O que faz um aplicativo para o ChatGPT ser excelente

No DevDay, apresentamos os aplicativos para o ChatGPT, uma nova maneira de levar seu produto diretamente para as conversas no ChatGPT. Na sequência desse lançamento, reunimos orientações práticas para que desenvolvedores, gerentes de produto e designers possam escolher o caso de uso certo e projetar um aplicativo que seja útil no dia a dia de quem o usa. Vamos mostrar como transformar os pontos fortes do seu produto em recursos claros, com escopo bem definido, que o modelo possa usar em conversas variadas, de acordo com a intenção do usuário. Se você procura o passo a passo técnico original, pode ir direto ao guia de início rápido do Apps SDK e à documentação para desenvolvedores.

Vamos abordar:

• O que é (e o que não é) um aplicativo para o ChatGPT
• Três maneiras de um aplicativo fazer a diferença
• Como projetar para conversas e descobertas
• Como saber se o aplicativo está ajudando de fato
• Exemplos concretos e sugestões de capturas de tela

O que é, na prática, um aplicativo para o ChatGPT

Quando uma equipe cria seu primeiro aplicativo para o ChatGPT, costuma partir desta ideia:

       “Já temos um produto. Vamos levá-lo para o ChatGPT.”

Muitas equipes começam tentando adaptar para o chat as telas, os menus e os fluxos que já usam na web ou no celular. É compreensível: por anos, pensar em “software” significou pensar em páginas, navegação e estrutura de interface.

O contexto de uso de um aplicativo no ChatGPT é diferente. O usuário não “abre” o aplicativo pela página inicial. Ele já está conversando sobre algum assunto, e o modelo pode decidir quando incluir um aplicativo na conversa. É nesse momento específico que o usuário começa a interagir com ele. Nesse contexto, os melhores aplicativos parecem surpreendentemente pequenos para quem os vê de fora. Em vez de recriar o produto inteiro, eles colocam ao alcance do usuário do ChatGPT alguns recursos específicos: aquilo que seu produto faz melhor e que o modelo pode aproveitar em qualquer conversa.

Fora do ChatGPT, o aplicativo costuma ser o destino. Os usuários:

1. Tocam no ícone do aplicativo
2. Entram no ambiente do produto
3. Aprendem a navegar nele e a usar sua interface

A maioria das decisões de produto parte da ideia de que “a tela é nossa”. Como os usuários escolheram passar tempo no seu ambiente, faz sentido investir bastante no layout, nos primeiros passos e na arquitetura da informação.

Dentro do ChatGPT, o aplicativo tem outro papel:

• É um recurso que o modelo pode acionar tanto para obter contexto quanto para oferecer interação visual.
• Ele aparece dentro de uma conversa em andamento.
• É uma das várias ferramentas que o modelo pode coordenar.

Assim, a “unidade de valor” passa a depender menos da experiência como um todo e mais das tarefas específicas que você ajuda o modelo e o usuário a realizar no momento certo.

Uma definição prática:

Um aplicativo para o ChatGPT é um conjunto de ferramentas bem definidas que podem executar tarefas, iniciar interações ou acessar dados.

Na prática, isso significa que:

• Você não precisa portar todas as funcionalidades.
• Você não precisa de uma hierarquia completa de navegação.
• Você precisa, sim, de uma API clara e enxuta, com poucas operações que sejam fáceis de chamar e de combinar com outras.

Pense no seu aplicativo para o ChatGPT como um conjunto de ferramentas ao qual o modelo recorre quando o usuário encontra determinado tipo de problema. Quanto mais precisa for a definição dessas ferramentas, mais fácil será usá-las no decorrer da conversa.

Quando você passa a ver o aplicativo como “recursos que o modelo pode coordenar”, em vez de “uma versão em miniatura do nosso produto”, as decisões de design ficam mais claras. A pergunta deixa de ser “Para onde o usuário deve ir agora?” e passa a ser “Como podemos ajudar aqui?”.

