allanlotta
~/blog/mass-content-production-with-agents

Produção de conteúdo em massa com agentes

Gerar um artigo com um modelo é fácil. Produzir duzentas peças por mês com qualidade consistente, em três idiomas, com voz e vídeo, é um problema de sistemas.

É assim que eu estruturo uma fábrica de conteúdo.

Etapas

brief → pesquisa → esboço → rascunho → revisão
      → voz → render → localização → publicação

Cada etapa é um agente com um trabalho e um formato de saída. A saída de uma etapa é a entrada da seguinte. Nada avança sem passar por uma checagem.

As checagens importam mais que os prompts

Os prompts recebem toda a atenção. As checagens são onde a qualidade mora.

  • Checagem factual. As afirmações são rastreadas até as fontes reunidas na etapa de pesquisa. Afirmações sem suporte são removidas ou sinalizadas.
  • Checagem de voz. Um guia de estilo, expresso em exemplos, é comparado com o rascunho. Desvio é reescrito.
  • Checagem de duplicata. Peças novas são comparadas com tudo que já foi publicado.
  • Checagem de formato. Tamanho, estrutura, metadados, links. Chato, e a falha mais comum.

Uma peça que falha volta uma etapa com uma nota. Uma peça que falha duas vezes vai para um humano.

Voz e vídeo

Texto é a parte barata. Voz com ElevenLabs e renderização de vídeo transformam um roteiro em vários formatos. O truque é gerar o roteiro já pensando nos formatos finais: frases curtas, nenhuma referência visual que só funciona em texto, dicas de pronúncia para nomes.

Localização

Tradução é uma etapa própria, com revisão própria. Uma tradução literal de uma boa peça em inglês é uma peça ruim em português. O agente de localização recebe o brief e as fontes, não só o texto, para poder reescrever em vez de traduzir.

Publicação

A última etapa fala com o CMS, a plataforma de vídeo e as contas sociais. Ela agenda, não posta na hora. Um humano ainda pode tirar algo antes de sair. Na prática, raramente tira.

O resultado

Uma equipe de uma pessoa roda uma operação de conteúdo que antes precisava de seis. Não porque o modelo é um grande escritor, mas porque o pipeline nunca esquece uma etapa.