Agentes de execução

Ativar agentes

Os quatro agentes de mensagem direta estão desligados por defeito e ativam-se pelo nome. São tentados por ordem de prioridade em cada mensagem direta recebida: primeiro o agendamento em linguagem natural, depois as perguntas e respostas, depois o encaminhador de bloqueios e, por fim, o onboarding. O primeiro agente que trata uma mensagem interrompe a cadeia.

RUNTIME_AGENTS_ENABLED=nl_schedule,onboarding,qa,blocker_router

Ausências em linguagem natural

Uma mensagem curta que mencione estar de folga, fora, doente, de férias ou a trabalhar a partir de casa é enviada ao modelo com a data de hoje, e o modelo devolve um pedido estruturado com uma confiança. Abaixo de 0.6 de confiança nada acontece. O bot pede depois confirmação antes de registar.

• A validação no servidor rejeita tudo o que o modelo devolva fora da política: tipos desconhecidos, datas malformadas, intervalos superiores a 60 dias ou um início com mais de 7 dias no passado. O resultado inválido é descartado em silêncio em vez de ecoado.
• A confirmação espera dez minutos; uma resposta diferente volta a executar a extração sobre o novo texto.
• O pedido registado entra no fluxo de aprovação normal, por isso todas as salvaguardas de Férias e ausências continuam a aplicar-se.

I'm off Friday
Got it — I’ll file PTO for 2026-06-19. Reply YES to confirm, or describe the dates again to fix.
yes
Filed. Admin will be notified.

Perguntas e respostas em autosserviço

As perguntas sobre o vosso próprio registo são encaminhadas para um de oito modelos de consulta. O modelo escolhe o modelo de consulta e os parâmetros; o produto executa a consulta com o vosso próprio ID de utilizador e vinculação de parâmetros, por isso o texto do utilizador nunca chega à base de dados.

Encaminhador de bloqueios

Quando um check-in regista um bloqueio, o encaminhador extrai as suas palavras-chave, percorre os últimos 14 dias das secções Today dos colegas de equipa em busca de quem mais mencionou essas palavras, e envia a essa pessoa um aviso a citar o bloqueio e a razão da correspondência. Quem perguntou é informado de quem foi contactado. No máximo três encaminhamentos por pessoa por hora, e o texto citado é escapado para não poder mencionar a sala inteira.

Heads-up from Lina — they’re blocked on something you recently worked on:
> invoice export fails on large accounts
(matched on “export, invoice” in their standup on 2026-09-08)

Onboarding

Na primeira vez que o bot vê uma pessoa nova, envia-lhe um breve tutorial com o formato do check-in e faz duas perguntas: que dias trabalha (dias úteis, dias específicos, os sete, ou saltar) e o seu fuso horário. As respostas escrevem o horário da pessoa, para que ausências e atrasos sejam avaliados face aos seus próprios dias desde o primeiro dia.

Outros agentes dentro do bot

• Triagem de tickets: quando um ticket de suporte abre, a persona de suporte recebe contexto só de leitura (assiduidade recente, penalizações, eventos de auditoria recentes) e tem de devolver uma de duas ações: resolver com uma resposta curta, ou fazer exatamente uma pergunta de clarificação.
• Encaminhador de intenções: numa sala partilhada com várias personas, uma chamada escolhe o único bot mais adequado a uma mensagem e devolve null abaixo de 0.45 de confiança, para que ninguém responda a conversa de circunstância. As decisões idênticas são memoizadas durante seis horas.
• Avaliador de razões de atraso e intenção de resposta a bloqueios: os veredictos críticos para a exatidão correm no modelo mais forte do fornecedor (AI_REASONING_MODEL), mesmo quando o modelo do dia a dia é pequeno.
• Todas as chamadas de agentes são não essenciais e degradam para percursos por palavras-chave assim que o orçamento diário de IA se esgota.