Três maneiras de fazer a diferença

Para avaliar uma ideia de aplicativo, faça três perguntas:

• Saber: O aplicativo permite que o usuário trabalhe com informações de contexto ou dados aos quais não teria acesso de outra forma no ChatGPT?
• Fazer: O aplicativo executa ações reais em nome do usuário?
• Mostrar: O aplicativo apresenta as informações em uma interface que facilita a compreensão e a tomada de decisões em comparação com uma resposta só em texto?

Isso vale tanto para aplicativos de produtividade “sérios” quanto para os que servem “só para se divertir”, como os jogos. Um jogo talvez não ajude ninguém a entregar um relatório mais rápido, mas faz coisas que o modelo base tem dificuldade para fazer sozinho: executar a lógica do jogo levando em conta seu estado, acompanhar o progresso, fazer cumprir as regras ou exibir o mundo do jogo de maneiras interessantes. O valor está na diversão e no envolvimento de quem joga, mas a lógica é a mesma.

1) Novas informações para consultar

Seu aplicativo disponibiliza novas informações de contexto na conversa com o ChatGPT:

• Preços, disponibilidade e estoque em tempo real
• Métricas internas, logs e análises
• Conjuntos de dados especializados, exclusivos para assinantes ou de nicho
• Dados específicos do usuário (contas, histórico, preferências, direitos de acesso)
• Dados de sensores e transmissões de vídeo ao vivo

Na prática, isso costuma envolver a integração com sistemas que mantêm dados corretos e atualizados e controlam quem pode acessá-los. O aplicativo funciona como os “olhos e ouvidos” do modelo na sua área de atuação e pode responder a perguntas com mais propriedade.

2) Novas tarefas para realizar

Seu aplicativo executa ações em nome do usuário:

• Criar ou atualizar registros em ferramentas internas
• Enviar mensagens, chamados, aprovações e notificações
• Agendar compromissos, fazer reservas ou pedidos e ajustar configurações
• Acionar fluxos de trabalho (fazer uma implantação, encaminhar um caso para outro nível de atendimento, sincronizar dados)
• Participar de jogos interativos (aplicar regras, passar a vez, acompanhar o estado do jogo)
• Executar ações no mundo físico (IoT, controle de robôs etc.)

Aqui, o aplicativo funciona menos como fonte de referência e mais como um par de mãos. Ele transforma a intenção do usuário em mudanças concretas nos sistemas que sua equipe já usa no dia a dia. Nos jogos, essas mudanças afetam o estado do jogo e tornam a experiência coerente e justa para quem joga. É ao agir dessa forma que o aplicativo passa a desempenhar o papel de agente.

3) Maneiras melhores de mostrar informações

Durante uma conversa no ChatGPT, um aplicativo pode usar uma interface gráfica para apresentar informações de um jeito que facilite a compreensão ou ajude o usuário a decidir o que fazer:

• Seleções de opções, comparações e classificações
• Tabelas, linhas do tempo e gráficos
• Resumos voltados a uma função ou decisão específica
• Representações visuais ou estruturadas do estado de um jogo (tabuleiros, inventários, placares)

Isso é especialmente valioso quando os usuários precisam escolher entre opções ou pesar vantagens e desvantagens. Os aplicativos podem dar ao modelo uma maneira de organizar as informações: componentes com colunas, linhas, pontuações e elementos visuais que refletem a forma como as pessoas tomam decisões ou, nos jogos, entendem “onde estão” naquele mundo.

Se um aplicativo não trouxer uma melhoria clara em pelo menos um dos três aspectos — saber/fazer/mostrar —, a impressão costuma ser de que ele acrescenta pouco ao que o usuário já consegue fazer no ChatGPT. Mesmo que ninguém reclame, perde-se a oportunidade de oferecer algo mais útil, seja para trabalhar ou para se divertir.

