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Agente no Copilot Studio: grounding, persona, depuração e publicação sem erros de iniciante (Dublagem IA) · M365.FM – Podcast de Microsoft 365, Copilot e IA em português

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Imagine lançar seu primeiro agente do Copilot Studio e, em vez de impressionar alguém,
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ele solta algo frágil como, acho que a política diz talvez, que essa é a natural da criação de bots.
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Mas com alguns ajustes e instruções claras baseadas no documento de política real,
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você pode transformar esse erro em um acerto crítico que cita o conteúdo de forma precisa.
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Ao final deste vídeo, você saberá como recriar uma resposta ruim no painel de teste,
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corrigi-la para que o bot cite o documento real e publicar um piloto funcional.
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É claro que obter um resultado limpo na janela de teste é fácil.
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Verdadeira dificuldade aparece quando seu bot deixa o ambiente controlado e tropeça no mundo real.
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Por que seu bot de teste perfeito entra em colapso no mundo?
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Então por que um bot que parece impecável no painel de teste começa a falhar assim que é exposto aos usuários reais?
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Em resumo, o estúdio mantém as coisas protegidas e polidas, enquanto o mundo real não tem essa cortesia.
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No estúdio, as entradas que você fornece são organizadas.
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As perguntas são curtas, bem formuladas e geralmente correspondem aos exemplos de treinamento que você prepara.
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É por isso que parece uma sequência perfeita.
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Mas ao passar para a produção, as pessoas digitam como pessoa.
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Um sênior perguntará quanto posso solicitar quando estou em um hotel.
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Um representante pode digitar o limite de despesas de hotel com erro de digitação.
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Ou pode simplesmente dizer, lembre-me novamente sobre o dinheiro de viagem.
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Todos eles significam a mesma coisa, mas se você testou apenas qual limite de despesa, o bot nem sempre conectará os pontos.
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Aqui está uma maneira de ver essa lacuna agora mesmo.
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Abra o painel de teste e lance três variações para o seu bot.
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O primeiro é a versão limpa, depois uma reescrita casual e em seguida uma versão com erro de digitação.
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Observe como as respostas mudam.
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Às vezes ele acerta as três, às vezes apenas a versão limpa funciona.
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Essa é a sua primeira dica de que resultados de teste bonitos não equivalem à sobrevivência no mundo real.
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A razão técnica é a cobertura de intenção.
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Os bots dependem de frases de gatilho e definições de tópicos para saber quando disparar uma resposta.
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Se todos os seus exemplos parecerem iguais, o modelo se torna frágil.
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O único sinônimo pode confundir.
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A solução é entediante, mas funciona.
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Adicione frases de gatilho mais amplas aos seus tópicos e não use apenas a linguagem formal dos seus documentos de política.
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Inclua frases casuais, abreviadas e até mesmo um pouco desorganizadas que as pessoas realmente usam.
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Você não precisa de desenhas, apenas o suficiente para cobrir as variações óbvias e então teste novamente.
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As diferenças entre canais estão nem soma de fim.
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O painel de teste do estúdio é apenas uma simulação.
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Assim que você publica em um canal como o Teams, SharePoint ou um site de demonstração,
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a plataforma pode alterar como o texto de entrada é tratado ou como as respostas renderizadas.
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O Teams pode dividir as linhas de forma diferente.
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Uma página da web pode remover a formatação.
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Mesmo pequenas mudanças, como mover uma frase-chave para outra linha, podem alterar o peso que o modelo atribui a ela.
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É por isso que a Microsoft destaca a necessidade de testes iterativos em todos os canais.
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Um bot que é aprovado no estúdio ainda pode tropeçar com a formatação do mundo real, altera o cenário.
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Os usuários também trazem expectativa.
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Para eles, reformular uma pergunta é uma conversa normal.
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Eles não estão pensando em tensões, gatilhos ou sobreposição semântica.
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Eles apenas presumem que o bot entende como um colega de trabalho entender.
