Uma operação pode utilizar agentes de IA em diferentes etapas, como atendimento, qualificação comercial, suporte, onboarding e acompanhamento após a venda. Conforme essas necessidades são mapeadas, surge uma decisão importante: concentrar diferentes responsabilidades em um mesmo agente ou criar agentes específicos para determinadas funções?
No GPT Maker, diferentes agentes podem ser configurados de acordo com os processos da empresa. Neste artigo, vamos explorar como estruturar uma equipe de agentes com objetivos, bases de conhecimento, regras e responsabilidades definidas para cada função.
1. Como funciona uma equipe de agentes dentro do GPT Maker
Dentro do GPT Maker, cada agente pode ser configurado para uma função específica da operação. Dependendo dos processos da empresa, isso pode envolver agentes voltados para:
- Atendimento inicial.
- Vendas.
- Suporte.
- Onboarding.
- Pós-venda.
- Processos internos.
Cada agente pode receber instruções, informações, regras e responsabilidades relacionadas à função para a qual foi configurado. A estrutura da equipe deve acompanhar os processos e as necessidades de cada operação.
2. Agente de atendimento: receber e organizar o primeiro contato
Um agente voltado ao atendimento pode ser configurado para:
- Receber o primeiro contato do cliente.
- Identificar a intenção a partir das informações apresentadas na conversa.
- Apoiar respostas a dúvidas recorrentes.
- Coletar informações iniciais.
- Direcionar a conversa conforme as regras definidas pela empresa.
Um exemplo de aplicação seria um cliente entrar em contato pelo WhatsApp com uma dúvida sobre um produto. A partir das informações disponíveis e das regras configuradas, o agente pode apoiar a resposta e direcionar a conversa de acordo com o tipo de demanda identificado.
Na configuração, a empresa pode definir aspectos como objetivo do agente, tom de voz, informações disponíveis, dúvidas recorrentes, regras de direcionamento e critérios para encaminhamento ao atendimento humano.
3. Agente comercial: apoiar qualificação e avanço da conversa
Um agente com foco comercial pode ser configurado para:
- Fazer perguntas previstas para a qualificação.
- Coletar informações relacionadas aos critérios comerciais.
- Registrar dados relevantes para o processo de venda.
- Apoiar respostas sobre a oferta.
- Direcionar o lead para etapas previstas na jornada.
- Encaminhar o contato para o time comercial conforme os critérios definidos.
Por exemplo, a empresa pode configurar perguntas sobre segmento, necessidade, tamanho da operação ou outras informações relevantes para seu processo de qualificação.
Os critérios são definidos pela própria empresa. O agente utiliza as informações coletadas e as regras configuradas para apoiar essa etapa, enquanto decisões que exigem análise comercial podem permanecer com a equipe.
4. Agente de suporte: usar a base de conhecimento para orientar clientes
Um agente voltado ao suporte pode ser configurado para apoiar demandas como:
- Orientações sobre o uso do produto ou serviço.
- Dúvidas frequentes.
- Passo previstos para processos recorrentes.
- Informações sobre funcionalidades.
- Encaminhamento de situações fora do escopo para uma pessoa.
Para essa função, é importante definir quais informações farão parte da base de conhecimento e manter o conteúdo atualizado de acordo com os processos da empresa.
Quando suporte e comercial possuem informações, regras e objetivos significativamente diferentes, a empresa também pode avaliar se faz sentido separar essas responsabilidades entre agentes distintos.
5. Agente de onboarding: apoiar os primeiros passos do cliente
Um agente voltado ao onboarding pode apoiar clientes em etapas iniciais após a contratação, de acordo com as informações e processos definidos pela empresa.
Entre as possíveis aplicações estão:
- Orientações sobre os primeiros passos.
- Informações iniciais sobre o produto ou serviço.
- Compartilhamento de links e materiais de apoio.
- Apoio em dúvidas recorrentes de ativação.
- Encaminhamento para a equipe quando necessário.
Essa aplicação amplia a participação dos agentes para outras etapas da jornada do cliente e pode ser configurada de acordo com o processo de onboarding utilizado pela empresa.
6. Agente de pós-venda: manter o acompanhamento depois da conversão
Um agente voltado ao pós-venda pode participar de interações previstas pela empresa após a compra, como:
- Acompanhamentos programados em determinados momentos da jornada.
- Apoio em dúvidas recorrentes após a compra.
- Orientações adicionais sobre produtos ou serviços contratados.
- Coleta de informações sobre novas necessidades apresentadas pelo cliente.
- Encaminhamento para suporte ou atendimento humano quando necessário.
A forma como essas interações serão utilizadas depende da estratégia de pós-venda, das regras da operação e das informações disponibilizadas ao agente. Situações que exigem negociação, análise individual ou decisões da empresa podem ser direcionadas para a equipe responsável.
7. Como decidir quando criar um novo agente no GPT Maker
A empresa pode avaliar a criação de um novo agente quando existem diferenças relevantes entre as funções, como:
- Objetivos distintos.
- Bases de conhecimento diferentes.
