> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.evolutionfoundation.com.br/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Configuração do Agente Após criar um agente, é possível ajustar seu comportamento, conectar recursos externos e configurar capacidades avançadas.\ Este guia descreve todas as opções disponíveis na tela de **Configuração do Agente**, acessível ao editar um agente existente. *** ## Acessando a Configuração do Agente Na tela de Agents, você visualiza todos os agentes criados no workspace. **Elementos principais:** * **Lista de Agents**: cards contendo nome do agente, tipo (LLM), modelo e status * **Menu de ações (⋯ Actions)**: aparece ao passar o mouse sobre o card do agente * **Edit**: abre a tela de configuração do agente selecionado * **Delete**: remove permanentemente o agente **Passo a passo:** 1. Localize o agente desejado 2. Clique em **⋯ Actions** 3. Clique em **Edit** para configurar Visão geral da tela de Agents *** ## Profile – Informações Básicas do Agente A seção **Profile** é responsável por definir quem é o agente e como ele se comporta. Perfil do agente **Campos disponíveis:** * **Agent name**: Nome interno do agente (ex.: assistente\_de\_vendas) * **Description**: Descrição curta do propósito do agente * **Role**: Papel do agente na conversa (ex.: Assistente de suporte ao cliente) * **Goal**: Objetivo principal do agente (ex.: Resolver dúvidas dos clientes) * **Behavior**: Define o tom e a personalidade do agente (ex.: Você é um assistente especialista em vendas) **Botões:** * **Review Prompt**: permite revisar o prompt final gerado * **Generate with AI**: gera automaticamente o comportamento * **Test your agent**: abre um chat de teste * **Save**: salva todas as alterações *** ## Sub Agents – Composição de Agentes A seção **Sub Agents** permite que um agente execute outros agentes como parte do fluxo. Adicionando sub-agents **Componentes:** * **No sub-agent selected**: indica que nenhum subagente foi adicionado * **Available Agents**: lista de agentes disponíveis * **Search Agents**: campo de busca * **Add**: adiciona o agente selecionado como subagente **Passo a passo:** 1. Clique em **Sub Agents** no menu lateral 2. Busque o agente desejado 3. Clique em **Add** 4. Salve as alterações *** ## Knowledge – Base de Conhecimento e Memória A seção **Knowledge** permite que o agente acesse informações armazenadas em bases de conhecimento e utilize memória de conversas anteriores. Essa funcionalidade é essencial para que o agente forneça respostas contextualizadas e personalizadas. Visão geral da seção Knowledge ### Load Knowledge – Carregando Base de Conhecimento Configuração de Load Knowledge A funcionalidade **Load Knowledge** permite que o agente acesse documentos, arquivos e informações previamente carregadas em uma base de conhecimento vetorial. **Configurações disponíveis:** * **Toggle Load Knowledge**: Ativa ou desativa o uso da base de conhecimento pelo agente * **Knowledge Base**: Seleciona qual base de conhecimento será utilizada (ex.: evoai via Pinecone) * **Preload Knowledge**: Opção de otimização que carrega o conhecimento antes da consulta * **Maximum Results**: Define a quantidade máxima de resultados retornados da base de conhecimento * **Knowledge Tags**: Permite filtrar o conhecimento por tags específicas (ex.: Vendas, Suporte, Produto) **Como funciona:** Quando ativado, o agente busca automaticamente informações relevantes na base de conhecimento antes de responder ao usuário. Isso permite que ele acesse documentos técnicos, manuais, políticas da empresa e outros conteúdos relevantes sem precisar ter essas informações diretamente em suas instruções. ### Load Memory – Gerenciando Memória de Conversas Configuração de Load Memory A funcionalidade **Load Memory** permite que o agente mantenha o contexto de conversas anteriores, tornando as interações mais naturais e contextualizadas. **Configurações disponíveis:** * **Toggle Load Memory**: Ativa ou desativa o uso de memória pelo agente * **Memory Base**: Seleciona onde a memória será armazenada (ex.: evoai via Pinecone) * **Maximum Messages in Short-Term Memory**: Define quantas mensagens recentes o agente mantém em