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Uma falha grave, especialmente uma demonstração, e a confiança desaparece.
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É aí que os construtores iniciantes dão uma.
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O ensaio no estúdio lhes deu uma falsa segurança,
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mas a primeira entrada casual do usuário no Teams derrubou a ilusão.
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Vamos fundamentar isso com mais um exemplo.
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No estúdio você digita qual o limite de despesas.
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O bot responde diretamente.
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A política estabelece o ST dólares por dia para a hospedagem.
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Perfeito.
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Public.
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Agora tente aí.
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Quanto posso ser reembolsado por um hotel mesmo?
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Em vez de citar a política, o bot entrega algo como verifique com RH ou faz um palpite impreciso.
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Mesma intenção, resultado totalmente diferente.
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Essa troca precisa no ensaio e vaga na produção.
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É exatamente sobre o que estamos falando.
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A lição prática é esta.
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Trate o estúdio como um treino de lua.
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Útil para aprender, mas não é uma prova de prontidão.
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Antes de seguir em frente, tente o teste de três variações no painel de testes
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e em seguida amplie seus tópicos para incluir sinônimos e frases casuais.
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Finalmente, ao publicar, teste novamente em cada canal onde o bot irá operar.
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Você encontrará problemas antes que seus usuários encontram.
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E há uma armadilha ainda maior à espera.
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Porque mesmo que você tenha o fraseado e os canais cobertos,
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seu bot ainda pode falhar se não estiver fundamentado na fonte correta.
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Quando ele para de errar perguntas e começa a inventar coisas.
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Imagine um bot que parece confiante, mas está apenas chutando.
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É aí que as coisas ficam complicadas.
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O primeiro erro de novato é tratar o Copilot Studio como uma bola de cristal
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em vez de um livro de regras.
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Ao lançar um agente sem fundamentá-lo em conhecimento real,
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você está basicamente enviando um estagiário júnior para a sala de reuniões sem preparo algum.
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Eles falarão rápido, parecerão confiantes e metade do que disserem
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cairá por terra sem que alguém verificar.
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Essa é a armadilha de deixar seu bot sem base de conhecimento.
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No início, o brilho escondiz.
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Uma nova versão no estúdio parece ótima, saudações educadas, respostas rápidas sem atrasos visíveis.
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Mas por baixo do capô não há nada sólido sustentando essas palavras.
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O sistema está extraindo padrões, não fatos.
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Bots sem base de conhecimento não sabem nada.
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Eles blefam.
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Embora um blefe possa parecer convincente no painel de teste, os usuários em produção identificarão instantaneamente.
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O pior resultado não são apenas respostas fracas, são as alucinações.
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É quando um bot inventa algo que parece correto, mas não tem base na realidade.
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Você pergunta sobre reembolso de viagem.
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E, em vez de recusar educadamente, o bot inventa um número que soa plausível.
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Um funcionário reserva um hotel com base nessa resposta errada,
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e de repente você está lidando com disputas de despesas e e-mails irritados.
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A frase parecia profissional, mas o conteúdo era vazio.
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O exemplo do contoso Lab se torna isso real.
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No exercício prático oficial, você deve carregar um arquivo chamado expensespolicy.docx.
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Nele, o limite de hospedagem está claramente declarado como 200 dólares por noite.
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Agora, se você pula a base de conhecimento e perguntar ao seu novo bot qual é a política de hotel,
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ele pode responder confiantemente 100 dólares por noite.
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Totalmente inventado.
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Somente quando você realmente anexa o arquivo expensespolicy.docx é que o modelo para de improvisar.
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Botes com base de conhecimento citam.
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De acordo com a política de viagens corporativas, a hospedagem limitada é 200 dólares por dia.
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E essa diferença entre fabricação e citação resume-se à etapa de fundamentação.
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Então aqui está exatamente como corrigir isso na interface.
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Vá para o seu agente no Compilot Studio.
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Na tela de visão geral, clique em Conhecimento.
