- Geral — Modelo e instruções
- Ferramentas — Ferramentas nativas, personalizadas e MCP
- Contexto — Mensagem inicial, histórico e conhecimento externo
- Avançado — Salvar resposta, modelo de fallback, segurança, expiração, DLP e mais
Geral
A aba Geral contém a configuração essencial do agente.Modelo
Selecione o modelo de linguagem (LLM) que o agente usará para gerar respostas. Considere latência, custo e complexidade da tarefa antes de fazer sua seleção. Os modelos disponíveis incluem: OpenAI- GPT 4.1 Mini: uma variante simplificada do GPT-4.1 otimizada para respostas rápidas com menor demanda de recursos.
- GPT 4.1: uma evolução refinada do GPT-4, com melhor compreensão, raciocínio e precisão.
- GPT 4-o (Azure): uma versão do GPT 4-o hospedada no Azure, focada em estabilidade e desempenho em ambientes corporativos. Suporta visão.
- GPT 4-o Mini: uma versão mais rápida e leve do GPT 4-o, orientada para casos de uso com prioridade em velocidade. Suporta visão.
- GPT 5.2: o modelo da última geração da OpenAI com raciocínio avançado, contexto maior e alta precisão em tarefas complexas.
- Claude 3.5 Sonnet: excelente para tarefas complexas que exigem texto mais elaborado e contextos extensos.
- Claude 4 Sonnet: alta capacidade de raciocínio e análise.
- Claude 4.6 Sonnet: a última geração do Claude, com raciocínio aprimorado e maior precisão.
- Gemini 2.5 Flash: processamento rápido com capacidades multimodais. Suporta visão.
- Gemini 2.5 Pro: raciocínio avançado com capacidades multimodais. Suporta visão.
- Gemini 3 Flash: última geração do Gemini com processamento multimodal otimizado. Suporta visão.
- Llama 4 Scout: modelo ágil e de baixa latência, ideal para ideias rápidas e interações leves.
- Llama 4 Maverick: modelo de alto desempenho projetado para raciocínio exigente e resolução de problemas em múltiplas etapas.
Você também pode adicionar modelos personalizados usando o botão “Adicionar modelo”. Isso permite conectar seus próprios modelos ou modelos de terceiros que não estão na lista predefinida.
Instruções
Defina o comportamento base do agente por meio de um prompt de sistema. As instruções determinam qual papel ele adota, que tom usa e quais passos segue antes de responder. Certifique-se de que sejam concisas, concretas e sem ambiguidade. As instruções suportam interpolação de variáveis usando a sintaxe{{$variable}}, o que permite personalizar dinamicamente o comportamento com base no contexto da conversa.
O campo inclui um contador de caracteres que se ajusta com base no modelo selecionado, pois cada modelo tem um limite máximo diferente.
Ver recomendações e exemplos de prompting
Ferramentas
A aba Ferramentas permite adicionar ferramentas que ampliam as capacidades do agente além da geração de texto. O agente decide autonomamente quando invocar cada ferramenta com base no contexto da conversa. Para adicionar ferramentas, clique no botão ”+ Adicionar ferramentas” e selecione as ferramentas que você precisa.Ferramentas nativas
São ferramentas predefinidas integradas à plataforma. Elas são marcadas com o texto “(Nativa)” no seletor:
Ver documentação detalhada sobre ferramentas nativas
Ferramentas personalizadas
Ferramentas criadas pelo usuário a partir do Brain Studio. Ao adicionar uma ferramenta personalizada, você pode configurar:- Nome e descrição que o modelo usa para decidir quando invocá-la.
- Parâmetros de entrada personalizados.
- Ação na execução: comportamento após a ferramenta ter sido executada.
Ferramentas MCP (Model Context Protocol)
Integre serviços externos usando o padrão MCP. Existem dois tipos de integração:Apps MCP nativas
Aplicativos do marketplace Jelou que são instalados diretamente na plataforma. Cada app MCP pode ser configurada em dois modos:- Modo integração: habilita todas as ferramentas do app de uma vez.
- Modo granular: permite selecionar ferramentas individuais do app e configurar cada uma separadamente.
