Instruções e Modelo

Pensa assim: as instruções do Agent são o "manual de treinamento" do seu atendente virtual. Quanto mais claro e detalhado for esse manual, melhor ele vai se comportar. O modelo de IA é o "cérebro" que vai executar essas instruções — e escolher o cérebro certo faz diferença no custo e na qualidade das respostas.

CAPTURAR: tela de configuração do Agent aberta na aba 'Instruções e Modelo' com todos os campos visíveis

Tipos de Agent

Antes de configurar, escolha o tipo certo para o seu caso de uso:

Tipo	Quando usar
llm	Conversas simples com um único modelo. Ideal para começar.
sequential	Tarefas com etapas definidas em sequência (ex.: coletar dados → validar → responder).
parallel	Quando você quer consultar várias fontes ao mesmo tempo (mais rápido).
loop	Quando o Agent precisa repetir um ciclo até atingir um resultado (ex.: refinar uma resposta).

Campo: Instruções (instruction)

As instruções são o system prompt do Agent — o texto que define a personalidade, o escopo e as regras de comportamento.

Boas práticas para escrever instruções:

• Comece com identidade: "Você é um assistente de atendimento da empresa X."
• Defina o tom: "Responda de forma educada, direta e em português."
• Liste o que pode e o que não pode: "Não forneça preços. Não discuta concorrentes."
• Dê exemplos de resposta para casos comuns: o Agent vai aprender o padrão.
• Inclua como lidar com o que não sabe: "Se não souber a resposta, diga 'Não tenho essa informação e vou verificar com nossa equipe'."

CAPTURAR: campo 'Instrução' com um exemplo de system prompt bem estruturado (identidade, tom, regras, fallback)

Dica

Escreva as instruções como se estivesse explicando para uma pessoa nova na empresa. Não use siglas internas sem explicá-las — o Agent não conhece o contexto da sua empresa a não ser pelo que você escrever aqui.

Campo: Template de Mensagem (user_message_template)

O template de mensagem define como a entrada do usuário chega para o Agent. Você pode usar variáveis do fluxo para enriquecer essa entrada com contexto.

Exemplo:

Cliente: {{event.contact.name}}
Mensagem: {{userinput.query}}
Histórico de compras: {{vars.purchase_history}}

As variáveis entre {{ }} são preenchidas automaticamente com dados do fluxo no momento em que o Agent é acionado. Isso permite que o Agent já receba contexto do cliente sem precisar perguntar.

Variáveis disponíveis comuns:

Variável	O que contém
{{event.contact.name}}	Nome do contato
{{userinput.query}}	Última mensagem enviada pelo usuário
{{conversation.id}}	ID da conversa atual
{{vars.nome_da_variavel}}	Qualquer variável definida no fluxo

CAPTURAR: campo 'Template de Mensagem' com variáveis preenchidas e o painel de variáveis disponíveis ao lado

Modelo e Configuração (model / model_config)

Aqui você escolhe qual IA vai "pensar" pelas instruções que você escreveu.

Campos de configuração:

Campo	O que faz
Provedor (provider)	Quem fornece o modelo: OpenAI, Anthropic, Google, etc.
Modelo (name)	O modelo específico: gpt-4o, claude-sonnet-4-5, gemini-pro, etc.
Modo (mode)	chat (conversacional) ou completion (geração de texto único)
Parâmetros (completion_params)	Temperatura, max_tokens, top_p — controles avançados de geração

CAPTURAR: seção 'Modelo' com o seletor de provedor, modelo e os sliders de temperatura e max_tokens

Dica de escolha de modelo:

• Para conversas longas e complexas → modelos maiores (gpt-4o, claude-opus)
• Para respostas rápidas e custo menor → modelos menores (gpt-4o-mini, claude-haiku)
• Para análise de imagens → modelos com suporte a visão

Max Iterations (max_iterations)

Para Agents do tipo loop ou sequential, você pode definir o número máximo de iterações ou passos. Isso evita loops infinitos caso algo inesperado aconteça.

Valor padrão: varia por tipo. Recomendamos começar com 10 e ajustar conforme o comportamento observado.

Atenção

Valores muito altos de max_iterations podem aumentar o custo (mais chamadas ao LLM) e o tempo de resposta. Monitore o comportamento e ajuste com base em uso real.

CAPTURAR—CAPTURAR: campo 'Max Iterations' com valor preenchido e um tooltip explicando o comportamento de parada