Central de Inteligência Artificial: por onde eu comecei
As camadas da Central de IA explicadas na ordem em que você precisa configurar, com o que cada uma resolve e onde dá para errar feio.
Abri a Central de Inteligência Artificial pela primeira vez e fui direto na tela de agentes. Criei um agente, salvei, liguei no fluxo e não funcionou nada. Faltava provedor. Faltava modelo. Eu tinha começado a montagem pelo telhado, que é exatamente o que a maioria das pessoas faz na primeira visita.
A Central tem camadas e elas dependem umas das outras numa ordem específica. Depois que essa ordem entrou na minha cabeça, o resto ficou simples. Antes disso, cada tela parecia um formulário solto pedindo coisas que eu não sabia responder.
Vou apresentar as peças na ordem de montagem e mostrar onde cada uma encaixa. Se você prefere a versão guiada, existe um caminho assistido descrito em wizard de IA.
As camadas da Central de Inteligência Artificial
Cinco camadas, e cada uma só faz sentido quando a de baixo existe. Guardar essa pilha economiza a frustração de preencher uma tela sem entender por que ela pede aquilo.
| Camada | O que é | Depende de |
|---|---|---|
| Provedor | Quem fornece a IA e a credencial de acesso | Nada, é a base |
| Modelo | O modelo específico, vinculado ao provedor | Provedor cadastrado |
| Template de skill | Prompt base e contexto padrão reaproveitável | Nada, mas rende mais com agente |
| Agente | A configuração que conversa: modelo, prompt, limites | Modelo e, opcionalmente, templates |
| Documentos de contexto | Material que alimenta o prompt final do agente | Agente criado |
Meu erro foi pular direto para a quarta linha. Comece de cima para baixo nessa tabela e cada tela vai fazer sentido quando você chegar nela.
Provedor: onde mora a credencial
O cadastro de provedores guarda a API Key e a configuração extra de cada fornecedor. O gateway atende Gemini, OpenAI, Anthropic e provedores compatíveis com a API da OpenAI, como Groq, OpenRouter, Ollama e LM Studio. Existe teste de conexão na própria tela, e usar esse teste antes de qualquer outra coisa evita horas de diagnóstico.
Um detalhe que me pegou de surpresa e me deixou aliviado: ao editar um provedor sem trocar o valor da chave, a API Key é preservada. Eu tinha certeza de que ia precisar colar a chave inteira de novo a cada ajuste de configuração.
Modelo: a escolha que muda o custo e o tom
O modelo fica vinculado ao provedor e recebe categoria, além de temperatura, top-p e limites quando o caso permite. É a peça que os agentes usam para trabalhar. Cadastro e exclusão ficam na mesma tela.
Não vou recomendar modelo nenhum aqui, porque isso muda rápido demais e depende do que está disponível no seu provedor. O que eu recomendo é testar o mesmo agente com duas configurações e comparar respostas reais do seu negócio antes de decidir.
Template de skill e agente
Template de skill guarda prompt base, contexto padrão e categoria, para você não reescrever a mesma instrução em cada agente. O vínculo entre agente e templates é N:N, então um agente pode combinar vários. A exclusão é protegida quando o template está em uso, o que já me impediu de derrubar três agentes de uma vez.
O agente é onde tudo se junta: modelo vinculado, prompt de sistema próprio, contexto resumido, temperatura, top-p, max turns, fallback humano com departamento e palavras-chave, e status ativo ou inativo. Ele roda pelo runtime da plataforma e entra no Flow Builder pelo bloco Agente. O detalhe de prompt está em templates de skill e prompt de agente.
Documentos de contexto
Cada agente tem um modal de documentos, com upload local, fonte por URL, texto manual, Google Drive, OneDrive, FTP e S3. O conteúdo é extraído, normalizado, resumido e usado no prompt final. É o jeito de o agente falar da sua empresa em vez de falar em geral.
- Política de troca e devolução, escrita como o cliente lê
- Descrição dos serviços e do que está fora do escopo
- Perguntas frequentes com as respostas oficiais
- Procedimento de atendimento que o time já segue
O que não entra ali é dado pessoal e informação restrita, e isso não é preciosismo. O tratamento completo, com formatos aceitos e cuidados, está em documentos de contexto para agentes de IA.
Ligando a Central ao atendimento
O agente entra na jornada pelo bloco Agente do Flow Builder. Fora dali, o fluxo continua determinístico, e isso é bom: mantenha decisão de negócio nos blocos de regra e deixe a IA cuidar de interpretar o que a pessoa quis dizer. O critério está em agente de IA ou fluxo de regras.
Vale combinar com quem cuida do atendimento no WhatsApp antes de ligar, porque o agente muda o volume que chega na fila humana, para mais ou para menos, e o time precisa saber disso antes e não depois.
Monte de baixo para cima
Provedor com teste de conexão passando, um modelo cadastrado, um agente com escopo pequeno e fallback configurado. Nessa ordem, numa tarde. Documentos e templates entram depois, quando você já viu o agente respondendo alguma coisa de verdade.