Veja como um aplicativo pode melhorar a experiência:

A resposta ajuda, mas talvez o usuário queira usar um aplicativo com mais recursos para consultar imóveis reais ali mesmo, sem mudar de contexto nem sair da conversa.

Com o aplicativo da Zillow, o usuário também pode pesquisar anúncios atualizados, filtrar os resultados por critérios e consultar informações detalhadas sobre os imóveis, tudo sem sair do chat.

Modo de tela cheia para explorar os imóveis com mais detalhes

A vantagem é que você continua recebendo do modelo informações que contextualizam a busca e ainda pode interagir com um aplicativo que se adapta ao que você procura. Quer pedir para ver imóveis em uma região específica? Com o aplicativo da Zillow, o modelo chama a ferramenta no servidor MCP da Zillow e renderiza a interface novamente.

Escolha os recursos que fazem sentido, sem portar o produto inteiro

Um primeiro impulso comum é listar todas as funcionalidades do produto e perguntar: “Como levamos tudo isso para o ChatGPT?”

No papel, parece uma abordagem completa. Na prática, costuma resultar em um conjunto amplo e mal delimitado de recursos que o modelo tem dificuldade de usar e o usuário, de entender. Se você tem dificuldade para resumir em uma frase o que o aplicativo faz, o modelo também terá mais dificuldade para entendê-lo.

Um caminho mais eficaz:

1. Liste as principais tarefas que o usuário quer realizar - Identifique as tarefas específicas que seu produto ajuda os usuários a realizar ou os resultados que eles conseguem alcançar com ele. É para isso que seu produto existe. Partir dessas tarefas ajuda a manter o foco nos resultados para o usuário, em vez de se prender a uma lista de funcionalidades.
   Exemplos:

   • Ajudar alguém a escolher um lugar para morar.
   • Transformar ideias em apresentações bem elaboradas.
   • Ajudar o usuário a descobrir, de forma agradável, opções que correspondam ao que ele procura.
   • Transformar dados brutos em um relatório claro e fácil de compartilhar.

2. Para cada tarefa, pergunte:

   “Sem um aplicativo, o que o usuário não consegue fazer em uma conversa com o ChatGPT?”

   Respostas comuns:

   • Acessar dados em tempo real ou dados privados.
   • Executar ações reais nos nossos sistemas.
   • Obter os resultados estruturados ou visuais de que precisa.

3. É aqui que começa a aparecer o diferencial do seu produto. A pergunta deixa de ser “O que é tecnicamente possível disponibilizar?” e passa a ser “Em que situações podemos ajudar de um jeito que só nós conseguimos?”.

4. Transforme essas lacunas em um pequeno conjunto de operações com nomes claros. Por exemplo:

   • search_properties – retorna uma lista estruturada de imóveis que podem interessar ao usuário.
   • explain_metric_change – busca dados relevantes e resume os fatores que provavelmente explicam a mudança.
   • generate_campaign_variants – cria várias versões de um anúncio com metadados.
   • create_support_ticket – abre um chamado e retorna um resumo + link.

Essas operações são:

• Específicas o bastante para que o modelo saiba qual escolher
• Simples o bastante para combinar com outras etapas da conversa
• Ligadas diretamente ao que traz valor para o usuário, sem precisar abranger o produto inteiro

Outra forma de pensar nisso: se alguém da equipe perguntasse “Quais são as três coisas que este aplicativo precisa fazer bem, sem falta?”, cada uma das respostas deveria corresponder quase diretamente a um recurso do produto.

Por exemplo, o aplicativo do Canva no ChatGPT pode gerar o rascunho de uma apresentação inteira. O usuário pode abrir o modo de tela cheia e navegar pelos slides como já está acostumado, mas as edições mais detalhadas de cada slide continuam sendo feitas no editor completo do Canva.