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Selecione o sinal de mais para adicionar conhecimento e escolha carregar um arquivo.
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Ponte para o expensespolicy.docx ou outra fonte confiável.
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Se preferir conectar um site público ou local do SharePoint, você também pode escolher isso,
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mas arquivos são mais práticos após o upload e aguarde.
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A indexação pode levar 10 minutos ou mais até que o conteúdo esteja puro.
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Não entre em pânico se as primeiras consultas de teste não extraem informações imediatamente.
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Assim que a indexação terminar, refaça a pergunta.
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Quando estiver fundamentado corretamente, você verá a resposta real de 200 dólares
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junto com uma pequena citação mostrando que veio do seu documento enviado.
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Essa citação é como você sabe que tirou a sorte grande.
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Um equívoco comum é assumir que o reforço conversacional cobrirá magicamente as lacunas.
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O reforço não cria consciência de política, ele apenas amplifica padrões de texto.
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Sem uma fonte de conhecimento para ancorar, o reforço despeja alegremente conteúdo genérico.
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É como dar 3 xícaras de café a um estagiário e esperar que a cafeína compense a falta de conhecimento.
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Os documentos do laboratório até avisaram sobre isso.
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Se nenhuma correspondência for encontrada no seu conhecimento, o reforço pode recorrer
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ao conhecimento geral integrado do modelo e retornar respostas vagas ou imprecisas.
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É por isso que você deve configurar tópicos críticos para pesquisar apenas nas suas fontes
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adicionadas quando a precisão for importante.
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Não deixe o bot solto no modelo de linguagem mais amplo se o que está em jogo é conformidade,
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finanças ou RH.
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As consequências de ignorar este passo se acumulam rapidamente.
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Bots sem base podem funcionar bem para conversas informais, mas quando respondem sobre reembolsos
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ou políticas de licença, querem chamados reais para o suporte.
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Imagine explicar ao financeiro porque 5 funcionários registraram solicitações com a taxa errada
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porque seu bot inventou um limite na hora.
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A correção custa mais do que apenas carregar o documento no primeiro dia.
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Fundamentação transforma seu agente de um estagiário entusiasmado, porém sem noção
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que os jogadores chamariam de regra de regras.
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Ele cita o manual, não a própria intuição.
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Anexe o documento de política de despesa e, de repente, o sistema impõe as normas da
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empresa em vez de improvisar.
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Melhor ainda, as respostas trazem comprovantes e situações claras que você pode verificar.
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É assim que você protege a confiança.
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Em um dado 1 falha crítica, você consegue uma máquina de fofoca desconfiante que
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espalha regras inventada.
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Em um dado 20 sucesso crítico, você construiu um especialista fundamentado e com citações.
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A única maneira de obter o segundo é alimentá-lo com fontes de conhecimento verificadas desde
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o início.
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E uma vez que seu bot finalmente consegue dizer a verdade, você enfrenta o próximo desafio.
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Moldar como ele diz essa verdade, porque precisão sem personalidade ainda faz os usuários
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desistirem.
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Ensinar a personalidade do seu bot vem a seguir no Copilot Studio.
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Você não recebe uma de graça.
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Você precisa escrevê-la.
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É aqui que você para de deixar o sistema soar com um modelo de teste e começa a moldá-lo
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em algo que seus usuários realmente queiram falar.
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Na prática, isso significa editar os campos de nome, descrição e instruções que ficam
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na página de visão geral.
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Deixe-os em branco e você terá respostas prontas que parecem um NPC preso no modo tutorial.
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Aqui está a parte que muitos construtores de primeira viagem têm.
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O sistema já tem um estilo padrão no segundo e que você clica em criar.
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Se você não mexer nos campos, terá um atendente insípido, sem autoridade e sem contexto.
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Contexto é o que conquista a confiança.
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Em ambientes como RH ou Finanças, um tom genérico faz as pessoas pensarem que estão
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testando um protótipo, não usando uma ferramenta na qual podem confiar.
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Um exemplo rápido.
