Criar agentes personalizados

Aprenda como criar agentes personalizados, o que preparar antes de começar e como colocá-los para trabalhar em envio de mensagens, tomada de decisões e gerenciamento de dados. Para mais informações gerais, veja Braze Agents.

Pré-requisitos

Antes de começar, você precisará do seguinte:

• Permissão para acessar o Agent Console no seu espaço de trabalho. Verifique com seus administradores da Braze se você não vê esta opção.
• Permissão para criar e editar Agentes de IA personalizados.
• Um provedor de modelo de IA integrado com a Braze.
• Uma ideia do que você quer que o agente realize. Os Braze Agents podem suportar as seguintes ações:
  • Envio de mensagens: Gerar linhas de assunto, manchetes, textos dentro do produto ou outros conteúdos.
  • Tomada de decisões: Direcionar usuários no Canvas com base em comportamento, preferências ou atributos personalizados.
  • Gerenciamento de dados: Calcular valores, enriquecer entradas de catálogo ou atualizar campos de perfil.

Como funciona

Quando você cria um agente, define seu propósito e estabelece diretrizes sobre como ele deve se comportar. Depois que estiver ativo, o agente pode ser implantado na Braze para gerar textos personalizados, tomar decisões em tempo real ou atualizar campos de catálogo. Você pode pausar ou atualizar um agente a qualquer momento a partir do dashboard.

Os seguintes casos de uso mostram algumas maneiras de aproveitar agentes personalizados.

Criar um agente

Etapa 1: Escolher um tipo de agente

Para criar seu agente personalizado:

1. Acesse Agent Console > Agent Management no dashboard da Braze.
2. Selecione Criar agente.
3. Escolha criar um agente Canvas ou um agente de catálogo.

Etapa 2: Configurar detalhes

Em seguida, configure os detalhes do seu agente:

1. Digite um nome e uma descrição para ajudar sua equipe a entender seu propósito.
2. (opcional) Adicione tags para filtrar seu agente.
3. Escolha o modelo que seu agente deve usar.
4. Se você não estiver usando o modelo Braze Auto, selecione o nível de pensamento do modelo. Você pode escolher entre mínimo, baixo, médio ou alto. Recomendamos começar com Mínimo e testar as respostas do seu agente, ajustando conforme necessário.
5. Defina um limite diário de execução. Por padrão, esse valor é definido como 250.000, mas pode ser aumentado para 1.000.000. Se você tiver interesse em aumentar o limite acima de 1.000.000, entre em contato com seu gerente de sucesso do cliente para saber mais.

Etapa 3: Escreva as instruções

Dê instruções ao agente. Recomendamos incluir instruções sobre o que o agente deve fazer em cenários inesperados ou ambíguos. Isso minimiza o risco de que a confusão do agente leve a erros. Por exemplo, em vez de pedir ao agente apenas valores de sentimento “positivo” ou “negativo”, peça para retornar “incerto” se ele não conseguir decidir.

Consulte Escrevendo instruções para melhores práticas e Exemplos para inspiração sobre como orientar seu agente.

Etapa 3.1: Adicionar recursos

Selecione Adicionar recursos para escolher o que seu agente pode referenciar. Isso inclui:

• Campos de catálogo: Dê ao agente acesso aos dados do seu catálogo para respostas mais precisas.
• Associação a segmentos: Permita que o agente personalize respostas com base nos segmentos aos quais um usuário pertence. Você pode selecionar até cinco segmentos.
• Diretrizes da marca: Referencie a voz da marca e as diretrizes de estilo para o agente seguir. Por exemplo, se você quiser que seu agente gere textos de SMS para incentivar os usuários a se inscreverem em uma academia, você pode usar este campo para referenciar sua diretriz da marca motivacional e em negrito pré-definida.
• Todo o contexto do Canvas: Analise todos os dados de contexto do Canvas para um usuário quando este agente for invocado, incluindo quaisquer variáveis que não estão referenciadas na seção Instruções.

