Agenta

Você descreve a tarefa que quer fazer e depois entrega ao agente o contexto e as ferramentas. A partir daí, você o melhora com trabalho real e feedback em vez de reescrever a configuração do zero. Gerentes de produto podem participar aqui sem esperar um engenheiro montar um protótipo, o que significa que quem está mais perto do problema pode moldar o agente diretamente em vez de abrir um ticket e torcer para que a intenção sobreviva à tradução. Quanta configuração isso exige? Menos do que você imagina. Basta descrever a tarefa.

Prompts, habilidades e ferramentas são versionados como código, então cada mudança é uma revisão que você pode inspecionar. Se um prompt novo prejudicar a qualidade da saída, você volta ao último bom em vez de adivinhar. Grande diferença. É esse recurso que transforma o mexer em prompts em algo que você consegue de fato gerenciar em um time.

Você testa uma mudança contra um conjunto de testes antes de ela entrar no ar, usando LLM como juiz ou avaliadores que você mesmo escreve. O objetivo é pegar as quedas de qualidade antes dos seus usuários. Isso importa mais quando uma mudança de prompt parece inofensiva na revisão mas desloca as saídas de formas que ninguém previu, o que acontece mais do que a maioria dos times espera quando um agente tem uma dúzia de ferramentas anexadas. As avaliações são ilimitadas nos planos de nuvem pagos, então você não precisa racionar os testes.

Cada execução gera uma trilha que mostra cada etapa, quanto custou e onde falhou. Quando uma saída sai errada, você não precisa reproduzir todo o fluxo às cegas. Basta ler a trilha. Sem adivinhação. A retenção dos dados de trilha vai de uma semana no plano gratuito a três meses no Business.

Os agentes podem rodar em um agendamento ou disparar quando algo acontece em uma app conectada. Nada mal. Isso tira um agente da condição de algo que você aciona à mão e o coloca como algo que trabalha em segundo plano. Os planos de nuvem pagos incluem agendamentos e disparadores de eventos ilimitados.

Você pode colocar uma pessoa na frente de ações de peso para que nada irreversível rode sozinho. A aprovação aparece como parte normal da execução, e não como uma ferramenta separada presa ao lado. Confie em mim, esse detalhe evita muitas conversas desconfortáveis quando um agente decide por conta própria que reembolsar um cliente é a atitude certa. Para times que automatizam algo que mexe com dinheiro ou contas de clientes, essa é a diferença entre uma demo e algo em que você confiaria.

A versão de código aberto roda na sua própria infraestrutura sob a licença MIT, com usuários, projetos, agentes e agendamentos ilimitados. Os seus agentes e os seus dados ficam com você, o que muitas vezes é o fator decisivo para times regulados. Implante com Docker Compose. Use as suas próprias credenciais.

A API REST está disponível nas URLs base dos EUA, da UE e auto-hospedadas, autenticada com uma chave de API vinculada a um único projeto, o que significa que você pode pular o envio de um project_id a cada requisição, um detalhe pequeno que pesa quando você faz milhares de chamadas por dia. Um SDK de Python é instalado com um único comando pip. Há uma especificação OpenAPI 3.1 publicada, então você pode conectar o Agenta ao seu pipeline atual em vez de clicar na interface. Sem interface.