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Digamos que você pretendia construir um especialista em política de despesas, mas como nunca o
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renomeou ou descreveu, a gente aparece como um Copilot genérico sem histórico.
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Alguém pergunta sobre reembolso de hotel esperando o conselho profissional.
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O que eles recebem é um texto simples e sem graça, sem contexto, que cria o sinal sutil
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mais poderoso.
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Não confie em mim.
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Confiança se esvai rapidamente, perca usuários no primeiro contato e eles raramente voltam.
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Pense em toda a configuração como se estivesse escrevendo uma ficha e personagem.
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O nome é a classe, a descrição é o histórico, a caixa de instruções longas são os atributos
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e o tom é o alinhamento.
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Você não apareceria em uma campanha sem distribuir os pontos de habilidade.
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Não publique um bot dessa maneira também.
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Agora, os números brutos importam.
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O campo de nome do bot limita a 30 caracteres, então mantenha o curto e direto.
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Especialista em política de despesas, guia de viagem, assistente de benefícios.
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A descrição permite cerca de mil caracteres, o que é suficiente para algumas frases claras.
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Algo como, este agente fornece aos funcionários respostas atualizadas da política oficial
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de viagens.
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Ele cita trechos relevantes e evita especulações.
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Depois, você tem um campo de instruções que é seu espaço flexível com até 8 mil caracteres.
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É aí que você pode fixar as regras de trabalho reais.
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Não diga apenas para ser prestativo, explique uma noite com dúvida.
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Sempre cite a linha da política quando disponível.
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Evite respostas especulativas.
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Resume uma frase clara para executivos e depois forneça citação.
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Uma lista de verificação prática, você pode ler ou criar se parece com isto.
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No meio à função, escreva uma breve descrição da especialidade.
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Defina o tom formal casual simples para leigos e preencha instruções com regras de comportamento
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que incluir o que evitar e como formatar e como formatar.
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Cada uma dessas etapas fortalece a identidade.
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Nenhuma delas requer configuração avançada.
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Está tudo lá durante a criação ou pode ser editado depois na página de visão geral.
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A orientação de tom é sutil, mas poderosa.
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Você pode ajustá-lo explicitamente com frases como formal e profissional
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ou casual e fácil de entender para funcionários sem formação técnica.
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Adicione exemplos diretamente nas instruções se desejar.
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Não é preciso muito texto para direcionar como o bot molda cada frase.
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Duas melhorias rápidas que nem todos conhecem.
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Edite o tópico de início da conversa e troque o ícone do agente.
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Ambos levam menos de 5 minutos.
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No painel de teste, você verá a mensagem de introdução
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que seu bot exibe a abrir no chat pela primeira vez.
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Por padrão, ela é genérica.
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Clique nela, edite o tópico de início da conversa
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e substitua a saudação padrão por uma introdução específica da função como
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Estou aqui para ajudar você a entender a política de viagens
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e citarei o documento oficial sempre que possível.
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Depois, atualize a conversa para testar.
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Instantaneamente mais profissional.
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Para o ícone, o sistema suporta um PNG
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de até 192 por 192 pixels com menos de 30 kilobytes.
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Adicionar um gráfico com a sua marca, mesmo que um logotipo simples,
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evita que a sensação de demonstração destrua a confiança das primeiras respostas.
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Algumas pessoas descartam essas edições como polimento opcional.
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Mas pensem neles como armadura básica.
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Um personagem sem armadura ainda pode atacar, claro,
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mas é eliminado instantaneamente no primeiro golpe real.
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Um bot que recebe os usuários com um nome sem graça e um preâmbulo vago
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está na mesma posição vulnerável.
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Preencha o básico e você já terá garantido uma defesa real contra a confusão e abandono.
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Pequenos ajustes se multiplicam rapidamente.
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Configurar a introdução para mencionar seu papel e incentivos os usuários
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a fazerem perguntas relevantes.
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Usar regras de tom evita divagações excessivamente longas.
