Como o agente pensa e age.
O agente não é um chatbot. É uma camada de execução que opera sobre o contexto da sua consultoria — clientes, histórico, metodologias e integrações — e age dentro dos limites que você define.
Memória em 3 camadas
A maioria das ferramentas de IA esquece tudo entre sessões. O agente mantém três camadas de memória persistente por cliente.
Episódica
Cada interação gravada em detalhe. O agente lembra do que o cliente disse na reunião de três meses atrás, qual proposta foi recusada e por quê, e qual foi o tom da última conversa.
Narrativa
Padrões e estratégias que evoluem com o tempo. O agente aprende o que funciona para cada cliente, qual abordagem gera mais engajamento e como sua metodologia se aplica a cada contexto.
Fatos
O essencial de cada cliente, sempre à mão. Nome, empresa, setor, status do projeto, próximos passos, riscos identificados. Estruturado para recuperação instantânea.
Human-in-the-loop (HITL)
O agente para e espera sua aprovação antes de executar qualquer ação crítica. Isso não é configurável — é o comportamento padrão para:
- Envio de proposta comercial
- Envio de diagnóstico ou relatório ao cliente
- Qualquer comunicação externa em nome do consultor
- Criação de evento no calendário
- Ações marcadas como críticas nas configurações do workflow
O que o agente faz sem pedir permissão
Ações internas que não chegam ao cliente e não comprometem decisões de negócio:
- Transcrever e organizar reuniões do Meet
- Atualizar o CRM com decisões e próximos passos
- Disparar follow-ups configurados em workflows
- Indexar documentos na base de conhecimento
- Enviar alertas internos no Slack
- Criar rascunhos de relatórios e diagnósticos
- Buscar referências no Drive e Notion
Como o agente aprende
O agente aprende de três fontes: o que você carrega na base de conhecimento, o que acontece nos projetos em andamento e o feedback que você dá ao revisar rascunhos.
Cada vez que você ajusta um diagnóstico ou reescreve um trecho de proposta, o agente registra o padrão. Com o tempo, os rascunhos chegam mais próximos do que você aprovaria sem edição.
Seus dados nunca são usados para treinar modelos de terceiros. O aprendizado é local à sua conta.