Agente de IA
Sistema capaz de interpretar contexto, chamar ferramentas, consultar dados e executar tarefas dentro de limites definidos.
Termos essenciais para decisores, gestores e equipes técnicas entenderem agentes de IA, governança, integrações e automação aplicada à operação.
Sistema capaz de interpretar contexto, chamar ferramentas, consultar dados e executar tarefas dentro de limites definidos.
Agente de IA com capacidade de conduzir etapas de um processo com menos intervenção humana, respeitando permissões e governança.
Abordagem em que modelos de IA planejam, usam ferramentas e executam fluxos para atingir objetivos de negócio.
Automação de processos com agentes capazes de lidar com contexto variável, linguagem natural e decisões controladas.
Automação robótica de processos baseada em regras estruturadas, telas e tarefas repetitivas.
Retrieval-Augmented Generation: técnica que permite ao agente buscar informações em documentos ou bases antes de responder.
Representações numéricas de textos, documentos ou dados usadas para busca semântica e recuperação de contexto.
Banco especializado em armazenar embeddings e executar busca semântica em documentos, perguntas e históricos.
Técnica de orientar modelos de IA com instruções, contexto, exemplos e regras de saída.
Regras e controles que limitam respostas, ações, dados acessados e decisões de um agente.
Modelo em que humanos revisam ou aprovam ações sensíveis antes da execução final.
Monitoramento de modelos e agentes com logs, métricas, custos, latência, erros e qualidade de resposta.
API oficial para empresas operarem atendimento no WhatsApp em escala com integrações e automações.
Uso de OCR combinado com IA para extrair, classificar e validar dados de documentos.
Análise de logs e dados de sistemas para descobrir como processos realmente acontecem.
Mapeamento de tarefas executadas por usuários para encontrar oportunidades de automação.
Conjunto de políticas, controles e métricas para usar IA com segurança, auditoria e responsabilidade.
Assistente de IA que apoia usuários humanos em tarefas, sugestões, respostas e análise de dados.
Camada operacional para configurar, executar, monitorar e evoluir agentes de IA.
Coordenação de múltiplos agentes especializados para resolver um processo maior.
Protocolo para conectar modelos e agentes a ferramentas, dados e serviços de forma padronizada.
Plataforma de automação de workflows que conecta APIs, sistemas e ações sem depender apenas de código sob medida.
Uso de IA para registrar, qualificar, atualizar e analisar dados comerciais dentro do CRM.
Agente de IA capaz de atender chamadas, entender fala, responder e acionar sistemas.
Conjunto de documentos, políticas, FAQs e procedimentos usados para orientar respostas de agentes.
Transferência controlada de um atendimento ou tarefa do agente para uma pessoa.
Capacidade de preservar contexto, histórico e preferências relevantes para conversas e projetos.
Testes e métricas para medir segurança, precisão, utilidade e estabilidade de agentes de IA.
Uso de IA com transparência, controle, privacidade, revisão humana e mitigação de riscos.
Implantação inicial e controlada para validar uma hipótese de valor antes de escalar.
Práticas para operar modelos e agentes de IA em produção com versionamento, avaliação, observabilidade, custo e segurança.
Conjunto de testes usados para medir qualidade, segurança, aderência e estabilidade de respostas e ações de IA.
Ataque ou tentativa de induzir um modelo a ignorar instruções, vazar dados ou executar ações indevidas.
Capacidade de um modelo chamar ferramentas externas para consultar dados, executar funções ou acionar sistemas.
Forma estruturada de acionar funções com parâmetros validados a partir da interpretação do modelo.
Servidor que expõe ferramentas, recursos ou dados para agentes por meio do Model Context Protocol.
Quantidade de informação que um modelo consegue considerar em uma interação ou execução.
Unidades de texto processadas por modelos de IA, usadas para estimar custo, limite de contexto e volume de processamento.
Resposta incorreta ou inventada produzida por um modelo quando falta contexto, controle ou validação.
Técnica de ancorar respostas de IA em fontes, documentos, bases ou dados confiáveis.
Busca baseada em significado e similaridade, não apenas em palavras exatas.
Local ou jurisdição onde dados são armazenados e processados.
Modelo de segurança em que nenhum acesso é presumido confiável sem verificação, permissão e monitoramento.
Controle de acesso baseado em papéis, usado para limitar dados e ações conforme perfil do usuário.
Registros de ações, acessos, decisões e eventos usados para rastreabilidade e investigação.
Informações pessoalmente identificáveis, como nome, e-mail, telefone, documento ou dados sensíveis.
Princípio de coletar e processar apenas os dados necessários para uma finalidade.
Mecanismo em que um sistema envia eventos para outro automaticamente quando algo acontece.
Coordenação de múltiplas APIs para executar um fluxo de negócio completo.
Arquitetura em que sistemas reagem a eventos como mensagens, cadastros, pagamentos ou mudanças de status.
Fluxo que coleta, transforma, valida e entrega dados para relatórios, IA ou operação.
Processo de extrair, transformar e carregar dados entre fontes e destinos.
Processo de extrair e carregar dados antes de transformá-los no destino analítico.
Acordo de nível de serviço que define prazos e critérios esperados de atendimento ou operação.
Objetivo de nível de serviço usado para medir confiabilidade e qualidade operacional.
Processo para detectar, conter, corrigir e aprender com falhas de segurança ou operação.
Retorno para uma versão anterior quando uma alteração causa erro ou risco.
Publicação gradual para pequena parte dos usuários antes de liberar para todos.
Estratégia com dois ambientes para trocar versões com menor risco e retorno rápido.
Gestão de custos de IA considerando tokens, modelos, infraestrutura, chamadas de API e valor gerado.