Visão Geral

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Introdução

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Arquitetura e Visão Geral da Plataforma

• Camada de Inteligência Central: Esta camada fundamental é alimentada pelo Large Language Model selecionado (por exemplo, Série GPT-5, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 3). Ela realiza o processamento cognitivo pesado, incluindo raciocínio, compreensão de linguagem, síntese de contexto e lógica de tomada de decisão. É o “cérebro” que interpreta a intenção do usuário e formula planos.
• Camada de Ferramentas (“Braços e Pernas”): Esta camada operacional conecta a inteligência central a sistemas externos e ao mundo físico. Ela inclui um conjunto abrangente de toolkits nativos para execução de código, navegação na web, consultas a bancos de dados e manipulação de arquivos. Ela traduz a intenção do LLM em chamadas de API concretas e comandos do sistema.
• Camada de Integração: Esta camada de conectividade permite interação perfeita com o ecossistema de software empresarial. Ela possui uma ampla biblioteca de conectores pré-construídos e seguros para principais serviços de terceiros como Salesforce, Microsoft 365, Jira, ServiceNow e outros. Ela gerencia endpoints de API, formatos de dados e negociação de protocolos.
• Camada de Orquestração: Esta camada de gerenciamento supervisiona todo o ciclo de vida de uma interação. Ela gerencia o fluxo de dados entre o usuário, o agente e as ferramentas, tratando funções críticas como autenticação, recuperação de erros, gerenciamento de estado e delegação multi-agente. Ela garhe que tarefas complexas de múltiplos estágios sejam executadas de forma confiável e segura.

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Principais Capacidades

• Personalidades Personalizadas: Os administradores podem definir restrições comportamentais rígidas e definições de persona. Um agente pode ser configurado para aderir estritamente a estilos de comunicação específicos, como um oficial de conformidade formal, um redator de marketing criativo ou um representante de suporte ao cliente empático, garantindo consistência de marca.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): A plataforma integra nativamente tecnologia de banco de dados vetorial para lidar com ingestão e recuperação de documentos. Os usuários podem simplesmente fazer upload de documentos (PDFs, DOCX, TXT) e o agente automaticamente ganha a capacidade de realizar buscas semânticas e referenciar essa base de conhecimento específica durante conversas, fundamentando suas respostas em dados verificados.
• Acesso à Web em Tempo Real: Os agentes não se limitam aos dados estáticos de treinamento de seus LLMs subjacentes. Eles possuem a capacidade de navegar na internet ao vivo de forma segura para buscar preços de ações em tempo real, notícias de última hora, dados de concorrentes ou atualizações regulatórias, garantindo que suas respostas estejam sempre atuais e relevantes.
• Execução Segura de Código: Para tarefas que exigem precisão matemática, transformação de dados ou lógica algorítmica, os agentes podem escrever e executar código Python ou Node.js em sandboxes seguros e isolados. Essa capacidade permite a geração instantânea de gráficos, análise complexa de arquivos Excel, limpeza de dados e modelagem de simulação.
• Integração Empresarial: A plataforma suporta protocolos robustos de autenticação OAuth 2.0 para serviços como Microsoft 365 e Google Workspace. Isso significa que o agente atua em nome do usuário, respeitando todas as estruturas de permissão existentes, controles de acesso e políticas de segurança definidas dentro da organização.
• Visualizações: O sistema inclui um mecanismo inteligente de visualização que pode detectar automaticamente quando os dados são melhor apresentados visualmente. Ele pode renderizar gráficos interativos (Barras, Pizza, Linha, Dispersão) diretamente na interface de chat, transformando tabelas de dados brutos em insights visuais acionáveis instantaneamente.

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Casos de Uso em Diferentes Setores

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Primeiros Passos

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Criando um Novo Projeto

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Métodos de Criação de Agentes

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Modelos de Agentes

• CFO (Diretor Financeiro): Assistente de Planejamento Orçamentário, Agente de Processamento de Faturas, Assistente de Relatórios Financeiros, Agente de Previsão e Modelagem de Cenários, Agente de Conformidade Tributária e de Tesouraria
• CPO (Diretor de Compras): Agente de Conformidade Comercial e de Tarifas, Agente de Análise de Gastos, Agente de Onboarding e Due Diligence de Fornecedores, Assistente de Negociação com Fornecedores
• CLO (Diretor Jurídico): IA de Revisão de Contratos, Agente de Revisão de NDA, Agente de Gestão de Contratos e Obrigações, Assistente de Avaliação de Contratos, Agente de Conformidade Regulatória, Agente de Descoberta e Risco
• CHRO (Diretor de Recursos Humanos): Assistente de Funcionários, Assistente de Classificação de Currículos, Assistente de Avaliação de Desempenho
• CIO (Diretor de Tecnologia): Assistente de Extração, Analista QA do Agente, Ops de TI e Resolução de Incidentes, Governança e Privacidade de Dados, Otimizador de Custos em Nuvem

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Guia de Navegação no Painel

• Barra Lateral Esquerda (Navegação): Fornece acesso rápido aos módulos principais: interface de Chat, configuração de Configurações do Agente, gerenciamento da Base de Conhecimento e configuração de Integrações. Ela serve como o controlador de navegação principal do projeto.
• Painel Central (Chat/Canvas): A área principal de interação onde você conversa com o agente, visualiza suas saídas e visualiza dados. Este é o ambiente de “execução” onde o agente executa tarefas e apresenta resultados.
• Painel Direito (Contexto/Configurações): Exibe configurações de ferramentas ativas, uploads de arquivos e parâmetros específicos para a sessão atual. Ele fornece controles e informações conscientes de contexto relevantes para a tarefa atual ou o agente selecionado.

