Como usar o modo de agente ChatGPT passo a passo

Em meados de 2025, o OpenAI foi lançado Modo de agente ChatGPT — um recurso que permite ao ChatGPT não apenas responder, mas também planejar e executar tarefas multietapas usando um espaço de trabalho virtual (navegação, manipulação de arquivos, execução de código e APIs de conectores). ChatGPT Modo Agente move o ChatGPT de um assistente passivo que diz a você o que fazer em um assistente ativo que pode faça os passos para você — navegar, extrair, preencher formulários, executar códigos, criar arquivos e interagir com serviços conectados sob sua supervisão.

O que é o Modo de Agente ChatGPT?

O Modo Agente transforma o ChatGPT de um assistente de bate-papo reativo em um trabalhador digital autônomo que pode planejar e executar fluxos de trabalho com várias etapas. Ao contrário de uma única conclusão de ida e volta, um agente pode:

abrir e ler páginas da web, seguir links e extrair fatos estruturados;
executar código em um ambiente sandbox ou de área de trabalho virtual para processar arquivos, transformar planilhas ou gerar documentos;
chamar APIs ou serviços conectados que você configura (conectores) para ler ou gravar dados;
fazer perguntas esclarecedoras quando o objetivo ou as restrições forem ambíguos; e
mantenha o estado em todas as etapas para que uma tarefa longa (pesquisa → rascunho → exportação) prossiga sem ter que recontar a história toda a cada vez.

O OpenAI posiciona o modo agente como “uma ponte entre pesquisa e ação”: ele é destinado a fluxos de trabalho colaborativos iterativos onde a supervisão humana continua importante — você define objetivos, restrições e aprovações enquanto o agente realiza o trabalho pesado.

Como o Modo Agente do ChatGPT evoluiu?

O Modo Agente se baseia em recursos anteriores do OpenAI (por exemplo, Operator e Deep Research) e no SDK de Agentes/API de Respostas da empresa. O SDK de Agentes oferece aos desenvolvedores recursos básicos para criar agentes e ferramentas personalizados, enquanto o Modo Agente ChatGPT reúne recursos semelhantes na interface web e do aplicativo para o consumidor, permitindo que pessoas não desenvolvedoras criem fluxos de trabalho autônomos sem precisar escrever código de integração. A arquitetura do sistema inclui proteções como confirmações de solicitações e "modo de observação" quando os agentes operam em contextos sensíveis.

Observação: outros fornecedores (notadamente a Microsoft) também estão disponibilizando seus próprios recursos de "Modo Agente" ou Agente do Office, que incorporam comportamento de agente em aplicativos de produtividade (Excel/Word/Copilot). Essas são implementações separadas, mas refletem a mesma tendência do setor em direção à IA de agente em ferramentas.

O que o Modo Agente do ChatGPT pode fazer?

Quais ações são típicas?

Os recursos do Modo Agente incluem:

Navegação e pesquisa autônomas na web (abrir páginas, clicar, ler, resumir).
Extração de dados e saídas estruturadas (tabelas, CSVs, planilhas).
Criação de arquivos: gere e salve documentos, slides e planilhas.
Preenchimento e envio de formulários (com confirmação explícita).
Executar código ou orquestrar cadeias de ferramentas por meio de SDKs ou conectores.
Integração com serviços (e-mail, calendários, GitHub, Zapier/Make) quando permitido pelos conectores.
Comércio/transações em fluxos de trabalho suportados (por exemplo, integrações de “Checkout instantâneo”).

Limitações a esperar

O Modo Agente é poderoso, mas não onisciente: respeita os limites da sandbox, pode atingir os limites de taxa de ferramentas ou conectores e geralmente evita ações arriscadas sem confirmação explícita. Espere modos de falha em fluxos de autenticação, sites com muitos JavaScript, ações protegidas por CAPTCHA ou sistemas que exigem autenticação multifator.

Quem pode acessar o Modo de Agente do ChatGPT — e como obtê-lo?

Quem tem acesso?

O lançamento do OpenAI tem como alvo planos pagos: o Modo de Agente ChatGPT foi lançado para usuários Plus/Pro/Team/Business (e níveis semelhantes, quando oferecidos) com cotas em camadas; ele não está disponível no nível gratuito.

Como você habilita isso (passo a passo)?

