Agentes
O Agente de Fluxo é um agente de IA projetado para operar dentro de contextos de tarefas e fluxos, e não em conversas diretas com usuários. Neste cenário, o agente atua como um Task-based Agent, sendo executado como parte de um fluxo automatizado ou analítico.
Como Acessar o Agente de Fluxo
O Agente de Fluxo é acessado através do painel Tasks na barra lateral esquerda.
Abra o menu de navegação lateral
Vá em Tasks
Selecione uma categoria de tarefa (ex.: Analytics)
Clique no agente após selecionar uma tabela ou acesse clicando com o botão direito em uma tabela e procurando por Agente
Um Agente de Fluxo é utilizado quando você precisa que a IA:
Processe dados como parte de um fluxo
Analise, classifique ou transforme entradas
Opere sem interação direta com o usuário final
Produza outputs estruturados para etapas posteriores
Diferente dos Agentes de Chat, os Agentes de Fluxo são normalmente:
Disparados por tarefas
Guiados por prompts e inputs
Integrados a pipelines
Como Configurar seu Flow Agent
A aba Geral exibida neste painel utiliza o mesmo modelo de configuração de um Agente de Chat:
Nome
Descrição
Papel
Objetivo
Histórico/ Passado do Agente
Ferramentas
Acesso RAG
Como esses conceitos já são abordados na documentação de Agente de Chat, não são redefinidos aqui.
Tools e RAG em Flow Agents
Flow Agents podem acessar:
Tools (Discovery, Diagrams, HTTP Request, MCP, RAG)
Bases de conhecimento (RAGs)
Schemas e diagramas
O controle de acesso segue as mesmas regras:
Apenas tools explicitamente habilitadas podem ser utilizadas
Apenas RAGs anexados podem ser consultados
Isso garante execução previsível e segura dentro dos workflows.
Principal Diferença em Relação aos Chat Agents
Interação
Conversacional
Baseado em tarefa / pipeline
Gatilho
Mensagem do usuário
Execução de tarefa
Output
Linguagem natural
Estruturado ou operacional
Uso
Interface frontal
Backend / Analítico
Configuração do Prompt
A aba Prompt define como o Flow Agent recebe instruções e dados de entrada durante a execução da tarefa. Esta é a área principal onde você especifica o que o agente deve fazer com os dados recebidos e como deve raciocinar sobre eles.
Em um Flow Agent, o prompt não é escrito para interação direta com o usuário, mas para execução determinística dentro de um workflow.
Objetivo da Aba Prompt
Utilize a aba Prompt para:
Definir as instruções de execução do agente
Descrever a estrutura esperada dos dados de entrada
Controlar como os dados serão injetados no prompt
Garantir comportamento consistente e repetível
Seções da Aba Prompt
A aba Prompt é composta por quatro elementos principais:
System Prompt
Instruções globais opcionais aplicadas antes de qualquer execução.
Atua como contexto em nível de sistema
Útil para restrições de alto nível ou comportamentos globais
Opcional na maioria dos casos de uso de Flow Agent
Casos de uso típicos:
Aplicar regras rígidas de output
Garantir conformidade ou formatação específica
Definir políticas globais de execução
Loop Table
Define se o agente deve executar uma única vez ou iterar sobre uma tabela.
Prompt (Instructions)
Este é o bloco principal de instruções do Flow Agent.
Aqui você descreve:
O papel do agente para esta tarefa específica
O que deve ser analisado ou transformado
Como o agente deve raciocinar sobre a entrada
Configuração de Output
A aba Output define como e onde o Flow Agent armazena os resultados da execução. Essa configuração transforma a resposta do agente em um artefato estruturado que pode ser consumido por tarefas posteriores, análises ou camadas de armazenamento.
Objetivo da Aba Output
Utilize a aba Output para:
Persistir os resultados do agente em uma tabela
Forçar um schema de saída rígido
Garantir outputs determinísticos e legíveis por máquina
Integrar resultados de IA em pipelines e análises
Destino do Output
Save agent result at
Escolha onde o output do agente será armazenado: em uma tabela ou em um parâmetro.
Table name
Defina a tabela onde os resultados serão gravados.
Selecione se o output será armazenado como texto ou JSON.
Insert mode: append records to table (optional)
Define se os registros devem ser adicionados à tabela existente.
Definir Formato do Schema de Saída
Esse schema garante que:
Todo output siga a mesma estrutura
Tipos de dados sejam respeitados
Respostas da IA sejam compatíveis com analytics e armazenamento
Clique em Generate para criar automaticamente um schema com base no contexto.
Quando Utilizar um Flow Agent
Utilize um Flow Agent quando:
A IA faz parte de um pipeline de dados ou automação
Os outputs precisam ser determinísticos ou estruturados
O agente suporta tarefas posteriores
Não é necessária interface de chat direta
Boas Práticas para Outputs de Flow Agent
Sempre defina um schema de saída em workflows de produção
Prefira JSON para resultados complexos de IA
Alinhe os campos de saída com os consumidores posteriores
Evite outputs em texto livre em pipelines automatizados
Versione schemas ao realizar mudanças estruturais
Atualizado