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Configuração Básica do Agente

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Configuração de Identidade do Agente

• Nome do Agente: Um identificador visível ao usuário. A melhor prática é usar nomes claros e descritivos como “Bot de Suporte de TI” ou “Assistente de Vendas”, em vez de nomes genéricos como “Bot 1”. O nome ajuda os usuários a entender a função específica do agente.
• Prompt de Personalidade: Instruções que definem o comportamento, tom, função e diretrizes operacionais do agente. Ele governa como o agente responde e interage durante conversas, moldando seu estilo de comunicação, restrições e conduta geral.

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Estratégia de Seleção de Modelo

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Prompts de Personalidade

• Definição de Função: Declare claramente quem é o agente. Exemplo: “Você é um Desenvolvedor Sênior de Python especializado.”
• Definição de Tarefa: Defina o objetivo principal. Exemplo: “Seu objetivo é revisar trechos de código e sugerir otimizações de desempenho.”
• Definição de Restrições: Estabeleça limites para o comportamento. Exemplo: “Não explique conceitos básicos. Foque apenas em padrões avançados.”
• Especificação de Formato: Defina como a saída deve ser apresentada. Exemplo: “Apresente sua resposta em Markdown com blocos de código.”
• Orientação de Ferramentas: Instrua sobre o uso de ferramentas. Exemplo: “Sempre verifique seu código executando-o no sandbox antes de responder.”

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Opções de Configuração de Resposta

• Formato de Resposta:
• Texto (Padrão): Saída conversacional padrão.
• Objeto JSON: Força o agente a produzir uma estrutura JSON válida. Essencial para integrações programáticas onde a saída do agente é alimentada em outro sistema.

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Recursos Avançados do Agente

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Ferramentas personalizadas

• Adicionar Sua Primeira Ação: Selecione uma ação previamente criada para reutilizar funcionalidade existente e integrá-la a um fluxo de trabalho de forma eficiente.
• Criar Nova Ação: Crie novas ferramentas do zero ou defina ações personalizadas com controle total sobre parâmetros, entradas, saídas e autenticação. Opcionalmente, habilite um fluxo de trabalho de aprovação para operações sensíveis, adicionando uma camada extra de segurança e governança.

• Integração de API Interna: Conecte-se a APIs proprietárias da empresa não disponíveis nos toolkits padrão.
• Lógica de Negócios Personalizada: Implemente cálculos, validações ou fluxos de trabalho especializados específicos para o seu negócio.
• Serviços de Terceiros: Integre-se a serviços de nicho ou sistemas legados por meio de chamadas de API personalizadas.
• Transformação de Dados: Crie ferramentas para tarefas específicas de processamento ou transformação de dados.

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Servidores MCP (Model Context Protocol)

• Sentry: Monitore erros e problemas de desempenho em suas aplicações diretamente a partir de interações do agente. Os agentes podem consultar logs de erros, rastrear métricas de desempenho e ajudar a diagnosticar problemas.
• Configurações Pré-configuradas: Os servidores populares vêm com configurações padrão otimizadas, tornando a integração tão simples quanto clicar em “Adicionar”.

• Servidores MCP Personalizados: Adicione servidores MCP personalizados ou modifique configurações existentes para atender a requisitos específicos.
• Configuração de Toolkit MCP: Configure servidores Model Context Protocol (MCP) para capacidades aprimoradas do agente.
• Gerenciamento de Servidores: Monitore o status do servidor, gerencie conexões e solucione problemas de integração.
• Múltiplos Protocolos: Os servidores podem ser configurados com diferentes métodos de transporte (HTTP, SSE) e opções de autenticação.

• Acesso a ferramentas e APIs externas por meio de protocolo padronizado
• Capacidades aprimoradas do agente com ferramentas de monitoramento e observabilidade
• Integração simplificada com serviços populares para desenvolvedores
• Suporte a servidores personalizados para sistemas proprietários

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Memória do Agente

• Detecção Automática: O agente identifica e armazena automaticamente informações importantes das conversas, como preferências do usuário.
• Fluxo de Trabalho de Aprovação: Novas memórias requerem aprovação antes de serem armazenadas permanentemente, dando aos usuários controle sobre quais informações são retidas. Específico por Usuário: As memórias são isoladas por usuário, garantindo privacidade e experiências personalizadas para cada indivíduo.
• Ferramentas de Gerenciamento: Visualize, edite, aprove, rejeite e exclua memórias por meio de uma interface intuitiva.
• Filtragem: Classifique memórias por usuário, visualize todas de uma vez.
• Atualizações em Tempo Real: Memórias aprovadas melhoram imediatamente as respostas do agente.

