Conecte seu agente de IA a qualquer API sem código

O API Action builder da Quickchat AI conecta seu agente de IA a uma API REST a partir de uma frase em linguagem simples. Você descreve a API que quer chamar, por exemplo “consultar o status de entrega de um pedido e informar ao cliente quando ele chegará”, e um LLM com busca web lê a documentação ao vivo dessa API e monta uma ação completa e funcional, preenchendo método, URL, cabeçalhos, parâmetros e a descrição que diz ao seu agente quando usá-la. Ele cita a documentação que leu e, quando não consegue confirmar um endpoint real, informa isso em vez de adivinhar.

Este guia cria duas ações ao vivo a partir de duas frases digitadas, em uma conta gratuita, e comprova ambas com chamadas reais registradas na Inbox. Ao longo do caminho, ele explica o que uma chamada de API realmente faz para seu agente e o que é “function calling”, o mecanismo em que este recurso se baseia.

Tudo abaixo foi criado e testado em um agente real. Cada captura de tela, campo gerado e chamada de API vem dessa criação, e você pode reproduzir tudo.

O resultado final: um viajante pergunta sobre o fim de semana, o agente chama uma API de clima no meio da conversa e responde com números ao vivo.

O que você vai criar

Um agente de suporte para a Wanderlark Tours, uma operadora fictícia de trilhas alpinas em pequenos grupos, que responde a partir de seu conhecimento e chama duas APIs reais no meio da conversa. Criar as duas ações, testá-las e ver as chamadas ao vivo leva cerca de quinze minutos:

1. Uma consulta de previsão do tempo no Open-Meteo, criada a partir de uma frase. Sem chave, portanto você consegue concluí-la usando apenas uma conta Quickchat.
2. A Astronomy Picture of the Day da NASA em api.nasa.gov, para o adicional de observação astronômica da Wanderlark. Esta precisa de uma chave de API, e é exatamente por isso que está aqui: ela ensina o fluxo do placeholder [[secret]], em que a ativação permanece bloqueada até você colar sua chave.

Você também vai digitar uma frase que o construtor recusa criar, de propósito, porque ver como ele falha faz parte de saber quando confiar nele.

O que você precisa:

• Uma conta gratuita do Quickchat AI (cadastre-se aqui).
• Sem código, sem servidor. Para a segunda ação, uma chave de API da NASA: a NASA opera uma DEMO_KEY compartilhada e com limite de taxa para testes, que é a usada nas capturas de tela, e emite chaves pessoais instantaneamente em api.nasa.gov.

O que significa um agente de IA chamar uma API?

Um agente que pode chamar APIs consegue buscar ou alterar coisas em sistemas reais no meio da conversa e depois responder com o resultado. Um chatbot pode descrever sua empresa; um agente que chama APIs pode agir dentro dela.

Do lado do usuário final, nada muda exceto a resposta. Um viajante pergunta “como estará o clima em Interlaken no sábado?” e vê um indicador de digitação por alguns segundos, depois uma resposta com temperaturas reais. Ele não vê uma ferramenta, uma requisição nem um payload JSON. Os dois segundos intermediários são assim:

O viajante vê uma pergunta e uma resposta. No meio, o modelo escolheu uma ação, preencheu seus valores e a Quickchat fez uma requisição HTTP real: 280 ms dos cerca de dois segundos.

Você pode até definir o que o visitante vê durante essa pausa. Cada ação pode ter uma thinking message, uma linha curta que o widget do site mostra no lugar do genérico “Thinking…” enquanto a chamada roda. A ação de previsão da Wanderlark define uma, então é isto que o viajante vê durante aqueles dois segundos:

A visão do lado do viajante, no meio da chamada: a linha de pensamento personalizada brilha no lugar onde a resposta vai aparecer. Você definirá essa linha no editor da ação mais adiante.

Nada disso é específico de clima. Qualquer sistema que exponha uma API HTTP pode ficar do outro lado de uma ação: seu banco de dados de pedidos, um sistema de reservas, um CRM, uma ferramenta de tickets, uma plataforma de mensagens. As consultas respondem perguntas com dados ao vivo; as escritas alteram algo e deixam um registro.

Cada bloco é uma requisição HTTP descrita. Este guia cria duas das consultas; os padrões de escrita são cobertos pelos guias linkados no final.

Historicamente, o problema é que configurar uma dessas integrações exigia ler documentação de API e preencher a requisição manualmente. Essa é a parte que o construtor remove.

Como funciona o construtor de ações em linguagem simples?