Entre no ChatGPT com um plano qualificado.
Inicie um novo bate-papo ou abra um existente.
Abra o Ferramentas menu (o “+” no compositor) e selecione Modo agente, ou digite o /agent comando na caixa de mensagem para iniciar uma sessão de agente.
Descreva a tarefa que você deseja realizar. O agente proporá um plano e começará a executá-lo; ele fará uma pausa para solicitar confirmação antes de tomar as medidas necessárias. Você pode interromper ou assumir o controle manual a qualquer momento.

Quem deve considerar o Modo Agente?

Trabalhadores e equipes do conhecimento que desejam automatizar tarefas digitais repetitivas (analistas, gerentes de produto, educadores).
Desenvolvedores e integradores que desejam criar protótipos de fluxos de trabalho de agentes rapidamente por meio do SDK de agentes ou da API de respostas.
Equipes de TI/segurança A avaliação de fluxos de trabalho autônomos deve ser feita com cuidado devido a considerações de privacidade e acesso a dados.

Como obter e configurar um agente ChatGPT

Abaixo, você encontrará um fluxo de trabalho prático e passo a passo de configuração que pode ser seguido na interface web ou móvel do ChatGPT (com base na documentação e nos tutoriais publicados da OpenAI). Ajuste as etapas de acordo com as políticas da sua organização e a interface específica que você visualiza.

Etapa 1: Confirme o nível de acesso e cobrança

Entre na sua conta do ChatGPT e confirme se você está em um plano compatível com agentes (Plus/Pro/Business/Enterprise). Se você for um administrador, confirme as políticas de conexão e switches em nível de organização.

Etapa 2: Criar um novo agente (IU)

Na página inicial do ChatGPT, procure por “Criar agente” or “Modo Agente” nas ferramentas/menu.
Escolha um modelo base (quando aplicável) e nomeie seu agente (por exemplo, “Pesquisador Competitivo”).
Selecione cuidadosamente os conectores e escopos permitidos (Google Drive, Gmail, Slack, seu CRM). Restrinja as permissões ao mínimo necessário.

Etapa 3: Forneça identidade, metas e restrições

Dê ao agente uma resposta concisa declaração de missão (objetivo), fontes de entrada e restrições não funcionais (tempo máximo de execução, formatos de arquivo, limites de orçamento, se pode enviar e-mails ou apenas rascunhá-los).
Carregue arquivos de exemplo ou links que o agente deve usar. Isso cria um contexto que ele pode consultar durante a execução.

Etapa 4: autorizar conectores e testar em sandbox

Autorize quaisquer conectores necessários (Drive, GitHub). O OpenAI solicitará que você faça login e conceda escopos explícitos — revise-os cuidadosamente.
Executar um pequeno e inofensivo trabalho de teste (por exemplo, “Resuma estes três documentos e liste 5 itens de ação”) para confirmar que o agente pode acessar e processar os recursos que você permitiu.

Etapa 5: definir ganchos de aprovação e notificações

Configure pontos de verificação de aprovação humana para ações de alto risco (por exemplo, “pergunte-me antes de escrever para o CRM”).
Defina destinos de saída (download, rascunho de e-mail ou entrega como mensagem de bate-papo).

Etapa 6: iterar e endurecer

Revise execuções, examine logs/trilhas de auditoria e restrinja restrições ou remova conectores caso observe comportamento inesperado. Mantenha um histórico de execuções para auditoria.

Ferramentas → Modo agente (ou /agent)

Como escrevemos um prompt de “runbook”

Princípios do prompt do Runbook

Um prompt de "runbook" é um conjunto de instruções estruturado que define objetivos, restrições, critérios de sucesso, saídas e tratamento de erros para um agente. Para torná-lo confiável, siga estes princípios:

Seja explícito sobre o objetivo: defina o resultado e o formato (por exemplo, “Crie um PowerPoint de 10 slides com slide de título, 3 slides de finanças da concorrência, slide de método e um slide de resumo”).
Definir entradas e fontes: liste sites confiáveis, locais de arquivos ou conectores que o agente deve preferir, além de fontes proibidas.
Defina restrições e verificações de segurança: por exemplo, “Nunca envie e-mails sem minha confirmação explícita”, “Não faça login em portais bancários” ou “Se menos de 3 fontes independentes corroborarem uma alegação, sinalize-a em vez de relatá-la como fato”.
Incluir pontos de verificação passo a passo: diga ao agente quando pausar para confirmação (por exemplo, antes de publicar ou executar ações irreversíveis).
Especifique o tratamento de erros e reversões: por exemplo, “Se uma página retornar 403, tente os resultados em cache; se não estiverem disponíveis, anote a falha e continue com outras fontes”.