Configuração de um app MCP no modo granular com ferramentas individuais
Parâmetros padrão
No modo granular, cada ferramenta individual permite configurar parâmetros padrão. Clique em uma ferramenta para abrir sua visualização detalhada, onde você pode:- Ver todos os parâmetros da ferramenta com seu tipo, descrição e se são obrigatórios.
- Definir valores padrão que o agente usará em cada invocação, em vez de deixar a IA decidir.
- Usar o seletor de variáveis para injetar valores dinâmicos do fluxo (ex:
{{$context.email}}). - Alternar entre visualização de formulário e editor JSON para editar todos os parâmetros de uma vez.
- Pesquisar parâmetros por nome quando a ferramenta tem muitos.
Visualização detalhada de uma ferramenta MCP com seus parâmetros configuráveis
Servidores MCP externos
Conexões com seus próprios servidores MCP via URL personalizada.1
Configurar a URL do servidor
Insira a URL do endpoint do seu servidor MCP.
2
Adicionar cabeçalhos (opcional)
Configure cabeçalhos personalizados (nome e valor) para autenticação ou outros metadados.
3
Selecionar as ferramentas
Após conectar, selecione as ferramentas disponíveis que deseja habilitar.
Ações de ferramentas
Cada ferramenta (nativa, personalizada ou MCP) pode configurar uma ação que é executada após ser invocada:Contexto
A aba Contexto centraliza a configuração do contexto de entrada do agente: como cada conversa começa, quantas mensagens anteriores ele lembra e quais fontes de conhecimento consulta para gerar suas respostas.Mensagem inicial
Define o texto que o agente recebe como primeiro turno do usuário quando o nodo começa a ser executado. Essa configuração determina com quais informações o agente começa para gerar sua primeira resposta.Exemplos por caso de uso
Passar a última mensagem — Atendimento ao cliente
Um usuário escreve “Qual é o horário de atendimento?” e o agente o recebe diretamente como entrada, gerando uma resposta baseada em sua base de conhecimento.
Sem mensagem do usuário — Quando não há consulta real do usuário
Use esta opção quando a última mensagem disponível não representa uma consulta real do usuário. Cenários comuns:
- Pós-campanha HSM: o usuário respondeu a um template de WhatsApp tocando em um botão como “Sim, tenho interesse”. Esse payload não é uma consulta — o agente deve iniciar a partir de suas instruções e do contexto do fluxo.
- Workflows automatizados: o fluxo foi disparado por um webhook, scheduler ou API externa. Não há mensagem do usuário porque nenhum usuário escreveu nada.
-
Pós-coleta de dados: nodos de Input anteriores já coletaram nome, número de pedido, etc. A última mensagem é um dado (ex:
"ORD-12345"), não uma pergunta. O agente deve responder com base nas informações já armazenadas na memória.
Neste modo, o agente gera sua primeira resposta baseando-se apenas em suas instruções de sistema. Se precisar que o agente cumprimente o usuário, configure isso nas instruções do agente.
Personalizado — Contexto personalizado com variáveis
Permite construir uma mensagem de entrada combinando variáveis do fluxo. Por exemplo, para passar informações de contexto ao agente:
Ao selecionar Personalizado, o campo suporta interpolação de variáveis com a sintaxe
{{$variable}} e tem um limite de 100 caracteres. Use o seletor de variáveis para explorar as variáveis disponíveis no seu fluxo.Lembrar mensagens anteriores
Quando habilitado, o agente inclui como contexto as últimas N mensagens da conversa cada vez que inicia. Isso permite manter a coerência conversacional quando o usuário retoma uma sessão após um intervalo.1
Habilitar histórico
Ative o toggle de Lembrar mensagens anteriores.
2
Definir a quantidade
Insira quantas mensagens anteriores o agente deve lembrar. O intervalo válido é de 1 a 50 mensagens.
Bloco de upload
O bloco de upload unificado aceita documentos e imagens na mesma interação. Você pode adicionar arquivos de três maneiras:- Arrastar e soltar arquivos diretamente no bloco
- Clicar no bloco para abrir o seletor de arquivos
- Colar uma URL no campo de link na parte inferior do bloco (suporta os mesmos formatos de documento e imagem listados abaixo)
Os documentos são processados um de cada vez. Se você selecionar ou arrastar vários documentos simultaneamente, apenas o primeiro será processado e você receberá um aviso para carregar os demais individualmente. Imagens, por outro lado, são processadas em lote.