Você descreve a API em uma frase, e um LLM com busca web ao vivo transforma essa frase em uma ação completa. Ele pesquisa a documentação da API durante a geração, rascunha método, URL, cabeçalhos, parâmetros de consulta e a descrição que diz ao seu agente quando chamá-la, e retorna o resultado com links para as páginas de documentação lidas. A geração leva cerca de meio minuto, e o resultado abre em uma caixa de diálogo quando fica pronto.

O construtor só entrega o que confirmou na documentação. Tudo que ele não conseguiu confirmar vira um placeholder ou uma recusa, nunca um palpite.

Três propriedades mantêm o uso seguro:

• Nada roda até você ativar. Toda ação gerada chega desligada, para você revisar.
• Incógnitas viram placeholders, não palpites. Valores que o modelo deve preencher a cada chamada (uma data, uma cidade) viram espaços {{param}}; constantes que só você conhece (uma chave de API) viram espaços [[secret]], e a ativação é bloqueada até você substituí-los.
• Ele mostra seu trabalho. O resultado lista as páginas de documentação que leu, cada uma com uma nota sobre o que aquela página confirmou, portanto a revisão começa com evidência, não confiança:

Citações de uma segunda geração da mesma frase de clima usada mais adiante neste guia: a página de documentação e suas seções de API, cada uma com o que o construtor confirmou ali.

Etapa 1: Crie o agente de viagens

Crie o agente primeiro, para que as ações tenham a que pertencer. Depois do cadastro, dê um nome ao agente (esta criação usa Wanderlark) e defina sua função no campo AI Main Prompt em Identity no dashboard:

Você é o assistente da Wanderlark Tours, uma operadora de trilhas alpinas em pequenos grupos. A Wanderlark oferece três tours guiados: Interlaken Classic, Zermatt Highline e Dolomites Traverse, além do adicional de observação astronômica Dark-Sky Nights. Ajude viajantes a escolher um tour, entender datas, preços, dificuldade e o que levar, e responda perguntas sobre reserva e cancelamento. Seja cordial, prático e conciso, e mantenha as respostas curtas.

Responda apenas com base no que você realmente sabe sobre a Wanderlark. Se você não tiver um detalhe, diga que não o tem e ofereça conectar a pessoa com a equipe da Wanderlark, em vez de adivinhar.

Depois adicione alguns fatos em Knowledge Base para que ele tenha de onde responder. A demonstração usa cinco artigos curtos (tours e preços, o adicional Dark-Sky Nights, reserva e cancelamento, itens para levar, pontos de encontro); o texto completo está no bloco de cópia perto do final. Estendemos esse prompt com duas linhas específicas de ação depois que as ações existem. Se você quiser o passo a passo do zero sobre prompts e conhecimento, o post de receita principal linkado abaixo percorre tudo etapa por etapa.

Etapa 2: Descreva a API em uma frase

Na barra lateral, abra Actions & MCPs, clique em Add Action e escolha API Action, o primeiro item do menu.

Ações personalizadas ficam em Actions & MCPs. O item API Action abre a caixa de diálogo de descrição.

A caixa de diálogo que abre pede que você descreva a API que esta ação deve chamar e nomeie o endpoint ou linke sua documentação. Esta é a frase exata para a ação de clima:

Obtenha a previsão diária do tempo para um lugar a partir da API Open-Meteo (docs: https://open-meteo.com/en/docs), para que, quando um viajante perguntar como estará o clima em um dos nossos destinos, o agente possa responder com temperaturas reais e chances de chuva para os dias perguntados.

Uma frase: qual API, um link de documentação, quando o agente deve usá-la e o que deve fazer com o resultado.

Essa frase contém as três coisas que uma boa descrição precisa:

1. Uma API, endpoint ou URL de documentação concreta. “A API Open-Meteo” mais o link da documentação dá ao construtor algo real para ler. Sem isso, você recebe uma recusa em vez de uma ação.
2. Quando o agente deve usá-la. “Quando um viajante perguntar como estará o clima” acaba, quase literalmente, na descrição que aciona a ação depois.
3. O que fazer com o resultado. “Responder com temperaturas reais e chances de chuva” molda como o agente usa a resposta.

O campo aceita até 500 caracteres, mais espaço do que uma boa descrição precisa; todas as frases deste guia cabem com folga.

Clique em Submit. A caixa de diálogo fecha, um toast informa que a ação está sendo preparada e, cerca de meio minuto depois, a caixa de diálogo de resultado abre sozinha:

O fluxo completo em tempo real, com a espera encurtada: descreva, envie e revise o que voltou.

O que há dentro da ação gerada?