Projete para conversas e descobertas

No seu servidor MCP, você pode definir o campo description para orientar o modelo sobre quando acionar a ferramenta e, mais especificamente, quais chamadas fazer para executar determinada tarefa. Isso ajuda o modelo a associar a intenção do usuário às ações das suas ferramentas.

a) Intenção vaga

Me ajude a decidir onde morar.

Uma boa resposta do aplicativo deve:

• Aproveitar as informações relevantes que já apareceram na conversa.
• Fazer no máximo uma ou duas perguntas de esclarecimento, se necessário.
• Apresentar rapidamente algo concreto, como algumas sugestões de cidades com uma breve explicação para cada uma.

O usuário deve sentir que já começou a avançar, sem ter que passar por uma sequência de etapas introdutórias. Se for preciso responder a cinco perguntas antes de ver algo útil, muita gente vai desistir.

Veja como o aplicativo do Canva lida com isso:

Para criar uma apresentação completa, é preciso entender o contexto. O aplicativo do Canva faz perguntas complementares para ajudar o usuário a resumir o que quer criar.

b) Intenção específica

Encontre imóveis com três quartos em Seattle por menos de US$ 1,2 milhão, perto de escolas de ensino fundamental bem avaliadas.

Nesse caso, o aplicativo não deve pedir ao usuário que repita o que já disse. Ele deve:

• Interpretar a solicitação.
• Acionar os recursos adequados.
• Retornar resultados que atendam ao pedido, organizados de forma útil.

Você ainda pode sugerir ajustes (“O que pesa mais para você: o tempo de deslocamento ou a avaliação da escola?”), mas deve ficar claro que são opcionais e que o usuário já pode prosseguir.

Exemplo do Canva:

Quando o usuário deixa clara a sua intenção e pede que o modelo gere uma apresentação, o modelo sabe exatamente quando chamar o Canva e qual recurso acionar.

Como mostra a imagem abaixo, a ferramenta apresenta algumas opções e faz perguntas mais específicas caso o usuário queira refinar o resultado:

c) Quando o usuário não conhece a marca

Não parta do princípio de que o usuário conhece sua marca.

A primeira resposta com conteúdo relevante deve:

• Explicar o papel do aplicativo em uma linha (“Busco anúncios atualizados e avaliações de escolas para você comparar as opções.”)
• Apresentar um resultado útil de imediato.
• Oferecer um próximo passo claro (“Você pode me pedir para filtrar as opções por tempo de deslocamento, bairro ou orçamento.”)

Pense no desafio de começar do zero: em apenas uma ou duas mensagens, o aplicativo precisa explicar o que é, por que é útil e como usá-lo.

Desenvolva pensando tanto no modelo quanto no usuário

Você está projetando para dois públicos:

• A pessoa que participa do chat
• O ambiente de execução do modelo, que decide quando e como chamar seu aplicativo

A maioria das equipes já está acostumada a pensar no primeiro público. Projetar para o segundo ainda é novidade. Mas, se o modelo não entender o que o aplicativo faz ou como usá-lo, os usuários terão poucas oportunidades de interagir com ele.

Há uma terceira questão igualmente importante: quais dados do usuário passam pelo seu aplicativo quando o modelo o aciona. Além de definir os recursos com clareza, projetar bem um aplicativo exige critério para decidir quais dados solicitar e como usá-los.

• Ações e parâmetros claros e descritivos: Deixe claro quando o aplicativo é relevante e como chamá-lo. Use nomes fáceis de entender (search_jobs, get_rate_quote, create_ticket) e especifique quais parâmetros são obrigatórios, quais são opcionais e qual é o formato de cada um. A ambiguidade dificulta a escolha da ação correta.

• Privacidade desde a concepção: Exija apenas os campos de que você realmente precisa. Evite parâmetros do tipo “blob” que acabam coletando informações de contexto desnecessárias. Prefira entradas estruturadas que contenham apenas o essencial e não use instruções como “basta enviar a conversa inteira”.

