O que faz um aplicativo do ChatGPT ser excelente

No DevDay, apresentamos o ChatGPT Apps, uma nova maneira de levar seu produto diretamente para as conversas do ChatGPT. Este artigo dá continuidade ao lançamento com orientações práticas para desenvolvedores, gerentes de produto e designers sobre como escolher o caso de uso certo e criar um aplicativo que seja realmente útil quando estiver disponível. Vamos nos concentrar em como transformar os pontos fortes do seu produto em capacidades claras e com escopo bem definido, que o modelo possa usar em diferentes conversas e para atender a diversas intenções dos usuários. Se você procura o fluxo técnico original, pode ir direto para o guia de início rápido do Apps SDK e a documentação para desenvolvedores.

Vamos abordar:

• O que um aplicativo do ChatGPT realmente é (e o que não é)
• As três maneiras pelas quais um aplicativo pode agregar valor de verdade
• Como projetar para conversas e descoberta
• Como saber se seu aplicativo está realmente ajudando
• Exemplos concretos e sugestões de capturas de tela

O que um aplicativo do ChatGPT realmente é

Quando as equipes criam seu primeiro aplicativo do ChatGPT, o ponto de partida costuma ser:

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

Isso geralmente começa com uma experiência existente na Web ou em dispositivos móveis, com suas telas, menus e fluxos, e uma tentativa de adaptá-la ao chat. É um impulso compreensível: durante anos, “software” foi sinônimo de páginas, navegação e estrutura de interface.

Mas criar aplicativos para o ChatGPT significa trabalhar em um ambiente diferente. Os usuários não estão “abrindo” seu aplicativo e começando pela página inicial. Eles estão conversando sobre algo, e o modelo pode decidir quando trazer um aplicativo para essa conversa. A entrada acontece em um momento específico. Nesse cenário, os melhores aplicativos parecem surpreendentemente pequenos vistos de fora. Eles não tentam recriar o produto inteiro. Em vez disso, dão aos usuários acesso a alguns poderes específicos ao usar o aplicativo no ChatGPT: aquilo que seu produto faz de melhor e que o modelo pode reutilizar em qualquer conversa.

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

1. Tocam no ícone do seu aplicativo
2. Entram no seu ambiente
3. Aprendem seus padrões de navegação e interface

A maioria das decisões de produto parte dessa premissa: “A tela é nossa.” Você pode investir bastante em layout, integração de novos usuários e arquitetura da informação porque os usuários estão se dedicando ao seu espaço.

Dentro do ChatGPT, seu aplicativo tem outro papel:

• É uma capacidade 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 orquestrar.

Isso significa que a “unidade de valor” está menos na experiência como um todo e mais nas coisas específicas que você pode ajudar o modelo e o usuário a realizar no momento certo.

Uma definição prática:

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

Isso tem algumas implicações:

• Você não precisa adaptar todos os recursos.
• Você não precisa de uma hierarquia completa de navegação.
• Você precisa, sim , de uma API clara e enxuta: algumas operações fáceis de invocar e de usar como base para outras ações.

Pense assim: seu aplicativo do ChatGPT é uma caixa de ferramentas à qual o modelo recorre quando o usuário encontra um tipo específico de problema. Quanto mais precisa for a definição dessa caixa de ferramentas, mais fácil será usá-la durante a conversa.

Quando você passa a enxergar seu aplicativo como “capacidades que o modelo pode orquestrar”, em vez de “uma versão em miniatura do nosso produto”, as decisões de design ficam mais claras. Você começa a perguntar “Como podemos ajudar aqui?” em vez de “Para onde o usuário deve ir agora?”.

As três maneiras de agregar valor real

Um filtro simples para qualquer ideia de aplicativo:

• Saber: Ele permite que o usuário trabalhe com novos contextos ou dados que, de outra forma, não estariam acessíveis no ChatGPT?
• Fazer: O aplicativo executa ações reais em nome do usuário?
• Mostrar: O aplicativo apresenta informações em uma interface mais clara e que facilita mais a ação do que o texto simples?

Isso vale tanto para aplicativos de produtividade “sérios” quanto para aplicativos “só por diversão” , como jogos. Um jogo pode não ajudar alguém a entregar um relatório mais rápido, mas ainda faz algo que o modelo base não consegue fazer bem sozinho: manter a lógica e o estado do jogo, acompanhar o progresso, aplicar regras ou renderizar visualizações interessantes do mundo do jogo. O valor está na diversão e no engajamento, mas o padrão por trás disso é o mesmo.

