dei algum contexto aqui nas diretrizes, já falei as outras coisas, às vezes eu gosto de repetir algum dos pontos importantes ou algo que é muito específico a disso que eu acabei de mandar.
Porque, no geral, é melhor ir seguindo uma ordem lógica do, por exemplo, apresentei o que tem que ser feito, e com base dessa informação eu vou dizer informações extras. Tende a funcionar melhor, mas não é obrigatório, porque ele lê como um todo. E, por último, um detalhe simples, se já não apareceu antes, formatação. eu quero uma resposta em Markdown, eu quero uma tabela, eu quero um código, eu quero XYZ, aqui que tu define isso. Agora, caso tu não saiba, tem muita gente que está aí, fontes maléficas, que querendo nos atrapalhar, que eles podem vir e, entre aspas, hackear o seu GPT.
O que significa isso? É se eu basicamente vir aqui e colocar literalmente esse texto, qualquer coisa pausa o vídeo para pegar, ele vai guspir todo o código que está por trás, e assim, se eu tiver algum GPT que eu gostei do que ele fez... eu consigo pegar este código, copiar e usar da maneira que eu preferir, ou inclusive criar o meu próprio. Tem como proteger?
Tem. E eu já vou te mostrar como. Antes disso, eu só quero terminar a tela aqui de configuração para a gente finalizar essa parte. Então, aqui é onde eu estava, fechei aqui a tela onde eu tinha colocado as nossas instruções.
O que são o resto disso aqui? Primeiro, esses são os starters de conversa. Então, por exemplo, se eu só digitar iniciar, ele literalmente aparece aqui como um botão que eu posso clicar iniciar e ele vai começar o processo. Essa é uma das funções mais básicas, eu posso fazer o que eu fizer mais sentido para mim. Depois, logo aqui abaixo, tem a parte da base de conhecimento, onde tu pode subir arquivos para que o GPT use eles como referência.
Isso é muito bom para quando tem que subir algum material que tu já tem pronto, ou para, por exemplo, quando o teu prompt é muito longo e tu precisa dividir. Então, é uma das maneiras de fazer, mas, aviso, não funciona tão bem quanto simplesmente colocar a informação direto aqui nas instruções. Ali é o principal.
Às vezes ele dá alguns errinhos. Tem umas maneiras de melhorar, inclusive dois segredinhos que eu já vou falar em seguida no exemplo quando eu mostrar. Mas no geral, se possível, coloque nas instruções que hoje, pra já deixar avisado, estão limitados a 7.750 caracteres.
Eles falam que é 8.000, mas na verdade é 7.750 porque eu testei. Então tem um limite sim e às vezes a gente passa dele. E aqui embaixo, em termos de recursos, nós temos agora, neste momento, três capacidades ou recursos que tu pode ativar.
Primeiro deles é a navegação na web, se de repente o agente que tu quiser precisar disso, tu pode ativar ou desativar aqui. O segundo é a geração de imagem via DALI. E o terceiro é a parte do interpretador de código, que serve para caso tu esteja trabalhando com código, ele vai fazer essa função.
Algumas pessoas têm uma dúvida, que no exemplo eu vou falar em seguida, se quando eu subir arquivos, se eu preciso ou não ligar o interpretador de código, e se é pior ou melhor. Nós já vamos ver isso e a diferença que faz. Por último tem essa parte aqui de ações.
que é onde eu não vou explorar tanto aqui nesse vídeo, porque é um pouco mais avançada, mas caso tu quisesse, por exemplo, conectar com o Zapier, que é aquela ferramenta de automação de diversos lugares e aplicativos, é aqui que tu faz. Tu cria aqui uma ação, tem um tutorial como é que tu faz isso, cria, copia e cola um código aqui, e ele faz funcionar dessa maneira, é assim que tu daria acesso a esse agente, a outras funções, que nesse momento eu não estou usando, mas serve como exemplo. Aí por último, tudo configurado bonitinho, eu posso clicar aqui em iniciar e começar a...
testar este agente para ver o tipo de resposta que ele dá e caso eu não goste de alguma coisa, eu posso vir aqui e editar diretamente nas instruções. Então, essa é a visão básica. Feito isso, o que a gente precisa fazer? Aqui em cima, em salvar, eu tenho como a minha conta é só uma conta pessoal, eu tenho três tipos de salvamento que eu posso fazer.
