Um agente de suporte com IA.

Conheça um agente que classifica tickets, busca na base de conhecimento e prepara respostas citadas. Veja como casos sensíveis ou incertos chegam à fila humana.

Crie o ambiente virtual e instale o projeto de suporte. Execute o demo para observar tickets, triagem e encaminhamentos antes de examinar cada componente.

Entenda as bibliotecas da API, persistência e integração opcional com Ollama. Veja quais responsabilidades ficam explícitas no código em vez de depender de um framework de agentes.

Acompanhe a triagem desde a entrada do ticket até a resposta ou o encaminhamento humano. Identifique onde classificação, busca, política e relatório se conectam.

Diferencie intenção, prioridade, contexto confiável e confiança da resposta. Entenda por que a revisão humana precisa de fila, motivo e prazo, e como isso se relaciona ao SLA.

Organize artigos Markdown por assunto e seções que respondam perguntas específicas. Construa e inspecione o índice de busca, preservando a seção que será citada no rascunho.

Modele tickets, rascunhos e escalonamentos e gere casos simulados com gabarito. Classifique a intenção e aplique regras de prioridade e prazo conforme o contexto do atendimento.

Recupere trechos da base e exija evidência suficiente antes de rascunhar. Compare o texto extrativo com a redação por modelo e confira se a resposta mantém a citação.

Combine classificação, prioridade, evidência e confiança para escolher entre resposta automática e revisão. Examine os motivos que obrigam o encaminhamento, como assunto sensível ou falta de contexto.

Organize escalonamentos por prazo, mostrando motivo e rascunho ao atendente. Use a CLI e a API para resolver casos e acompanhar as mudanças de estado.

Calcule indicadores de prazo e compare a triagem com o gabarito. Observe o efeito da fila não atendida e confronte regras e modelos com os mesmos casos.

Teste base de conhecimento, classificação, política, fila e conferência dos rascunhos. Execute verificações sem rede e conheça os testes opcionais com Ollama.

Empacote o agente como uma API em container com persistência dos dados. Rode demo e testes e configure a conexão ao Ollama do computador quando necessário.

Investigue problemas de instalação, ambiente e datas usados na simulação. Utilize os sintomas do demo e da triagem para encontrar configurações inconsistentes.

Avalie custo por ticket, tempo de classificação e limites da busca e das regras. Reconheça o que falta para conectar o laboratório a um atendimento em produção.

Explore um classificador híbrido, usando regras nos casos claros e modelo nos ambíguos. Planeje reabertura de tickets e novas extensões apoiadas pela avaliação existente.

Confira a base indexada, o classificador, as respostas citadas e os encaminhamentos. Verifique também fila humana, prazos e métricas antes de adaptar o agente ao seu suporte.