Nos últimos sete dias, tive um agente de IA assumir minha caixa de entrada de e-mail. Ele pode ler todas as minhas mensagens, criar rascunhos de e-mail e até enviar e-mails em meu nome. O agente tratou de mais de 60 e-mails que recebi durante esse período.

Inicialmente, o agente de IA não tinha conhecimento prévio sobre mim e meu comportamento típico, o que causou alguns problemas. No entanto, após algumas iterações, conseguimos melhorar significativamente seu desempenho. O agente leu centenas de meus e-mails anteriores para extrair fatos e conhecimentos sobre mim, como meu Twitter, Discord e localização. Ele também aprendeu minha voz, tom e lógica para responder a mensagens com base nesses exemplos anteriores. Isso permitiu que o agente criasse uma versão digital de mim, comportando-se quase idêntica a como eu faria.

Para criar uma segunda base de conhecimento de conhecimentos e fatos extraídos sobre mim, tomei as seguintes etapas:

1. Exportei todos os meus e-mails enviados anteriormente do Gmail e converti o arquivo Mbox em um arquivo CSV com o texto do e-mail e minhas respostas.

2. Usei um modelo de linguagem grande (GPT) para analisar cada resposta de e-mail e extrair fatos e conhecimentos-chave sobre mim, como meu link do Discord, onde eu moro, etc. Isso foi feito dividindo as respostas de e-mail em pedaços menores, passando-os por um prompt para extrair as perguntas frequentes e, em seguida, combinando os resultados.

3. Salvei as FAQs extraídas em um novo arquivo CSV, que se tornou a segunda base de conhecimento para meu assistente de IA.

A razão pela qual comecei a construir este assistente de IA é porque minha caixa de entrada de e-mail estava ficando fora de controle. Eu estava recebendo muito mais e-mails do que poderia lidar, e às vezes eu via o e-mail e sabia a resposta, mas queria me certificar de que o e-mail estava devidamente escrito. Normalmente, eu usaria o ChatGPT, daria algum contexto sobre mim, o e-mail original e pediria que ele gerasse uma resposta, mas esse processo era bastante demorado, e quando eu estava apenas com meu telefone, eu não poderia realmente fazer isso porque copiar e colar coisas entre diferentes aplicativos não era tão simples.

Isso me fez pensar, e se eu puder ter o GPT apenas para criar uma resposta rascunho para cada e-mail todas as manhãs, se eu verificar meu e-mail no computador ou no meu telefone? Uma resposta rascunho já estaria lá, e eu só precisaria revisar e clicar em Enviar. Foi exatamente isso que eu fiz. Para a primeira versão, nem mesmo escrevi nenhum código; usei literalmente o Zapier para construir esse fluxo de trabalho em que eu acionaria o GPT sempre que recebesse um novo e-mail com um prompt específico, e assim que o GPT retornasse o resultado, ele criaria um rascunho de resposta.

As principais lições que aprendi com essa experiência de ter um agente de IA gerenciando minha caixa de entrada de e-mail são:

1. Integrar a IA em fluxos de trabalho existentes pode proporcionar ganhos significativos de produtividade, mesmo com implementações simples.
2. Construir uma base de conhecimento abrangente sobre si mesmo, extraindo informações de e-mails anteriores, permite que o agente de IA imite melhor o seu comportamento e responda com mais precisão.
3. Desenvolver um sistema modular e personalizável de ferramentas especializadas permite que o agente de IA lide com uma ampla gama de cenários de e-mail com capacidades sofisticadas de tomada de decisão.
4. Atualizações e refinamentos contínuos da base de conhecimento e do conjunto de ferramentas são cruciais para manter a eficácia do agente ao longo do tempo.

Em geral, este projeto demonstra o potencial da IA para automatizar e racionalizar tarefas administrativas pessoais, liberando tempo e energia mental para atividades de maior valor. Com a abordagem certa, um assistente de IA pode se tornar uma extensão perfeita do seu próprio fluxo de trabalho e estilo de comunicação.