Configuração de Agentes

A plataforma SipPulse AI oferece um conjunto robusto de recursos para personalizar seus Agentes. A seguir, detalhamos os principais componentes que você pode configurar. Esta sessão se aplica tanto a criação de novos Agentes quanto à edição de Agentes existentes.

1. Perfil do Agente

Define as características administrativas e o modelo de linguagem que o seu Agente utilizará.

Nome

Digite um nome único e descritivo para seu agente. Este nome será exibido em toda a interface e ajuda a identificar o agente na plataforma.

TIP

O próprio agente não terá conhecimento desse nome, a menos que você o inclua explicitamente nas instruções.

Descrição

Forneça uma breve descrição do propósito e capacidades do seu agente. Embora não seja visível para o próprio agente, esta descrição é útil para:

• Documentar o uso pretendido do agente
• Referência em configurações com múltiplos agentes onde um agente de nível superior precisa selecionar entre agentes
• Ajudar os membros da equipe a entender a função do agente

Seleção de Modelo

Escolha o modelo de IA que alimentará seu agente entre várias categorias de provedores:

Considerações Estratégicas

• Para tarefas complexas que exigem raciocínio avançado, modelos maiores são geralmente preferíveis, mesmo que mais caros
• Para tarefas mais simples, de alto volume, ou sensíveis à latência, modelos mais rápidos e econômicos podem ser mais adequados

2. Instruções do Sistema

Esta é a parte mais crítica da configuração do seu agente. Aqui, você definirá o comportamento, conhecimento e capacidades do agente.

Documentação Avançada

Para técnicas avançadas de criação de prompts e melhores práticas, consulte nosso Guia Avançado de Prompts para Agentes.

Definindo Instruções Eficazes

Forneça instruções detalhadas sobre:

• Propósito do agente: Quais tarefas ele deve realizar
• Personalidade: Como ele deve se comunicar (formal, casual, empático, etc.)
• Domínio de conhecimento: Quais informações específicas ele deve conhecer
• Formato de resposta: Como ele deve estruturar suas respostas
• Limitações: O que ele não deve fazer ou discutir

Dicas para instruções eficazes

• Seja específico e detalhado
• Use exemplos quando possível
• Estruture suas instruções logicamente
• Inclua quaisquer requisitos especiais de formatação
• Defina como o agente deve lidar com perguntas incertas ou fora do escopo

Variáveis Dinâmicas

As instruções dos agentes permitem o uso de variáveis dinâmicas, que são substituídas por valores reais durante a criação de uma nova conversa (thread). Isso permite criar conversas personalizadas e contextuais sem precisar reescrever as instruções para cada interação.

• Sintaxe:
• Exemplos:
  • {{user_name}} (nome do usuário)
  • {{account_id}} (ID da conta do cliente)
  • {{current_date}} (data atual)
  • {{ticket_status}} (status de um ticket de suporte)
  • Uso: "Olá {{user_name}}, bem-vindo de volta! Vejo que sua conta {{account_id}} está ativa."

Assistente de Escrita de Prompts

Se você precisa de ajuda extra para criar ou refinar suas instruções, a plataforma oferece um assistente de escrita de prompts integrado. Para habilitá-lo, clique no botão "Assistente" no canto direito superior do formulário. Um painel horizontal será aberto com diversos botões para auxiliar na criação de prompts. Basta selecionar o texto que você quer melhorar ou transformar em um prompt, e clicar no botão correspondente. Os botões incluem:

• Estruturar: Transforma o texto selecionado em uma estrutura de prompt clara e organizada
• Resumir: Resumir o texto selecionado em um prompt conciso
• Melhorar Clareza: Melhora a clareza e a legibilidade do texto selecionado
• Enriquecer: Enriquece o texto selecionado com detalhes adicionais e contexto
• Estrutura longa: Transforma o texto selecionado em um prompt longo e detalhado
• Estrutura curta: Transforma o texto selecionado em um prompt curto e direto
• Personalizado: Abre um popover para que você possa escrever o que deseja alterar/melhorar no texto selecionado

3. Ferramentas (Tool Calls)

A aba Ferramentas permite habilitar várias capacidades para o seu agente além da conversação básica. Essas ferramentas ampliam a funcionalidade do seu agente e o ajudam a concluir tarefas específicas.

