👤 Para admins do pipe
🔐 Disponível para todos os planos
🎯 Para quem quer eliminar trabalho manual repetitivo do processo
Toda operação tem trabalho que se repete. Ler uma solicitação e decidir para qual time encaminhar. Analisar um documento e preencher campos com as informações extraídas. Mover um card para a próxima fase quando o perfil do candidato bate com os critérios da vaga. Tarefas que não exigem julgamento humano, mas consomem tempo humano todos os dias.
Os AI Agents do Pipefy foram criados para assumir exatamente esse trabalho. Ao terminar este artigo, você vai saber quais tarefas do seu processo um agente consegue eliminar, quando faz sentido usar um agente no lugar de uma automação comum, e como estruturar a configuração antes de ativar qualquer coisa.
📖 O que você vai entender aqui:
Automação comum versus AI Agent: quando usar cada um
Uma automação comum executa uma regra fixa. Se o card entrar na fase X, mova para Y. Se o campo for igual a Z, envie um e-mail. A lógica é exata: a condição ou é verdadeira ou é falsa. Funciona muito bem quando o processo é previsível e os critérios não mudam.
Um AI Agent lida com o que a regra fixa não consegue: situações que exigem interpretação.
✅ Ler uma solicitação escrita em linguagem natural e classificar por urgência.
✅ Comparar um currículo com os requisitos de uma vaga e decidir se o candidato avança.
✅ Extrair dados de um contrato em PDF e distribuir as informações nos campos corretos do card
A distinção prática é esta: automações executam instruções. AI Agents tomam decisões com base em contexto.
No Pipefy, automações e AI Agents trabalham juntos. A automação dispara o agente no momento certo. O agente faz a análise. O resultado alimenta o próximo passo do processo.
O que um AI Agent consegue fazer no seu processo
Um agente opera a partir de três elementos: um gatilho, uma instrução escrita em linguagem natural e as ações que ele executa quando toma uma decisão. Não é necessário saber programar. A instrução funciona como uma orientação para um colaborador: quanto mais claro o contexto, melhor o resultado.
As ações disponíveis hoje são:
- Preencher campos do card com informações extraídas ou geradas pela IA
- Criar um novo card em qualquer pipe
- Mover o card para outra fase com base no resultado da análise
- Criar um registro em um database
- Criar um card conectado a outro processo
Para tomar decisões com mais precisão, o agente pode consultar duas fontes de conhecimento além do próprio card: documentos que você anexa na configuração (PDFs de políticas, manuais, descrições de vaga) e dados de outros pipes ou databases.
Três casos de uso para aplicar hoje
Os exemplos abaixo partem de processos reais. Em cada um, o ponto de partida não é a feature: é o tempo que o time gasta repetindo uma tarefa que poderia ser automática.
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Triagem de chamados por urgência e categoria
Um time de operações recebe chamados por formulário. O texto varia, o formato varia, a urgência raramente está declarada de forma padronizada. O agente lê o campo de descrição, classifica o chamado por categoria e nível de urgência, e preenche os campos correspondentes no card. O analista abre o card já com o contexto organizado, sem precisar ler e reclassificar manualmente cada solicitação.
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Extração de dados em processos de compras
Uma solicitação de compra inclui o upload de uma nota fiscal ou proposta comercial. O agente lê o PDF, extrai valor, fornecedor e data de vencimento, e preenche os campos do card. O que levava dois minutos por solicitação passa a ser instantâneo, em qualquer volume.
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Qualificação de candidatos em recrutamento
O agente compara o currículo do candidato com os critérios da vaga armazenados na base de conhecimento. Se o perfil for compatível, cria um card no pipe de entrevistas com nome e e-mail preenchidos e move o card original para a fase "Em análise". O recrutador só entra no processo quando a decisão humana realmente importa.
Como estruturar um AI Agent que realmente funciona
Criar um agente é rápido. O que define se ele vai economizar tempo ou gerar retrabalho é a qualidade das decisões tomadas antes de salvar a configuração. Esta seção cobre as quatro escolhas que mais impactam o resultado.
Escolha 1: defina o gatilho pelo momento certo, não pelo mais fácil
O gatilho determina quando o agente age. A tentação é escolher "quando um card for criado" porque parece abrangente. O problema é que agentes disparados cedo demais trabalham com informação incompleta.