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Refinar as instruções guia IA para evitar a enrolação,
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mantendo um estilo compreensível para humanos.
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Cada um desses ajustes significa menos tickets de não entende
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e fluxos mais suaves sem novos conectores ou plugins.
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Tanto faça disso uma regra.
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Antes de tocar na lógica avançada, defina a pessoa.
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Escolha um nome que indique o propósito.
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Escreva uma descrição curta e clara.
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Definou.
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Carregue as instruções com as regras que você deseja que seja o que seja.
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Atualize a saldação de início da conversa.
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Proque por um ícone simples.
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Essas são ações de baixo esforço com altos retornos.
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Em um acerto crítico, uma persona definida transforma até uma construção nova
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em um colega de equipe que os usuários querem por perto.
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Em uma falha crítica, ignorar a persona deixa você com um NPC estranho
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com quem ninguém interage duas vezes.
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Depois de dar uma identidade ao seu agente,
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você está pronto para o trabalho mais difícil,
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porque o teste real não é a criação.
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É o que acontece após você vê-lo errar ou acertar durante encontros ao vivo.
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É aí que você precisa parar e ler os logs
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em vez de desistir após o primeiro erro.
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Depurando as falhas em tempo real.
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Depurar em tempo real é onde você transforma falhas em lições
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em vez de tickets.
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Este é o ciclo prático que todo construtor deve executar.
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Observe o erro, isole, corrija-o e depois refaça o teste.
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O Companhia do Estúdio oferece as ferramentas,
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mas apenas se você as usar em sequência.
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Aqui está a rotina que você pode seguir em voz alta enquanto demonstra.
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Passo 1. Reproduza a consulta do usuário que falhou no painel de teste.
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Não ignore isso.
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Faça exatamente a mesma pergunta que o usuário faria.
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Passo 2. Clique no ícone de atualizar
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ou em novo chat para redefinir a conversa antes de executar novamente.
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Começar do zero é importante.
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Passo 3. Abre os tópicos para ver qual deles foi acionado.
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Se não foi um dos seus, mas o tópico de impulsionamento conversacional do sistema,
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isso é um sinal de que o bot dependeu do modelo, não do seu conhecimento.
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Passo 4. Se veio do impulsionamento,
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verifique se o arquivo ou site relevante foi carregado e indexado.
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Sem índice e sem fundamentação.
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Lembre-se, a indexação pode levar vários minutos.
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Passo 5. Edite suas instruções ou o conteúdo do tópico,
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salve e execute a mesma consulta novamente.
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Esse ciclo reproduzir, corrigir, reexecutar e repetir é o seu mantra.
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Se você pular isso, estará apenas esperando que a sorte sorria na próxima vez.
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Às vezes o problema não é o tom vago da resposta, mas a falta de estrutura.
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É aí que criar um novo tópico vale a pena.
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O estúdio tem uma opção prática de adicionar a partir da descrição,
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com o copilot na página de tópicos.
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Você descreve o que precisa, como responder diretamente
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quando usuários perguntarem sobre limites de despesa.
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Clique em adicionar, e o sistema elabora uma árvore de tópicos a partir dessa descrição.
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É rápido, é explícito e garante que aquela resposta confusa
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se torne um caminho confiável na próxima vez.
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Use sempre que o bot continuar ignorando a mesma pergunta básica.
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Não pare apenas em correções simples de Sion.
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Realize experimentos de 10 minutos, como testes abelitão de voz.
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Vá para o campo de instruções e escreva a variante A
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com uma linguagem formal de política corporativa.
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Salve e pergunte qual o limite de despesas de viagem.
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Registre a resposta e altere as instruções para a variante B.
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Um guia de RH amigável que dá explicações simples e casuais
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enquanto cita as regras.
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Execute a mesma pergunta novamente,
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você terá registros lado a lado mostrando qual persona funciona melhor.
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E não precisa de nada além do painel de teste para fazer isso.
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Dessa forma você toma decisões de tom baseadas em evidência, não em palpites.
