Central de Ajuda Agente Observador: capture eventos e dispare ações automaticamente

Agente Observador: capture eventos e dispare ações automaticamente

Nível: Intermediário Tempo de leitura: 5 min Plano necessário: Pro ou Ultra


Por que existe

Quando um atendente humano assume uma conversa, o agente de IA para de responder. Isso é correto, mas cria um ponto cego: nenhum evento de conversão é registrado, nenhuma automação é disparada, mesmo que o atendente esteja fechando uma venda ou confirmando um agendamento.

O Agente Observador resolve isso. Ele fica "de olho" na conversa em paralelo, inclusive quando um humano está atendendo, e avalia as regras que você definiu. Quando a condição é satisfeita, ele dispara o evento de conversão correspondente, executa uma ação (como chamar um webhook, registrar no Google Sheets ou avisar o time no Slack) ou aplica uma etiqueta de conversa.

O Observador nunca responde ao cliente e nunca envia mensagens. Ele é invisível para quem está do lado de fora da conversa.


Como funciona na prática

O Observador avalia a conversa a cada nova mensagem (com um intervalo mínimo de 25 segundos para não rodar a cada tecla). Para cada regra que você criou, ele pergunta ao modelo de IA: "essa condição foi satisfeita na conversa até agora?". Se sim, o evento ou a ação é disparado uma única vez por conversa.

Exemplo de regra:

  • Condição: o cliente confirmou interesse em comprar e tem orçamento definido
  • Ação: disparar evento lead_qualificado

Quando o evento lead_qualificado é detectado, ele aparece no painel da conversa e pode disparar qualquer automação configurada para esse evento, como uma trilha de follow-up ou uma notificação para o time comercial.


Como criar um Observador

  1. Vá em Agentes e clique em Novo agente (ou Manual).
  2. Escolha o tipo Observador. No campo "Tipo de agente", selecione Observador. As configurações voltadas ao cliente somem, porque o Observador é interno.
  3. Dê um nome. Use um nome que identifique o contexto, por exemplo "Observador Comercial" ou "Observador de Suporte".
  4. Etapa Inteligência: adicione os eventos de conversão. Esses são os eventos que o Observador poderá disparar. Use o mesmo padrão dos eventos em agentes normais: nome curto em snake_case (ex: lead_qualificado) e uma descrição que ajude o modelo a entender quando ele deve ocorrer.
  5. Etapa Publicação: adicione as ações. Se quiser que o Observador execute webhooks ou outras ações, cadastre-as aqui. O funcionamento é idêntico ao das ações em agentes comuns.
  6. Etapa Regras: defina as regras. Cada regra tem uma condição em linguagem natural e o que acontece quando ela é satisfeita: disparar um evento de conversão, executar uma ação ou aplicar uma etiqueta de conversa. As etiquetas são gerenciadas em Configurações, na aba Etiquetas.
  7. Salve. O Observador aparece na lista de Agentes com o selo Observador.

Como ativar numa conversa

O Observador não é ativado automaticamente em todas as conversas. Você ativa por conversa, manualmente.

  1. Abra a conversa no inbox.
  2. No topo do painel de chat, clique no botão Observador.
  3. Se você tiver mais de um Observador, selecione qual ativar.
  4. O botão fica destacado enquanto o Observador está ativo naquela conversa.

Para desativar, clique novamente no botão.


Regras: como escrever boas condições

A condição é avaliada pelo mesmo modelo de IA que você escolheu para o Observador. Escreva como se estivesse descrevendo a situação para uma pessoa, não para uma máquina.

O que funciona bem:

  • "O cliente confirmou que quer agendar uma consulta"
  • "O cliente disse que já é cliente e está insatisfeito com o produto"
  • "O atendente enviou a proposta comercial"

O que não funciona bem:

  • Condições vagas como "a conversa foi boa"
  • Condições que dependem de dados externos que não estão na conversa

Cada regra dispara no máximo uma vez por conversa. Se o evento já foi disparado ou a ação já foi executada, o Observador ignora a regra nas próximas avaliações.


Casos de uso típicos

Capturar leads qualificados pelo atendente humano. O SDR faz a qualificação pelo WhatsApp. Quando confirma os critérios (interesse, orçamento, prazo), o Observador dispara lead_qualificado, que inicia a automação de onboarding comercial.

Registrar agendamentos confirmados em sistema externo. O atendente confirma o horário com o cliente. O Observador detecta a confirmação e chama um webhook que cria o evento no calendário interno ou no CRM.

Alertar o time quando o cliente demonstra insatisfação. O Observador monitora o tom da conversa. Ao detectar reclamação clara, dispara uma ação que avisa o gerente no Slack para acompanhar.

Organizar o inbox sem esforço do time. O atendente conduz a conversa normalmente. Quando a proposta é enviada, o Observador aplica a etiqueta Proposta enviada, e o gestor enxerga a etapa de cada conversa direto na lista, sem perguntar a ninguém.


Dicas para um bom resultado

Comece com poucas regras. Uma ou duas condições bem escritas funcionam melhor do que dez condições vagas. Adicione mais à medida que você entende como o modelo interpreta a conversa.

Use eventos de conversão para encadear automações. O Observador dispara o evento, e a automação cuida do resto. Essa separação mantém o Observador simples e reutilizável em vários fluxos.

Monitore os logs. Os eventos disparados pelo Observador aparecem no painel da conversa em tempo real, e as ações executadas aparecem no log de ferramentas. Use isso para validar se as regras estão funcionando como esperado.

O Observador conta como um agente no plano. Assim como o Copilot, cada Observador ocupa um espaço de agente. Veja os limites por plano.


E depois?