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# Upload de Arquivo

Leve seus agentes a um novo nível de capacidade permitindo que eles processem arquivos. A Entrada de Usuário do tipo Upload de Arquivo é a porta de entrada para criar agentes que podem ler documentos, transcrever áudios, analisar vídeos e muito mais.

<Note>
  Este tutorial, de nível intermediário, assume que você já tem familiaridade com a criação básica de agentes e irá focar na poderosa combinação da entrada de arquivos com os Steps Avançados.
</Note>

### **O Ponto-Chave: A Conexão entre Upload de Arquivo + Step Avançado**

Diferente de uma entrada de texto, que pode ser usada diretamente no prompt (ou no step), o "Upload de Arquivo" precisa se conectar a um Step Avançado. O fluxo de trabalho é uma sequência lógica de duas etapas:

* O usuário faz o upload de um arquivo (através da Entrada de Usuário).
* Um Step Avançado (como "Transcrição de Áudio" ou "Extração de Texto de PDF") processa esse arquivo e gera um resultado (um texto, por exemplo).
* O resultado do Step Avançado é, então, usado pela IA no prompt principal para gerar a resposta final.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/tess-dfe1edf0/gS0DJ7L7-H-j9A8T/images/image-99.png?fit=max&auto=format&n=gS0DJ7L7-H-j9A8T&q=85&s=5daaae05a05423a8e7b01c906c32b859" alt="Image" width="387" height="271" data-path="images/image-99.png" />
</Frame>

**Nosso Projeto Exemplo: O Agente Tradutor de Mídia**

Para ilustrar essa poderosa combinação, vamos construir um agente que funciona como um tradutor. Ele será capaz de receber um arquivo de áudio ou vídeo, transcrever o conteúdo e traduzi-lo para o português, ou outro idioma.

<Card icon="1" title="Configuração Inicial do Agente">
  No AI Studio, comece criando um novo Agente de Chat ou Texto. A seleção padrão de "All LLM" é perfeitamente adequada para este exemplo.

  <Frame>
    <img src="https://mintcdn.com/tess-dfe1edf0/NKmd410yxFkKgEaq/images/image-100.png?fit=max&auto=format&n=NKmd410yxFkKgEaq&q=85&s=b79b8125b4587bdbd903430147d0421e" alt="Image" width="744" height="144" data-path="images/image-100.png" />
  </Frame>
</Card>

<Card icon="2" title="Configurando a Entrada e o Step Avançado">
  Esta é a etapa mais importante. Vamos configurar as duas partes que trabalharão em conjunto.

  Em "Entradas de Usuário", adicione uma nova entrada de "Upload de Arquivo", com a variável: arquivo original. No rótulo, use: "Envie seu arquivo de áudio ou vídeo"

  <Frame>
    <img src="https://mintcdn.com/tess-dfe1edf0/NKmd410yxFkKgEaq/images/image-101.png?fit=max&auto=format&n=NKmd410yxFkKgEaq&q=85&s=770c9d82011c9f2988623516e7461017" alt="Image" width="406" height="318" data-path="images/image-101.png" />
  </Frame>

  Em "AI Steps", busque a etapa de AI-Audio Transcription, selecione o Modelo de IA desejado e nomeie o step como texto transcrito. 

  No campo do arquivo, escolha a variável *arquivo-original* para ficar dinâmico. Com isso, você criou um fluxo onde o usuário envia o arquivo e ele é processado e transcrito pelo step. Agora, é hora de usar o resultado do step no prompt do agente!

  <Frame>
    <img src="https://mintcdn.com/tess-dfe1edf0/NKmd410yxFkKgEaq/images/image-102.png?fit=max&auto=format&n=NKmd410yxFkKgEaq&q=85&s=61b3a2d6bdaeb1cde3c62ab6b646d8e6" alt="Image" width="407" height="449" data-path="images/image-102.png" />
  </Frame>
</Card>

<Card icon="3" title="Desenvolvendo o Prompt Principal">
  Agora, vamos dizer à IA o que fazer com o texto que foi extraído pelo Step Avançado. No campo de prompt, temos:

  > *Assuma a persona de um especialista em transcrição e localização de conteúdo da Tess AI. Sua missão é processar o texto extraído de um arquivo de mídia e entregar um resultado claro, profissional e em duas partes.*
  >
  > *Parte 1: Transcrição Fiel*
  >
  > *Crie uma seção com o título "## Transcrição Original".*\
  > *Nesta seção, apresente o texto exato do áudio. O objetivo é a fidelidade máxima:*\
  > *- Mantenha a estrutura e a pontuação originais.*\
  > *- Se um trecho do áudio for ininteligível ou incerto, utilize a tag \[inaudível] no local correspondente.*\
  > *- Não adicione, omita ou corrija palavras.*
  >
  > *Parte 2: Tradução Natural*
  >
  > *Abaixo da transcrição, crie uma segunda seção com o título "## Tradução para Português (BR)".*\
  > *Nesta seção, faça a tradução do texto para o português do Brasil. O foco aqui é a naturalidade e a fluência:*\
  > *- Evite traduções literais que soem robóticas.*\
  > *- Adapte o significado e a intenção da mensagem para o idioma de destino, mantendo o tom original (seja ele formal, casual, técnico, etc.).*
  >
  > *O resultado final deve conter apenas essas duas seções, claramente separadas pelos títulos. Não inclua nenhuma introdução, comentário ou conclusão adicional.*
  >
  > *Isso será feito com base no conteúdo a seguir: texto-transcrito*

  <Frame>
    <img src="https://mintcdn.com/tess-dfe1edf0/NKmd410yxFkKgEaq/images/image-103.png?fit=max&auto=format&n=NKmd410yxFkKgEaq&q=85&s=5d57b672f96211b6935ae6e65d51c243" alt="Image" width="641" height="504" data-path="images/image-103.png" />
  </Frame>

  <Warning>
    **IMPORTANTE**\
    \
    Observe que o prompt utiliza a variável que é o resultado do Step Avançado, e não a variável do upload inicial. É essa conexão que faz todo o fluxo funcionar com arquivos!
  </Warning>
</Card>

<Card icon="4" title="Salvando e Testando">
  Clique em "Salvar" e depois em "Visualizar". Você verá uma interface com um botão para upload de arquivo. Envie um áudio ou vídeo curto (limite de 200mb o tamanho do arquivo) em outro idioma e deixe o resto com o agente!

  <Frame>
    <img src="https://mintcdn.com/tess-dfe1edf0/NKmd410yxFkKgEaq/images/CapturadeTela2026-02-13a%CC%80s19.51.14.png?fit=max&auto=format&n=NKmd410yxFkKgEaq&q=85&s=5e3500eb581bf88bf10d7f3f751e84fe" alt="Captura De Tela 2026 02 13 Às 19 51 14" width="688" height="373" data-path="images/CapturadeTela2026-02-13às19.51.14.png" />
  </Frame>
</Card>

Dominar a conexão entre uma Entrada de "Upload de Arquivo" e um Step Avançado é a chave para criar agentes que interagem com o mundo além do texto.

O exemplo do tradutor é apenas uma das infinitas possibilidades. Você pode usar o mesmo princípio para criar agentes que leem PDFs, analisam relatórios e muito mais, automatizando tarefas complexas de forma inteligente.