A caixa de diálogo de resultado é uma superfície de revisão. À esquerda, um card de prévia da nova ação, exatamente como ela aparecerá na sua página Actions. À direita, Details: o construtor explica o que criou, quais valores o modelo preenche em tempo de execução e o que presumiu quando sua frase deixou algo em aberto. Abaixo, Sources: a documentação que ele leu, como links.

O construtor explica seu trabalho campo por campo. Ao rolar a caixa de diálogo, a seção Sources lista o que ele leu para esta ação: a página de documentação do Open-Meteo e a especificação OpenAPI do projeto no GitHub, cada uma com uma nota sobre o que confirmou.

Para a frase de clima, o construtor gerou uma ação chamada get_open_meteo_daily_forecast (nomes do construtor parecem escritos por um engenheiro; você pode renomear no editor). Clique em Edit Action na prévia para ver todos os campos preenchidos:

Tudo que uma ação criada manualmente tem, preenchido: o nome, a tabela de parâmetros em “What to ask the user first” e o endpoint.

Lendo de cima para baixo:

• API Action Name: o que o modelo vê como o nome da ferramenta.
• What to ask the user first: a tabela de parâmetros. O construtor declarou sete parâmetros, cada um com tipo e descrição: latitude, longitude, timezone, start_date, end_date, além de unidades opcionais. Esses são os valores {{param}} que o modelo preenche por chamada. Note o que não está aqui: nenhum parâmetro “city”. O construtor configurou o endpoint do modo como o Open-Meteo realmente funciona, por coordenadas, e deixou a geografia para o modelo. Veremos em instantes que ele preenche essas coordenadas corretamente.
• API Endpoint: GET https://api.open-meteo.com/v1/forecast, com os parâmetros de consulta configurados. Valores fixos permanecem literais, como a lista daily de variáveis de previsão que o construtor escolheu; valores preenchidos pelo modelo aparecem como chips coloridos {{...}}.

As partes fixas permanecem fixas; os chips coloridos são os espaços que o modelo preenche. Os chips são a própria legenda da interface para indicar de onde vem cada coisa.

A quarta aba do editor de endpoint, Test Response, dispara a requisição real antes que a ação encontre um visitante. Cada parâmetro recebe um campo “Your test value”; preencha com valores plausíveis, pressione o botão de reprodução (“Test the API”) e a resposta real volta com seu código de status. Um toggle Show cURL revela, nas palavras da própria interface, “the exact HTTP request that would be triggered when this AI Action runs with these parameters”. Aqui está o teste desta criação, novamente com as coordenadas de Interlaken:

Um 200 real do Open-Meteo, disparado de dentro do editor, com a requisição resolvida explicitada abaixo. Revise, teste e depois ative.

• API Action Description: a frase que decide quando o agente recorre a esta ação. O construtor a escreveu a partir da sua cláusula “quando um viajante perguntar”. Este campo faz a maior parte do trabalho em tempo de execução, e é a primeira coisa a ajustar se o agente disparar a ação no momento errado.
• Thinking message: a linha do lado do viajante vista na linha do tempo anterior. O editor a descreve como “a thinking preloader that will be displayed to the user when this action is invoked”; a ação de previsão da Wanderlark a define como “Checking the live forecast for you…”.

A ação chegou desligada. Abra-a no editor e a Quickchat mostra um banner dizendo que a ação está desligada, com um botão Enable; ou alterne o switch no card dela na página Actions. Como não havia nada a preencher nesta ação, ela ativa imediatamente.

Revise primeiro, depois ative. Nada chama nada até você fazer isso.

Se você preferir criar esta mesma ação manualmente, campo por campo, e entender cada caixa desde os fundamentos, esse é o guia principal: Crie um agente de IA gratuito que executa ações. O construtor e o editor manual produzem o mesmo tipo de ação; este post mostra o caminho gerado.

Etapa 3: Teste e veja a chamada acontecer

Faça ao agente uma pergunta que deve acionar a ação. As transcrições aqui foram executadas pelo pipeline de teste da Quickchat e registradas na Inbox como qualquer conversa; na sua conta, o painel AI Preview na barra lateral dá o mesmo ciclo no navegador.

A mensagem de teste:

Oi! Vamos fazer o Interlaken Classic no próximo fim de semana. Como estará o clima em Interlaken no sábado, 25 de julho, e no domingo, 26 de julho?

O agente respondeu com a previsão real: cerca de 27,7°C e quase sem chuva no sábado, mais fresco, com até 18 mm de chuva provável no domingo, além de conselhos sobre o que levar tirados de seu conhecimento.

