Capellaris: Gestão de agentes de IA
Uma solução completa para gerenciar agentes de IA especializados em diferentes áreas empresariais, permitindo comunicação entre agentes, formação de squads e aprendizado contínuo.
Principais Características
Agentes Especializados
Agentes de IA especializados em diferentes áreas empresariais como marketing, financeiro, desenvolvimento, RH, vendas e operações.
Comunicação Entre Agentes
Sistema de comunicação baseado no protocolo A2A do Google, permitindo que os agentes compartilhem informações e colaborem em tarefas.
Formação de Squads
Capacidade de formar equipes temporárias de agentes para tarefas complexas que exigem múltiplas especialidades.
Sistema de Aprendizado
Banco de dados retroalimentado com histórico de prompts, permitindo que os agentes melhorem continuamente com base em interações anteriores.
Integração com Chat
Integração com aplicativos de chat como Slack e Microsoft Teams, permitindo interação natural com os agentes através de plataformas familiares.
Confirmação Humana
Sistema de aprovação que requer confirmação do operador humano antes da execução de tarefas, garantindo controle e segurança.
Como Funciona
Solicitação de Tarefa
O usuário solicita uma tarefa através do chat, especificando o que deseja que o agente faça. O sistema analisa a solicitação e identifica os agentes necessários para a tarefa.
Aprovação Humana
O sistema envia uma solicitação de aprovação para o operador humano, detalhando a tarefa e os agentes envolvidos. O operador pode aprovar, rejeitar ou solicitar mais informações.
Execução da Tarefa
Após a aprovação, o sistema executa a tarefa utilizando os agentes apropriados. Se a tarefa for complexa, o sistema forma um squad com múltiplos agentes que colaboram entre si.
Entrega de Resultados
Os resultados da tarefa são entregues ao usuário através do chat. O sistema também armazena a interação para aprendizado futuro.
Aprendizado Contínuo
O sistema analisa o histórico de interações para melhorar o desempenho dos agentes. Os prompts são otimizados com base em padrões identificados e feedback recebido.
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