Agentes de IA: Criar Assistentes Inteligentes com Copilot, ChatGPT, Gemini e Claude

Os agentes de IA representam a próxima geração de assistentes inteligentes: sistemas autónomos capazes de executar tarefas complexas, tomar decisões e interagir com múltiplas ferramentas sem supervisão constante. Enquanto o ChatGPT responde a perguntas, um agente de IA pode gerir um projecto completo, agendar reuniões, analisar dados, criar relatórios e seguir procedimentos definidos — tudo de forma autónoma.

Copilot, ChatGPT, Gemini e Claude oferecem funcionalidades de agentes cada vez mais sofisticadas, permitindo automatizar fluxos de trabalho técnicos e administrativos de forma inteligente. Esta formação foi desenhada para técnicos e profissionais que querem ir além do uso básico destas ferramentas e criar os seus próprios agentes personalizados.

Com uma abordagem 100% prática e hands-on, os formandos aprenderão a configurar agentes para casos de uso reais: desde agentes que monitorizam equipamentos e alertam para manutenções, até assistentes que analisam documentação técnica e sugerem melhorias de processo. Cada participante sairá do curso com pelo menos três agentes funcionais criados durante as sessões práticas.

Gerais

• Compreender o conceito de agentes de IA e as suas diferenças face a chatbots tradicionais
• Dominar a criação e configuração de agentes personalizados nas principais plataformas (Copilot Studio, GPTs, Gemini, Claude Projects)
• Implementar agentes de IA para automatizar tarefas técnicas e administrativas em contexto industrial

Específicos

No final da formação, os formandos serão capazes de:

• Criar GPTs personalizados no ChatGPT com instruções, conhecimento e ferramentas específicas
• Configurar agentes no Copilot Studio integrados com Microsoft 365 e sistemas empresariais
• Desenvolver agentes especializados no Claude usando Projects e instruções personalizadas
• Criar assistentes no Gemini com acesso a dados do Google Workspace
• Definir instruções eficazes (system prompts) que garantem comportamento consistente
• Carregar bases de conhecimento (manuais, normas, procedimentos) para contextualizar agentes
• Integrar agentes com ferramentas externas (APIs, bases de dados, sistemas internos)
• Testar, refinar e optimizar agentes para casos de uso específicos
• Implementar agentes em contexto real e medir o seu impacto na produtividade

Fundamentos de Agentes de IA

• O que é um agente de IA e como difere de um chatbot tradicional
• Componentes essenciais:
  • Instruções (System Prompt)
  • Conhecimento (Knowledge Base)
  • Ferramentas (Tools)
  • Memória
• Tipos de agentes:
  • Assistentes conversacionais
  • Agentes de tarefa
  • Agentes autónomos
• Casos de uso em contexto industrial:
  • Manutenção preditiva
  • Análise de qualidade
  • Suporte técnico
  • Gestão documental
• Panorama das plataformas disponíveis e critérios de escolha

Componente Prática

• Exercício 1: Análise comparativa de um chatbot simples vs. um agente configurado
• Exercício 2: Identificar casos de uso na própria organização onde agentes seriam úteis
• Exercício 3: Definir o primeiro agente que cada formando quer criar:
  • Objetivo
  • Funcionalidades
  • Inputs / Outputs
• Discussão em grupo: Partilha de ideias e validação de casos de uso

Agentes Personalizados no ChatGPT

• O que são GPTs (ChatGPT Plus / Team / Enterprise Required)
• Arquitetura de um Agente:
  • Nome
  • Descrição
  • Instruções
  • Conhecimento
  • Capacidades
• Como escrever instruções eficazes:
  • Tom
  • Formato
  • Comportamento
  • Restrições
• Upload de bases de conhecimento:
  • Manuais técnicos
  • Normas
  • Procedimentos
• Ativar ferramentas:
  • Web Browsing
  • DALL·E
  • Code Interpreter