• Assistentes Pessoais: Lembrem das preferências, agendas e configurações frequentemente usadas pelo usuário.
• Suporte ao Cliente: Recordem problemas anteriores, soluções e informações específicas do cliente.
• Agentes de Vendas: Lembrem das preferências do cliente, histórico de compras e estilos de comunicação.
• Gerenciamento de Projetos: Mantenha contexto sobre projetos em andamento, membros da equipe e prioridades.

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Biblioteca de Prompts

• Acesso Rápido: Os usuários podem selecionar prompts em um menu suspenso na entrada de mensagens para iniciar tarefas rapidamente.
• Personalizável: Crie, edite e exclua prompts conforme necessário para diferentes fluxos de trabalho e casos de uso.
• Específico por Agente: Cada agente pode ter sua própria biblioteca de prompts única, adaptada à sua função e capacidades.
• Fácil Gerenciamento: Arraste para reordenar, edite inline ou exclua com um clique.

• “Analise o arquivo anexo e resuma os principais achados”
• “Gere um relatório de status semanal para o projeto atual”
• “Pesquise na base de conhecimento informações sobre [tópico]”
• “Crie uma tarefa no Jira para o bug descrito abaixo”

• Reduz a digitação e garante formatação consistente de consultas
• Ajuda os usuários a descobrir as capacidades do agente por meio de prompts sugeridos
• Melhora a qualidade das respostas do agente usando estruturas de prompts otimizadas
• Acelera fluxos de trabalho comuns e tarefas repetitivas

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Configurações de Prompt

• Aprimoramento Automático: Quando habilitado, o sistema pode analisar os prompts do usuário no chat e aprimorá-los com melhor clareza e detalhes antes de enviá-los ao agente.
• Otimização: Adiciona contexto, esclarece termos ambíguos e estrutura consultas para melhor compreensão do agente.
• Transparência: Os usuários podem ver como seus prompts são melhorados, aprendendo melhores práticas de engenharia de prompts ao longo do tempo.

• Recomendações Inteligentes: Fornece aos usuários sugestões inteligentes de prompts durante conversas, com base no contexto e nas capacidades do agente.
• Contextual: As sugestões se adaptam com base no tópico atual da conversa e nas interações recentes.
• Descobrível: Ajuda os usuários a descobrir o que o agente pode fazer, mostrando sugestões relevantes em momentos apropriados.

• Melhoria na qualidade das respostas por meio de prompts melhor estruturados
• Redução da frustração do usuário, guiando-o em direção a consultas eficazes
• Ferramenta educacional para aprender melhores práticas de engenharia de prompts
• Desempenho aprimorado do agente garantindo entradas claras e bem formadas

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Saídas Estruturadas

• Definição de Esquema: Crie esquemas JSON personalizados que definem a estrutura exata das saídas do agente.
• Segurança de Tipos: Garanta que as respostas estejam em conformidade com tipos de dados específicos (strings, números, booleanos, arrays, objetos).
• Campos Obrigatórios: Especifique quais campos devem estar sempre presentes na saída.
• Validação: A validação automática garante que as saídas correspondam ao esquema definido antes de serem retornadas.
• Múltiplos Esquemas: Crie diferentes esquemas de saída para diferentes tarefas ou fluxos de trabalho do agente.

• Integração de API: Gere respostas que podem ser consumidas diretamente por APIs ou microsserviços externos.
• Operações de Banco de Dados: Garanta que as saídas do agente estejam formatadas corretamente para inserção no banco de dados.
• Preenchimento de Formulários: Estruture a extração de dados de documentos em campos de formulário predefinidos.
• Relatórios: Gere estruturas de relatórios consistentes que podem ser processadas automaticamente.
• Pipelines de Dados: Alimente as saídas do agente em sistemas de processamento de dados downstream.

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "customer_name": { "type": "string" },
    "email": { "type": "string", "format": "email" },
    "sentiment": { "type": "string", "enum": ["positive", "neutral", "negative"] },
    "priority": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 },
    "tags": { "type": "array", "items": { "type": "string" } }
  },
  "required": ["customer_name", "email", "sentiment"]
}

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Histórico de Versões

• Histórico Completo: Visualize todas as alterações de configuração com carimbos de data/hora e atribuição de usuário.
• Comparação de Versões: Compare diferentes versões para ver exatamente o que mudou.
• Capacidade de Reversão: Reverta rapidamente para uma configuração anterior funcional se surgirem problemas.
• Atribuição de Usuário: Rastreie quem fez cada alteração para responsabilidade e conformidade.

• Solução de Problemas: Identifique quando os problemas foram introduzidos comparando alterações de versões.
• Conformidade: Mantenha registros de auditoria para requisitos regulatórios.
• Colaboração: Rastreie alterações feitas por membros da equipe no desenvolvimento compartilhado de agentes.
• Experimentação: Teste alterações de configuração com segurança sabendo que pode reverter se necessário.
• Documentação: Mantenha um histórico da evolução do agente e decisões de configuração.