Agentes de domínio com Hyperlinks (Stripe)
Agentes de domínio com linguagem natural e ações rastreáveis vencem chat genérico: escopo fechado, tools limitadas e avaliação por tarefa.
Agente específico de domínio
Nesta parte do material sobre agentes de dominio com linguagem natural, o foco é «Agente específico de domínio». Em vez de teoria genérica, o raciocínio parte do que acontece quando você executa de verdade.
Com Hypermode, seja isso o nosso tool de cloud ou nossos projetos de open source e realmente passar muito tempo trabalhando com clientes você sabe, recebendo feedback de clientes e você sabe, construindo demos, escrevendo docs, apenas para garantir que as pessoas são sucessivas em geral. Standard, você pode ir para o ACTPs e ir para mcp.stripe.com e então você pode começar a interagir com nosso server de MCP remoto e então note que aqui temos opções aqui para você instalar em cursor, em código de VSCode, em código de cloud e então também mostrar para você como você poderia usar coisas como o off e ou até token de barra para poder autenticar seus agentes com isso, então para as pessoas que estão interessadas em usar nosso servidor mcp remoto, definitivamente recomendo que você vá para os botões e veja isso, tudo bem, então, indo para o próximo que vamos falar sobre o nosso canal do developer stripe no youtube, a maioria de vocês devem estar nos assistindo no youtube agora, mas alguns de vocês não, mas se você for para o canal, lançamos um vídeo recentemente, esse é chamado de Unmasking Modern Fraud from Car Testing to AI Exploits. E a outra parte é que fazemos isso com linguagem natural, então ao invés de escrever código, descrevemos o background de nosso agente em linguagem natural e isso combinado com conexões adicionadas via servidores MCP, que nos dão a possibilidade de entender, act on their environment on our behalf.
Que você está descrevendo o papel e o background, que você quer um agente específico para alcançar uma série de tarefas, você dá-lhes uma série de ferramentas para fazer isso, e você trabalha com muitos diferentes agentes juntos para sorto ajudá-lo no seu dia a dia Então quando você pensa sobre o público que Hypermode está focado, eu sei que as pessoas dizem desenvolvedor, o desenvolvedor na verdade é como uma grande variedade de pessoas, como nós temos os pessoas sem código, nós temos as pessoas que estão tipo, você sabe, eu estou construindo hardware e eu estou escrevendo a linguagem de programação que gira o hardware, certo? Totalmente sim, se você puder descrever o papel e os backgrounds do agente interno que você quer criar, que vai agir em seu lugar, então você pode criar seu time de agentes e eu acho que muitos as pessoas podem ser um pouco intimidadas por essa ideia de como, como, imprimir e oh eu preciso criar um prompt de sistema para o meu agente que tem esse formato muito estruturado. Temos um tipo de conversa um tipo de processo de entrevista como você está descrevendo o tipo de agente que você quer criar, o concierge está te perguntando, você sabe, que marca isso representa, vai fazer uma pesquisa web para adicionar contexto relevante e branding, você pode dar como exemplo estilos de escrita que podem então adicionar e, em forma de forma iterativa, construir tudo isso em um sistema de prompt para seu agente que, no final, está conduzindo a um tipo de objetivos e tarefas para o agente.
Linguagem natural como interface
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And that connection que é encaminhado pelo MCP, o protocolo de contexto do modelo, e então essa é uma forma de dar ferramentas ao agente para se conectar a serviços em seu lugar. Cecil estava mencionando o MCP Stripe no final da chamada e também destacando algumas novas funções e isso nós vamos dar uma olhada em usar o MCP Stripe em um minuto, mas realmente é a maneira como agentes de hipermóveis que dá a possibilidade para os agentes entenderem e atuar em seu ambiente é por se conectar a esses serviços através da MCP que expõe ferramentas para o agente. Event list, e quando o agente ou o modelo chama o tool, ele também precisa gerar alguns parâmetros, como você geraria parâmetros para uma chamada de funções, e então os parâmetros que foram enviados são um tipo de começo e fim representando o próximo período de duas semanas, porque é isso que eu pedi, e isso volta com muitas coisas, eu tenho um monte de coisas no meu calendário, eu tenho reuniões, eu tenho lembranças da minha esposa para tirar o tráfego, mas eu tenho meu voo.