O recibo está na Inbox. Abaixo da resposta do agente há um marcador “1 action called”; expanda-o e você obtém o registro completo do que aconteceu:

O registro da chamada: get_open_meteo_daily_forecast, HTTP 200 em 280 ms, e todos os valores preenchidos pelo modelo.

Leia os parâmetros que o modelo escolheu: latitude: 46.6863, longitude: 7.8632, timezone: Europe/Zurich, start_date: 2026-07-25, end_date: 2026-07-26. Ninguém digitou coordenadas. O viajante disse “Interlaken”, e o modelo traduziu isso para os valores que a API precisa, com precisão suficiente para acertar a cidade. Essa é a metade de julgamento do sistema fazendo seu trabalho; a metade determinística (a URL, o método, a lista fixa de variáveis daily) saiu exatamente como revisada.

O que é function calling em agentes de IA?

O recibo acima é uma imagem do mecanismo que o setor chama de function calling: um modelo de linguagem, no meio da conversa, escolhe emitir uma chamada estruturada para uma ferramenta predefinida em vez de uma frase, a plataforma a executa e o modelo continua com o resultado em mãos.

Function calling na chamada real deste guia. O modelo só produz os valores estruturados; a plataforma controla a requisição; a API é HTTP comum.

Algumas conclusões saem do diagrama:

• O modelo decide, a plataforma executa. O modelo nunca envia bytes ao Open-Meteo. Ele produz {"latitude": 46.6863, ...} e a Quickchat insere esses valores na requisição que você revisou. As partes que você fixou, URL, método, qualquer secret, não cabem ao modelo alterar.
• “Tool calling” é a mesma coisa. Os dois nomes descrevem um mecanismo; tool calling é o termo mais novo e mais geral. Uma AI Action é uma definição de ferramenta: seu nome, sua descrição e sua tabela de parâmetros são exatamente o que o modelo lê ao decidir se deve chamá-la e como. É por isso que o campo de descrição importa tanto. Conceitualmente, a definição inteira que o modelo vê equivale a isto:

name:        get_open_meteo_daily_forecast
description: Use esta ação quando um viajante perguntar como estará o clima em dias futuros específicos em um destino...
parameters:  latitude (number, required), longitude (number, required), timezone (text, required), start_date (text, required), end_date (text, required), temperature_unit (text), precipitation_unit (text)

• O lado da API é comum. O Open-Meteo não adicionou suporte a IA para isso. Qualquer endpoint que fale HTTP e retorne JSON pode ser uma ferramenta, razão pela qual a receita de uma frase se generaliza para seu próprio backend.

Todas as principais famílias de modelos oferecem suporte a esse mecanismo. O que muda entre plataformas é quem escreve as definições das ferramentas. Em plataformas de desenvolvedor e ações personalizadas de GPT, é você, manualmente, em um schema. O construtor usado na Etapa 2 é function calling com a escrita do schema removida: sua frase virou a definição da ferramenta. Para a visão de engenharia desse cenário, de protocolos como MCP a endpoints personalizados, veja APIs para agentes de IA: de MCP a endpoints personalizados.

Etapa 4: Uma API que precisa de chave

A maioria das APIs reais exige uma credencial. É aqui que entra o segundo tipo de placeholder do construtor, e o adicional de observação astronômica da Wanderlark nos dá um motivo natural: hóspedes do Dark-Sky Nights gostam de perguntar sobre a Astronomy Picture of the Day da NASA.

Abra Add Action, escolha API Action novamente e descreva-a, desta vez dizendo ao construtor desde o início que você fornecerá a chave:

Busque a Astronomy Picture of the Day da NASA na NASA APOD API (GET https://api.nasa.gov/planetary/apod), para que hóspedes curiosos sobre nosso adicional Dark-Sky Nights possam perguntar sobre a imagem astronômica em destaque de hoje à noite e ouvir seu título e o que ela mostra. Eu fornecerei minha própria chave de API da NASA.

Dizer “Eu fornecerei minha própria chave de API” instrui o construtor a deixar um espaço limpo em vez de tentar adivinhar a autenticação.

Meio minuto depois, a caixa de diálogo de resultado abre, e ela é diferente em um ponto importante: um painel âmbar intitulado “Replace before activating”, listando exatamente uma coisa: [[nasa_api_key]]. O card de prévia exibe um selo vermelho Incomplete, e seu switch de ativação está desligado e permanece desligado.

O construtor configurou a ação inteira e deixou um espaço que não podia preencher: sua chave. Até você substituí-la, a ação não pode ser ativada.

Na página Actions, o switch fica diretamente desabilitado, com um tooltip explicando o motivo:

A ativação é bloqueada no nível da plataforma enquanto qualquer [[secret]] permanece. Uma ação com um placeholder onde a chave deve ficar não pode falhar às 3 da manhã, porque não pode rodar.

