Como criar agentes de IA com Gemini: protótipo e integração

A documentação oficial do Gemini descreve function calling como um mecanismo para conectar modelos a ferramentas e APIs. O modelo pode indicar uma função e fornecer parâmetros estruturados, enquanto a aplicação executa o código e devolve o resultado. Essa divisão precisa permanecer explícita: o modelo não recebe autoridade irrestrita sobre sistemas.

Recursos, modelos e interfaces mudam. As afirmações específicas deste guia foram verificadas na documentação do Google AI for Developers em 14 de agosto de 2026. Antes de implementar, confirme a versão da API, os modelos suportados, os termos e as opções do ambiente escolhido.

Defina o caso e o ambiente

Escolha um objetivo pequeno, como consultar status ou preparar um resumo. Decida se o protótipo será no ambiente de desenvolvimento, em ferramenta visual ou por API. Use projeto e credenciais de teste, com dados controlados. O caso deve ter resultado esperado e não objetivos. Não conecte produção antes de validar comportamento, custo e segurança.

Descreva funções com precisão

Function calling depende de declarações que informam nome, finalidade e parâmetros. Use funções específicas e esquemas restritos. Parâmetros obrigatórios, tipos, enumerações e limites reduzem ambiguidade. Evite uma função genérica que aceite qualquer comando. A descrição ajuda o modelo a escolher, mas a aplicação precisa repetir as validações e verificar autorização do usuário.

Mantenha a execução no aplicativo

De acordo com a documentação oficial, o modelo retorna a solicitação de função; executar o código é responsabilidade da aplicação. Essa camada consulta banco, API ou serviço, trata erros e devolve resultado. Credenciais permanecem fora do prompt. Registre chamada, parâmetros permitidos, resposta e duração, minimizando dados. Para ações sensíveis, solicite aprovação antes da execução.

Controle escolha e sequência

Modos e opções de uso de ferramentas podem permitir que o modelo escolha automaticamente, seja obrigado a chamar uma função ou fique proibido de usar ferramentas, conforme API e modelo. Escolha o comportamento de acordo com a etapa. Fluxos com várias chamadas precisam de limite de passos e custo. Uma sequência aberta não deve continuar indefinidamente quando a ferramenta falha ou não há progresso.

Combine contexto e ferramentas com cautela

Ferramentas podem buscar conhecimento atual, calcular ou agir. Cada fonte tem política e confiabilidade. Preserve referência quando o resultado depende de busca. Não misture dados de usuários ou projetos sem controle. Quando ferramentas internas e recursos gerenciados são combinados, revise quais informações circulam e como o histórico é mantido. A conveniência de composição não substitui arquitetura de acesso.

Crie testes por camada

Teste se o modelo escolhe a função certa, monta parâmetros válidos, interpreta o retorno e produz resposta adequada. Inclua função indisponível, resposta vazia, valor fora do limite e tentativa de instrução maliciosa. Depois teste o fluxo completo com aprovação e logs. Compare versões de instruções e modelos em um conjunto fixo. Não use apenas demonstrações interativas.

Planeje custo, limites e falhas

Chamadas de modelo, ferramentas e armazenamento têm custos e limites próprios. Defina timeout, retry e orçamento por tarefa. Uma repetição da função pode duplicar efeitos; use identificadores e idempotência. Quando a API fica indisponível, o sistema deve informar, colocar em fila ou retornar ao processo manual. O modelo não deve inventar que a ação ocorreu.

Leve para produção gradualmente

Comece com usuários autorizados, volume limitado e revisão. Monitore qualidade, escolha de ferramenta, latência, custo, exceções e incidentes. Defina proprietário e rotina de atualização. Mudanças de modelo, API ou função exigem regressão. Se o agente atende cliente, deixe claro o canal e forneça transferência humana. Produção é uma prática contínua, não o último clique do protótipo.

Separe decisão do modelo e política da empresa

O modelo pode sugerir que uma função seja chamada, mas a política empresarial decide se a função está disponível, se o usuário tem permissão e se os parâmetros são aceitáveis. Implemente essa política no aplicativo. Por exemplo, o modelo pode solicitar uma consulta de pedido; o serviço verifica identidade e retorna apenas campos autorizados. Para alteração, uma aprovação adicional pode ser obrigatória.

Essa separação também facilita trocar o modelo sem reescrever controles. Funções e regras permanecem em uma camada testável, enquanto a IA lida com linguagem e seleção. Se uma atualização altera o padrão de chamadas, o conjunto de regressão identifica o problema antes da produção. Arquitetura modular reduz dependência e melhora investigação.

Checklist para levar à decisão

• Caso delimitado
• Projeto de teste
• Funções específicas
• Validação no aplicativo
• Credenciais protegidas
• Limite de passos
• Testes por camada
• Fallback operacional
• Monitoramento de produção

Perguntas frequentes

Conteúdos e serviços relacionados

• Como criar agentes
• Criar no ChatGPT
• Melhores ferramentas
• Implantação e integração

Referências

1. Google AI for Developers — Function calling with Gemini API. Acesso em 14 ago. 2026.
2. Google AI for Developers — Using tools. Acesso em 14 ago. 2026.
3. NIST — AI Risk Management Framework. Acesso em 14 ago. 2026.
4. OECD — AI Principles. Acesso em 14 ago. 2026.