1) Novas coisas para saber

Seu aplicativo disponibiliza novos contextos em uma conversa do ChatGPT:

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

Na prática, isso costuma significar uma conexão com sistemas que oferecem dados corretos, atuais e com acesso controlado por permissões. O aplicativo se torna os “olhos e ouvidos” do modelo na sua área e pode responder a perguntas com mais propriedade.

2) Novas coisas para fazer

Seu aplicativo executa ações em nome do usuário:

• Criar ou atualizar registros em ferramentas internas
• Enviar mensagens, chamados, aprovações e notificações
• Fazer agendamentos, reservas, pedidos ou configurações
• Acionar fluxos de trabalho (implantar, escalar problemas, sincronizar dados)
• Jogar jogos interativos (aplicar regras, avançar turnos, acompanhar o estado)
• Executar ações no mundo físico (IoT, controle de robôs etc.)

Aqui, o aplicativo funciona menos como uma fonte de verdade 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 ou, no caso de jogos, em mudanças concretas no estado do jogo que tornam a experiência consistente e justa. É nesse ponto que seu aplicativo passa a atuar como um agente de fato.

3) Maneiras melhores de mostrar

Um aplicativo pode apresentar informações em uma interface gráfica dentro de uma conversa do ChatGPT, tornando-as mais fáceis de entender ou de usar para agir:

• Listas de opções selecionadas, comparações, classificações
• Tabelas, linhas do tempo, gráficos
• Resumos voltados a funções ou decisões específicas
• Representações visuais ou estruturadas do estado do jogo (tabuleiros, inventários, pontuações)

Isso é especialmente valioso quando os usuários estão fazendo escolhas ou ponderando vantagens e desvantagens. Os aplicativos podem dar ao modelo uma linguagem para estruturar informações: widgets com colunas, linhas, pontuações e elementos visuais que correspondem à maneira como as pessoas realmente tomam decisões ou, nos jogos, como entendem “onde estão” naquele mundo.

Se um aplicativo não faz uma diferença clara em pelo menos uma das dimensões de saber/fazer/mostrar, tende a parecer que não agrega valor além do que os usuários já conseguem fazer no ChatGPT. Os usuários podem não reclamar explicitamente, mas essa é uma oportunidade perdida de oferecer algo mais valioso a eles, seja o aplicativo voltado ao trabalho ou à diversão.

Veja um exemplo de experiência aprimorada por um aplicativo:

Essa resposta é útil, mas o usuário pode querer usar um aplicativo com capacidades adicionais para explorar imóveis reais diretamente, sem mudar de contexto nem sair da conversa.

Com o aplicativo Zillow, o usuário também pode pesquisar anúncios de imóveis em tempo real, filtrar por critérios e visualizar informações detalhadas sobre os imóveis, tudo sem sair do chat.

Modo de tela cheia para uma experiência de descoberta mais rica

A vantagem aqui é que você continua recebendo um contexto rico do modelo e ainda conta com uma experiência aprimorada no aplicativo, que pode responder dinamicamente à sua intenção. Quer pedir imóveis em uma região específica? Com o aplicativo Zillow, o modelo invoca a ferramenta no servidor MCP do Zillow e renderiza novamente a camada de interface.

Selecione capacidades, não transfira seu produto inteiro

Uma ideia inicial comum é listar todos os recursos do seu produto e perguntar: “Como trazemos tudo isso para o ChatGPT?”

No papel, essa abordagem parece abrangente. Na prática, costuma gerar um conjunto amplo e pouco definido de recursos, que o modelo tem dificuldade para explorar e os usuários têm dificuldade para entender. Se você tem dificuldade para resumir o que o aplicativo faz em uma frase, o modelo também terá mais dificuldade para entendê-lo.

Um caminho mais eficaz:

1. Liste as principais necessidades a atender - Identifique as tarefas específicas que os usuários querem realizar ou os resultados que buscam alcançar com a ajuda do seu produto. São essas necessidades que justificam a existência dele. Começar por elas mantém o foco nos resultados para o usuário, em vez de em listas de recursos.
   Exemplos:

   • Ajudar alguém a escolher um imóvel.
   • Transformar ideias em apresentações bem elaboradas.
   • Transformar uma intenção em uma experiência de descoberta encantadora.
   • Transformar dados brutos em um relatório claro e fácil de compartilhar.

