Como usar agentes de IA para rodar um teste A/B (e onde manter as mãos no volante)

Qual é a diferença entre um agente de IA e uma automação?

A Anthropic explica bem essa diferença em seu guia sobre como construir agentes eficientes. Segundo ela, os workflows seguem "caminhos de código predefinidos". Já os agentes são sistemas em que o modelo conduz o próprio processo e o uso de ferramentas.

Em termos simples, um workflow é uma receita. Um agente é um colega a quem você dá um objetivo.

Em experimentação, normalmente você quer os dois. Uma receita fixa para o que nunca deve mudar (como um relatório semanal) e um agente para o que exige um pouco de julgamento (como descobrir por que uma métrica parece estranha).

Quais partes de um experimento um agente pode executar?

Pense na vida de um teste em seis etapas. Os agentes ajudam na maioria delas, de maneiras diferentes.

1. Hipótese. Um agente pode transformar uma observação em uma hipótese estruturada ou propor testes seguintes a partir de um resultado finalizado. (Veja como transformar um resultado nos próximos três testes.)

2. Configuração. Rascunhar variantes, segmentação e metas é um trabalho em grande parte mecânico, desde que você revise antes do lançamento.

3. QA. Verificar se as variantes são exibidas, se as metas disparam e se o tráfego é dividido como planejado é chato e fácil de pular. Agentes não se entediam.

4. Monitoramento. Ficar de olho em quedas de rastreamento ou em uma variante que claramente prejudica as conversões evita que você descubra o problema duas semanas depois.

5. Análise. Reunir os resultados e escrevê-los em linguagem simples é onde a maioria das pessoas perde tempo.

6. Documentação. Registrar o que foi testado, o que aconteceu e o que tentar a seguir evita que o seu programa esqueça a própria história.

O que um agente nunca deve decidir sozinho?

Algumas coisas ficam com você.

A hipótese é sua, porque um agente não conhece seus clientes como você. A regra de parada também é sua. Se você deixa uma ferramenta declarar um vencedor assim que os números parecem bons, acabou de criar um problema de peeking com etapas extras. E a decisão de publicar pertence a uma pessoa.

O conselho da Anthropic vai na mesma direção. Ela alerta que a autonomia traz custos mais altos e o risco de erros se acumularem, e recomenda testes em sandbox, guardrails, condições de parada e pausas para feedback humano.

Em experimentação, isso significa: escopo pequeno, ponto de parada claro e um caminho fácil de volta para você.

Quais são as duas formas de colocar um agente para trabalhar?

Há dois caminhos, e eles são bem diferentes.

Caminho um: um assistente geral. Ferramentas como Claude, ChatGPT ou Cursor podem se conectar à sua plataforma de experimentação por meio do MCP, o Model Context Protocol. Se isso é novidade para você, confira nossa explicação sobre o que é MCP. É flexível e ótimo se você já trabalha em uma dessas ferramentas. Em compensação, você faz mais da configuração por conta própria.

Caminho dois: um agente integrado à plataforma. Ele já fica ao lado dos seus testes, então há menos coisas para conectar. Essa é a ideia por trás do Mida Agent.

Como o Mida Agent se encaixa?

O Mida Agent é diferente do caminho via MCP descrito acima. Ele fica dentro do próprio app da Mida, como um colega de equipe de IA por chat. Você pode perguntar sobre seus experimentos em linguagem natural, e ele trabalha com os mesmos experimentos que você já está rodando.

É um complemento à experimentação, feito para facilitar o processo, e não para substituir o raciocínio por trás dele.

Dois recursos correspondem direitinho às etapas acima:

As Routines rodam em um cronograma. Você descreve o que quer verificar, e o Agent envia por e-mail o que encontrar. As Routines podem agir dentro de uma permissão que você define de antemão, o que é uma boa forma de manter o escopo restrito. Você pode ter até três por conta. Veja o guia de configuração.

Os Workflows são acionados por um evento ou por um cronograma, e podem se ramificar. Você os monta com nós (Start, End, Agent, Condition, Merge e Duplicate). Os templates são agrupados em Reports, Alerts, QA, Monitoring, Ideas e Hygiene, que correspondem de perto às etapas 3 a 6. Os resultados podem chegar à sua caixa de entrada ou como uma nota no próprio teste. Veja o guia para criá-los.

Para ir mais a fundo, leia nosso post sobre três verificações que o Mida Agent pode fazer por você. E, se o Agent travar, ele encaminha a conversa para o suporte em vez de chutar.

Como começar?

Escolha uma etapa, não as seis. QA e monitoramento são pontos de partida fáceis, porque as regras são claras e um alarme falso sai barato.

Escreva o que significa "saudável" para o seu teste. Dê ao agente só essa tarefa, um cronograma e um lugar para enviar o que ele encontrar. Confira os primeiros relatórios dele com os próprios olhos e depois acrescente a próxima etapa.

A conclusão

Rodar um experimento com um agente de IA não significa entregar as chaves. Significa entregar o checklist, para que você possa dedicar sua atenção à hipótese e à decisão.

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• Como parar de ficar de babá dos seus testes A/B: 3 verificações que o Mida Agent pode fazer por você
• ChatGPT para teste A/B
• Teste A/B com IA
• De um teste vencedor para os próximos três
• O que é peeking em testes A/B e por que você não deve espiar!

Fontes

• Anthropic. Building effective agents.
• Central de Ajuda da Mida. The Mida Agent: Your AI Teammate for Experiments.
• Central de Ajuda da Mida. Setting up Routines with the Mida Agent.
• Central de Ajuda da Mida. Building Agent Workflows.