Sim, e especificamente é o modelo que está fazendo a decisão sobre quais ferramentas chamar, baseado no imprimidor do sistema para o agente, que não vemos o que o imprimidor do sistema é eu acho para este agente, mas veremos como isso como se criasse um agente e também baseado no mensagem de usuário e também o contexto que construímos e temos a capacidade no Hypermode 2 de selecionar diferentes modelos. Com Sidekiq, eu acho que usamos GPT-4.1 como o default, mas vou nos melhorar para o Pro 2 aqui e veremos muitas diferentes modelos que podemos selecionar e, muitas vezes, depende do uso, como os modelos da Cloud Sonnet são muito bons em escrever código, GPT-4.1 é um bom propósito geral. Eu posso só ir aqui para criar um novo agente e começar a descrever como o prompt do sistema escolher qual modelo eu quero usar, mas eu estava falando antes sobre, você sabe, não realmente sabendo como começar e a ideia de um agente para criar seu agente, então é onde O Concierge e o Builder de Agentes vem aqui.
Na prática
Office Hours Stripe: agentes de domínio com Hyperlinks e linguagem natural.
Hyperlinks no fluxo
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Como eu estou dizendo, descreve o papel e o background para o nosso agente, eu quero ser um agente de operações financeiras, estou descrevendo um pouco sobre as tarefas que eu quero fazer e que estou indicando que as conexões serão mais relevantes, então eu disse Stripe e eu disse Notion e, espero que o concierge nos passe por isso. Deixe-me mostrar outra maneira de criar um agente, além de concierge, que é apenas manualmente definir meu agente, então eu vou chamar o agente Stripe Sleuth, que vai ser um expert em opções financeiras e a campanha do agente vai ser financeira opção profissional e E isso é um. Que eu trabalhei com concierge para criar antes, então se nós continuássemos com concierge e outro trecho, nós acabaríamos com algo como este, onde há uma espécie de identidade que descreve o papel do agente e então algum contexto baseado nas perguntas que o concierge vai me perguntar, então ele vai perguntar você como você representa uma empresa específica ou um brand, é isso você?
Bem, isso não importa se eu escolher um um do outro e minha recomendação é começar com gpt41 dos que nós apoiamos, certo, nós temos vários modelos como gpt, modelos da cloud, modelos de gemini, eu diria que comece com gpt41 como um bom modelo de propósito geral, certo, eu adoro o fato de que você dá aos pessoas a opção de escolher entre qual modelo eles estão usando também, então é como se eu pagasse por você sabe qualquer, qualquer, qualquer subscrição de pro que obtemos do hypermode, mas eu ainda tenho a escolha de escolher qualquer modelo que funciona melhor para mim, então agora eu poderia ter um fio usando vamos dizer, um modelo de cloud e outro usando Gemini e outro usando OpenAPI se eu quisesse, OpenAI, desculpe, se eu quisesse, então eu adoro o fato de que temos essa opção de flexibilidade totalmente e eu acho que essa é uma parte clave dessa ideia de agente específico de domínio, é que para alguns domínios, um certo modelo vai ser melhor do que outro como se eu fosse um agente de código ou você sabe, gerando queries de database então eu provavelmente vou preferir os modelos da Cloud Sonnet, se eu estou gerando conteúdo para, digamos, um agente de marketing, eu vou preferir os modelos do Gemini e você pode trocar esses dois, certo? Então, depois que eu criei um agente, eu sempre posso voltar e trocar isso e eu posso também, isso eu acho importante também, é que o o prompt do usuário que você está construindo também é iterativo, como muitas vezes se você tem um uma experiência inesperada com o seu agente, onde não faz o que você quer fazer, ou você quer dar algum contexto específico. Antes de começarmos a usar o nosso agente para trabalhar com Stripe, precisamos adicionar a conexão Stripe, então eu apenas cliquei clicar em ad connection e vamos procurar por Stripe, você pode ver como muitas das outras coisas, muitas das outras conexões que nós apoiamos aqui e isso, isso apenas adicionou-se ao meu agente porque eu já gerou uma chave API e e coloquei isso no um do doc que eu liguei antes, que eu vou vou deixar no chat de novo para as pessoas que estão apenas se juntando, como isso passa por como criar uma chave API para sua conta Stripe, incluindo uma que é restringida, que tem acesso a certas permissões e o processo para criar um agente que tenha acesso a isso, e algumas coisas que você pode fazer.