2. Para cada necessidade, pergunte:

   “Sem um aplicativo, o que o usuário não consegue fazer em uma conversa no ChatGPT?”

   Respostas comuns:

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

3. É aqui que seu diferencial começa a aparecer. Você deixa de pensar “O que podemos disponibilizar tecnicamente?” e passa a perguntar “Onde podemos ajudar de uma forma única?”

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

   • search_properties – retornar uma lista estruturada de opções de imóveis.
   • explain_metric_change – buscar dados relevantes e resumir os prováveis fatores responsáveis pela mudança.
   • generate_campaign_variants – criar várias versões de anúncios com metadados.
   • create_support_ticket – abrir um chamado e retornar um resumo + link.

Essas operações são:

• Concretas o suficiente para que o modelo as escolha com confiança
• Simples o suficiente para serem combinadas com outras etapas de uma conversa
• Diretamente ligadas ao valor que entregam, não ao conjunto completo de recursos do produto

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

Por exemplo, o aplicativo Canva no ChatGPT pode gerar o rascunho de uma apresentação inteira, e o usuário pode entrar no modo de tela cheia para navegar pelos slides da forma que espera. Mas a edição mais detalhada, slide a slide, ainda acontece no editor completo do Canva.

Projete para a conversa e a descoberta

No seu servidor MCP, você pode definir o campo description, que fornece ao modelo o contexto sobre quando invocar sua ferramenta e, mais especificamente, quais chamadas fazer para realizar determinada tarefa. Isso ajuda 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:

• Usar todo contexto relevante já presente na conversa.
• Fazer, no máximo, uma ou duas perguntas de esclarecimento, se necessário.
• Produzir algo concreto rapidamente, por exemplo, algumas sugestões de cidades com explicações curtas.

O usuário deve sentir que já está avançando, não que caiu em um fluxo de configuração inicial com várias etapas. Se os usuários precisarem responder a cinco perguntas antes de ver algo útil, muitos simplesmente vão desistir.

Vamos ver como o aplicativo Canva lida com isso:

Criar uma apresentação completa exige contexto. O aplicativo Canva faz perguntas complementares para ajudar o usuário a resumir o que deseja criar.

b) Intenção específica

Encontre imóveis com 3 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 que o usuário repita o que já disse. Ele deve:

• Interpretar a consulta.
• Acionar as capacidades adequadas.
• Retornar um conjunto de resultados focado no pedido, organizado de forma útil.

Você ainda pode oferecer ajustes (“O que é mais importante para você: o trajeto até o trabalho ou a avaliação da escola?”), mas eles devem parecer refinamentos opcionais, não uma configuração obrigatória.

Exemplo do Canva:

Quando a intenção do usuário fica clara e ele pede para gerar uma apresentação, o modelo sabe exatamente quando chamar o Canva e qual capacidade acionar.

Como mostrado abaixo, a ferramenta apresenta algumas opções e também faz perguntas mais detalhadas caso o usuário queira ajustes adicionais:

c) Sem familiaridade com a marca

Você não pode presumir que o usuário sabe quem você é.

Sua primeira resposta relevante deve:

• Explicar o papel do seu aplicativo em uma linha (“Busco anúncios de imóveis atualizados e avaliações de escolas para você comparar as opções.”)
• Entregar resultados úteis de imediato.
• Oferecer um próximo passo claro (“Peça para eu filtrar por deslocamento, bairro ou orçamento.”)

Pense nisso como o desafio de começar do zero: você apresenta o que seu aplicativo é, por que ele é útil e como usá-lo, tudo em uma ou duas mensagens.

Desenvolva pensando tanto no modelo quanto no usuário

Você está projetando para dois públicos:

• A pessoa no 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. O segundo é uma novidade. Mas, se o modelo não entender o que seu aplicativo faz ou como usá-lo, a experiência voltada ao usuário terá poucas oportunidades de entrar em ação.

Há uma terceira dimensão igualmente importante: quais dados do usuário passam pelo seu aplicativo quando o modelo o chama. Um bom design de aplicativo não se resume a capacidades claras; também exige disciplina para definir o que solicitar e como usar esses dados.

