Dynamiq

Todo fluxo é um grafo de nós com entrada e saída nas pontas, e o canvas e o SDK de Python compilam para a mesma definição. Analistas arrastam blocos de uma paleta organizada em lógica, agentes, ferramentas e validadores. Engenheiros mantêm o mesmo grafo no git, rodam pela própria CI e exportam um fluxo do canvas em ZIP quando preferem ampliar em código. A CLI dynamiq cuida de projetos, versões, apps e gatilhos pelo terminal.

Você descreve o trabalho em uma frase, algo como revisar um pacote de crédito contra a política e encaminhar exceções para um analista, e o gerador rascunha nós, conexões e prompts num painel lateral. Aceite o rascunho e troque modelos, anexe ferramentas e inclua aprovações no inspetor. Nada é salvo até você clicar em Save, então o teste custa um minuto e nenhuma limpeza.

Tem decisão que não deveria passar por um modelo. Uma tabela de decisão transforma checagem de elegibilidade ou tabela de preços em entradas tipadas, uma grade de regras e uma política de conflito que o líder de crédito consegue ler e editar, com importação e exportação em CSV e casos de teste que rodam de novo a cada mudança. Um nó de regras confere um registro contra várias regras e reporta um achado por regra, com severidade. Quando o caso pede julgamento, o nó de julgamento responde perguntas de sim ou não, de escolha e de nota com confiança calibrada, e manda os casos duvidosos para uma pessoa.

Ligue a aprovação de execução em um nó de ferramenta e a execução para, mostrando uma mensagem com exatamente o que vai rodar. Quem revisa aprova, edita os campos prestes a serem enviados ou rejeita com um comentário que o agente lê e usa. Os pedidos chegam pelo mesmo WebSocket ou pelo mesmo stream da API de Runs que o app já usa, então o portão fica dentro da sua interface, não numa console separada.

Com a memória ligada, o agente guarda cada conversa, separada por ID de usuário e de sessão, e reproduz no início da execução seguinte as mensagens recentes, as mais relevantes ou as duas coisas. A memória de longo prazo vai além: o agente ganha ferramentas para guardar e lembrar fatos duráveis, atualiza um fato no lugar quando ouve a mesma coisa dita de outro jeito e mantém o histórico dos subagentes separado, para que um delegado nunca leia a memória de outro.

As respostas se apoiam nos seus documentos, e a permissão de cada fonte é aplicada na recuperação, então o agente não cita um arquivo que quem pergunta não pode ler. Os guardrails detectam dados pessoais e injeção de prompt antes de chegarem ao modelo ou à ferramenta, e cada passo entra numa trilha com as entradas, a chamada ao modelo e a latência. Um agente lê essas trilhas e aponta as execuções que deram errado.