Isaque Victor cursos gratuitosNesta aula
Base certa, resposta certa.
O agente responde com o que sabe. O que ele sabe da sua empresa é o que você escreveu, e o que ele promete obriga a empresa.
- Escolher como entregar a base e escrever itens curtos
- Tratar política como promessa
- Escrever escalonamentos e recusas com resposta pronta
Por que precisa de base
O modelo sabe o que é uma loja e o que é troca. Não sabe o seu prazo de troca, não sabe que ele mudou em setembro e não diz de onde tirou a resposta. A base resolve isso. A técnica se chama RAG: antes de responder, o sistema busca na base o trecho certo e o cola junto com a pergunta. O modelo responde lendo, não lembrando.
Três jeitos de entregar a base:
- Inteira na instrução: para bases pequenas, de 15 a 40 itens.
- Busca por arquivos: para catálogos e manuais grandes.
- Ferramenta: para dado que muda toda hora, como estoque.
O item de base
A base não é o manual. É a lista das perguntas que as pessoas fazem, com a resposta que a empresa aplica de fato.
Política é promessa
O artigo 30 do Código de Defesa do Consumidor diz que a informação suficientemente precisa, por qualquer meio, obriga o fornecedor. Isso inclui a mensagem do seu agente. Cada política precisa ter sido aprovada por quem responde por ela. E a resposta repete a política exatamente: "normalmente chega em 3 dias" é uma promessa de 3 dias com uma palavra de enfeite.
"A gente resolve caso a caso" não é política. Se a dona quer decidir cada caso, o assunto vai inteiro para escalonamento.
Quando o agente não sabe
A Anthropic recomenda dar licença para dizer "não sei" e retirar afirmação sem trecho que a sustente. Na prática: "não tenho essa informação, vou confirmar e te retorno". Se a pessoa insistir, ele mantém.
Escalonamento
Cada regra tem gatilho, ação do agente, destinatário com nome e prazo de retorno.
- Duas tentativas sem resposta útil: avisa que passa ao atendimento, que responde em até 30 minutos no horário comercial.
- Desconto, exceção, cancelamento ou reembolso: "isso quem avalia é a gerente". Registra e avisa. Nunca concede.
- Pediu humano: recebe humano, sem discussão.
Regra sem destinatário escala para o vazio. Antes de ligar, acione a regra com uma mensagem de teste e cronometre a resposta.
O que o agente nunca diz
- Dado de outra pessoa: nem confirmar, nem negar. Negar também revela.
- Opinião clínica: "Isso precisa ser avaliado em consulta. Posso ajudar a agendar?"
- Promessa de resultado: "cada caso é diferente".
- Pergunta se é robô: "Sou o assistente virtual da clínica. Se preferir, falo com alguém da equipe."
Cenário
Hipotético: num escritório de advocacia, o agente respondeu a quem perguntou sobre demissão que "provavelmente sim" tinha direito. Alguém marca consulta esperando um sim. A correção foi uma recusa com resposta pronta.
Coisa de profissional
O pedaço perde o contexto. Na busca por arquivos, o sistema corta os textos em pedaços pequenos. A Anthropic descreveu, em 2024, o problema: um pedaço pode perder o contexto de onde veio. Um exemplo nosso: um pedaço diz só "o prazo é de 7 dias corridos", sem dizer prazo de quê. A busca por "prazo de troca" não o acha. Por isso quem monta base escreve cada item para fazer sentido sozinho, com o assunto na primeira frase, e testa a busca com as perguntas reais dos clientes.
Cuidado
Antes de ligar o agente, escreva as políticas que estão só na cabeça da equipe. Se ela não existe, o modelo preenche com algo plausível, e o plausível pode obrigar a empresa.
Prática · 10 min
- Escreva cinco itens de base, com pergunta, resposta de até três linhas, origem e data.
- Escreva as regras de escalonamento com o nome de quem recebe e o prazo que a equipe cumpre.
- Escreva duas recusas com resposta pronta: dado de outra pessoa e pergunta sobre robô.
Resumo
- Base pequena vai inteira; grande, por busca; dado vivo, por ferramenta.
- Item bom tem pergunta real, resposta curta, origem e data.
- Política é promessa, e obriga a empresa.
- Escalonamento tem gatilho, ação, destinatário com nome e prazo.
- Recusas têm resposta pronta, inclusive para "você é um robô?".
Fontes
Lidas em 30 de outubro de 2026.
- Anthropic. Contextual retrieval: pedaços que perdem o contexto.
- Anthropic. Reduce hallucinations.
- Brasil. Código de Defesa do Consumidor (Lei 8.078/1990): artigo 30.
- Meta. Política de Mensagens do WhatsApp Business.
- União Europeia. AI Act, artigo 50.
Quiz da aula
Três situações para aplicar o que viu.