O primeiro deles é só para mim, se eu quero manter privado. O segundo, qualquer pessoa com link. Alguns dos GPTs que eu mostrei aqui durante esse vídeo são, por exemplo, para alunos.
Eles não estão liberados para todos.... é só quem tem o link. Então, ou tu tem acesso, ou conhece alguém que te manda ilegalmente com o link, aí para acessar esses agentes.
Ou, por último, a parte de para todos. Aqui eu consigo salvar, dizer a categoria, e se a pessoa pesquisar este nome, ela consegue encontrar meu agente. Se você tiver a versão de equipe do OpenAI, nesse caso, tem uma quarta opção que aparece aqui, que é compartilhar só com a sua equipe.
O que é bem legal, porque daí, por exemplo, se tu tiver certas informações pessoais... ou da empresa que você não quer compartilhar com ninguém, você consegue criar um agente que contém essas informações, mas só libera para as pessoas dentro da equipe. Por quê? Porque se você liberar com esse aqui, com o link, se alguém um dia resolver compartilhar isso para outras pessoas, outras pessoas vão ter acesso a dados que você talvez não queira que elas tenham. E aí você vai ver que clicando aqui em salvar, ele vai salvar, provavelmente vai me direcionar para fora da tela, onde depois eu também vou mostrar como este agente que a gente acabou de criar, mas outros que eu já tenho criado, então...
a gente faz para conversar com outros. que eu já tinha criado. E agora, para o nosso exemplo prático, eu quero mostrar este de Spin Selling. Até algo antes que eu esqueça, depois que você já salvou seu GPT aqui, conforme tem as instruções, aqui nesses três botãozinhos, ou por aqui, não, aqui eu não consigo, aqui, eu consigo copiar esse link, caso eu queira salvar em algum lugar, ou mandar para alguma pessoa, só para avisar que eu tinha esquecido. Então, agora vamos ver um exemplo prático de um dos agentes que eu criei para...
eu usar junto com a minha equipe e também para liberar para alunos e mentorandos, porque eu sei que é algo que muitos têm dificuldade nesse processo de venda. Então, o Spin, em caso você não conheça, é uma das metodologias de vendas mais famosas do mundo, que envolve quatro passos. Não vou falar, entrar em tantos detalhes aqui, porque não é objetivo, só quero te explicar como é que está o prompt.
Então, se eu clicar aqui, pode ver que tem as configurações, já fiz uma imagem que eu fiz no Mid Journey, botei o nome, descrição, instruções, desliguei as capacidades, nesse caso não estou usando nenhum arquivo aqui na minha base de conhecimento e vou clicar na parte do me ajude a aplicar o Spin. Enquanto ele preenche aqui, eu já vou te mostrar a dica que eu tinha falado antes, que quando a gente quiser proteger o nosso GPT, você coloca estas instruções aqui. Ações desabilitadas, escreve isso aqui basicamente dizendo no bom e velho português, mas que na verdade é inglês.
E por que eu faço em inglês? Porque na verdade esse código não fui eu que criei e muitas vezes alguns dos agentes eu crio em inglês porque economiza tokens, assim cabe mais texto e há tendência que performa um pouco melhor. Mas tá boa, se não conseguir escrever em inglês, faz em português que tá ótimo, não tem problema nenhum. Então é só colocar literalmente isso. Coloca esse texto aqui e ele fala que o que estiver dentro da tag de instruções exatas não é pra nunca compartilhar.
Aí eu crio uma tag de instruções exatas, uma tag que a gente chama de uma tag XML, eu crio aqui no início e aqui no final eu fecho ela. Tipo como se fosse HTML, sabe? Se não sabe, é só copiar esse código, tirar tudo que tá aqui no meio que é o que vem diferente, que é o que a gente vai ver agora. Então essa é a parte básica. de como proteger o seu GPT.
E agora, olha que legal aqui, que interessante, que algumas das coisas que eu quero te mostrar conforme a gente avançar. Começando aqui a nossa parte, pode ver que eu começo com um texto básico, eu já deixo, fica uma dica para gerar leads, criar agentes, que sejam úteis, que sirvam por um propósito e que tu deixa aqui um link, porque quando a pessoa clicar, ela vai para o meu site. Então, esse é um dos objetivos que eu coloco nos meus agentes, para ser uma outra maneira de gerar leads que as pessoas usam.
