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Construir Agentes de Utilização de Computador (CUA)

Os agentes de utilização de computador podem interagir com websites da mesma forma que uma pessoa: abrindo um navegador, inspecionando a página e tomando a melhor ação seguinte com base no que veem. Nesta lição, irá construir um agente de automação do navegador que pesquisa no Airbnb, extrai dados estruturados das listagens e identifica a estadia mais barata em Estocolmo.

A lição combina Browser-Use para navegação orientada por IA, Playwright e Chrome DevTools Protocol (CDP) para controlo do navegador, Azure OpenAI para raciocínio habilitado por visão e Pydantic para extração estruturada.

Introdução

Esta lição cobrirá:

Objetivos de Aprendizagem

Após completar esta lição, saberá como:

Exemplo de Código

Esta lição inclui um tutorial em notebook:

Pré-requisitos

Configuração

Instale os pacotes usados no notebook:

pip install browser_use playwright python-dotenv
playwright install chromium

Defina as variáveis de ambiente Azure OpenAI usadas pelo notebook:

AZURE_OPENAI_ENDPOINT=...
AZURE_OPENAI_API_KEY=...
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME=...
# Opcional: assume por defeito a versão mais recente da API quando omitido
AZURE_OPENAI_API_VERSION=...

Visão Geral da Arquitetura

O notebook demonstra um fluxo de automação de navegador híbrido:

  1. O Chrome inicia com CDP ativado para que tanto o Playwright quanto o Browser-Use possam partilhar a mesma sessão do navegador.
  2. Um agente Browser-Use gere tarefas de navegação abertas, como abrir o Airbnb, dispensar pop-ups e pesquisar Estocolmo.
  3. A página ativa é inspecionada com um esquema Pydantic estruturado para extrair títulos das listagens, preços por noite, avaliações e URLs.
  4. A lógica Python compara as listagens extraídas e destaca a opção mais barata.

Esta abordagem mantém o raciocínio flexível e baseado em visão pelo qual o Browser-Use é bom, enquanto ainda oferece controlo determinístico do navegador quando necessário.

Principais Aprendizagens e Boas Práticas

Quando Usar Agente vs Ator

Cenário Usar Agente Usar Ator
Layouts dinâmicos Sim, IA pode adaptar-se a mudanças na página Não, seletores frágeis podem quebrar
Estrutura conhecida Não, um agente é mais lento que controlo direto Sim, rápido e preciso
Encontrar elementos Sim, linguagem natural funciona bem Não, são necessários seletores exatos
Controlo de temporização Não, menos previsível Sim, controlo total sobre esperas e re-tentativas
Fluxos de trabalho complexos Sim, lida com estados UI inesperados Não, requer ramificação explícita

Boas Práticas Browser-Use

  1. Comece com um agente para exploração e navegação dinâmica.
  2. Mude para controlo direto da página quando a interação se tornar previsível.
  3. Use modelos de saída estruturada para que dados extraídos sejam validados e sejam seguros em termos de tipo.
  4. Adicione atrasos estrategicamente após ações que desencadeiem alterações visíveis na UI.
  5. Capture capturas de ecrã enquanto itera para facilitar a depuração de falhas.
  6. Espere que websites mudem e desenhe estratégias de fallback para pop-ups e alterações de layout.
  7. Misture padrões de agente e ator para obter flexibilidade e precisão.

Guardrails de Segurança para Agentes de Navegador

Agentes de navegador operam em websites ao vivo, portanto necessitam de limites mais apertados do que um script que apenas chama uma API conhecida. Antes de passar de uma demo em notebook para um fluxo de trabalho real, defina os controlos sobre o que o agente pode ver, clicar e submeter.

  1. Delimite o ambiente de navegação. Execute o agente num perfil dedicado do navegador ou sandbox, e limite-o aos domínios necessários para a tarefa.
  2. Separe observação de ação. Deixe o agente pesquisar, ler e extrair dados primeiro; exija uma etapa explícita de aprovação antes que envie formulários, envie mensagens, faça reservas, compre, elimine registos ou altere definições de conta.
  3. Mantenha segredos fora dos prompts e rastos. Não coloque palavras-passe, detalhes de pagamento, cookies de sessão ou dados pessoais crus no contexto do modelo. Deixe o utilizador assumir para autenticação e redigir campos sensíveis dos registos.
  4. Trate o conteúdo da página como uma entrada não confiável. Um website pode conter instruções destinadas ao agente, não ao utilizador. O agente deve ignorar texto na página que lhe peça para mudar o objetivo, revelar dados, desativar salvaguardas ou visitar sites não relacionados.
  5. Use verificações determinísticas em passos arriscados. Verifique a URL atual, título da página, item selecionado, preço, destinatário e sumário de ação com código antes de pedir ao utilizador para aprovar o passo final.
  6. Defina limites e condições de paragem. Limite o número de ações, re-tentativas, separadores e minutos que o agente pode usar. Pare quando o estado da página for ambíguo em vez de continuar a clicar.
  7. Registe evidências úteis, não tudo. Guarde sumários de ação, carimbos temporais, URLs, descrições dos elementos selecionados e referências de capturas de ecrã para que falhas possam ser revistas sem armazenar conteúdo sensível desnecessário.

No exemplo Airbnb, o padrão seguro é pesquisar listagens e extrair preços. Fazer login, contactar um anfitrião ou concluir uma reserva deve ser uma ação separada aprovada pelo utilizador.

Aplicações no Mundo Real

Exemplo Real: Microsoft Project Opal

O agente que constrói nesta lição é uma pequena versão local de um agente de utilização de computador (CUA) — um programa que conduz um navegador como uma pessoa faria. A Microsoft está a trazer esta mesma ideia para as empresas com o Project Opal (Frontier), uma funcionalidade do Microsoft 365 Copilot.

Com o Project Opal, descreve uma tarefa e o agente trabalha em seu nome usando utilização de computador num PC Cloud Windows 365 seguro, operando entre as aplicações, sites e dados baseados no navegador da sua organização. Funciona assíncronamente em segundo plano, e pode orientar o trabalho ou assumir controlo a qualquer momento. Exemplos de tarefas incluem:

O Opal é uma referência útil para o aspeto de um agente de utilização de computador fiável e preparado para produção — e reforça conceitos de lições anteriores:

Conceito neste curso Como o Project Opal o aplica
Human-in-the-loop (Lição 06) O Opal para para credenciais de login, dados sensíveis ou instruções ambíguas, e nunca introduz palavras-passe ou envia formulários sem confirmação explícita. Pode Assumir Controlo e Devolver Controlo a meio da tarefa.
Agentes fiáveis e seguros (Lições 06 & 18) Corre num PC Cloud Windows 365 isolado, é apenas navegador por padrão (outro acesso de computador bloqueado, aplicado via Intune), usa a sua identidade para só aceder ao que tem autorização, e regista cada ação para auditabilidade.
Planeamento & metacognição (Lições 07 & 09) O Opal gera primeiro um plano para a tarefa, depois supervisiona o seu próprio raciocínio em cada passo e para se detetar atividade suspeita.
Capacidades / ferramentas reutilizáveis (Lição 04) As Competências permitem escrever instruções para trabalhos repetíveis (importadas de um ficheiro .md ou criadas com Opal) e reutilizá-las em conversas.

Disponibilidade: O Project Opal está atualmente disponível para utilizadores no programa de acesso antecipado Frontier com uma subscrição Microsoft 365 Copilot, e o seu administrador deve completar a configuração. Por ser uma funcionalidade experimental Frontier, as capacidades podem mudar ao longo do tempo.

Recursos Adicionais

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