Os loops de agentes mudam a economia dos aplicativos de IA. Uma solicita\u00e7\u00e3o de chat normal pode chamar um modelo uma vez. Um loop de agente pode planejar, usar ferramentas, ler o resultado, pedir a um modelo mais avan\u00e7ado para revisar a resposta, tentar novamente um passo falho e continuar at\u00e9 que a tarefa seja conclu\u00edda.<\/p>\n\n\n\n
Isso \u00e9 \u00fatil. Tamb\u00e9m \u00e9 um problema de precifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Se o seu produto cobra uma taxa mensal fixa enquanto cada tarefa do cliente aciona um uso imprevis\u00edvel de modelo, sua margem pode desaparecer silenciosamente. Quanto mais \u00fatil o loop se torna, mais importante \u00e9 medir, limitar, direcionar e precificar a infer\u00eancia por tr\u00e1s dele.<\/p>\n\n\n\n
Para os criadores, a quest\u00e3o pr\u00e1tica \u00e9 simples: como permitir que os clientes usem recursos de agentes sem transformar cada fluxo de trabalho bem-sucedido em um centro de custos ilimitado?<\/p>\n\n\n\n
Um loop de agente de IA \u00e9 um fluxo de trabalho repetido. O sistema observa o estado atual, raciocina sobre o pr\u00f3ximo passo, age por meio de um modelo ou ferramenta, avalia o resultado e decide se deve continuar.<\/p>\n\n\n\n
Esse padr\u00e3o aparece em mais produtos a cada m\u00eas:<\/p>\n\n\n\n
O produto pode expor isso como uma \u00fanica a\u00e7\u00e3o: corrigir este bug, resumir este contrato, investigar esta conta ou preparar este relat\u00f3rio. Nos bastidores, essa \u00fanica a\u00e7\u00e3o pode conter v\u00e1rias chamadas de modelo.<\/p>\n\n\n\n
Essa lacuna entre a a\u00e7\u00e3o voltada para o usu\u00e1rio e a infer\u00eancia subjacente \u00e9 onde a monetiza\u00e7\u00e3o precisa ser projetada.<\/p>\n\n\n\n
O uso de loops \u00e9 mais dif\u00edcil de precificar do que chats de uma \u00fanica vez porque o custo nem sempre \u00e9 proporcional \u00e0 solicita\u00e7\u00e3o vis\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n
Um cliente pode fazer uma pergunta simples que termina em uma chamada de baixo custo. Outro pode enviar uma tarefa confusa que passa por planejamento, recupera\u00e7\u00e3o, chamadas de ferramentas, valida\u00e7\u00e3o e tentativas. Se ambas as a\u00e7\u00f5es forem precificadas da mesma forma, o segundo cliente pode consumir a maior parte da margem.<\/p>\n\n\n\n
O risco aumenta quando loops s\u00e3o executados em segundo plano. Um fluxo de trabalho programado pode tentar novamente enquanto nenhum usu\u00e1rio est\u00e1 assistindo. Um agente com acesso a ferramentas pode gerar mais etapas intermedi\u00e1rias do que o esperado. Um modelo verificador pode dobrar o n\u00famero de chamadas se cada resposta for revisada.<\/p>\n\n\n\n
Isso n\u00e3o torna os loops ruins. Significa que eles devem ser tratados como um padr\u00e3o de uso antes de serem tratados como uma funcionalidade.<\/p>\n\n\n\n
A precifica\u00e7\u00e3o \u00fatil come\u00e7a com tr\u00eas perguntas:<\/p>\n\n\n\n
A resposta raramente \u00e9 cobrar por token bruto na interface do produto. A maioria dos clientes pensa em tarefas, execu\u00e7\u00f5es, assentos, documentos, relat\u00f3rios, projetos ou automa\u00e7\u00f5es. Mas o Builder ainda precisa de visibilidade de tokens, modelos e n\u00edvel de execu\u00e7\u00e3o nos bastidores.<\/p>\n\n\n\n
ShareAI n\u00e3o \u00e9 um framework de agentes, criador de aplicativos sem c\u00f3digo, CMS, plataforma de hospedagem ou motor de fluxo de trabalho. O Builder possui o aplicativo fora do ShareAI: a experi\u00eancia do produto, contas de clientes, l\u00f3gica de agentes, ferramentas, pol\u00edticas, logs e fluxo de suporte.<\/p>\n\n\n\n
ShareAI se encaixa na camada de infer\u00eancia e monetiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Com o ShareAI, um Builder pode direcionar o uso de IA de seu produto atrav\u00e9s do ShareAI, escolher modelos do marketplace de modelos do ShareAI<\/a>, e definir uma margem ou sobretaxa sobre esse uso. O cliente paga ao ShareAI pelo uso de IA direcionado, e o ShareAI paga ao Builder mensalmente com os ganhos gerados.<\/p>\n\n\n\n Isso \u00e9 importante para loops de agentes porque o Builder pode separar duas coisas que frequentemente s\u00e3o misturadas:<\/p>\n\n\n\n O Builder n\u00e3o precisa se tornar um provedor de modelos para monetizar o tr\u00e1fego de IA. Os provedores contribuem com capacidade de modelo ou computa\u00e7\u00e3o para o ShareAI. Os Builders direcionam a demanda de seus pr\u00f3prios produtos e podem ganhar com a margem que definem no uso de IA que geram.