Documentos
Quando você faz upload de um documento, um painel se abre onde você define seu nome (máximo 30 caracteres) e uma descrição opcional que ajuda o agente a entender o conteúdo do arquivo. Após o upload, você pode editar seus metadados ou excluí-lo da lista.Imagens
As imagens são carregadas diretamente sem etapas adicionais e aparecem como miniaturas abaixo do bloco de upload. Você pode carregar até 3 imagens por agente.- Clique em uma miniatura para visualizá-la em tela cheia
- Passe o cursor sobre uma miniatura para ver o botão de exclusão
Datastores
Conecte bancos de dados Datum para que o agente possa consultar informações estruturadas em tempo real:- Selecione o datastore a conectar
- Configure as operações permitidas no banco de dados
É recomendável sempre carregar documentos na aba Contexto para ancorar as respostas do agente à documentação oficial do seu negócio. Atribua descrições claras a cada arquivo carregado para maximizar a eficácia. O modelo priorizará informações dos seus arquivos e datastores em relação ao seu conhecimento geral, reduzindo drasticamente o risco de alucinações.
Contexto externo
Permite retomar este nó a partir de um sistema externo por meio da API de retomada. Útil para workflows que requerem processamento assíncrono externo, como validações, pagamentos ou aprovações.1
Habilitar contexto externo
Ative o toggle Adicionar contexto externo para expandir a configuração.
2
Copiar o endpoint
Copie a URL do endpoint que seu sistema externo deverá chamar:
3
Configurar a requisição
Seu sistema externo deve enviar a seguinte requisição:HeadersPayload
O
executionId está disponível como {{$context.executionId}} dentro do fluxo e tem validade de 24 horas.Gerenciamento de memória
A seção Gerenciamento de memória agrupa um conjunto de fontes que, ao ativá-las, conectam ferramentas nativas para que o agente possa salvar e lembrar informações, ler e atualizar dados do contato no CRM, compartilhar variáveis entre nodos e acessar dados de plataforma (usuário, canal e empresa) como contexto. Cada fonte é um toggle independente: você ativa apenas as capacidades de que o agente precisa. As fontes de memória e CRM expõem operações que o agente invoca de forma autônoma, enquanto os blocos de contexto de plataforma são injetados automaticamente no prompt.
Operações configuráveis — Cada operação das fontes do tipo operações (Memória interna, CRM da caixa de entrada, $context) tem um popover onde você define como seus parâmetros são resolvidos no modo IA, variável ou estático, e um comportamento pós-execução (Continuar, Encerrar ou Pausar).
Permissões do CRM — A fonte CRM da caixa de entrada administra permissões por grupo (dados do contato / etiquetas) com leitura e escrita separadas. Você pode restringir quais etiquetas o agente pode acessar.
Espaço de memória — A fonte Memória interna inclui um campo opcional Espaço de memória para isolar ou agrupar os registros salvos, de modo que contextos diferentes não se misturem.
Blocos de contexto somente leitura — As fontes Informações do usuário, Informações do canal e Informações da empresa são somente leitura. São injetadas como blocos de contexto no prompt e não consomem uma chamada de ferramenta. As descrições acima são ilustrativas; consulte a referência de ferramentas nativas para ver os campos exatos que cada bloco expõe.
A Memória interna é uma memória de trabalho por usuário: lembra dados do mesmo usuário entre conversas (memória de trabalho, com vigência limitada). Não é um armazenamento permanente.
Avançado
A aba Avançado contém configurações adicionais para um controle mais preciso do comportamento do agente.Salvar resposta
Permite armazenar a última resposta do agente em uma variável para uso em nodos subsequentes do fluxo.1
Habilitar salvar resposta
Ative o toggle correspondente.
2
Definir o nome da variável
Insira o nome da variável onde a resposta será armazenada (por exemplo:
ai_agent_response).{{$context.ai_agent_response}} nos nodos subsequentes do fluxo.