Os dois tipos de placeholder têm proprietários diferentes:

Uma URL, dois tipos: {{date}} é o espaço do modelo, preenchido por chamada a partir da conversa; [[nasa_api_key]] é seu, colado uma vez.

Agora preencha. A NASA emite chaves pessoais instantaneamente (nome e email em api.nasa.gov, chave enviada por email) e documenta a DEMO_KEY compartilhada para testes, que é a usada nesta criação:

1. No card da ação, clique em Edit Action e abra a aba Query Params da seção API Endpoint.
2. A linha api_key contém o chip âmbar [[nasa_api_key]]. Clique no valor e substitua-o pela sua chave.
3. Clique em Save changes.

O placeholder é um valor editável normal. Substitua-o e salve.

Depois observe o que você não precisou fazer: alternar o switch. Quando um salvamento torna uma ação GET somente leitura completa e válida pela primeira vez, a Quickchat a ativa para você. Ações que escrevem (POST, PUT, PATCH, DELETE) nunca fazem isso; elas aguardam uma ativação deliberada, que é o padrão correto para qualquer coisa que altere dados.

Cole, salve, e uma consulta somente leitura se ativa sozinha. Ações de escrita sempre deixam a decisão final para você.

Teste do mesmo modo que a previsão:

Adicionamos o adicional Dark-Sky Nights à nossa viagem Zermatt Highline. Sobre o que é a imagem astronômica de hoje à noite?

O agente buscou a imagem de hoje à noite, “Shadow and Rainbow”, e resumiu o que ela mostra.

E o recibo novamente, na Inbox:

HTTP 200 de api.nasa.gov. O único valor preenchido pelo modelo é a data, deixada vazia para a NASA usar hoje como padrão. A chave não aparece em nenhum lugar deste registro: ela não é um parâmetro, portanto nunca cabe ao modelo preenchê-la ou revelá-la.

O que acontece quando o construtor não consegue encontrar a API?

O construtor nem sempre produz uma ação, e isso é intencional. Digite uma frase que descreve um comportamento, mas não nomeia nenhuma API:

Permita que meu agente ajude viajantes a remarcar o tour quando o clima parecer ruim.

O construtor pesquisa, não encontra uma única API que possa escolher por você com responsabilidade e volta com uma caixa de diálogo diferente: “We need a bit more detail”. Nenhuma ação é criada. O painel Details explica exatamente o que falta (qual provedor de clima? qual sistema de reservas?) e modela a reformulação, até uma frase de exemplo com um endpoint concreto.

Uma recusa com kit de reparo: o que estava ambíguo, por que adivinhar seria errado e um exemplo da frase que funcionaria.

Há um segundo tipo de recusa. Descreva algo que a Quickchat já faz nativamente:

Transfira a conversa para um guia humano quando o viajante parecer frustrado ou pedir para falar com uma pessoa.

O construtor reconhece que isso pertence a um recurso integrado e, em vez de envolver uma API externa em torno de um problema já resolvido, aponta você para o recurso, com um botão Set up Human Handoff diretamente na caixa de diálogo:

Nem toda capacidade deve ser uma ação personalizada. A escalada para um humano é integrada, e o construtor encaminha você para lá em vez de duplicá-la.

As frases e configurações exatas para copiar

Tudo que a demonstração usou, em um só lugar. As duas frases que geraram as ações:

Obtenha a previsão diária do tempo para um lugar a partir da API Open-Meteo (docs: https://open-meteo.com/en/docs), para que, quando um viajante perguntar como estará o clima em um dos nossos destinos, o agente possa responder com temperaturas reais e chances de chuva para os dias perguntados.

Busque a Astronomy Picture of the Day da NASA na NASA APOD API (GET https://api.nasa.gov/planetary/apod), para que hóspedes curiosos sobre nosso adicional Dark-Sky Nights possam perguntar sobre a imagem astronômica em destaque de hoje à noite e ouvir seu título e o que ela mostra. Eu fornecerei minha própria chave de API da NASA.

O AI Main Prompt, incluindo as duas linhas de ação adicionadas depois que as ações existiam. Nomear as ações e seus momentos de gatilho no prompt torna o disparo visivelmente mais confiável, e os nomes de ação a usar são os gerados que você viu no editor:

Você é o assistente da Wanderlark Tours, uma operadora de trilhas alpinas em pequenos grupos. A Wanderlark oferece três tours guiados: Interlaken Classic, Zermatt Highline e Dolomites Traverse, além do adicional de observação astronômica Dark-Sky Nights. Ajude viajantes a escolher um tour, entender datas, preços, dificuldade e o que levar, e responda perguntas sobre reserva e cancelamento. Seja cordial, prático e conciso, e mantenha as respostas curtas.