• Saídas estruturadas e previsíveis: Mantenha os schemas estáveis, inclua IDs e use nomes de campo claros. Combine um resumo breve (“Três opções compatíveis com seu orçamento e tempo de deslocamento”) com uma lista fácil de processar ([{id, address, price, commute_minutes, school_rating, url}, …]). Assim, o modelo pode conversar de maneira natural e continuar fazendo referência aos dados com precisão.

• Defina com cuidado o que não retornar: Evite incluir dados internos sensíveis só “por precaução”. Mantenha tokens e segredos fora dos caminhos visíveis para o usuário. Oculte informações ou agregue os dados quando não for necessário preservar todos os detalhes.

• Deixe claro o que você coleta e por quê: Peça o mínimo necessário para executar a tarefa. Quando precisar de algo sensível, como acesso à conta, explique o motivo em uma frase. Projete ações e schemas que deixem evidente quais dados são enviados e para onde.

Projete para um ecossistema aberto

Em uma sessão real do ChatGPT, seu aplicativo raramente é o único em uso. O modelo pode acionar vários aplicativos na mesma conversa.

Para o usuário, tudo faz parte de um único fluxo. Para você, isso significa que seu aplicativo integra um ecossistema e precisa funcionar além dos limites do próprio produto.

O que isso significa na prática:

• Mantenha as ações pequenas e bem delimitadas

  • search_candidates, score_candidates, send_outreach
  • em vez de uma única ação run_full_recruiting_pipeline.

• Facilite o repasse dos resultados

  • Use IDs estáveis, nomes de campo claros e estruturas consistentes.
  • Evite deixar informações importantes disponíveis apenas em texto livre.

• Evite fluxos longos que prendam o usuário a uma única sequência

  • Execute sua parte da tarefa e devolva o controle à conversa.
  • Deixe o modelo decidir qual ferramenta deve executar a próxima etapa.

Se outros aplicativos (ou versões futuras do seu) conseguirem aproveitar seus resultados com facilidade, seu aplicativo poderá se beneficiar das melhorias feitas em outras partes do ecossistema, em vez de competir com elas.

Lista rápida de verificação

Use esta lista antes ou depois de desenvolver o aplicativo:

• 1. Novas possibilidades

  • Está claro que o aplicativo consegue consultar, fazer ou mostrar algo novo?
  • Nos cenários de uso previstos, os usuários perceberiam se ele parasse de funcionar?

• 2. Escopo delimitado

  • Você escolheu um conjunto pequeno de recursos em vez de replicar o produto inteiro?
  • O nome e o escopo de cada recurso correspondem claramente a uma tarefa real que os usuários querem realizar?

• 3. Primeira interação

  • O aplicativo lida bem tanto com prompts vagos quanto com prompts específicos?
  • Um novo usuário consegue entender o papel do aplicativo já na primeira resposta relevante?
  • O usuário percebe a utilidade do aplicativo já na primeira troca de mensagens?

• 4. Facilidade de uso pelo modelo

  • As ações e os parâmetros são claros e inequívocos?
  • Os resultados têm estrutura e consistência suficientes para serem encadeados e reutilizados?

• 5. Avaliação

  • Você tem um conjunto pequeno de testes escolhidos com cuidado, incluindo casos positivos, negativos e casos-limite?
  • Você tem uma estimativa da frequência com que a resposta obtida com o aplicativo supera a resposta do ChatGPT sem ele?

• 6. Integração com o ecossistema

  • Outros aplicativos e o usuário conseguem aproveitar seus resultados para dar continuidade à tarefa?
  • Você se sente à vontade com a ideia de que seu aplicativo seja uma etapa de uma sequência que envolve vários aplicativos, em vez de conduzir toda a experiência?

Você não precisa acertar em todos os aspectos para lançar o aplicativo. Mas, se puder responder “sim” à maioria dessas perguntas, além de levar seu produto para o ChatGPT, você estará ampliando o que o ChatGPT consegue fazer na sua área de atuação. É aí que esses aplicativos começam a se tornar indispensáveis.