Componente Prática

• Exercício 1: Criar um Agente para diagnóstico de avarias
  • Definir nome, descrição e avatar
  • Escrever instruções com tom técnico e procedimento de diagnóstico
  • Upload de manual técnico de equipamento real
  • Testar com casos reais e refinar
• Exercício 2: Criar um Agente para redigir relatórios técnicos
  • Definir template de relatório e secções obrigatórias
  • Upload de exemplos de bons relatórios
  • Testar com dados reais de intervenções
• Exercício 3: Criar um Agente para análise de normas e conformidade
  • Upload de normas técnicas relevantes
  • Ativar Web Browsing para pesquisar atualizações
  • Testar análise de conformidade de um procedimento

Agentes no Microsoft Copilot Studio

• Diferenças entre Copilot (Microsoft 365) e Copilot Studio
• Quando usar Copilot Studio vs. GPTs
• Integração nativa com:
  • Microsoft 365
  • SharePoint
  • Dynamics
  • Power Platform
• Conceitos:
  • Topics
  • Entities
  • Actions
  • Connectors
• Licenciamento e requisitos de acesso

Componente Prática

• Exercício 1: Criar um agente de suporte técnico interno
  • Configurar tópicos de manutenção e suporte
  • Ligar ao SharePoint para documentação técnica
  • Integrar com Power Automate para criação automática de tickets
• Exercício 2: Agente para análise de dados de manutenção
  • Conectar Excel / SharePoint com histórico de manutenções
  • Criar tópicos para consultar:
    • MTBF
    • MTTR
    • Custos
  • Gerar relatórios automáticos em Word
• Exercício 3: Agente para gestão de normas e procedimentos
  • Indexar biblioteca de normas em SharePoint
  • Responder a perguntas sobre conformidade
  • Alertar para atualizações de normas
• Exercício 4: Publicação e testes do agente com utilizadores reais

Claude Projects — Agentes com Contexto Extenso

• O que são Claude Projects e quando utilizá-los
• Vantagens do Claude para análise de documentação extensa
• Diferenças entre Projects e conversas normais no Claude
• Configurar:
  • Custom Instructions
  • Conhecimento do projeto
• Casos de uso ideais:
  • Análise de manuais complexos
  • Revisão documental
  • Extração de procedimentos

Componente Prática

• Exercício 1: Criar um Project para análise de manuais técnicos
  • Upload de múltiplos manuais
  • Definir instruções especializadas
  • Testar perguntas complexas com cruzamento de informação
• Exercício 2: Comparação de especificações técnicas
  • Carregar fichas técnicas de fornecedores
  • Gerar análise comparativa automática
  • Criar tabela de decisão
• Exercício 3: Extração de checklists de segurança
  • Upload de procedimentos e normas
  • Extrair checklists automaticamente
  • Testar diferentes cenários de intervenção
• Discussão: Quando escolher Claude vs. ChatGPT vs. Copilot

Gemini e Google AI Studio

• Capacidades do Gemini e integração com Google Workspace
• Google AI Studio:
  • Criar prompts
  • Testar agentes
  • Configurar comportamento
• Gemini vs. ChatGPT vs. Claude
• Casos de uso com:
  • Google Sheets
  • Google Drive
  • Gmail

Componente Prática

• Exercício 1: Criar prompts estruturados no AI Studio
  • Testar temperatura e top-p
  • Criar prompts para análise técnica
• Exercício 2: Agente para análise de dados em Google Sheets
  • Analisar histórico de manutenções
  • Gerar insights e padrões
• Exercício 3: Pesquisa em documentos técnicos no Google Drive
  • Configurar pesquisa semântica
  • Testar perguntas complexas

Integração e Casos de Uso Avançados

• Orquestração de múltiplos agentes
• Integração com APIs e sistemas externos
• Boas práticas:
  • Versionamento de instruções
  • Testes
  • Monitorização
• Segurança e privacidade:
  • O que partilhar
  • O que não partilhar
• Medição de resultados e ROI

