Comportamento e Coleta
As configurações de comportamento controlam como o agente coleta dados, o que acontece após completar os objetivos, e como ele se apresenta ao iniciar a conversa.
Mensagem de Boas-vindas
Defina uma mensagem de abertura enviada automaticamente quando o agente inicia uma conversa.
| Configuração | Descrição |
|---|
| Mensagem de boas-vindas | Texto enviado na primeira interação |
| Variáveis | Use {nome} para personalizar com o nome do contato (quando disponível) |
Exemplo:
Olá! Sou a Ana, assistente virtual da {{empresa}}.
Como posso ajudar você hoje? 😊
A mensagem de boas-vindas é enviada apenas quando o agente inicia a conversa — não quando o contato envia a primeira mensagem. Se o contato escrever primeiro, o agente responde normalmente sem enviar a boas-vindas.
Mensagem de Fallback
Mensagem enviada quando o agente encontra um erro ao processar a mensagem do contato (ex: falha na API do Gemini, timeout, resposta inválida).
Exemplo:
Desculpe, estou com uma instabilidade momentânea.
Pode repetir sua mensagem em alguns segundos? 🙏
Se não configurada, o agente simplesmente não responde em caso de erro.
Comportamento Pós-Coleta
Define o que o agente faz após completar todos os objetivos (goals):
| Opção | Descrição |
|---|
| Parar de responder | Agente para completamente após coletar todos os dados (padrão) |
| Continuar respondendo | Agente continua a conversa normalmente mesmo após completar os goals |
Use Continuar respondendo quando o agente tem objetivos de coleta mas também serve como assistente de FAQ. Assim, após coletar os dados, ele ainda pode responder dúvidas.
Configurações de Coleta
Coleta Natural
Quando ativada, o agente coleta os dados de forma conversacional, sem parecer um formulário. Em vez de perguntar “Por favor, informe seu e-mail:”, o agente integra as perguntas naturalmente na conversa.
| Coleta Natural | Exemplo de pergunta |
|---|
| Desativada | ”Por favor, informe seu e-mail para continuarmos.” |
| Ativada | ”Posso te enviar mais detalhes! Qual é o seu melhor e-mail?” |
Validar em Tempo Real
Quando ativada, o agente valida o formato dos dados no momento da coleta:
- E-mails são verificados quanto ao formato
@dominio.com
- Telefones são validados quanto ao formato brasileiro
Se o dado for inválido, o agente solicita que o contato corrija antes de prosseguir.
Confirmação ao Final
Quando ativada, o agente resume os dados coletados ao final e pede confirmação do contato antes de marcar os objetivos como completos.
Exemplo de resumo gerado:
Ótimo! Veja um resumo do que coletei:
• Nome: João Silva
• E-mail: joao@empresa.com
• Interesse: Plano Pro
Está correto?
Se o contato confirmar, os goals são marcados como completos e as ações são disparadas. Se solicitar correção, o agente ajusta o dado específico.
Ignorar Grupos
Quando ativado (padrão: sim), o agente não responde em grupos do WhatsApp — apenas em conversas individuais.
Desative esta opção se quiser que o agente responda também em grupos (ex: grupo de suporte interno).
Prioridade de Bloqueio
Quando um contato tem tanto uma tag de ativação (que ativa o agente) quanto uma tag de bloqueio (que bloqueia o agente), defina qual prevalece:
| Opção | Comportamento |
|---|
| Bloqueio prevalece | A tag de bloqueio tem prioridade — agente não responde (padrão) |
| Ativação prevalece | A tag de ativação tem prioridade — agente responde mesmo com tag de bloqueio |
Esta configuração evita conflitos quando um contato é marcado com ambos os tipos de tags simultaneamente.
Filtro de Primeira Mensagem
Filtre a primeira mensagem recebida: o agente só inicia a conversa se a mensagem do contato contiver pelo menos uma das palavras-chave configuradas.
O filtro de primeira mensagem é diferente do Modo de Ativação. O Modo de Ativação define quais contatos o agente responde. O filtro de primeira mensagem valida o conteúdo da mensagem inicial para decidir se a conversa deve ser iniciada.
Exemplo: se configurar as palavras ajuda, suporte, problema, o agente só inicia a conversa quando a primeira mensagem contiver uma dessas palavras — mensagens fora do contexto são ignoradas.
Após a conversa ser iniciada, o agente responde a todas as mensagens normalmente.
Recursos Úteis
Configure links e referências que o agente pode citar nas respostas. Cada recurso tem:
| Campo | Descrição |
|---|
| Título | Nome do recurso (ex: “Central de Ajuda”) |
| URL | Link do recurso |
| Descrição | Contexto sobre quando citar este recurso |
Os recursos são incluídos no prompt do agente, permitindo que ele referencie links relevantes durante a conversa.
Exemplo:
[
{
"title": "Central de Ajuda",
"url": "https://docs.brainchat.app",
"description": "Documentação completa do Brainchat"
},
{
"title": "Política de Privacidade",
"url": "https://brainchat.app/privacidade",
"description": "Citar quando perguntarem sobre LGPD ou dados"
}
]
Variáveis Externas
Configure variáveis que são injetadas no contexto do agente via API. São úteis quando você envia dados externos (CRM, ERP) junto com a mensagem.
| Campo | Descrição |
|---|
| Nome | Identificador da variável (ex: plano_atual) |
| Descrição | O que a variável representa |
| Fonte | De onde vem o dado (informativo) |
| Valor padrão | Valor usado quando a variável não é enviada |
As variáveis externas ficam disponíveis como collected_data quando enviadas via o endpoint process-ai-agent no campo externalContext.
Exemplo:
[
{
"name": "plano_atual",
"description": "Plano contratado pelo cliente",
"source": "CRM",
"default_value": "Não identificado"
},
{
"name": "valor_divida",
"description": "Valor em aberto do cliente",
"source": "ERP"
}
]
As variáveis externas permitem que o agente tenha contexto sobre o cliente antes de iniciar a conversa. Isso é especialmente útil para agentes de cobrança, suporte personalizado e vendas consultivas.