Saltar para o conteúdo principal

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://help.treble.ai/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

O agente Automatizar tarefas complexas permite criar fluxos conversacionais que lidam com processos com múltiplas possibilidades. Seus principais pontos fortes são a capacidade de integrar ferramentas adaptadas às necessidades do seu negócio e a flexibilidade de definir instruções diretamente no prompt, o que permite ajustar o comportamento do agente sem adicionar complexidade desnecessária.

​
É para você?

  • Você tem um processo complexo que deseja que a IA gerencie.
  • Existem múltiplas possibilidades dentro da mesma conversa.
  • Você precisa definir diferentes regras de saída ou de escalonamento.
  • Você quer avançar em um processo de vendas.
  • Você quer reduzir o tempo de resposta para prospects.

​
Casos de uso

  • Qualificação avançada de leads com múltiplas rotas de saída.
  • Envio automatizado de informações pós-venda.
  • Comunicação com assistentes após o registro em um webinar.
  • Assistência para ajudar o usuário a escolher um produto entre várias opções.
  • Acompanhamento automático de carrinhos abandonados.

​
Configuração básica

Para que o agente Automatizar tarefas complexas funcione como esperado, a configuração inicial requer contexto detalhado e várias iterações. Pense em casos de borda, teste com exemplos reais e, se algo não se comportar como você queria, ajuste o prompt até obter o resultado desejado. Lembre que este agente pode chamar ferramentas e que suas instruções devem ser suficientemente específicas para orientar o uso delas.

​
Estrutura recomendada do prompt

  1. Contexto e objetivo
    • Explique o que o agente deve alcançar e em qual cenário é utilizado.
  2. Tom e estilo
    • Indique o registro desejado (por exemplo, profissional e claro).
  3. Conhecimento disponível
    • Indique quando consultar o conhecimento e quando não fazê-lo.
  4. Ferramentas disponíveis
    • Nome, propósito, parâmetros, pré-condições e limites de cada ferramenta.
    • Regras de uso: quando chamá-la, o que validar antes e o que devolver depois.
  5. Descrição da tarefa com regras explícitas
    • Passos a seguir, prioridades, critérios de conclusão e de sucesso.
    • O que fazer se faltar informação e como solicitá-la.
  6. Capacidades e limitações
    • O que o agente pode fazer e o que não pode (nem deve prometer).
  7. Exemplos concretos
    • Exemplos de entradas e saídas corretas, além de um ou dois contraexemplos.
  8. Raciocínio
    • Lembrete para pensar passo a passo antes de responder.
  9. Escalonamento e saídas
    • Quando finalizar, quando escalar e quais dados registrar.
Nota sobre a complexidade inicial
A configuração básica ainda pode ser complexa. Ela exige bastante contexto e ciclos de teste para que o agente se comporte como esperado. Comece com um escopo reduzido, adicione ferramentas de forma incremental e amplie a cobertura à medida que os resultados forem consistentes. 💡Quando você tiver um prompt que funcione corretamente, vá até o Construtor de Conversas e adicione o bloco Automatizar Tarefas Complexas ao seu fluxo. TOM Node ES.jpg

​
Ferramentas

O agente Automatizar tarefas complexas pode usar diferentes ferramentas para executar ações dentro ou fora da conversa. Essas ferramentas ampliam as capacidades do agente, permitindo consultar informações, criar tickets ou atualizar propriedades em sistemas externos como o HubSpot, além de interagir com funções nativas do Treble.

​
Gerais

  • Pesquisa na web — Permite que o agente realize uma busca on-line para obter informações atualizadas ou contextuais.

​
HubSpot

  • Transferir para um agente — Envia a conversa para um agente humano dentro do HubSpot.
  • Criar ticket — Gera um novo ticket no HubSpot com as informações coletadas.
  • Ler propriedade de contato — Consulta o valor de uma propriedade específica de um contato.
  • Editar propriedade de contato — Atualiza uma propriedade de contato com novos dados fornecidos pelo usuário ou pelo fluxo.

​
Treble

  • Salvar resposta — Salva informações ou respostas do usuário como variáveis dentro do fluxo.
  • Transferir para um agente — Escala a conversa para um agente humano no Treble.
  • Enviar conversa — Envia a conversa completa para outro fluxo ou agente configurado.
  • Encerrar conversa — Finaliza a interação e marca a conversa como resolvida.

​
Avançadas

  • Chamada de API — Realiza uma chamada para uma API externa com valores fixos ou utilizando variáveis que o agente coletou.

​
Perguntas frequentes

É um agente de IA projetado para lidar com fluxos conversacionais com múltiplas possibilidades, integrando ferramentas e lógica avançada para executar tarefas automáticas.
Diferentemente dos agentes simples de qualificação ou resposta, este agente pode usar ferramentas personalizadas, aplicar regras condicionais e escalar conversas de acordo com suas necessidades.
Não. A configuração é feita diretamente na interface do Treble, embora exija boa redação de prompts e testes iterativos para alcançar o comportamento esperado.
Sim. O agente pode entender mensagens de voz enviadas pelos usuários via WhatsApp e responderá automaticamente com texto na conversa.
Revise o prompt e tente torná-lo mais explícito. Você pode detalhar melhor o contexto, os passos que ele deve seguir ou os casos de borda que deve considerar.
Sim. O agente pode ser integrado a um fluxo mais amplo e pode ativar ou encerrar conversas, salvar respostas ou chamar ferramentas externas conforme suas regras.
O agente pode usar ferramentas gerais, do HubSpot ou do Treble, incluindo ações como criar tickets, ler ou editar propriedades, transferir conversas ou buscar informações na web.
Use o playground para executar testes controlados com diferentes inputs. Faça iterações até que o agente responda corretamente em todos os cenários.
Sim. O agente pode entender imagens enviadas pelo WhatsApp e usar o que vê para guiar suas ações. Por exemplo, ele pode reconhecer objetos, ler textos em capturas de tela ou interpretar elementos na imagem para decidir o que fazer.No entanto, o agente não gera nem cria imagens. Sua capacidade visual se concentra em interpretar e agir sobre imagens existentes, não em produzir novas.
Defina regras claras de saída ou escalonamento. Se o agente não conseguir resolver uma situação, transfira a conversa para um agente humano ou registre o evento em um ticket.
Ele não aprende automaticamente com cada interação, mas você pode melhorar o comportamento iterando no prompt e ajustando as ferramentas ou condições de saída.

​
Considerações importantes

Privacidade: Informe aos usuários que seus dados serão armazenados e cumpra as regulamentações aplicáveis (GDPR, etc.).