memória de curto prazo * **Compression Interval for Medium-Term Memory**: Define após quantas mensagens ocorre a compactação para memória de médio prazo **Como funciona:** O sistema de memória funciona em níveis: * **Memória de Curto Prazo**: Mantém as mensagens mais recentes completas para contexto imediato * **Memória de Médio Prazo**: Compacta mensagens antigas em resumos, mantendo informações importantes sem ocupar muito espaço * **Memória de Longo Prazo**: Armazena informações relevantes que podem ser recuperadas em conversas futuras **Limpeza de Memória:** * **Clear All Memory**: Remove toda a memória armazenada do agente. Use com cuidado, pois essa ação é irreversível. *** ## Tools – Ferramentas do Agente A seção **Tools** define quais ferramentas o agente pode utilizar durante as conversas. Visão geral da seção Tools ### Agent Tools Configuração de Agent Tools Permite selecionar outros agentes como ferramentas que podem ser chamadas durante a execução. **Como adicionar:** 1. Clique em **Add** na seção Agent Tools 2. Selecione os agentes desejados da lista **Opções:** * Lista de agentes disponíveis com checkbox para seleção * **Confirm**: confirma a escolha dos agentes * **Cancel**: fecha sem salvar ### Custom Tools Custom Tools Permite criar ferramentas HTTP customizadas para integrar com APIs externas. **Opções:** * **Add Tool**: Cria ferramentas HTTP customizadas * **Create**: Inicia o processo de criação de uma nova ferramenta ### Native Tools (a partir do v1.0.0-rc3) Tools nativas embarcadas no processor que ficam disponíveis sem precisar configurar HTTP custom. Aparecem automaticamente quando o pré-requisito está satisfeito: | Tool | Pré-requisito | O que faz | | - | - | - | | `knowledge_nexus_search` | Pelo menos um space Nexus vinculado ao agente | Busca semântica em spaces do Evo Nexus. Ver [Knowledge Nexus](/user-guides/agents/knowledge-nexus). | | `manage_conversation_labels` | Toggle "Permitir gerenciar labels" ativo no agente | Permite ao agente listar, adicionar e remover labels da conversa em andamento. | | `link_product_to_pipeline_item` | Pelo menos um produto vinculado ao agente | Permite ao agente vincular um produto do catálogo ao item de pipeline ativo. Ver [Produtos](/user-guides/products/overview). | Hints de uso de pipeline manipulation e label management são automaticamente injetados no system prompt quando essas tools estão ativas, orientando o LLM sobre quando chamá-las. ### Toggle "Permitir gerenciar labels" A partir do `v1.0.0-rc3`, a configuração do agente expõe o toggle **Permitir gerenciar labels** (`allow_manage_labels`). Quando ativo: * O agente recebe a tool `manage_conversation_labels`. * O agente pode adicionar/remover labels durante a conversa. Quando inativo, a tool não é exposta — o agente não tem como tagear conversas. *** ## Produtos – Catálogo Vinculado (a partir do v1.0.0-rc3) Na aba **Produtos** do agente, selecione quais itens do catálogo o agente deve conhecer. Os produtos vinculados são injetados no contexto do agente em runtime — mudanças no catálogo refletem na próxima conversa sem reconfigurar o prompt. Apenas produtos com status `ativo` ficam disponíveis para vinculação. Ver [Catálogo de Produtos](/user-guides/products/overview). *** ## Integrations – Integrações Externas A seção **Integrations** permite conectar o agente a serviços externos. Integrações disponíveis **Integrações disponíveis:** * **ElevenLabs**: Permite que o agente gere respostas em áudio usando síntese de voz. Botão: **ACTIVATE** * **Google Calendar**: Permite criar, visualizar e gerenciar eventos no calendário. Botão: **ACTIVATE** * **Google Sheets**: Permite criar, ler e atualizar planilhas do Google. Botão: **ACTIVATE** Configuração de integração **Configuração de Integrações:** Ao ativar uma integração, será necessário fornecer: * **API Key**: Chave de autenticação do serviço externo * **Apply Settings**: Salva a configuração da integração *** ## MCP Servers – Servidores MCP A seção **MCP Servers** permite conectar servidores MCP (Model Context Protocol), que expandem as capacidades do agente. Lista de integrações MCP **Integrações MCP disponíveis:** GitHub, Notion, Stripe, HubSpot, Linear, Monday.com, PayPal, Canva.