Ferramentas Habilitadas

• As ferramentas ativas aparecem no painel esquerdo com interruptores de alternância.
• Você pode ativar ou desativar ferramentas conforme necessário.
• Você pode editar a configuração clicando no ícone de edição (lápis)
• Remover uma ferramenta usando o ícone de exclusão (lixeira)

Adicionando Novas Ferramentas

• Clique no botão + Nova ferramenta
• Selecione entre as categorias disponíveis no menu suspenso Módulo

Tipos de Ferramentas Disponíveis

Na plataforma SipPulse AI, você pode configurar diferentes tipos de ferramentas para o seu agente:

Internas (Built-in)

Funcionalidades básicas disponibilizadas pela SIPPulse AI, frequentemente úteis:

• Calculadora: Para realizar operações matemáticas. Útil para cálculos já que LLMs podem ter dificuldades com operações matemáticas complexas
• Data e Hora: Para obter a data e hora atuais, ou realizar cálculos com datas
• Navegador: Para buscar informações na web em tempo real

Integração com APIs

Permite ao Agente interagir com qualquer API externa ou interna que siga os padrões RESTful.

Configuração:

• Nome: Defina um nome descritivo para a ferramenta
• Descrição: Explique o propósito da ferramenta e como ela deve ser usada. O agente usará essa descrição para entender quando e como chamar a ferramenta
• Estrutura: Defina qual a estrutura da requisição que o Agente deve enviar para a API
• Definição da API:
  • URL: O endpoint da API que o Agente deve chamar
  • Método HTTP: GET, POST, PUT, DELETE, etc.
  • Modo: Se os parâmetros da estrutura irão no corpo da requisição (body) ou como parâmetros de consulta (query parameters).
  • Headers: Cabeçalhos HTTP necessários, como Content-Type, Authorization, etc.

Casos de Uso:

• Buscar informações de um banco de dados
• Criar um novo registro em um CRM
• Enviar uma notificação
• Consultar o preço de um produto

Base de Conhecimento (RAG)

Conecta o Agente a um repositório de documentos ou dados vetorizados. Ver Implementando Bases de Conhecimento (RAG) para detalhes.

Funcionamento: O Agente formula uma consulta com base na conversa, essa consulta é usada para buscar trechos relevantes na base de conhecimento (busca semântica), e os trechos recuperados são fornecidos ao LLM como contexto adicional.

Casos de Uso:

• Responder perguntas frequentes com base em manuais
• Fornecer informações de políticas internas
• Consultar documentação técnica

SIP (Voz e Telefonia)

Habilita o Agente a interagir com sistemas de telefonia usando o Session Initiation Protocol.

Funcionalidades Comuns:

• end_dialog: Encerrar uma chamada telefônica
• transfer_call: Transferir a chamada para outro número ou ramal

Casos de Uso:

• Agentes de atendimento em call centers
• URAs inteligentes
• Sistemas de discagem automática

Ferramentas Manuais

Uso Avançado

Essas ferramentas são destinadas a casos de uso avançados e podem exigir conhecimento técnico adicional para configuração.

As ferramentas manuais delegam ao consumidor do Agente a responsabilidade de implementar a lógica de chamada de função. Para dar continuidade após a requisição do agente por uma ferramenta manual, você deve implementar a lógica de chamada de função em seu código, processar a resposta e injetar o resultado de volta no fluxo de conversa do Agente.

Casos de Uso:

• Integração com sistemas proprietários
• Execução de scripts complexos
• Orquestração de múltiplos serviços que não possuem uma API unificada

4. Parâmetros do LLM

Ajustes finos que controlam o comportamento de geração de texto do LLM dentro do Agente:

Temperatura (Temperature)

Controla a aleatoriedade das respostas:

• Valores altos (0.7-1.0): Respostas mais criativas e diversas, mas potencialmente menos factuais
• Valores baixos (0.0-0.3): Respostas mais focadas, determinísticas e conservadoras

Top P (Nucleus Sampling)

Uma alternativa à Temperatura. O modelo considera apenas os tokens cuja probabilidade acumulada ultrapassa o valor de Top P:

• Exemplo: Um valor como 0.1 significa que apenas os tokens que compõem os 10% mais prováveis da massa de probabilidade são considerados
• Benefício: Ajuda a evitar tokens muito improváveis, mantendo alguma diversidade

Máximo de Tokens (Max Tokens)

Define o comprimento máximo da resposta que o LLM pode gerar em uma única chamada:

• Importância: Controla custos e garante que as respostas não sejam excessivamente longas

5. Pós-Análise

Sessão para avaliar e entender o desempenho e a qualidade das interações do Agente. O agente utiliza análises estruturadas criadas por você na plataforma.

Referência

Para saber como criar suas próprias análises estruturadas, veja Análises Estruturadas.

Como Funciona:

• Você habilita quais análises deseja que o Agente utilize
• Ao encerrar uma conversa, o Agente gera automaticamente as análises selecionadas
• Isso dá flexibilidade para adaptar as análises às necessidades específicas do seu Agente e do domínio de aplicação