Riscos e limites
Nesta parte do material sobre agentes de dominio com linguagem natural, o foco é «Riscos e limites». Em vez de teoria genérica, o raciocínio parte do que acontece quando você executa de verdade.
Chamando o tool de clientes da lista e novamente, da forma que uh da forma que esse agente sabe certo, como notou que meu mensagem de usuário aqui é bastante tímida, um é apenas como me mostrar os clientes e então o agente com suas instruções como é que ele sabe como ir para a Stripe certo, eu disse que seu papel é, você sabe, trabalhar com pagamentos baseados em Stripe Usa dados de Stripe, essas coisas. E eu estava pensando, eu não sei se o nosso servidor MCP apoia refunds, isso seria uma coisa boa para nós irmos ver, então eu acho que vou dar uma olhada nisso muito rapidamente, mas foi uma pergunta que apareceu de um usuário no Twitter, desculpe, usuário no YouTube agora. E eu deveria dizer que não estamos usando o servidor oficial, pelo menos eu não acho que o servidor oficial Stripe MCP, nós usamos um pouco mais de um custom que eu acho que encaixa a API Stripe, então pode haver uma discrepância se você usando o servidor oficial Stripe MCP e algumas das ferramentas que você está vendo.
E uma coisa que eu acho que nós percebemos muito rapidamente é que a coisa que vai fazer ou quebrar seu agente é a qualidade do server do MCP e que não para desprender o estripe, eu sei que vocês colocaram muito esforço nisso, mas eu acho que um monte de um monte de serviços talvez, encerrou sua API existente e, ok, há 200 pontos em minha API, eu posso, tipo, codear um server de MCP que encerra isso e coloca isso lá fora e eu acho que Isso levou a uma experiência bastante frágil para um agente consumir o MCP versus um usuário consumir um API é um paradigma muito diferente, por exemplo, como se você, eu não sei, talvez um API para um serviço de mensagem seu endpoint de API se você quiser postar uma mensagem para um canal talvez precise de um ID, bem, como o agente sabe para conseguir uma ID, precisa procurar por essa ID pelo nome do canal e se há 200 ferramentas como isso pode ser muito assustador para quebrar um tipo de paradigma de escolha para o modelo, muitos modelos só apoiam 128 ferramentas e então eu acho que essa é uma das coisas que estamos focando em quando necessário, vamos construir e apoiar e host custom MCPs para serviços que sabemos que as pessoas querem usar porque eu acho que isso é uma parte muito importante da experiência do usuário para agentes. Sim, e é exatamente onde eu pensei que você iria com isso porque eu totalmente concordo com o fato de que eu acho que quando você olha para o MCP e você olha para APIs, eu acho que APIs são mais finos e são construídos para carregar tarefas, eu acho Acho que a maneira que queremos, ou a maneira que vamos começar a olhar para o MCP é, em vez de ser um wrapper, ou um wrapper um a um sobre as nossas APIs, mais assim, nós temos que desenhá-los em torno do objetivo, certo? Então, talvez nós assinamos um novo cliente, queremos poder criar isso e é natural que seja um chat, como nós fizemos isso, se nós agora vamos para nosso dashboard, para os clientes, aqui está o Bob Fubar que nós apenas criamos, podemos adicionar, vou adicionar um método de pagamento para ele porque isso é Uma coisa que eu sei que você não pode fazer através do server MCP é enviar informações de cartão de crédito, o que eu acho que faz muito sentido.
Sinais de que está funcionando
Nesta parte do material sobre agentes de dominio com linguagem natural, o foco é «Sinais de que está funcionando». Em vez de teoria genérica, o raciocínio parte do que acontece quando você executa de verdade.