A pergunta certa é: em qual momento do processo as informações que o agente precisa já estão disponíveis no card? Se o agente precisa ler um PDF anexado pelo solicitante, o gatilho deve ser a chegada do card em uma fase específica, não a criação.
Escolha 2: dê contexto antes de dar instrução
A seção de Conhecimento é onde você define o que o agente sabe antes de agir. Um agente sem conhecimento opera só com o que está no card. Um agente com uma base de conhecimento bem configurada toma decisões alinhadas com as regras reais do seu processo.
Dois tipos de fonte disponíveis: documentos (PDFs de políticas, descrições de vaga, manuais) e dados de outros pipes ou databases. Use documentos para conhecimento estático que muda raramente. Use dados de pipe para contexto que se atualiza com frequência, como histórico de clientes ou catálogo de produtos.
Documentos longos e genéricos prejudicam a precisão. Se a política de reembolso tem 40 páginas, extraia as regras relevantes para um documento menor e específico. O agente processa até 30 páginas por arquivo.
Escolha 3: escreva a instrução como se fosse para um colaborador novo
A instrução é o que o agente vai seguir. Quanto mais específica, mais previsível o resultado. Três práticas que fazem diferença:
Nomeie os campos com o mesmo nome que aparece no pipe. Se o campo se chama "Tipo de solicitação", use exatamente esse nome na instrução. O agente usa os nomes dos campos como parte do raciocínio.
Diga o que fazer em cada cenário, não só o principal. Se o perfil for compatível, crie o card. Se não for, preencha o campo "Status" com "Perfil fora do escopo". Agentes sem instrução para o caminho negativo frequentemente ficam sem ação quando a condição principal não é atendida.
Use exemplos dentro da instrução quando o critério for subjetivo. "Classifique a urgência como Alta se o solicitante mencionar prazo inferior a 24 horas ou risco de impacto financeiro imediato" é muito mais eficaz que "classifique por urgência".
Cada comportamento suporta até 3 ações e 10.000 caracteres de instrução. Se o processo exige mais de 3 ações para um gatilho, divida em um segundo comportamento ou combine com uma automação complementar.
Escolha 4: monitore antes de confiar
Nas primeiras execuções, abra os cards onde o agente atuou e verifique a aba Atividades. Ela mostra o que o agente fez, campo a campo. Se o resultado não for o esperado, o ajuste está quase sempre na instrução, não na configuração técnica.
Um agente que executa a ação errada com frequência é sinal de instrução ambígua, não de limitação da IA. Refine o prompt antes de alterar gatilho ou conhecimento.
Como os créditos de IA funcionam na prática
Cada execução de um AI Agent consome 2 créditos de IA. Se o agente processar documentos (PDF, PNG, JPG), o consumo sobe para 3 créditos por execução, por conta da leitura inteligente de documento.
Todos os planos incluem 1.000 créditos de uso único. Créditos adicionais podem ser adquiridos em blocos de 500, 1.000, 10.000 ou 50.000.
Se a condição de disparo não for atendida, o agente não executa e nenhum crédito é consumido. Configurar filtros precisos no gatilho, além de deixar o agente mais inteligente, protege o saldo.
🔗 Acompanhe o consumo em: Painel administrativo > Estatísticas de uso > Créditos de IA
O que um AI Agent não resolve
AI Agents não são indicados para cálculos matemáticos. Se o processo precisa calcular valores, a funcionalidade de fórmulas automatizadas é o caminho correto.
AI Agents não substituem o julgamento humano em decisões de alto risco. O Pipefy permite configurar um ponto de revisão manual antes que o agente execute uma ação crítica, mantendo controle onde ele é necessário.
Um agente bem configurado não torna o processo mais complexo. Ele remove a parte repetitiva para que o time concentre energia nas decisões que precisam de uma pessoa.
Antes de avançar, confirme que você entende:
☐ A diferença entre automação por regra e AI Agent
☐ Quais ações um agente consegue executar dentro de um pipe
☐ Como o consumo de créditos de IA funciona na prática
☐ Qual tarefa repetitiva do seu processo um agente poderia assumir hoje