- Regras específicas para cada processo.
- Públicos ou momentos da jornada diferentes.
- Necessidades distintas de acesso a informações.
- Critérios próprios para encaminhamento ao atendimento humano.
Um agente comercial, por exemplo, pode utilizar informações sobre oferta e critérios de qualificação. Já um agente de suporte pode precisar de informações sobre funcionalidades, dúvidas recorrentes e orientações técnicas.
Quando essas diferenças são relevantes para a operação, separar as funções em agentes específicos pode ser uma possibilidade de estruturação.
8. Quando manter uma função no mesmo agente
Um único agente pode ser configurado para apoiar diferentes necessidades quando as funções possuem características próximas, como:
- Tarefas relacionadas entre si.
- Bases de conhecimento semelhantes.
- Regras compatíveis.
- Fluxos de conversa relacionados.
- Responsabilidades que podem ser organizadas dentro do mesmo escopo.
A quantidade de agentes deve ser definida a partir dos processos da empresa, das informações necessárias e da complexidade das responsabilidades envolvidas.
Em alguns cenários, um único agente pode atender às funções previstas. Em outros, a divisão em agentes especializados pode oferecer uma estrutura mais adequada para a operação.
9. Como o Vibe Agent ajuda a criar novos agentes
O Vibe Agent permite iniciar a criação de um agente a partir de uma conversa. O usuário descreve a função desejada e fornece informações sobre o que o agente deverá fazer.
Um exemplo de descrição: “Quero criar um agente para qualificar leads que chegam pelo WhatsApp, identificar o segmento da empresa, entender a necessidade e encaminhar oportunidades qualificadas para o comercial.”
A partir da descrição fornecida, o Vibe Agent apoia a estruturação inicial do agente dentro do GPT Maker. Esse processo permite começar a configuração utilizando linguagem natural e torna a etapa inicial mais acessível para usuários sem conhecimento de programação.
Após a criação, é importante revisar objetivo, regras, informações, limites, comportamentos e critérios de transferência. A configuração deve ser validada e ajustada de acordo com os processos reais da empresa antes da ampliação do uso.
10. Exemplo de estrutura completa no GPT Maker
Uma operação pode organizar diferentes agentes ao longo da jornada. Um exemplo conceitual seria:
Novo contato → Agente de atendimento → Identificação da necessidade → Agente comercial → Coleta de informação e apoio à qualificação → Time comercial, quando necessário.
Outro exemplo:
Cliente → Agente de atendimento → Identificação de uma dúvida sobre uso → Agente de suporte → Equipe humana , quando necessário.
Nesses exemplos, cada agente possui uma responsabilidade específica. A forma como as etapas são conectadas depende das configurações, regras, canais e integrações disponíveis na operação. Os critérios de encaminhamento também devem prever as situações em que uma pessoa precisa participar da conversa.
11. Como testar cada agente antes de ampliar o uso
Antes de ampliar a utilização de um agente com clientes, é importante testar diferentes cenários, como:
- Uma pergunta prevista na configuração.
- Uma pergunta fora do contexto esperado.
- Um cliente que muda de assunto durante a conversa.
- Uma solicitação cuja informação não está disponível.
- Uma situação prevista para atendimento humano.
- Uma possível resposta incorreta.
- Uma conversa interrompida antes da conclusão.
Os testes ajudam a avaliar se as respostas estão alinhadas à função definida, se as informações utilizadas estão corretas, se as regras são respeitadas, se os critérios de encaminhamento funcionam conforme o esperado e se o tom permanece adequado ao longo da interação.
Os resultados observados podem orientar ajustes antes da ampliação do uso.
12. Como evoluir uma equipe de agentes
Uma abordagem possível é estruturar a equipe de agentes de forma gradual, acompanhando os resultados e as necessidades identificadas durante o uso:
- Começar por uma função clara e bem definida.
- Testar o agente em diferentes cenários.
- Revisar conversas para identificar ajustes necessários.
- Refinar a configuração com base no que foi observado.
- Mapear outras etapas da operação que podem receber apoio de IA.
- Avaliar a criação de novos agentes quando houver responsabilidades que justifiquem essa separação.
- Analisar como os diferentes agentes participam da jornada como um todo.
A estrutura pode evoluir conforme novos processos, responsabilidades e necessidades forem identificados pela empresa.
Conclusão
O GPT Maker permite estruturar agentes de IA para diferentes funções da operação, com objetivos, informações, regras e responsabilidades definidos de acordo com cada processo.
A empresa pode utilizar um único agente para funções relacionadas ou avaliar a criação de agentes especializados quando houver diferenças relevantes entre objetivos, bases de conhecimento, regras, acessos e etapas da jornada.
O Vibe Agent apoia a etapa inicial de criação a partir da descrição da função desejada. A revisão, os testes e os ajustes realizados pela equipe continuam fazendo parte do processo antes e depois da implementação.
A estrutura ideal depende das necessidades de cada operação e pode evoluir conforme novos processos são mapeados e avaliados.
Crie e configure agentes de IA para diferentes funções da sua operação com o GPT Maker.