Legal, e se olhar para meus produtos, como eu tenho plano básico, inscrição premium, setup de uma vez, então vamos voltar ao nosso uh chat aqui e dizer uh criar uma inscrição para bob bubar uh para o plano premium e então agora nosso agente como se tenha construído o contexto do resultado destes chamados de ferramentas, então eu posso dizer o nome do cliente e ele sabe como o ID do cliente aqui do chat anterior, então quando você cria uma inscrição, ele sabe que esta é a ID do usuário sobre o qual estamos falando e não conseguimos criar a inscrição, oh porque não sabemos a id de preço, oh está ligado a um preço de uma vez, então provavelmente configurei meus produtos incorretamente aqui, então está perguntando qual preço queremos usar, acho que vamos escolher um Eu diria que esse é o preço a usar. Então, isso é para, não sei, talvez, like a uma persona do tipo serviço cliente ou talvez como uh você sabe vendas quem está assinando novos clientes mas eu também, você sabe, talvez um se eu estou em, você sabe, vendas ou opções, estou tentando entender como você sabe, estamos perto dos nossos objetivos para uh para o mês, então qual é o nosso uh MMR atual, qual é o nosso rendimento recurrente anual, certo, isso é algo que eu acho que um as pessoas estão olhando para Stripe bastante frequentemente para uh, é como se, ok, como final de quarta-feira, final de mês está vindo, onde estamos, nossos envios estão sendo pagados, como as inscrições parecem e isso pode ser o impetus para bem, o que podemos fazer para fechar alguns negócios, o que podemos fazer para gerir mais renda e então aqui nosso agente responde a essa pergunta de nossa atual ARR, basicamente, vamos olhar Veja todos os envios que temos. Em todos os nossos clientes e produtos, como se tivessem certas como upgrades que poderíamos fazer, poderíamos oferecer, não sei, talvez como descontos se as pessoas pagar em avanço como esses tipos de coisas dependendo do nosso objetivo e então agora o que vamos fazer é parece que estamos pegando detalhes para cada cliente para encontrar todas as suas inscrições, eu estava olhando isso antes E é interessante, como sempre, quando você está trabalhando com agentes e eles são como.
Então, novamente, esse é o tipo de coisa que, você sabe, ao invés de passar por um monte de calls de ferramentas, quando nós aprendermos uma melhor maneira de fazer isso, nós poderíamos voltar ao nosso para as instruções do nosso agente e dizer, hey, talvez em uma seção de capacidades, em vez de olhar para cada uma das subscrições de clientes quando eu pedir para MRR, chame esta outra ferramenta que vai ser mais produtiva. Para poder, eu acho, pegar um hook web vendedor, digamos, quando uma inscrição é criada em Stripe, chamar algum ponto de entrada para descer uma tarefa e para seu agente então enviar aquele e-mail, aquele tipo de coisa, com certeza. Então aqui está Aqui está a política de refundação, não é trivial, então existem diferentes critérios, então dependendo de qual produto você comprou, você está capaz de uma refundação completa em um certo tempo, mas também vai depender da sua história de pagamento, como se você não fosse um ótimo cliente, talvez você não pague sua conta em tempo, talvez você tenha recebido outras refundações, bem, então talvez vamos ter que reduzir a quantidade.
O que evitar na primeira semana
Nesta parte do material sobre agentes de dominio com linguagem natural, o foco é «O que evitar na primeira semana». Em vez de teoria genérica, o raciocínio parte do que acontece quando você executa de verdade.
De sua remuneração e então nosso agente foi capaz de pegar esta página da nossa base de conhecimento interna que tem nossa política de remuneração que você pode ver aqui como ele sabe ok legal eu preciso encontrar os detalhes para a política, então é isso que essa chamada de ferramenta está aqui e então precisa olhar para a informação sobre esse cliente Estamos começando com o intenção de pagamento, é isso que esta transação é, é a ideia de um intenção de pagamento. Então precisamos encontrar o cliente, precisamos ver se eles tiveram outras remunerações antes, se eles pagaram sua dívida tarde antes, então é por isso que podemos ver aqui que o agente está chamando todas essas ferramentas para pegar toda a informação que vai para determinar como aplicar esta política. Um refunso talvez seja você sabe outras coisas como um use your imagination and we may have like a very large um internal knowledge base that we want to bring in yeah but I love that how the scenarios again showing it's showing what I like to call like the stripe plus scenario right like it's always great when you can have multiple tools coming together to solve the goal right which É por isso que eu fico dizendo que eu acho que vamos começar.