Quando um viajante perguntar como estará o clima em um destino nos próximos dias, chame get_open_meteo_daily_forecast e responda com os números reais para os dias perguntados. Quando um hóspede perguntar sobre a imagem astronômica de hoje à noite ou sobre o que pode ver em uma Dark-Sky Night, chame get_tonights_nasa_apod e descreva o título da imagem e o que ela mostra.

Responda apenas com base no que você realmente sabe sobre a Wanderlark. Se você não tiver um detalhe, diga que não o tem e ofereça conectar a pessoa com a equipe da Wanderlark, em vez de adivinhar.

As API Action Descriptions geradas, como o construtor as escreveu (ajuste estas, não a URL, quando o comportamento de disparo precisar de correção):

Use esta ação quando um viajante perguntar como estará o clima em dias futuros específicos em um destino, e você precisar de dados reais de previsão diária (temperaturas máxima/mínima e chance de chuva) da API Open-Meteo. O assistente deve chamá-la com a latitude/longitude do destino, intervalo de datas e unidades preferidas, e então usar a resposta JSON para descrever as temperaturas previstas e probabilidades de precipitação dos dias solicitados em linguagem natural.

Use esta ação quando um hóspede perguntar sobre a Astronomy Picture of the Day de hoje à noite relacionada ao seu adicional Dark-Sky Nights, para que você possa buscar os metadados oficiais de APOD da NASA e descrever o título e o que a imagem mostra. A ação chama a API APOD da NASA para a data especificada (usando hoje como padrão se nenhuma data for fornecida) e retorna JSON incluindo a URL da imagem ou vídeo, título, explicação e tipo de mídia, que o assistente deve resumir em tom conversacional para o hóspede.

A Thinking message definida na ação de previsão (a linha que o widget mostra enquanto a chamada roda):

Checking the live forecast for you...

Os cinco artigos da Knowledge Base, abreviados aos fatos:

Tours: Interlaken Classic, 3 dias, fácil a moderado, 890 euros, máximo de 10 hóspedes, maio a outubro. Zermatt Highline, 4 dias, moderado a desafiador, 1.290 euros, máximo de 8, junho a setembro. Dolomites Traverse, 5 dias, desafiador, 1.590 euros, máximo de 8, fim de junho a meados de setembro, de refúgio em refúgio. Os preços incluem guia, acomodação e cafés da manhã.

Dark-Sky Nights: adicional de observação astronômica no Zermatt Highline e Dolomites Traverse, 120 euros por pessoa, caminhada noturna guiada com telescópio, agendada perto da lua nova; sessões com céu encoberto são remarcadas ou reembolsadas.

Booking: depósito de 200 euros, saldo devido 30 dias antes do início. Cancelamento gratuito até 30 dias; reembolso de 50 por cento de 29 a 14 dias; dentro de 14 dias, sem reembolso, mas uma remarcação gratuita dentro de 12 meses.

Packing: camadas, jaqueta impermeável, botas já amaciadas, mochila de ataque de 30 litros; bastões e crampons fornecidos; noites frias mesmo no verão.

Meeting points: estação Interlaken Ost; estação Zermatt (sem carros, shuttle de Taesch); Cortina d'Ampezzo, transfer do aeroporto de Veneza 45 euros por trecho.

Como descrevo uma API para que o construtor acerte?

Três regras cobrem tudo que esta criação encontrou, e a caixa de diálogo de falha ensina a mesma lição pelo outro lado:

O padrão por trás de todos os resultados deste guia: API concreta entra, ação funcional sai; só comportamento entra, orientação volta.

1. Nomeie a API, o endpoint ou cole uma URL de documentação. “A API Open-Meteo (docs: …)” produziu uma ação correta, fundamentada em duas fontes citadas. “Remarcar o tour quando o clima parecer ruim” produziu uma recusa, porque nomeia um desejo, não uma API. O construtor precisa de algo concreto que possa ler, e é nessa regra que as outras duas se apoiam.
2. Diga quando o agente deve usá-la e o que dizer em seguida. Sua cláusula de gatilho vira a descrição da ação quase literalmente, e a descrição é o que dispara a ação em tempo de execução. “Quando um viajante perguntar como estará o clima” é um sinal que o modelo consegue reconhecer no meio da conversa.
3. Diga como a credencial vai funcionar, se houver uma. “Eu fornecerei minha própria chave de API da NASA” modelou a autenticação como um [[secret]] limpo. O construtor também tende a isso por conta própria: ele prefere credenciais estáticas e de longa duração, como chaves e URLs de webhook, em vez de tokens OAuth de curta duração, porque a ação roda como está em cada chamada, sem mecanismo de refresh de token.

