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Como usar o Agente de Conexão em Proposições?

Última atualização em Jun 10, 2026

O Agente de Conexão é uma ferramenta poderosa para automatizar a classificação de proposições, garantindo que elas sejam vinculadas aos temas (objetos) corretos de forma rápida e precisa.

Para obter os melhores resultados, recomendamos a metodologia de processamento em grupos.

🛠️ Passo a Passo para Configuração

1. Preparação: Criar a Visualização (Filtro do grupo)

Antes de acionar o agente, organize seus dados. Trabalhar com lotes menores aumenta a eficiência e a precisão da IA.

  • Acesse a tela de Objetos ou Proposições.

  • Aplique os filtros necessários para selecionar o grupo de proposições que deseja classificar.

  • Clique no ícone de "mais" (+), no canto superior direito, para salvar essa busca como uma nova Visualização.

  • Dê um nome claro à visualização (ex: "Proposições - Mobilidade Urbana") para facilitar a identificação no passo seguinte.

2. Definir o Tema (Objeto)

A IA utiliza a descrição do seu objeto para entender onde cada proposição se encaixa.

  • Certifique-se de que o objeto (tema) ao qual você deseja conectar as proposições já esteja criado.

  • Insira uma descrição detalhada no objeto. Inclua termos-chave, conceitos relacionados e exemplos do que compõe aquele tema.

  • Nota: Quanto mais rica e objetiva a descrição, mais assertiva será a classificação automática.

3. Configurar o Agente de Conexão

Agora, automatize a conexão entre o lote criado e o tema:

  • Acesse o menu Agentes na barra lateral.

  • Clique em Instalar novo agente e selecione o Agente de Conexão.

  • Origem: Selecione a Visualização criada no Passo 1.

  • Destino: Selecione o Objeto (Tema) criado no Passo 2.

  • Regra de Instrução: Defina claramente que o agente só deve realizar a conexão se o objeto estiver alinhada com a descrição do tema fornecida.

  • Memória do Agente: Defina o comportamento do filtro de seleção para o processamento:

    • 🔹 Integral (Processar tudo): O agente considera todos os objetos dos conjuntos de dados selecionados, independentemente de execuções anteriores.

    • 🔹 Incremental (Apenas novos): O agente seleciona apenas objetos criados desde a última execução com sucesso.

    • 🔹 Sincronização (Novos e editados): O agente seleciona objetos que foram criados ou sofreram atualizações desde a última execução.

4. Refinar com Exemplos (Treinamento da IA)

Para garantir alta precisão na triagem, utilize o recurso de exemplos:

  • Exemplos Positivos: Insira IDs ou títulos de proposições que são modelos perfeitos do tema.

  • Exemplos Negativos: Insira proposições que frequentemente são confundidas com o tema, mas que não deveriam ser conectadas. Isso ensina o robô a diferenciar os cenários corretamente.

5. Execução e Política

  • Política de Execução: Defina a política como "adicionar" (ou conforme sua necessidade de manter o histórico) para preservar as conexões existentes durante o processamento.

  • Inicie a execução e acompanhe o processamento na tela.

💡 Dicas de Ouro (Boas Práticas)

🚀 Ganha-tempo: A estratégia de criar visualizações específicas para lotes de informações minimiza o risco de erros de classificação e otimiza o tempo de parametrização da plataforma.

  • Processamento em Lotes: Não tente classificar todas as proposições de uma só vez.

  • Manual vs. Automático: Se um tema for muito sensível ou apresentar imprecisões constantes pela IA, considere realizar a classificação manualmente. Você pode configurar o agente para servir apenas como apoio ou desativar a execução automática para esses casos específicos.

  • Revisão Constante: A IA aprende com seus exemplos. Sempre que notar uma classificação incorreta, adicione essa proposição como um exemplo negativo para melhorar a triagem futura.

Precisa de ajuda com uma configuração específica? Entre em contato com nosso time de suporte!