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Agora adicione verificação de fundamento.
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Digamos que um testador pergunte, o que posso reembolsar de hotéis?
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E o bot responda vagamente, verifique um RH.
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Isso não é uma falha total, um feedback.
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Talvez o documento de política de despesas ainda não tenha sido indexado.
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Talvez suas frases de gatilho não incluam o hotel.
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Você corrige isso verificando a guia de conhecimento
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para garantir que o arquivo esteja ativo
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e adicionando despesas de hotel com uma frase de gatilho no seu tópico de viagem.
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Agora reexecute.
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Se você obtiver, de acordo com a política,
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a hospedagem é limitada ao S200 dólares por noite,
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você corrigir o problema com sucesso.
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Um truque sutil, porém importante, é usar iniciadores de conversa.
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Caixas de texto vazias deixam os usuários travados,
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mas você pode preencher previamente algumas sugestões de prontos direto
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na página de visão geral.
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Adicione de 3 a 5 ganchos, como
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Qual é o limite do hotel?
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Como faz para registrar um pedido de reino?
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Quais refeições são reembolsadas?
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O usuário clica diretamente,
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o que significa que você testa caminhos reais mais rapidamente
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e eles sentem que o bot conhece seu papel antes mesmo de digitar.
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Todo esse ritmo torna seu bot mais robusto a cada caminho percorrido.
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Se você apenas ignorar as saídas com falha
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e presumir que a próxima execução terá sucesso magicamente,
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isso leva as pessoas a abrirem chamados de suporte e perderem a confiança.
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Em um 20 natural, você continua repetindo a rotina
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até que o bot comprove, com citações e a persona certa
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que entende até entradas confusas.
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Cada iteração o aproxima de um colega de equipe confiável,
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em vez de um risco imprevisível.
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E aqui está a realidade.
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Refinar dentro do painel de teste é o modo seguro.
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Assim que seu loop estiver funcionando,
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a próxima etapa é ver como essas correções se sustentam fora da sua máquina.
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É aí que as diferenças de canal começam a surgir.
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E essa é a parte que a maioria dos novos criadores subestima.
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Ah, quando a masmorra se torna pública, a publicação é a surpresa do canal.
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Quando você finalmente clica em publicar,
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é quando seu agente deixa a oficina e precisa sobreviver diante de usuários reais.
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No Copilot Studio, esse passo é chamado de
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quando a masmorra se torna pública,
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porque publicar coloca seu bote cuidadosamente ensaiado
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em canais que seguem suas próprias regras.
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A primeira surpresa é que publicar não é apenas um clique para colocar no ar.
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É um processo que decide quem pode acessar seu agente,
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como eles entram e como essas respostas aparecem no mundo real.
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Team SharePoint, o site de demonstração, cada canal tem suas peculiaridades.
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Uma resposta limpa no estúdio pode parecer diferente ou falhar completamente com a sensação.
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Veja o Teams como exemplo.
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No estúdio, sua resposta retorna clara e direta.
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A política diz 200 dólares por dia para a hospedagem.
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Teste a mesma frase no Teams e, de repente, ele responde com
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Não entendi, como se nada tivesse mudado no seu bote.
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É a maneira como o Teams quebra o texto e passa os metadados que quebrou o alinhamento.
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O SharePoint tem seu próprio jeito com o espaçamento entre mim.
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O site de demonstração é mais simples, mas ainda pode renderizar a formatação de forma diferente do estúdio.
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Cada destino de publicação é uma arena diferente e você precisa testá-los separadamente.
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Qual é a sequência certa antes de considerar pronto?
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Quinta a lista de verificação de publicação que evita as armadilhas de ensino.
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Primeiro, confirme se seus arquivos de conhecimento estão totalmente indexados.
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Se você acabou de carregá-los, eles podem ainda não estar prontos para respostas ao vivo.
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Segundo, defina a autenticação.
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Se estiver fazendo uma demonstração ampla, selecione Sem autenticação,
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para que qualquer pessoa com link possa testar.