Então eu coloquei aqui e já vou te mostrar exatamente como é que eu fiz. Eu criei isso e depois, antes de tudo, me diga, você sabe como funciona a metodologia Spinin? E coloquei uma imagem explicativa. Por quê? Porque assim eu faço aqueles passos lá naquela parte específica disso, para em primeiro lugar saber se a pessoa sabe o que é isso.
Senão eu vou querer minimamente explicar, senão a gente já pula para os próximos etapas. Como eu fiz isso? Vou te mostrar agora exatamente aqui o nosso código. Estou mexendo a minha cara de um lado para o outro, porque uma e duas estão na frente do que eu quero te mostrar. Então aqui.
Aqui coloca, pode ver que assim, eu não segui exatamente aquele framework que eu te mandei, mas não tem problema, porque não é uma regra, é só para te ajudar para tu não começar do zero. Então, objetivo e papel. Você é um especialista em vendas, com capacidade de fechar qualquer negócio, eu quero que você me ajude a aplicar a metodologia do Spin Selling, bem básico.
Aí a gente já vem para passos. Nesse caso eu coloco aqui uma regra para seguir passo a passo, tu deixar claro essas instruções ajuda. Pense como se fosse uma pessoa, o Einstein.
Ele está meio nervoso tentando fazer na presta, calma. Vai com calma. Pensa um passo por vez.
Eu tenho certeza que tu vai conseguir. De novo, essas L, M e M, Large Language Models, imita como uma rede neural, o nosso cérebro funciona. Então, algo que faria sentido para uma pessoa, muito provavelmente também vai fazer sentido aqui. Então, nesse caso aqui, eu coloco isso e eu falo. E aqui, nesse caso, tá em inglês.
Print, que é de imprima, né? Que é um comando que a gente coloca em termos de código. O que está abaixo, usando Markdown. Que Markdown é isso aqui, tá? Isso aqui é um cheat sheet.
que a gente chama, que é uma maneira que tu coloca com um texto básico pra na hora que for renderizado em algum lugar, tipo na tua página ou em algum outro lugar, ele traduz pra, por exemplo, headings, que são cabeçalhos e títulos, tu usa esse joguinho da velha aqui na frente. Quando for negrito, é dois asteriscos, quando for itálico, é um asterisco ou underscore, ou citação, é esse símbolo aqui de maior, listas, código, a linha horizontal, link, que é o que eu vou te mostrar agora, e imagem. Presta atenção que é o que a gente vai, já como dica de engenharia de prompt, como usa.
Então, nesse caso aqui, eu coloquei entre esses três códigozinhos aqui. Não precisa ser exatamente assim, mas eu sei que é uma prática boa, porque por trás eles rodam com Python, já é um pouco mais técnico. Python é uma linguagem de programação e isso eles usam para blocos. Então, eu coloco aqui que esse é literalmente o texto.
que ele postou ali fora. Então, aproxegue-se, jovem, eu sou uma criação. Aqui eu só botei o link direto, não fiz com markdown nem nada. Antes de tudo, você me pergunta se você sabe, e aqui que eu coloco. O texto que eu coloco entre colchetes, nesse ponto aqui, nem aparece, porque ele está substituindo pela imagem.
Porque o que me interessa aqui tem o ponto de exclamação, o texto, e depois o link da imagem. Então, isso aqui já é mais avançado, tá? Se você quiser, não precisa usar, não é obrigado a usar a imagem, mas eu, como um cara visual, como ex-formado em arquitetura, eu gosto. E aí depois eu continuo. Se a pessoa disser não, então explique para o usuário.
Se a pessoa disser sim, continue para o passo 2. Para aqueles que são da programação, talvez vão reconhecer. Isso aqui, de certa maneira, é um pseudo-código. Se não, faça X. Se sim, faça Y.
Basicamente isso. Continue para o segundo passo. E aqui eu continuo.
Aqui está de novo o inglês. Eu vou fazer ele perguntar umas informações. Eu vou dizer para ler o que é o guia, que está logo aqui abaixo.
E assim seguir. Então se agora eu falar, eu vou falar sim, eu já conheço. que é como eu preparei esse meu agente aqui, a tendência é que ele fala, beleza, já que tu já sabe o que é, se ele funcionar e nessa hora que eu estou ao vivo, ele vai seguir para os próximos passos, que é o que a gente quer.