E uma não regra: você não precisa especificar parâmetros, formatos nem campos de resposta. O construtor leu a documentação do Open-Meteo e escolheu sete parâmetros, padrões sensatos e as variáveis diárias corretas sem ser solicitado. Revise o que ele escolheu no editor em vez de tentar ditar isso antes.

A iteração em si é barata. Não há botão de regenerar; quando um rascunho sai errado, exclua-o e envie novamente uma frase mais precisa, cerca de meio minuto por tentativa. Contas comportam até 15 ações criadas, portanto limpe os rascunhos conforme avança.

Indo para produção

A ativação já fez isso. Actions pertencem ao agente, não a um canal, portanto as duas consultas que você criou disparam do mesmo modo pelo widget do site, WhatsApp, Messenger, Slack, Telegram, Discord ou qualquer outro lugar onde o agente esteja implantado, com cada chamada registrada na Inbox. Se o widget do site for o canal principal, você pode white-label o chatbot de IA sem alterar a ação. O mesmo vale para o que ele não consegue responder: quando perguntado sobre tours de caminhada na neve no inverno, a Wanderlark diz que não oferece nenhum, em vez de improvisar.

Quando perguntado sobre algo fora de seu conhecimento, o agente informa isso em vez de improvisar. A mesma contenção se aplica às suas chamadas de API.

Dois próximos passos naturais quando suas primeiras ações estiverem ao vivo:

• Torne o disparo determinístico onde importa. Descrições de ação decidem quando o modelo chama; para ações que só devem rodar sob condições específicas, adicione condições de execução no servidor e capturas de memória: Como tornar confiáveis as ações do seu agente de IA.
• Use as integrações de um clique para as ferramentas que as têm. O mesmo menu Add Action contém outros caminhos: HubSpot Action, Discord Action e Google Sheets vêm como galerias prontas, Shopify MCP conecta o catálogo de uma loja, e MCP conecta qualquer servidor MCP remoto, de um catálogo de mais de 240 ou de uma URL colada, importando as ferramentas desse servidor. Os guias abaixo percorrem as galerias.

Três caminhos para o mesmo lugar, uma regra prática:

Guias relacionados

• Conecte seu agente de IA ao HubSpot: contatos, negócios e tickets escritos no meio da conversa, com o padrão de segurança para escrita.
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• Crie um bot de IA no Telegram para gerenciar seu grupo: seis ações Bot API criadas manualmente com controle de administrador.
• Bot de moderação de IA para Discord: ações de moderação com permissões e autorização feitas corretamente.
• Bot de tickets de IA para Discord: a metade de suporte da mesma galeria, respondendo a partir de uma base de conhecimento e abrindo threads privadas de ticket.
• Conecte seu agente de IA ao Google Sheets: a integração de relatórios de um clique.

Perguntas frequentes

Como conecto um agente de IA a uma API sem escrever código?

No Quickchat AI, abra Actions & MCPs, clique em Add Action, escolha API Action e descreva a API em uma frase em linguagem simples. Um LLM com busca web ao vivo lê a documentação da API e gera a ação completa, com método, URL, parâmetros e uma descrição. Você revisa, preenche valores de placeholder, como uma chave de API, e ativa.

O que é function calling em agentes de IA?

Function calling é o mecanismo em que um modelo de linguagem, no meio da conversa, emite uma requisição estruturada para executar uma ferramenta predefinida em vez de texto simples. A plataforma executa a ferramenta, neste caso uma requisição HTTP, e devolve o resultado ao modelo, que então escreve a resposta usando dados reais. Cada chamada de AI Action neste guia é uma function call.

Function calling é o mesmo que tool calling?

Sim. Function calling e tool calling nomeiam o mesmo mecanismo; tool calling é o termo mais novo e mais geral. Uma AI Action é uma dessas ferramentas: uma requisição HTTP descrita que o modelo pode escolher chamar durante uma conversa.

Como o construtor sabe como é a API?

Ele executa uma busca web ao vivo na documentação da API durante a geração e monta a ação apenas com o que pôde confirmar ali. A caixa de diálogo de resultado lista as fontes lidas, para que você possa verificá-las antes de ativar a ação.

Qual é a diferença entre os placeholders {{param}} e [[secret]]?