Exemplo de runbook (conciso)

Missão: Produza um resumo do cenário competitivo para o Produto X.

Entradas: URLs A, B, C; planilha pricing.xlsx in /shared/Competitive.

Restrições: Use apenas páginas públicas e a planilha fornecida; não use nenhuma credencial; termine em menos de 20 mensagens de agente; produza um PDF + CSV de 2 páginas com tabela de recursos.

Passos:

Rastreie URLs A, B, C; extraia nomes de produtos, níveis de preço e os 5 principais recursos.
Mesclar recursos extraídos com pricing.xlsx, normalizando colunas para vendor, plan, monthly_usd, key_features.
Crie um resumo executivo de 700 palavras (máximo de 5 recomendações com tópicos).
Crie competitive_table.csv e brief.pdf.
Regra de decisão: Se algum site tiver acesso pago ou exigir login, pare e peça aprovação.
Formato de saída: brief.pdf (2 páginas, A4), competitive_table.csv com colunas como acima e uma breve mensagem de bate-papo confirmando a conclusão do trabalho.

Dica: Seja explícito sobre os modos de falha

Diga ao agente o que fazer se uma etapa falhar (parar e relatar; pular e continuar; tentar uma fonte alternativa). Os agentes interpretam instruções ambíguas literalmente — regras explícitas de falha reduzem surpresas.

Exemplos da vida real e referência de código

Exemplo 1 — Triagem de e-mail (usuário final)

Tarefa: “Analisar meus últimos 100 e-mails não lidos e resumir as mensagens de alta prioridade que precisam de resposta; sugerir rascunhos de respostas para aquelas que podem ser processadas automaticamente.”
Como o agente funciona: O agente lê a caixa de entrada por meio de um conector autenticado, extrai remetente, assunto, sinais de urgência e redige respostas no estilo solicitado. não enviará mensagens sem confirmação explícita e apresentará uma lista de respostas sugeridas para revisão. (Testes de usuários recomendam limitar as execuções iniciais a pequenos lotes.)

Exemplo 2 — Limpeza e exportação de dados (analista)

Tarefa: “Limpe este CSV, remova duplicatas, normalize os números de telefone para E.164 e gere um CSV limpo e um resumo dos registros alterados.”
Como o agente funciona: O agente usa a ferramenta de acesso a arquivos, executa transformações determinísticas, grava o arquivo limpo no Drive e retorna um log de alterações.

Referência de código do desenvolvedor (Python + Agents SDK)

Abaixo está uma conceptual Trecho em Python baseado nos padrões OpenAI Agents SDK e Responses API — demonstra como criar um agente programaticamente e invocá-lo. (Adapte os parâmetros para corresponder ao SDK ou à biblioteca cliente que você usa; consulte a documentação do SDK para obter os nomes exatos dos métodos e o fluxo de autenticação.)

# conceptual example — adapt to the exact SDK you install

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

agent_spec = {
    "name": "CompetitorResearchAgent",
    "instructions": "Produce a 10-slide competitor analysis deck using sources A,B,C. Pause for confirmation before any email or purchase.",
    "tools": ,
    "config": {"watch_mode": True, "confirm_before_send": True}
}

# create agent (SDK-specific API)

agent = client.agents.create(agent_spec)

# run the agent on a specific task

task = {"prompt": "Create the 10-slide competitor analysis deck and upload to Drive:/AgentOutputs"}
run = client.agents.run(agent_id=agent, task=task)

print("Run started:", run)

JavaScript (conceitual)

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const agentSpec = { /* same fields as above */ };

async function createAndRun() {
  const agent = await client.agents.create(agentSpec);
  const run = await client.agents.run(agent.id, { prompt: "Create the 10-slide deck" });
  console.log("Run ID:", run.id);
}

Observação: os métodos exatos do cliente, nomes e pacotes do SDK evoluem — consulte o OpenAI Agents SDK e a documentação da plataforma para a superfície da API atual.