Ótimo. Então agora pode me dar um pouco mais de informações sobre os seus clientes. Aí eu peguei uma informação básica que eu tenho aqui, de quem é mais ou menos o meu cliente, que eu tinha salvo só para teste, mandei para ele, pode ser mais ou menos completo, mas de novo, quanto mais contexto, melhor o seu tio Einstein vai conseguir te dar a resposta. Então mandei essas informações, e se ele seguir o passo aqui, ele começa agora a desenvolver as perguntas para os quatro passos do Spin, que é situação, problema, implicação e necessidade.
Então situação, problema e assim ele vai por diante. Onde está isso? Aqui no meu prompt. Porque se sim, continue para o passo dois, ele pergunta para informações dos usuários, e digo para não continuar se não tiver isso, leia o guia de Spin abaixo e agora começa a fazer os próximos passos. Então aqui embaixo, essa é a parte que seria o equivalente.
Lá na parte do tutorial, como eu falei da parte de contexto, é isso. Eu sei que ele sabe o que é Spin Selling, mas além disso, eu quero dar informações extras de como eu quero que ele conduza a conversa, de como eu quero que ele formate essa resposta, para não deixar sombra de dúvida de como eu quero o meu ovo, que é um omelete, da maneira que eu falei com queijo derretido. Então, aqui, quero que faça assim, explore as perguntas de ângulos diferentes, e aí depois, seguindo aqui...
Se eu fechar, ele, ah, achou legal? Sim, achei legal. Pode continuar.
E ele vai fazer para o próximo passo, porque dentro dessa metodologia, para quem conhece, e aí eu estou dando aqui só como exemplo para você entender como é que um prompt mais complexo funciona, ele tem um spin cell e na hora que chega na parte do final necessidades, que é a demonstração de capacidades para resolver necessidades explícitas. Ou seja, que o cliente disse, eu tenho este problema e quero resolver. E para isso, tem uma maneira de como fazer, que é essa fórmula aqui, fórmula RVB de recurso, vantagem e benefício.
Como que ele sabe disso? Primeiro, porque ele já leu todos os livros. Lembra, ele é um Einstein, bem inteligentinho.
Mas aqui, eu também, eu não deixo na dúvida. Eu escrevo exatamente como eu quero que ele interprete isso. Então, essa é a parte aqui, que aqui em cima, eu falo, use baseado nessa parte, a demonstração de capacidade. E aqui eu dou exemplos, dou mais algumas dicas, o original, específico e vívido.
eu deixo isso o mais claro possível e inclusive, lembra que lá no template depois eu falei que depois de dar as instruções básicas, tem mais a parte de digamos, esclarecer qualquer dúvida é isso que eu faço aqui, então eu falo, eu escrevo pra escrever como um amigo escrever de uma maneira simples de maneira curta, tá em inglês porque eu já tinha acostumado de outras coisas e referências que eu peguei falo em uma pessoa por vez porque às vezes começava a rodar e começava, não vou dizer literalmente, mas ele começava a viajar, inventar coisas, então eu tenho que instruir ele pra não faça isso Mantenha dessa maneira, escreva assim, que é como eu quero, que agora ele faz. Ele começa a fazer cenários específicos, começa a explicar como aplicar a fórmula, começa a dizer como é que eu uso o Spinin para essa situação específica, bem como eu coloquei aqui no meu prompt. Então a gente vai seguindo, tem mais alguns exemplos, instruções finais, e isso aqui é uma dica extra de que é, de novo, o que eu falei do princípio de uma rede neural. Como nós funcionamos, como nós nos motivamos. E geralmente, seguindo Tony Robbins, é punição.
E recompensa. Isso, já fizeram testes, inclusive estudos disso, que isso dá diferença e por isso eu incorporo nos meus prompts. Basicamente aqui eu estou falando, se você performar bem, você ganha uma gorjeta extra de mil dólares.
Se você falhar, você vai ser despedido e eu vou achar outra pessoa para substituir que saiba o que está fazendo. E esse é o processo básico de um bom prompt. Que assim, tem algumas dicas extras que eu já passei aqui, dá para ir até mais longe, mas no final é o que eu falei antes. Tem o Einstein.
Como é que... que tipo de contexto esse cara precisa pra gerar o resultado que tu quer. E ele aprende rápido.
Só que isso tem que estar incluído. Então não fique... Bitolando em prompts curtos, como eu vejo a galera vendendo lista de 5 mil prompts. Olha o tamanho desse aqui.
