PromptQL
Hasura · Programação
O PromptQL é um agente de IA multijogador criado pela Hasura que se conecta aos dados e sistemas da sua empresa e responde perguntas reais escrevendo código. Em vez de uma pessoa conversando com um bot isoladamente, as equipes compartilham conversas, um cérebro de contexto compartilhado e automações que melhoram conforme mais gente corrige e refina o trabalho. Ele é voltado a organizações que precisam de respostas fundamentadas e rastreáveis, não de suposições confiantes.
Sobre PromptQL
O que é o PromptQL
O PromptQL é uma plataforma de agentes de dados da Hasura, a empresa por trás do Hasura GraphQL Engine e do Data Delivery Network. A ideia central é que a IA só é tão precisa quanto o contexto que recebe, e o contexto que importa costuma viver na cabeça das pessoas, não em um esquema. O PromptQL se conecta a data warehouses, bancos de dados, apps SaaS e APIs como eles já existem, e depois deixa as equipes capturarem esse conhecimento tribal no fluxo de trabalho.
O produto gira em torno de dois problemas nos quais a Hasura trabalhou por anos. Os dois são difíceis. O primeiro é o contexto compartilhado: em vez de extrair o contexto uma vez e entregá-lo à IA, o PromptQL mantém um ciclo em que pessoas e IA trabalham juntas e se corrigem. Você corrige o agente uma vez, e a correção fica para todos. O segundo é a segurança. O PromptQL aplica as permissões de forma determinística na camada de dados, então o agente de cada pessoa trabalha exatamente com o acesso que ela tem e nada mais. Esse é o portão. Sem ele, as equipes não conseguem delegar trabalho que importa.
A principal limitação é o escopo. O PromptQL é uma ferramenta voltada a empresas, não um chatbot de consumo. É uma ferramenta de análise com IA em primeiro lugar, e o plano Team começa em 40 dólares por usuário por mês. Recursos como implantação de locatário único ou configurações com seu próprio modelo ficam atrás de contratos Enterprise e Custom. Se você só quer um assistente gratuito para tarefas pessoais, ele não foi feito para isso.
Como começar
- Crie um espaço de trabalho em prompt.ql.app e entre no Playground, que é gratuito.
- Conecte uma fonte de dados. O PromptQL inspeciona os esquemas do seu data warehouse, banco de dados ou app SaaS para montar um grafo de dados unificado sem mover seus dados.
- Convide alguns colegas de trabalho para que as conversas e o contexto sejam compartilhados desde o início.
- Faça uma pergunta real de negócio em uma conversa compartilhada e deixe o agente escrever código para respondê-la.
- Corrija na fonte qualquer coisa que ele erre, para que a correção persista para toda a equipe.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de PromptQL.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Equipes de dados e análise
- Gerentes de operações
- Líderes de TI e segurança em empresas
Tarefas
- Investigar picos de métricas
- Consertar exportações de fim de mês
- Responder perguntas recorrentes de negócio
Cenários
- Uma equipe de crescimento tentando explicar por que uma métrica saltou em uma tarde específica
- Finanças conciliando números regionais que chegam em sistemas diferentes
- Uma organização preocupada com segurança implantando IA internamente
Principais recursos
Conversas compartilhadas multijogador
O PromptQL funciona com conversas compartilhadas em vez de chats privados, então uma discussão sobre uma métrica fica onde toda a equipe pode ver e ampliar. Quando alguém corrige o agente, essa correção vale para todos que usam a mesma conversa. É o recurso que separa o PromptQL dos assistentes de IA de usuário único. Esse é todo o argumento.
Cérebro de contexto compartilhado
A camada de contexto compartilhado guarda as definições, exceções e o conhecimento tribal que nunca chegam a um esquema. Ela cobre conhecimento, habilidades e uma camada semântica da qual o agente se serve ao responder. Como o contexto é capturado no momento certo durante o trabalho real, ele permanece atual em vez de se degradar no instante em que é escrito.
Conecte qualquer dado sem preparação
O PromptQL se conecta ao seu data warehouse, bancos de dados, apps SaaS e APIs como existem hoje. Ele inspeciona os esquemas para montar um grafo de dados unificado sem mover nem remodelar seus dados. Na prática, isso significa que você sai dos dados para as perguntas em minutos, em vez de um longo projeto de migração.