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Terceiro, pressione Publicar e certifique-se de ver o banner de confirmação verde
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ou a atualização de status na página de canais.
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Quarto, abra as configurações do canal do site de demonstração.
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Atualize a mensagem de boas-vindas e os iniciadores de conversa
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para que seus testadores não fiquem parados diante de uma caixa de chat vazia.
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E finalmente, execute o piloto fechado.
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Não transmita para todo o locatário ainda.
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O grupo pequeno com instruções claras é mais inteligente do que um lançamento comum.
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Esse grupo piloto deve saber que são grupos de teste.
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Peça que usem linguagem casual, que cometam erros de digitação
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e até que enviem arquivos quando fizer sentido.
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São os erros deles que revelam os pontos fracos.
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Um piloto fechado não serve apenas para suavizar o lançamento.
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Ele produz os relatórios brutos necessários para corrigir a versão
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antes de liberá-la para toda a empresa.
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O comportamento dos canais torna este passo obrigatório.
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Qualquer cenário testado no estúdio, consulta formal, frase casual,
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erro de digitação ou citação fundamentada
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repita exatamente esses testes em cada canal de destino.
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Veja se o time se exibe de forma diferente.
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Veja como o SharePoint altera o espaçamento.
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Veja se a demonstração na web ainda anexa a citação da fonte.
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Esta é a única forma de comprovar consistência.
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Um teste perfeito no estúdio não garante uma implementação funcional.
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Publicar também significa parar de depender apenas do feedback do usuário
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e começar a monitorar a telemetria.
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Assim que seu bot estiver no Teams ou no site de demonstração,
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os dados de uso começam a fluir.
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Centro de administração da Power Platform e as análises integradas estão lá para ajudar.
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Você verá números de adoção, contagem de erros.
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E até quais conversas não acionaram o tópico.
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Isso não custa o extra, é seu sistema de monitoramento.
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Você não publica uma vez e esquece.
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Você observa os registros para garantir que seu bot esteja sendo usado corretamente
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e não gerando novos chamados de suporte.
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Se você apreciar este passo, perderá confiança.
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Em um cenário ruim, você clica em publicar, lança para todos os departamentos
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e é soterrado por chamados de erro quando o Teams omite respostas importantes.
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Os usuários desistem e reconquistá-los leva mais tempo do que consertar o próprio bot.
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Em um cenário ideal, você trata a publicação como mais uma fase de teste.
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Índice concluído, autenticação definida, publicação confirmada,
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site de demonstração ajustado, piloto executado.
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Você reúne feedbacks diversos, corrige respostas
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e executa novamente cada consulta principal em cada canal.
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Quando você escala para a implementação ampla, o teste de estresse já foi superado.
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O verdadeiro truque é parar de pensar que publicado significa o fim.
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O botão não marca a última linha do livro, ele inicia a campanha em campo.
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Assim que os dados do piloto chegarem e seus registros confirmarem
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que os usuários estão recebendo respostas claras em toda parte,
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então você terá conquistado direitos de chamá-los.
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E essa percepção se conecta ao contexto geral de construir com o Coparato Studio,
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porque não é uma criação única, é um sistema que você ajusta repetidamente.
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Tanto aqui está o resumo, o que realmente importa.
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Três coisas transformam sua versão instável para confiar.
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Primeiro, fundamente o agente carrega os documentos reais
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ou aponte para fontes confiáveis para que ele pare de adivinhar.
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Segundo, dê aí numa persona, defina o nome, a descrição, o tom
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e especifique o comportamento naquele campo de instruções de caracteres.
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Terceiro, não confie em um ensaio limpo, use o painel de teste,
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execute um piloto fechado, publique e monitore.
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Com o resultado perfeito, esse espaço garante a você um bot
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e ganha confiança em vez de chamados.
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Inscreva-se para mais e deixe uma frase nos comentários
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indicando o único documento de política com o qual você basearei seu agente.