Um valor {{param}} é preenchido pelo modelo a partir da conversa em cada chamada, por exemplo uma data ou uma cidade. Um valor [[secret]] é uma constante que você cola uma vez antes de ativar, por exemplo uma chave de API. O modelo nunca escolhe nem edita secrets, e eles não são parâmetros que ele possa preencher.

Onde coloco minha chave de API, e um visitante pode extraí-la do agente?

Você substitui o placeholder [[secret]] dentro da ação, no editor, antes de ativar. A chave passa a fazer parte da requisição fixa que a Quickchat envia. Ela não é um parâmetro, portanto o modelo não pode alterá-la, e ela não aparece no registro de chamada de ação da conversa.

O construtor só cria consultas GET, ou o agente também pode gravar dados?

Ambos. O mesmo fluxo de uma frase gera ações POST, PUT, PATCH e DELETE. Ações GET somente leitura se ativam sozinhas depois de completas e válidas; ações de escrita sempre esperam que você as ative deliberadamente.

Ele pode se conectar a APIs privadas ou internas?

Sim, desde que o endpoint seja acessível por HTTPS a partir do lado da Quickchat. O construtor se baseia em documentação pública, portanto, para uma API interna, descreva o endpoint explicitamente na sua frase, ou gere um template próximo e ajuste a URL e os campos no editor.

O que acontece se eu descrever um comportamento em vez de uma API específica?

O construtor falha de forma fechada. Em vez de inventar um endpoint, ele explica o que falta e mostra como reformular, geralmente nomeando um fornecedor, endpoint ou URL de documentação concreto. Se sua solicitação corresponder a um recurso integrado, como Human Handoff, ele aponta você para esse recurso em vez de criar uma ação personalizada.

O que acontece se a chamada de API falhar durante uma conversa?

O agente vê o erro e informa ao usuário que não conseguiu concluir a consulta, em vez de inventar uma resposta. Cada chamada é registrada na conversa na Inbox, com seus parâmetros e código de status HTTP, para que você veja exatamente o que foi enviado e o que voltou.

ChatGPT, Claude ou Gemini podem se conectar a uma API assim?

Todos esses modelos oferecem suporte a function calling, mas a conexão é trabalho de desenvolvimento: você escreve o schema da função ou a especificação OpenAPI, como em ações personalizadas de GPT. Aqui você digita uma frase, a ação é gerada a partir da documentação ao vivo da API e depois roda em todos os canais do seu agente. Você também pode expor seu agente Quickchat finalizado ao ChatGPT, Claude e Cursor como um servidor MCP.

De quais canais o agente pode chamar a API?

De todos. Actions pertencem ao agente, não a um canal, portanto a mesma ação dispara pelo widget do site, WhatsApp, Messenger, Slack, Telegram, Discord e qualquer outro lugar onde seu agente esteja implantado.

O construtor de ações em linguagem simples é gratuito?

Sim. Gerar, revisar e ativar API Actions funciona no plano gratuito, e as duas ações deste guia foram criadas em uma conta gratuita. Planos pagos adicionam limites de uso maiores e modelos mais avançados, não acesso ao construtor.

Como o agente escolhe entre várias ações?

Ele lê o nome e a descrição de cada ação e escolhe a que corresponde ao momento da conversa. O agente de demonstração tem duas: uma pergunta sobre clima vai para a ação de previsão, e uma pergunta sobre astronomia vai para a da NASA, porque suas descrições nomeiam esses gatilhos. Descrições claras e distintas tornam a escolha confiável.

Quanta latência uma chamada de API adiciona a uma resposta?

Menos do que você talvez espere. A chamada real de previsão neste guia retornou em 280 ms, dentro de uma resposta que levou cerca de dois segundos de ponta a ponta. O visitante vê um breve indicador de pensamento, que você pode substituir por uma mensagem de pensamento personalizada, e depois uma resposta baseada em dados ao vivo.

Resumo

Duas frases digitadas viraram duas API Actions ao vivo, documentadas e revisadas: uma consulta de clima sem chave e uma consulta da NASA com chave, cada uma comprovada com um HTTP 200 registrado na Inbox ao lado dos valores preenchidos pelo modelo. As regras que tornam isso confiável cabem em três linhas. Nomeie uma API real, e o construtor fundamenta a ação na documentação dela e a cita. Qualquer coisa que só você sabe chega como um [[secret]] que bloqueia a ativação até você preenchê-lo. Qualquer coisa que o construtor não consiga confirmar vira uma explicação e uma reformulação sugerida, nunca um palpite.

Para a lista completa de campos de API Actions, condições de execução e tratamento de respostas, mantenha a documentação de AI Actions por perto enquanto cria.