Etapa 3.2: Adicione configurações opcionais

Nas Configurações opcionais, você pode ajustar a temperatura do texto gerado pelo agente. Uma temperatura mais alta permite que o agente use as informações fornecidas de forma mais criativa.

Etapa 4: Selecione a saída

Na seção Saída, você pode organizar e definir a saída do agente por esquemas básicos ou esquemas avançados.

Para melhores resultados, certifique-se de que o que você especifica na seção Saída corresponda às instruções do agente que você inseriu na Etapa 3. Por exemplo, se você mencionou nas instruções do agente que deseja um objeto com duas strings, certifique-se de especificar um objeto com duas strings na seção Saída. Se as instruções do seu agente não estiverem alinhadas com a saída especificada, o agente pode ficar confuso, expirar ou gerar saídas indesejadas.

Esquemas básicos

Esquemas básicos são uma saída simples que um agente retorna. Isso pode ser uma string, um número, um booleano, um array de strings ou um array de números.

Por exemplo, se você quiser coletar pontuações de sentimento dos usuários a partir de uma pesquisa de feedback simples para determinar quão satisfeitos seus clientes estão após receber um produto, você pode selecionar Número como esquema básico para estruturar o formato da saída.

Esquemas avançados

As opções de esquema avançado incluem estruturar campos manualmente ou usar JSON.

• Campos: Uma maneira sem código de definir uma saída de agente que você pode usar de forma consistente.
• JSON: Uma abordagem com código para criar um formato de saída preciso, onde você pode aninhar variáveis e objetos dentro do esquema JSON. Disponível apenas para agentes Canvas, não para agentes de catálogo.

Recomendamos usar esquemas avançados quando você deseja que o agente retorne uma estrutura de dados com múltiplos valores definidos de maneira estruturada, em vez de uma saída de valor único. Isso permite que a saída seja melhor formatada como uma variável de contexto consistente.

Por exemplo, você pode usar um formato de saída dentro de um agente destinado a criar um itinerário de viagem de exemplo para um usuário com base em um formulário que ele enviou. O formato de saída permite que você defina que cada resposta do agente deve retornar com valores para tripStartDate, tripEndDate e destination. Cada um desses valores pode ser extraído de variáveis de contexto e colocado em uma etapa de Mensagem para personalização usando Liquid.

• fields
• json schema

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{
  "type": "object",
  "properties": {
    "sentiment": {
      "type": "string"
    },
    "reasoning": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "sentiment",
    "reasoning"
  ]
}

Etapa 5: Teste e crie o agente

O painel Prévia é uma instância do agente que aparece como um painel lado a lado dentro da experiência de configuração. Você pode usá-lo para testar o agente enquanto está criando ou fazendo atualizações, vivenciando-o de maneira semelhante aos usuários finais. Esta etapa ajuda você a confirmar que ele está se comportando da maneira esperada e dá a chance de fazer ajustes antes de colocá-lo no ar.

1. No campo Teste seu agente, insira dados de cliente de exemplo ou respostas de clientes — qualquer coisa que reflita cenários reais que seu agente vai lidar.
2. Visualize a resposta do agente para um usuário aleatório, usuário existente ou usuário personalizado.
3. Selecione Simular resposta. O agente executará com base na sua configuração e exibirá sua resposta.

Revise a saída com um olhar crítico. Considere as seguintes perguntas:

• O texto parece estar alinhado com a marca?
• A lógica de decisão direciona os clientes conforme o esperado?
• Os valores calculados estão precisos?

Se algo parecer errado, atualize a configuração do agente e teste novamente. Execute algumas entradas diferentes para ver como o agente se adapta a diferentes cenários, especialmente casos extremos como ausência de dados ou respostas inválidas.

Etapa 6: Use seu agente

Seu agente está pronto para uso! Para mais detalhes, consulte Implantar agentes.

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