Solução de problemas comuns

O agente fica preso ou paralisa

Sintoma: O agente pausa sem motivo claro ou atinge o tempo limite.
Conserta: Verifique se há chamadas de rede bloqueadas (403/401 em um conector), confirme se os conectores estão ativos, reduza o escopo da tarefa (divida em subtarefas menores) ou aumente a verbosidade para revelar onde houve falha. Os logs do OpenAI (se disponíveis) mostram a última chamada de ferramenta bem-sucedida.

Dados incorretos ou alucinados

Sintoma: Agente relata fatos que não conferem.
Conserta: Reforce as restrições de origem no runbook, exija citação para cada alegação factual e instrua o agente a cruzar as informações com diversas fontes confiáveis. Use a ferramenta de recuperação ou navegação da API de Respostas em vez de depender da recuperação de modelos.

Falhas de autenticação do conector

Sintoma: O agente não consegue acessar o Google Drive/Gmail.
Conserta: Reautenticar conectores manualmente; confirmar escopos de tokens; garantir que as políticas de SSO corporativo não estejam bloqueando tokens de aplicativos de terceiros. Para conectores sensíveis, use o "modo de observação" e fluxos de login manual explícitos.

Ações inesperadas (agente agiu sem permissão)

Sintoma: O agente tentou uma operação não permitida.
Conserta: Revise e refine o runbook, habilite confirmações do usuário para todas as ações de alteração de estado e consulte os logs de execução. Se o comportamento persistir, desabilite os conectores e abra um ticket de suporte.

Quais são os riscos de segurança?

Principais categorias de risco

Exposição e exfiltração de dados: agentes com conectores amplos podem acessar arquivos confidenciais e — se não forem devidamente restringidos — podem gravar saídas confidenciais em locais externos.
Injeção e manipulação imediatas: Conteúdo ou arquivos maliciosos da web podem tentar manipular o comportamento do agente se os runbooks e guardrails não forem rigorosos. Crie o runbook para ignorar instruções incorporadas no conteúdo extraído.
Abuso de credenciais: logins automatizados ou tokens mal isolados podem ser mal utilizados; evite armazenar credenciais de longa duração em perfis de agentes e prefira autenticação manual por sessão.
Excesso de confiança/automatização de ações sensíveis: Permitir envios ou compras automáticas sem aprovação humana aumenta o risco. O design do agente da OpenAI inclui confirmações e bloqueios obrigatórios para ações específicas de alto risco, mas as organizações ainda devem aplicar sua própria governança.

Mitigações recomendadas

Conectores com privilégios mínimos: conceda apenas os escopos mínimos necessários.
Modo de observação e confirmações: habilite o “modo de observação” para agentes que podem acessar e-mails ou páginas bancárias e exigir confirmações para alterações de estado.
Registros de auditoria e observabilidade: Registre todas as ações dos agentes e revise-as periodicamente. Use limites de taxa e cotas de tarefas por usuário/agente.
Teste de sandbox: valide os agentes primeiro em contas com dados sintéticos ou redigidos.
Governança de políticas e runbook: manter um fluxo de aprovação para agentes que executam tarefas de alto impacto e exigem aprovação humana antes da implantação ampla.

Conclusão

O Modo Agente marca uma mudança significativa: de consultivo IA para operacional IA. Ela pode acelerar fluxos de trabalho em pesquisa, marketing, finanças e engenharia — mas com essa capacidade surgem novas responsabilidades operacionais e de segurança. Utilize runbooks estruturados, conectores de privilégios mínimos, aprovações com intervenção humana e auditoria contínua para obter vantagens e, ao mesmo tempo, limitar riscos.

Começando a jornada

A CometAPI é uma plataforma de API unificada que agrega mais de 500 modelos de IA de provedores líderes — como a série ChatGPT, Gemini do Google, Claude da Anthropic, Midjourney, Suno e outros — em uma interface única e amigável ao desenvolvedor. Ao oferecer autenticação consistente, formatação de solicitações e tratamento de respostas, a CometAPI simplifica drasticamente a integração de recursos de IA em seus aplicativos. Seja para criar chatbots, geradores de imagens, compositores de música ou pipelines de análise baseados em dados, a CometAPI permite iterar mais rapidamente, controlar custos e permanecer independente de fornecedores — tudo isso enquanto aproveita os avanços mais recentes em todo o ecossistema de IA.

Para começar, explore os recursos do modelo ChatGPT no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.

Pronto para ir?→ Inscreva-se no CometAPI hoje mesmo !