Componente Prática

• Exercício 1: Caso de uso — Manutenção Preditiva
  • Gemini analisa dados históricos
  • Copilot cria ordens de trabalho
  • Claude analisa manuais
  • GPT gera relatório final
• Exercício 2: Gestão de Conformidade
  • Claude identifica gaps normativos
  • GPT pesquisa atualizações regulamentares
  • Copilot cria plano de ação
  • Gemini monitoriza progresso
• Exercício 3: Conectar agente com API externa
  • Demonstração de GPT com API de fornecedor
  • Configurar Actions para consulta de stock
• Discussão: Estratégias de implementação progressiva nas organizações

Projeto Final e Apresentações

• Cada formando desenvolve um agente completo para um caso de uso real
• Requisitos mínimos:
  • Instruções claras e testadas
  • Base de conhecimento relevante
  • Pelo menos um teste de validação com input real
  • Documentação mínima:
    • Objetivo
    • Inputs esperados
    • Outputs produzidos
• Apresentação do projeto:
  • Problema resolvido
  • Plataforma escolhida
  • Demonstração ao vivo
  • Próximos passos de implementação
• Feedback do grupo e da formadora
• Discussão final:
  • Roadmap pessoal
  • Continuidade da aprendizagem
• Recursos adicionais e comunidades recomendadas

• Técnicos de manutenção que pretendem automatizar diagnósticos e criar assistentes de suporte técnico
• Engenheiros e técnicos de produção interessados em optimizar processos com agentes inteligentes
• Responsáveis de qualidade e ambiente que trabalham com normas, auditorias e conformidade
• Gestores e coordenadores técnicos que querem implementar automação inteligente nas suas equipas
• Profissionais de IT e sistemas que pretendem integrar IA nos workflows empresariais
• Técnicos de formação e recursos humanos interessados em criar assistentes de aprendizagem
• Todos os profissionais que já usam ChatGPT/Copilot/Claude e querem evoluir para criação de agentes personalizados

A formação adopta uma metodologia 100% prática e hands-on. Cada módulo dedica apenas 20 a 30 minutos a enquadramento teórico essencial, seguidos de exercícios práticos imediatos onde os formandos criam os seus próprios agentes em tempo real.

Cada formando terá acesso às quatro plataformas principais (ChatGPT, Copilot Studio, Claude, Gemini) durante as sessões práticas e trabalhará directamente com dados e cenários reais do contexto empresarial.

Não há exercícios simulados: cada agente criado durante o curso resolve um problema concreto identificado pelos formandos.

Os exercícios seguem uma progressão natural: desde agentes simples (GPT com instruções básicas) até integrações complexas envolvendo múltiplas plataformas e sistemas externos. A formadora trabalha lado a lado com os formandos, corrigindo erros em tempo real e partilhando truques avançados de configuração.

O módulo final é dedicado ao projecto individual de cada formando: um agente completo e funcional que pode ser implementado imediatamente na sua organização. As apresentações finais incluem demonstração ao vivo e discussão sobre estratégias de implementação.

Todos os formandos terminam o curso com pelo menos três agentes configurados e testados, prontos para uso imediato, e um roadmap claro para continuar a desenvolver autonomamente novos agentes nas suas áreas de trabalho.

ONLINE / LIVE 

Como Funciona esta Formação Online/Live em Direto?

1. Fazer inscrição nesta página
2. Após a inscrição e pagamento, os Participantes irão receber um link de acesso para clicarem e entrarem na plataforma à hora marcada.
3. A formação será dada em formato Online/Live, à hora marcada, em Direto.
4. Esta plataforma é muito simples de utilizar e permite que haja interactividade. Os participantes poderão participar, comentar, fazer perguntas, tirar dúvidas, por escrito ou por voz, em tempo real.

Esta formação, com a duração de 12 horas, funcionará nos seguintes dias:

23, 24 e 25 de Setembro de 2026
14:00 – 18:00

O valor da inscrição é de 330.00 € + IVA (23%), valor total de 405.90 € pagável ao CENERTEC até à data de realização do Curso e inclui:

• Acesso à Plataforma E-Learning
• Acesso à Documentação de Apoio
• Certificado SIGO