O que estamos tendo nossos agentes e colegas, nossos pessoas no mundo físico, como o que é o seu trabalho e agora vamos criar esses agentes e esses servidores de MCP e todas essas diferentes ferramentas focadas no objetivo, certo? E podemos ver aqui, oh legal, então temos os links para o envio host ou o PDF que nossos clientes de serviços podem enviar, provavelmente através do sistema de bilhões de suporte, o que é algo que poderíamos ter trazido aqui também, talvez usando o Zendesk ou algo parecido, também podemos ter conexões para o Zendesk e esses tipos de ferramentas também, então nós poderíamos sortear todas essas ferramentas para nossos agentes para que nossos clientes de serviços de clientes têm eles em seus dedos. Acho que há muita discussão sobre como agentes vão como, você sabe, replante, você sabe, trabalhadores de conhecimento e eu não acho que esse é o caso, porque eu acho que você ainda precisa do humano no loop para fazer as decisões últimas aqui, eu acho que como agentes e ser capaz de combinar esses serviços apenas os faz melhor, mais eficazes no seu trabalho, para que, no final, você tenha melhor serviço de clientes, Eu acho que esse é o objetivo final neste caso.
Como explicar isso para o time
Nesta parte do material sobre agentes de dominio com linguagem natural, o foco é «Como explicar isso para o time». Em vez de teoria genérica, o raciocínio parte do que acontece quando você executa de verdade.
Eu acho que com o que acontece com agentes em frente, você sempre vai precisar de um humano para ter algum nível de emoção para fazer a decisão, porque eu acho que tem as regras, tem o livro de mão, tem as guia, e aí tem a pessoa que está sentada em frente de você e você pode ser like, ok, bem, eu vou te dar uma chance dessa vez, ou eu vou, você é um cliente de muito tempo, eu vou. Você tem que dar aos seus clientes, particularmente aos seus clientes repetitivos, certas quantidades de permissões, mas no final do dia você ainda quer poder avaliar rapidamente e ver o que o estado atual do mundo é, que é onde eu acho que esses agentes ajudam você a chegar a essas decisões muito mais rapidamente. Eu também escrevi um tutorial que publicamos, acho que apenas esta manhã, quando eu o terminei, muito parecido com o que mostramos hoje, como seu primeiro agente de operações financeiras trabalhando com Stripe e isso também passa por como seedar sua caixa de sanduíches, que eu esqueci, eu sei que é algo que eu achei desafiador inicialmente quando eu estava trabalhando com dados de teste, como fazer isso parecer realista baseado em qualquer tipo de.
Qualquer tipo de negócio falsa que estou trabalhando e a outra coisa que quero compartilhar muito rapidamente é o bootcamp do agente um isso é uh tipo 30 dias de bootcamp de agentes que colocamos juntos um a ideia aqui é que você sabe se você está meio que curioso sobre o agente e não sabe onde começar uh nós temos tipo desafios diários para você passar por Aqui é um exemplo de um agente de produtividade, aqui é um passo a passo sobre os concierges, como um agente para criar seu agente, construir agentes específicos de domínio, dependendo da sua persona. E na quinta-feira, lançamos, uh i think this week i think we're currently in week four so we have one more week to go Mas a quinta semana, eu acho que é realmente interessante, isso é um engenharia de contexto, que eu acho que é uma extensão de engenharia de propósito, que é parte disso, como obter os propósitos do sistema e os propósitos dos agentes corretos, mas também como posso fazer retribuição, então mostramos um exemplo desse tipo de coletar nossos dados de política interna de uh de noção, tipo isso, esse tipo de coisa, mas há muitos outros maneiras de uh manejar o contexto ali, então de qualquer forma Esse é provavelmente o outro recurso que eu mencionaria que as pessoas podem estar interessadas. E eu, honestamente, sinto que este é um produto muito legal e eu realmente gosto de ver como você pode, você sabe, muito rapidamente iterar e criar coisas e também, tipo, integrar Stripe e Notion e algumas dessas outras ferramentas para começar a fazer as pessoas ficarem mais produtivas.
Na prática
Próximo passo: escolha uma métrica (taxa de sucesso, tempo, retries ou conversão) e rode um experimento de 7 dias antes de escalar o padrão.