\ **Status atual**: Todas exibidas como **Coming soon**. Custom MCPs **Custom MCPs:** * **Add Custom MCP**: Adiciona um servidor MCP criado previamente * **Add MCP Server**: Cria um novo servidor MCP personalizado Adicionar MCP Server **Select Custom MCPs:** * Campo de busca para filtrar MCPs * Mensagem **No MCP server configured** quando não há MCPs configurados * Botão **Add MCP Server** para adicionar novo servidor *** ## Configuration – Configurações Avançadas do Agente A seção **Configuration** é onde você define os ajustes técnicos e comportamentais do agente. Esta seção está dividida em quatro abas principais: **General**, **System**, **Message Handling** e **Inactivity Actions**. Visão geral da tela de Configuration *** ## Aba General – Configurações Gerais A aba **General** contém as configurações fundamentais que definem como o agente processa e responde às solicitações. ### Model and API – Modelo de IA e Chave de API Configuração de Model and API Esta seção define qual modelo de inteligência artificial será utilizado pelo agente e qual chave de autenticação será usada para acessar esse modelo. **Campos disponíveis:** * **API Key**: Selecione a chave de API que o agente utilizará para se conectar ao provedor de IA. A chave selecionada determina quais modelos estarão disponíveis para escolha * **Language Model**: Escolha o modelo de linguagem específico (exemplos: GPT-4.1 Nano, GPT-4, Claude 3.5 Sonnet, etc.). Cada modelo possui características diferentes de velocidade, custo e capacidade * **Manage**: Botão que abre o gerenciador de chaves de API, permitindo adicionar, editar ou remover chaves **Por que isso é importante:** A escolha do modelo afeta diretamente a qualidade das respostas, o tempo de processamento e o custo de operação do agente. Modelos mais avançados tendem a fornecer respostas mais precisas, mas podem ter custos mais elevados. *** ### Agent Capabilities – Capacidades Avançadas Agent Capabilities Esta seção ativa funcionalidades especiais que expandem as capacidades do agente. **Opções disponíveis:** * **Planner** (toggle): Quando ativado, o agente executa um processo de planejamento antes de responder. Isso significa que ele primeiro analisa a solicitação, cria um plano de ação e depois executa esse plano passo a passo. Essa capacidade melhora significativamente a qualidade das respostas em tarefas complexas que exigem múltiplas etapas ou raciocínio estruturado. **Quando usar o Planner:** * Tarefas que exigem múltiplos passos * Análises complexas que precisam de estruturação * Situações onde é importante o agente "pensar" antes de agir *** ### Output Format – Formato de Saída Estruturado Output Format O **Output Format** permite definir um esquema estruturado para as respostas do agente, garantindo que ele sempre retorne dados em um formato consistente e previsível. **Configurações básicas:** * **Output Key**: Identificador único que será usado para referenciar a saída deste agente. Útil quando você tem múltiplos agentes e precisa identificar qual está retornando os dados * **Output Schema**: Define a estrutura de dados que o agente deve retornar **Structured Schema – Criando o Esquema de Saída:** Configuração detalhada do Output Schema O esquema estruturado permite definir exatamente quais campos o agente deve retornar e em que formato. **Como configurar:** 1. Clique em **First Field** ou **Add Field** para adicionar um novo campo ao esquema 2. Para cada campo, defina: * **Field Name**: Nome do campo (ex.: "nome\_cliente", "valor\_total", "status") * **Type**: Tipo de dado do campo: * **String**: Texto (ex.: "João Silva", "Aprovado") * **Number**: Número (ex.: 150.50, 42) * **Boolean**: Verdadeiro ou falso (ex.: true, false) * **Array**: Lista de valores (ex.: \["item1", "item2", "item3"]) * **Object**: Estrutura complexa com múltiplos campos * **Description**: Descreva o propósito do campo para que o agente entenda o que deve incluir ali 3. Use os botões **Edit**, **Remove** ou **Save** para gerenciar os campos criados **Exemplo de uso:** Se você está criando um agente de vendas, pode definir um esquema como: * **nome\_cliente** (String): Nome completo do cliente * **email** (String): E-mail de contato * **valor\_orcamento** (Number): Valor total do orçamento * **produtos\_interesse** (Array): Lista de produtos que o cliente demonstrou interesse * **status\_negociacao** (String): Status atual da negociação **Por que usar Output Format:** * **Integração com sistemas**: Facilita a integração do agente com CRMs, ERPs e outros sistemas * **Consistência**: Garante que os dados sempre virão no mesmo formato * **Automação**: Permite automatizar processos baseados nas respostas estruturadas do agente * **Análise de dados**: Facilita a análise e relatórios sobre as interações *** ## Aba System – Comportamento e Permissões A aba **System** controla as permissões e o comportamento do agente dentro do sistema durante as conversas. Configurações da aba System ### Conversation Behavior – Comportamento em Conversas Define o que o agente pode ou não fazer durante as interações com os usuários. **Permissões disponíveis:** * **Transfer to human**: Quando ativado, permite que o agente identifique situações onde é necessário transferir a conversa para um atendente humano. O agente pode fazer isso automaticamente quando detecta frustração do cliente, solicitações complexas que não consegue resolver, ou quando o usuário pede explicitamente para falar com uma pessoa. * **Allow registering reminders**: Permite que o agente crie lembretes e agendamentos. Por exemplo, se um cliente pede para ser lembrado sobre uma promoção no próximo mês, o agente pode registrar esse lembrete automaticamente. * **Allow editing contacts**: Concede ao agente a permissão para modificar informações de contatos, como atualizar números de telefone, e-mails, endereços ou outras informações cadastrais quando o usuário fornece novos dados. * **Allow pipeline manipulation**: Permite que o agente mova contatos entre diferentes etapas do pipeline de vendas ou atendimento. Por exemplo, mover um lead de "Primeiro Contato" para "Negociação" ou de "Qualificação" para "Proposta Enviada". **Dica de segurança:** Ative apenas as permissões que o agente realmente precisa. Se o agente é apenas informativo, não é necessário permitir edição de contatos ou manipulação de pipeline. ### Agent Timezone – Fuso Horário do Agente Define o fuso horário que o agente utilizará para todos os cálculos de data e hora. **Configuração:** * Selecione o fuso horário apropriado para sua operação * Exemplo: **America/Sao\_Paulo (GMT-3)** para o horário de Brasília **Por que isso é importante:** O fuso horário correto garante que: * Lembretes sejam enviados no horário certo * Relatórios mostrem os horários corretamente * Agendamentos sejam feitos considerando o horário local do negócio *** ## Aba Message Handling – Tratamento de Mensagens A aba **Message Handling** define como o agente processa, formata e envia suas mensagens. Configurações de Message Handling ### Configurações de Processamento e Envio **Message Wait Time (seconds) – Tempo de Espera:** Define quantos segundos o agente deve aguardar antes de processar e responder a uma mensagem. * **Quando usar**: Útil quando os usuários costumam enviar múltiplas mensagens seguidas. Em vez de responder a cada mensagem individualmente, o agente aguarda o tempo configurado e responde considerando todas as mensagens enviadas no período. * **Exemplo**: Se configurado para 3 segundos e o usuário envia "Quero", "comprar", "um notebook", o agente aguarda 3 segundos e processa as três mensagens juntas, entendendo a solicitação completa. **Message Signature – Assinatura de Mensagem:** Texto que será automaticamente adicionado ao final de cada mensagem enviada pelo agente. * **Uso comum**: Adicionar informações de contato, horário de atendimento ou disclaimers * **Exemplo**: "Esta é uma mensagem automática. Para falar com um atendente, digite 'falar com humano'." **Enable text segmentation – Segmentação de Texto:** Quando ativado, o agente divide mensagens longas em múltiplas mensagens menores. * **Vantagem**: Melhora a legibilidade, especialmente em dispositivos móveis * **Comportamento**: Uma resposta longa é dividida em parágrafos ou tópicos separados **Use Emojis in Responses – Uso de Emojis:** Permite que o agente inclua emojis em