Respostas com código, não relatórios prontos.
Em vez de buscar relatórios prontos, o agente escreve código para responder a pergunta que tem à frente. Nos próprios exemplos do produto, ele se conecta a vários sistemas, testa cada teoria contra um pico e adiciona um painel com a resposta. Essa abordagem permite lidar com perguntas que ninguém previu.
Barreiras de segurança determinísticas
As permissões são aplicadas na camada de dados, para cada usuário, cada fonte e cada consulta. O agente de cada pessoa trabalha exatamente com o acesso que ela tem e nada mais, o que importa quando uma só organização lida com dados em muitos sistemas com políticas diferentes. As barreiras não são adicionadas depois. Já vêm embutidas.
Escolha de modelo por bot
O PromptQL mede o uso em unidades normalizadas chamadas OLU e deixa você escolher modelos diferentes para bots diferentes, ou até no meio de uma conversa. Opções de pesos abertos como DeepSeek, Qwen e GLM custam uma fração dos modelos de fronteira, então as equipes podem equilibrar custo e capacidade por tarefa.
Prós e contras
Prós
- Conversas compartilhadas e um cérebro de contexto compartilhado fazem as correções valerem para toda a equipe, não só para um usuário.
- Conecta-se a data warehouses, bancos de dados, apps SaaS e APIs já existentes sem mover nem remodelar os dados.
- As permissões são aplicadas de forma determinística na camada de dados, o que agrada empresas atentas à segurança.
- Apoiado pela Hasura, cujo GraphQL Engine e Data Delivery Network rodam dentro de grandes empresas.
- As equipes podem trocar de modelo por bot ou no meio da conversa para controlar custo contra precisão.
Contras
- O Playground gratuito cobre apenas a criação de bots multijogador, então o uso real em produção exige um plano pago.
- O plano Team começa em 40 dólares por usuário por mês e é cobrado por semana em incrementos, o que pesa em grupos maiores.
- Implantação de locatário único e configurações com seu próprio modelo exigem contrato Enterprise ou Custom, então equipes menores não conseguem obtê-las com facilidade.
- A disponibilidade de API não é documentada publicamente, o que dificulta planejar integrações automatizadas de antemão.
Perguntas frequentes
Ele se conecta aos dados e sistemas da sua empresa e responde perguntas reais escrevendo código, e depois segue melhorando conforme sua equipe o corrige. O foco é análise e automação fundamentadas e rastreáveis, não conversa genérica.
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Alternativas a PromptQL
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Forefront · ProgramaçãoO Forefront é uma plataforma web para construir com IA de código aberto. Você ajusta os principais modelos de linguagem de código aberto com seus próprios dados, avalia o desempenho deles e os roda por uma API ou os exporta para hospedar por conta própria. Desenvolvedores que querem a conveniência de uma plataforma fechada, mas fazem questão de ser donos dos modelos e dos dados, são o público-alvo aqui.
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StartKit.AI · ProgramaçãoStartkit é um boilerplate para criar produtos de SaaS com IA e wrappers de IA. Pense nele como um boilerplate para startups de IA com as partes chatas já conectadas: autenticação, pagamentos com Stripe e Lemon Squeezy, limites de uso, e-mail transacional e um kit inicial de API de IA que conversa com OpenAI, Anthropic, Groq ou Llama. Você clona o repositório, define seu preço e começa pela parte do produto que as pessoas realmente pagam. Ele é feito em Next.js sobre React e Tailwind, então boa parte do código boilerplate já parece familiar.
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Tricentis · ProgramaçãoO Testim é uma plataforma de automação de testes com IA para criar e executar testes de ponta a ponta em aplicações web, mobile e Salesforce. Ele se apoia no aprendizado de máquina para manter os testes estáveis quando uma interface muda, então as equipes gastam menos tempo consertando seletores quebrados. Nada mal para uma ferramenta de testes automatizados que você pode começar a usar hoje. Você cria testes gravando ações no navegador e depois adiciona JavaScript quando precisa de mais controle. É uma escolha sólida para equipes de QA ocupadas.