AI Agents

Resumo

Plataforma de orquestração de agentes de IA que decidem, agem e aprendem. Crie agentes individuais, squads coordenados ou enxames autônomos (swarm), com memória curta e semântica, biblioteca de skills, auto-melhoria contínua, atendimento multi-canal e visual builder de fluxos. O AI-Agents é um hub plataforma-wide, exposto aos demais plugins via bridge.

Para quem é

• Times que querem automatizar tarefas cognitivas (SDR, suporte, analista, jurídico)
• Empresas buscando substituir fluxos lineares por agentes autônomos
• Equipes de produto que precisam de assistentes inteligentes em vários canais
• Desenvolvedores que querem compor agentes com skills customizadas e ferramentas externas

O que você pode fazer

Criação e organização de agentes

• Agentes individuais: defina persona, instruções, modelo LLM e skills (tab agents).
• Squads: grupos coordenados que dividem tarefas entre si (tab squads).
• Swarm: enxame autônomo coordenado pelo SwarmCoordinationService, sem roteiro fixo (tab swarm).
• Visual Builder: desenhe a lógica do agente em tela, com decisões e ramificações (tab visual-builder).

Coordenação e execução

• Dispatcher multi-agente: o MultiAgentDispatcher roteia tarefas por capacidade e carga (tab dispatcher).
• Multi-canal: atenda no site, WhatsApp, Telegram, e-mail e voz com contexto unificado via MultiChannelAgentService.
• Workflows: fluxos de tarefas encadeadas com aprovações e ramificações (tab workflows).
• Tool Executor: agentes podem executar ações externas (APIs, scripts, integrações).

Inteligência e memória

• Memória curta: MemoryService guarda contexto de conversas recentes.
• Memória semântica: SemanticMemoryService armazena conhecimento vetorial de longo prazo (tab memory).
• Skills: biblioteca registrada via SkillsService e AgentSkillRegistryService (tab skills).
• Scientific Skills: skills de pesquisa acadêmica e análise científica (tab scientific-skills).
• Self-Improving: o SelfImprovingService analisa resultados e sugere ajustes no próprio prompt (tab self-improving).

Operação e observabilidade

• Conversations: histórico consolidado de conversas do agente (tab conversations).
• Tasks: tarefas delegadas com status e resultado (tab tasks).
• Analytics: custo, tokens, latência e qualidade por agente/modelo (tab analytics).
• Tools: catálogo de ferramentas disponíveis para agentes (tab tools).

Como começar

1. Vá em Dashboard > AI Agents > Agentes e crie seu primeiro agente.
2. Defina persona, instruções e o modelo LLM.
3. Atribua skills em Skills (ex.: pesquisar, enviar e-mail, consultar CRM).
4. Teste em Conversas com prompts reais.
5. Ligue o agente a um canal em Multi-Canal (WhatsApp, site, voz).
6. Acompanhe custo e qualidade em Analytics.

Tutoriais

Tutorial 1: Criar um SDR digital

Objetivo: prospectar leads 24/7. Passos:

1. Crie um agente com persona "SDR".
2. Adicione skills: enriquecer lead, enviar e-mail, agendar reunião.
3. Conecte memória semântica com o catálogo de produtos.
4. Ative no canal WhatsApp e e-mail.

Tutorial 2: Montar um squad de suporte

Objetivo: atendimento multicamadas. Passos:

1. Crie um agente "Triagem" e outro "Técnico".
2. Em Squads, combine-os com regras de escalação.
3. Defina handoff para humano quando confiança cair abaixo de um limite.
4. Acompanhe em Conversas.

Tutorial 3: Ativar auto-melhoria

Objetivo: deixar o agente evoluir sozinho. Passos:

1. Vá em Self-Improving e selecione o agente.
2. Defina métrica alvo (satisfação, conversão, tempo médio).
3. Autorize propostas automáticas ou revise manualmente.
4. Compare versões em Analytics.

Tutorial 4: Desenhar um fluxo no Visual Builder

Objetivo: lógica sem código. Passos:

1. Abra Visual Builder.
2. Arraste blocos de decisão, ação e memória.
3. Conecte e teste com dados fake.
4. Publique e vincule a um agente.

Tutorial 5: Usar o Swarm para pesquisa ampla

Objetivo: dividir uma investigação grande entre vários agentes. Passos:

1. Crie agentes especializados (pesquisador, analista, redator).
2. Em Swarm, defina o objetivo final.
3. O SwarmCoordinationService distribui subtarefas automaticamente.
4. Consolide o resultado na tab Tasks.

Integrações com outros plugins

• Bridge plataforma-wide: qualquer plugin pode invocar um agente via bridge.php do AI-Agents.
• Chatbot: agentes podem atuar como cérebro de bots de chat e voz.
• Automation: o AI Node de Automation executa um agente dentro de um workflow.
• Knowledge-Base: memória semântica conectada à base de conhecimento para RAG.
• Creative-Studio: agentes acionam geração de criativos.
• Campaign / Ads / Prospect: agentes analisam performance e agem em loop.

Perguntas frequentes

Qual a diferença entre Squad e Swarm? Squad é um grupo com papéis definidos e coordenação explícita. Swarm é autônomo: agentes se auto-organizam para resolver o objetivo, sem roteiro rígido.

Como funciona a auto-melhoria? Após cada execução, o SelfImprovingService registra sucesso/falha, compara com versões anteriores e propõe ajustes no prompt. Você aprova ou deixa automático.

Qual o custo de rodar um agente? Depende do modelo LLM escolhido e do volume de tokens. O dashboard de Analytics mostra custo por agente, conversa e dia.

Posso usar meus próprios modelos/provedores LLM? Sim. O LLMProviderService suporta múltiplos provedores configuráveis por tenant.

O agente mantém contexto entre conversas? Sim, via memória curta (MemoryService) para contexto da sessão e memória semântica (SemanticMemoryService) para conhecimento persistente.

O agente pode executar ações reais (enviar e-mail, criar lead)? Sim, via ToolExecutor e skills registradas. As ações passam por permissões e auditoria.

O mesmo agente responde em vários canais? Sim. O MultiChannelAgentService preserva contexto unificado entre site, WhatsApp, Telegram, e-mail e voz.

Existe limite de agentes por tenant? O limite depende do plano contratado. Os custos são medidos por tokens consumidos.

Glossário

• Agente: entidade com persona, instruções e skills que conversa e age.
• Skill: capacidade executável (buscar, calcular, enviar, decidir).
• Memória semântica: armazenamento vetorial para recall por significado.
• Swarm: conjunto de agentes auto-organizados sem roteiro fixo.
• Tool: ferramenta externa executável (API, script).

Limitações e avisos

• Cada execução consome tokens cobrados pelo provedor LLM.
• Auto-melhoria sem supervisão humana deve ser usada com métricas de guarda-corpo bem definidas.
• Skills com efeitos colaterais (enviar, cobrar) devem ter aprovação explícita.
• Respostas de IA podem ter alucinações — sempre valide decisões críticas.

Relacionados

• Chatbot
• Automation
• Knowledge-Base
• Campaign