suas respostas para torná-las mais amigáveis e expressivas. * **Quando ativar**: Canais informais como WhatsApp, Instagram * **Quando desativar**: Comunicações corporativas formais, e-mails profissionais **Send message as reply in conversation – Responder Mensagens Específicas:** Quando ativado, o agente responde diretamente a mensagens específicas usando o recurso de "responder" ou "quote" disponível na maioria das plataformas de mensagem. * **Vantagem**: Mantém o contexto claro, especialmente em conversas com múltiplas perguntas * **Exemplo**: Se o usuário faz três perguntas diferentes, o agente pode responder cada uma citando a pergunta específica *** ## Aba Inactivity Actions – Ações de Inatividade A aba **Inactivity Actions** permite configurar ações automáticas que o agente executará quando um usuário ficar inativo (não responder) por um determinado período. Configuração de Inactivity Actions ### Como Funciona Esta funcionalidade é essencial para manter o engajamento com os usuários e evitar que conversas importantes sejam esquecidas. **Estrutura da tela:** * Visualização de todas as regras de inatividade configuradas * Botão **+ Add previous action** para criar novas regras ### Criando uma Ação de Inatividade **Passo a passo:** 1. Clique em **+ Add previous action** 2. Configure os seguintes campos: **If not respond in – Se não responder em:** Define o tempo de inatividade que acionará a ação. * **Opções**: Minutos, horas ou dias * **Exemplo**: 2 minutes, 1 hour, 1 day, 3 days **the agent should – o agente deve:** Define qual ação será executada após o período de inatividade. * **Interact with client**: Enviar uma mensagem de reengajamento * **Send reminder**: Enviar um lembrete sobre algo pendente * **Close conversation**: Encerrar a conversa automaticamente * **Transfer to human**: Transferir para atendente humano * **Move in pipeline**: Mover para outra etapa do funil **What should the agent say? – O que o agente deve dizer:** Campo de texto livre onde você escreve a mensagem que será enviada. **Exemplos de mensagens:** * Para reengajamento: "Olá! Vi que você estava interessado em nossos produtos. Posso ajudar com algo mais?" * Para lembretes: "Oi! Lembre-se que nossa promoção termina amanhã. Deseja continuar com sua compra?" * Para qualificação: "Notei que você não respondeu. Ainda tem interesse em conhecer nossa solução?" 3. Clique em **Save** para salvar a regra ### Criando Múltiplas Regras em Cascata Você pode criar várias regras de inatividade com diferentes tempos para criar uma sequência de reengajamento. **Exemplo de estratégia:** 1. **2 minutos de inatividade**: "Você ainda está por aí? Posso esclarecer alguma dúvida?" 2. **1 hora de inatividade**: "Oi! Vi que conversamos mais cedo. Se precisar de ajuda, estou aqui!" 3. **1 dia de inatividade**: "Olá! Notei que você demonstrou interesse em \[produto]. Gostaria de retomar nossa conversa?" 4. **3 dias de inatividade**: "Esta é minha última tentativa de contato. Se desejar, podemos conversar futuramente. Até breve!" ### Boas Práticas * **Não seja invasivo**: Evite enviar muitas mensagens em curtos períodos * **Seja relevante**: Faça referência ao contexto da conversa anterior * **Ofereça valor**: Cada mensagem deve oferecer algo útil ao usuário * **Respeite limites**: Se o usuário não responde após várias tentativas, pare de enviar mensagens *** ## Considerações Finais A tela de **Configuração do Agente** é o centro de controle completo para personalizar o comportamento, conectar recursos externos e definir como o agente opera em diferentes cenários. **Recomendações importantes:** * Sempre clique em **Save** no canto superior direito após fazer alterações * Use **Test your agent** para validar o comportamento antes de colocar o agente em produção * Configure a base de conhecimento e memória para conversas mais contextualizadas * Ajuste as permissões do sistema de acordo com o nível de autonomia desejado para o agente * Defina ações de inatividade para manter o engajamento com os usuários Após configurar todas as seções, o agente estará pronto para uso em fluxos complexos, integrações e automações avançadas. 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