<\/p>\n\n\n\n Para detalhes de implementa\u00e7\u00e3o, comece com o documenta\u00e7\u00e3o do ShareAI<\/a> e o Refer\u00eancia da API do ShareAI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n O melhor modelo de precifica\u00e7\u00e3o depende do que seu produto vende. Loops de agentes geralmente se encaixam em um dos cinco padr\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Uma execu\u00e7\u00e3o \u00e9 um loop completo do in\u00edcio ao fim. Isso funciona quando cada execu\u00e7\u00e3o tem um resultado claro, como um relat\u00f3rio, uma revis\u00e3o de c\u00f3digo, uma investiga\u00e7\u00e3o de suporte ou uma an\u00e1lise de documento.<\/p>\n\n\n\n Use isso quando os clientes entenderem o trabalho como uma tarefa a ser conclu\u00edda. Adicione limites internos para passos m\u00e1ximos, tokens m\u00e1ximos e chamadas de ferramentas m\u00e1ximas para que uma execu\u00e7\u00e3o excepcionalmente dif\u00edcil n\u00e3o se torne ilimitada.<\/p>\n\n\n\n Alguns loops variam em complexidade. Uma tarefa curta de classifica\u00e7\u00e3o n\u00e3o deve custar o mesmo que um fluxo de trabalho de pesquisa de m\u00faltiplas etapas. Nesse caso, crie n\u00edveis como padr\u00e3o, avan\u00e7ado e intensivo.<\/p>\n\n\n\n Cada n\u00edvel pode ser associado a diferentes escolhas de modelo, limites de tentativas, etapas de revis\u00e3o e tamanho de contexto. O cliente v\u00ea um plano simples. O Builder ainda controla o or\u00e7amento de infer\u00eancia por tr\u00e1s disso.<\/p>\n\n\n\n Isso \u00e9 comum para produtos SaaS que j\u00e1 vendem assinaturas. Inclua uma quantidade razo\u00e1vel de uso de IA em cada plano e, em seguida, cobre pelo uso adicional quando os clientes excederem isso.<\/p>\n\n\n\n Isso mant\u00e9m a ado\u00e7\u00e3o f\u00e1cil enquanto protege o Builder de usu\u00e1rios intensivos. Tamb\u00e9m d\u00e1 \u00e0 equipe de vendas um caminho claro de upgrade quando um cliente come\u00e7a a depender do recurso de agente todos os dias.<\/p>\n\n\n\n Nem todos os recursos do agente devem ser inclu\u00eddos no produto base. Um fluxo de trabalho que utiliza modelos mais avan\u00e7ados, contexto mais longo, chamadas de revisores ou ferramentas caras pode ser posicionado como um complemento premium.<\/p>\n\n\n\n Isso \u00e9 especialmente \u00fatil para ag\u00eancias e empresas de software vertical. Um cliente pode n\u00e3o se importar com quantas chamadas de modelo acontecem. Eles se importam que o fluxo de trabalho economize tempo da equipe, reduza o trabalho de revis\u00e3o ou crie um entreg\u00e1vel que possam usar.<\/p>\n\n\n\n Em alguns produtos, o cliente s\u00f3 quer pagar quando o loop produz algo utiliz\u00e1vel. Isso pode funcionar para enriquecimento de leads, limpeza de dados, extra\u00e7\u00e3o de documentos ou gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado onde o resultado pode ser validado.<\/p>\n\n\n\n Tenha cuidado com este modelo. O Builder ainda paga por tentativas fracassadas. A precifica\u00e7\u00e3o por resultado aceito exige uma avalia\u00e7\u00e3o rigorosa, limites estritos de tentativas e margem suficiente para absorver execu\u00e7\u00f5es malsucedidas.<\/p>\n\n\n\n A monetiza\u00e7\u00e3o \u00e9 mais segura quando o loop \u00e9 delimitado.<\/p>\n\n\n\n Comece mapeando cada etapa do fluxo de trabalho. Identifique quais chamadas exigem modelos premium, quais podem usar modelos de menor custo, quais precisam de um verificador e quais podem ser ignoradas quando a confian\u00e7a \u00e9 alta. Um loop n\u00e3o precisa do mesmo modelo para cada etapa.<\/p>\n\n\n\n Use regras de roteamento para combinar custo com valor:<\/p>\n\n\n\n O acesso \u00e0s ferramentas tamb\u00e9m merece cuidado. O Protocolo de Contexto de Modelo<\/a> est\u00e1 facilitando para que aplica\u00e7\u00f5es de IA se conectem a ferramentas e fontes de dados. Isso \u00e9 poderoso, mas tamb\u00e9m significa que os Construtores precisam de permiss\u00f5es claras, registros e caminhos de revis\u00e3o em torno de a\u00e7\u00f5es destrutivas.<\/p>\n\n\n\n Orienta\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a, como o OWASP Top 10 para Aplica\u00e7\u00f5es LLM<\/a> s\u00e3o \u00fateis aqui porque loops podem amplificar riscos como inje\u00e7\u00e3o de prompts, ag\u00eancia excessiva, design inseguro de ferramentas e exposi\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es sens\u00edveis.<\/p>\n\n\n\nComo precificar o uso repetido de infer\u00eancia<\/h2>\n\n\n\n
1. Pre\u00e7o por execu\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n
2. Pre\u00e7o por n\u00edvel de tarefa<\/h3>\n\n\n\n
3. Pre\u00e7o com uso inclu\u00eddo mais excedente<\/h3>\n\n\n\n
4. Fluxos de trabalho premium com pre\u00e7os separados<\/h3>\n\n\n\n
5. Pre\u00e7o por resultado aceito<\/h3>\n\n\n\n
Controle os custos antes de adicionar margem<\/h2>\n\n\n\n