Ele tem literalmente quase 7 mil caracteres e mais de mil palavras para fazer uma função. E mesmo assim, às vezes não é suficiente. Então, por exemplo, neste outro prompt aqui, que é o que eu chamo da causa surpreendente principal, que é do mecanismo único, de novo, falando do marketing raiz. Aqui, porque não cabia tudo só aqui nas instruções, eu precisei dividir algumas coisas em dois arquivos. Coloquei como txt aqui, 2, e que eu referencio aqui dentro do prompt o que eu quero que ele faça.
Aí aqui nas minhas instruções eu referencio isso. Depois leia e entenda o arquivo que está no causa surpreendente principal ponto txt. Então é dessa maneira que, caso o teu prompt seja muito longo, vale antes considerar se vale a pena ainda manter como um só, ou de repente quebrar em mais tarefas, para depois fazer com que eles conversem entre si, que é o que a gente vai olhar.
E aqui já fica até um pouco o que eu falei, na questão de... quando eu usar arquivos, se eu preciso ou não usar o interpretador de código. E a resposta é que não. Porque o interpretador de código, inclusive, pode te atrapalhar. Porque quando tu liga ele, ele começa a usar o Python, que é uma linguagem de programação.
Quando ele faz isso, ele aciona um comando, muitas vezes, que só lê os primeiros 500 caracteres do arquivo. E muitas vezes, os meus documentos, se eu coloquei ali, é mais do que isso. Então, no geral, se tu não vai usar código, desliga, ou tu não precisa baixar arquivo nem nada, Desliga, porque ele mais atrapalha do que ajuda. E por penúltimo, algo super importante que eu falei lá no início. Como que eu faço com que esses agentes que eu criei conversem entre si?
Para não ter que ficar copiando e colando texto sem parar. Então, tem uma função bem legal dentro do chat GPT que se chama Mentions. Vou te mostrar como é que funciona.
Então, aqui eu comecei usando o meu agente de perfil do cliente ideal para entender melhor o que é o meu cliente. Pode ver que ele começa de uma maneira muito parecida com os outros. Nisso ele começa a definir, está aqui o perfil do cliente, João e Ana, faz tal coisa, tem tais problemas, outras soluções que eles já tentaram.
Algumas das coisas que eu já defini nesse agente, que é um dos agentes mais usados aqui da minha base, do que eu já tenho monitorado, que inclusive vai estar no vídeo que eu já vou te falar a respeito. E algumas outras coisas. Agora, aqui não aparece, mas eu já vou fazer aqui embaixo, eu aciono um outro agente que eu criei chamado oferta magnética.
Isso dá para ver que ele muda aqui, porque aqui eu estou em perfil do cliente ideal. Olha, repara na foto e no nome. Aqui para baixo... Quando eu dei esse arroba, olha a foto, oferta magnética.
Então, com esse arroba, eu aciono agora o outro GPT, que ele vai pegar o contexto do chat onde eu estou e usar para o próximo passo. Então, às vezes isso é mais rápido do que copiar e colar essa informação para o novo chat. Então, aqui ele faz uma outra parte, que é outro agente que eu tenho para me ajudar, ajudar eu, alunos e mentorantes a criar ofertas, dar algumas sugestões de nomes.
E vamos super aqui. Beleza, gostei desse agora. Eu posso dar um arroba.
Aqui ele vai mostrar alguns dos GPTs recentes que eu usei. Por exemplo, criação de... de página, de oferta e tantos outros. Vamos supor que eu quero o meu para criar uma oferta.
Então eu vou falar o seguinte, use as informações acima e crie um anúncio conforme as instruções. As instruções. E assim eu faço usando esse mention, que é basicamente colocar um arroba e usar, linkar com outro GPT que eu tenho usado para ele falar.
Então baseado nas informações coletadas no modelo fornecido, e ele já começa a fazer. Então isso é muito prático, porque agora aí sim... É o mais perto hoje que a gente tem. Não, tem outras maneiras mais complicadas, mas de uma maneira simples. Que pessoas normais como você e eu consigam usar, essa é uma das melhores maneiras de fazer múltiplos agentes que conversam entre si.
E aqui pode ver que ele já foi gerando tudo o que eu queria para fazer o que eu precisava. E vendo isso, talvez você já teve algumas ideias de como usar no seu negócio ou para ganhar dinheiro. Que na verdade tem três maneiras específicas de como eu gosto de usar, inclusive com mais agentes de exemplo.
Estão todas neste vídeo aqui. Então toca aí. e eu te encontro do outro lado.