Modelo de fallback
Selecione um modelo alternativo que será usado automaticamente se o modelo principal falhar ou estiver indisponível.Opções de processamento
Opções independentes para habilitar capacidades adicionais para mensagens que o usuário envia durante a conversa:Essas opções se aplicam a arquivos que o usuário final envia durante a conversa. Imagens e documentos que você configura como contexto do agente são gerenciados na aba Contexto.
Resposta em várias mensagens
Divide a resposta do agente em bolhas separadas quando contém quebras de parágrafo (\n\n), URLs de mídia ou listas. URLs de imagem, vídeo, áudio ou documento são enviadas como bolhas de mídia independentes conforme o canal, enquanto listas numeradas são mantidas juntas.
Toggle Resposta em várias mensagens na aba Avançado do nó AI Agent
Ativado por padrão para agentes criados a partir de 24 de abril de 2026. Agentes anteriores mantêm o comportamento anterior (uma única bolha) até que você ative o toggle manualmente.
Segurança (Guardrails)
Configure o nível de proteção do agente contra uso indevido, injeção de prompt e solicitações fora do escopo.1
Habilitar segurança
Ative o toggle de segurança para acessar as opções de configuração.
2
Selecionar o nível de segurança
Escolha o preset que melhor se adapta ao seu caso de uso:
3
Model Armor (opcional)
Habilite uma camada de proteção adicional que filtra entradas e saídas do modelo para detectar conteúdo malicioso.
Expiração
Configure um limite de tempo para a sessão do agente. Se o usuário não responder dentro do tempo configurado, a sessão expira automaticamente.1
Habilitar expiração
Ative o toggle de expiração.
2
Configurar duração
Defina o tempo e selecione a unidade:
- Minutos: intervalo de 1 a 1200
- Horas: intervalo de 1 a 20
- Valor padrão: 8 horas (28.800 segundos)
DLP (Prevenção de Perda de Dados)
Habilite a detecção e mascaramento automático de informações sensíveis nas conversas do agente.1
Habilitar DLP
Ative o toggle DLP para acessar a configuração.
2
Selecionar tipos de dados sensíveis
Escolha quais tipos de informação devem ser automaticamente detectados e mascarados:
3
Personalizar substituições (opcional)
Modifique o valor de substituição para cada tipo de dado de acordo com suas necessidades.
Mensagem de acompanhamento
Permite que o agente retome de forma proativa uma conversa inativa, enviando um lembrete ao usuário que parou de responder. Ao ativar o toggle Ativar mensagem de acompanhamento, aparece um botão de configuração que abre um modal onde você define como o lembrete se comporta.1
Ativar mensagem de acompanhamento
Ative o toggle para exibir o botão de configuração. Clique no ícone de engrenagem para abrir o modal Mensagem de acompanhamento.
2
Escolher o modo
Selecione como o lembrete é gerado:
- Automático: o agente redige o lembrete por conta própria a partir da conversa.
- Manual: você escreve uma instrução que define como o agente deve se comportar ao retomar. O campo aceita até 900 caracteres.
3
Definir os limites
Ajuste os dois controles que evitam que o agente insista demais:
As opções disponíveis são limitadas pelo tempo de expiração do agente: você só pode escolher valores menores que esse tempo. Assim que a sessão expira, o agente para de enviar lembretes.
Exemplo de configuração
Um fluxo de configuração típico para um agente de atendimento ao cliente:1
Configurar Geral
Selecione GPT-4.1 como modelo e escreva instruções claras definindo o papel, tom e escopo do agente.
2
Adicionar Ferramentas
Habilite Transferir para agente para escalonar conversas complexas, Busca de produtos se o agente lida com consultas de catálogo, e Enviar mensagem interativa para mostrar opções ao usuário.
3
Configurar Contexto
Selecione Passar a última mensagem como mensagem inicial, faça upload do documento de FAQ em formato PDF, adicione imagens de referência se o modelo suportar visão, e conecte o datastore de produtos se aplicável.
4
Ajustar Avançado
Configure um modelo de fallback, defina expiração para 30 minutos, habilite segurança no nível médio, e ative DLP se dados financeiros ou pessoais forem tratados.