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sourceDocument: Yokohama habilitar IA
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    - yokohama

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    - Yokohama habilitar IA

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workflow :

    - Platform


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# Configuração do Now Assist Agentes de IA

# Configuração do Now Assist Agentes de IA {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Yokohama
* 
* Atualizado 25 de jun. de 2026
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 4 min. de leitura

Configure o. Now Assist Agentes de IAPara executar casos de uso com agentes de IA e ferramentas mapeadas.  
Os agentes de IA são projetados para usar um conjunto de instruções e executar ações usando um determinado conjunto de ferramentas configuradas para esses agentes e, em seguida, direcionar para um objetivo e resultado específicos. Os agentes de IA usam o contexto do seu tíquete e seu conteúdo pesquisável para gerar planos e ações. Os agentes de IA podem planejar e raciocinar a tarefa com uma lógica de negócios combinada com os prompts que são enviados para modelos de linguagem grandes (LLM) e sugerir a próxima melhor ação a ser tomada.  
Nota:  
Certifique-se de que os dados do tíquete e a base de conhecimento tenham as informações precisas mais recentes para obter melhores resultados.

## Configurando agentes de IA {#configuring-ai-agents__section_n34_2l1_k2c}

Pré-requisitos
:
    * Uma boa ideia dos diferentes tipos de tarefas que seu caso de uso deve ser capaz de lidar.
    * Uma compreensão de alto nível do fluxo geral para seu caso de uso e agentes.
    * Ferramentas agenciais com descrições bem escritas.
    {#configuring-ai-agents__ul_sbt_gl1_k2c}

Elementos configuráveis
:   Os casos de uso e os agentes de IA podem ser instruídos por meio dos seguintes elementos na estrutura:

    * Plano de base : Um conjunto de instruções fornecidas ao orquestrador para o procedimento de planejamento inicial configurado no nível de caso de uso.
    * Função : Representa uma identidade clara para o agente de IA. Geralmente descreve a persona e o escopo de um agente em um nível muito alto. Uma função influencia dois elementos para o agente de IA:
      * Raciocínio do agente : Quando uma função é adicionada a cada prompt de raciocínio, ela fornece um senso de identidade para o conteúdo gerado pelo LLM nesse ponto.
      * Proficiência do agente : Um modelo de linguagem grande (LLM) gerou uma descrição do que um agente é capaz, em um alto nível. Ele inclui o conteúdo da função, instruções e as descrições das ferramentas atribuídas ao agente de IA.  
        Nota:  
        A proficiência do agente é gerada automaticamente.
      {#configuring-ai-agents__ul_dxz_4mc_k2c}
    * Instruções : Representa um conjunto de diretivas claras que o agente deve seguir. As instruções buscam impor o comportamento determinístico para uma entidade, que, na maior parte, funciona dinamicamente com base em seu próprio raciocínio. As instruções podem ser escritas como um algoritmo passo a passo que descreve o fluxo operacional do agente de IA, influenciando a proficiência do agente de IA, semelhante à função.
    {#configuring-ai-agents__ul_ybv_pq1_k2c}

## Configurando ferramentas para casos de uso {#configuring-ai-agents__section_m43_f4c_k2c}

Defina o procedimento para criar ferramentas funcionais para seu caso de uso com os três elementos a seguir que determinam sua usabilidade em uma estrutura agentic.

Funcionalidade
:   A funcionalidade se refere ao que um agente de IA contribui para o caso de uso. As ferramentas devem ser sempre configuradas com um único propósito em mente. As ferramentas multiúso são problemáticas para os agentes como:  
    * É mais complicado para o agente de IA raciocinar e determinar as circunstâncias corretas em que a ferramenta deve ser usada.
    * A descrição da ferramenta deve ser abrangente o suficiente para considerar todos os cenários ideais para o uso da ferramenta que está sendo definida.

    {#configuring-ai-agents__ul_acw_xwc_k2c}  
    Nota:  
    As ferramentas que podem operar em diferentes modos de acordo com um parâmetro não são recomendadas por causa dos motivos acima. Abordar o elemento funcional da ferramenta como a solução para um problema singular para um cenário singular seria a maneira ideal de construir uma ferramenta.

Descrição da ferramenta
:   As descrições da ferramenta são as descrições da linguagem natural que descrevem o utilitário fornecido pela ferramenta em um nível alto. Defina o escopo e os limites das ferramentas claramente para ajudar a garantir que seja escolhido para os cenários certos e não para os errados, das seguintes maneiras:  
    * Uma descrição de alto nível do que a ferramenta deve fazer.
    * Descreva cenários em que a ferramenta pode ser chamada. Inclua casos de uso e tarefas específicos em que a ferramenta e sua funcionalidade possam ser usadas.
    * Exploração de cenários em que a ferramenta não é explicitamente útil, mas pode ser confundida como útil.
    * Explicação dos termos que estão sendo usados nos casos acima. Por exemplo, se você tiver uma ferramenta para atribuir uma função a um usuário, deverá explicar qual é a função no sistema agentivo da instância fornecida.
    {#configuring-ai-agents__ul_qtj_5xc_k2c}

Mensagens de erro

:   Uma grande parte de como o agente opera é por tentativa e erro em uma estratégia iterativa/reflexiva. Execuções que executam acidentalmente ferramentas incorretas podem ter suas mensagens de erro interpretadas e ajudar a IA a chegar a conclusões mais válidas no futuro. As mensagens de erro oferecem uma segunda chance para refletir e explorar outras opções.Entender os cenários em que a ferramenta pode dar errado e para que tipo de entradas e projetá-la para emitir mensagens de erro descritivas e legíveis (para todos esses cenários de falha) ajuda a manter a execução no caminho certo.