• Ações e parâmetros claros e descritivos: Deixe evidente quando seu aplicativo é relevante e como chamá-lo. Use nomes diretos (search_jobs, get_rate_quote, create_ticket) e explique quais parâmetros são obrigatórios, quais são opcionais e como formatá-los. A ambiguidade dificulta o roteamento.

• Privacidade desde a concepção: Exija apenas os campos de que você realmente precisa. Evite parâmetros do tipo “blob” que coletam contexto em excesso. Prefira entradas mínimas e estruturadas e não use instruções como “basta enviar a conversa inteira”.

• Saídas previsíveis e estruturadas: Mantenha os esquemas estáveis; inclua IDs e nomes de campos claros. Combine um resumo breve (“Três opções compatíveis com seu orçamento e tempo de deslocamento”) com uma lista fácil de processar por máquina ([{id, address, price, commute_minutes, school_rating, url}, …]). Isso permite que o modelo converse naturalmente e, ao mesmo tempo, mantenha referências precisas aos dados.

• Decida com cuidado o que não retornar: Não inclua informações internas sensíveis “por precaução”. Mantenha tokens e segredos fora dos caminhos visíveis ao usuário. Oculte informações sensíveis ou agregue os dados quando não for necessário preservar todos os detalhes.

• Deixe claro o que você coleta e por quê: Solicite o mínimo necessário para realizar a tarefa. Quando precisar de algo sensível (por exemplo, acesso à conta), explique o motivo em uma frase. Projete ações e esquemas que deixem evidente o que está sendo enviado e para onde.

Projete para um ecossistema, não para um ambiente fechado

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

Para o usuário, tudo faz parte de um único fluxo. Para você, isso serve de lembrete: seu aplicativo faz parte de um ecossistema, não é um produto isolado.

Algumas consequências práticas:

• Mantenha as ações pequenas e focadas

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

• Faça com que as saídas sejam fáceis de repassar

  • IDs estáveis, nomes de campos claros, estruturas consistentes.
  • Evite deixar informações importantes escondidas apenas em texto livre.

• Evite fluxos longos que prendam o usuário a um único caminho

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

Se outros aplicativos (ou versões futuras do seu próprio aplicativo) puderem aproveitar facilmente suas saídas, você estará em uma boa posição para se beneficiar de melhorias em outras partes do ecossistema, em vez de competir com elas.

Uma lista de verificação rápida

Uma breve lista de verificação para usar antes ou depois do desenvolvimento:

• 1. Novas capacidades
  • Seu aplicativo claramente sabe, faz ou mostra coisas novas?
  • Os usuários nos cenários que você pretende atender perceberiam se ele parasse de funcionar?

• 2. Escopo focado
  • Você escolheu um conjunto pequeno de capacidades em vez de clonar seu produto inteiro?
  • Os nomes e o escopo dessas capacidades correspondem claramente às tarefas reais que os usuários precisam realizar?

• 3. Primeira interação
  • Seu aplicativo lida bem tanto com prompts vagos quanto com prompts específicos?
  • Um novo usuário consegue entender o papel do seu aplicativo a partir da primeira resposta relevante?
  • Ele percebe valor já na primeira interação?

• 4. Facilidade de uso pelo modelo
  • As ações e os parâmetros são claros e sem ambiguidade?
  • As saídas são estruturadas e consistentes o suficiente para serem encadeadas e reutilizadas?

• 5. Avaliação
  • Você tem um conjunto pequeno e bem planejado de testes com casos positivos, negativos e casos-limite?
  • Você tem alguma noção da frequência com que a resposta fornecida pelo aplicativo supera a resposta do ChatGPT sem o aplicativo?

• 6. Integração com o ecossistema
  • Outros aplicativos e o usuário conseguem aproveitar sua saída sem grandes dificuldades?
  • Você se sente à vontade sendo um elo em uma cadeia de vários aplicativos, em vez de toda a jornada?

Você não precisa atingir a perfeição em todas as dimensões para lançar seu aplicativo. Mas, se puder responder “sim” à maioria dessas perguntas, não estará apenas colocando seu produto dentro do ChatGPT: estará dando ao ChatGPT meios concretos de fazer mais na sua área. É aí que esses aplicativos começam a parecer indispensáveis.