# Gerar resposta Configurações ## Aba **Configurações** * **Título do Bloco:** “Gerar resposta” → Esse é o nome que identifica o bloco no fluxo. * **Incluir Conversa:** Permite que a ia interprete as últimas mensagens enviadas pelo cliente, no exemplo abaixo não iremos incluir conversa, pois iremos consumir dados de uma variável que contém a mensagem do cliente.![](https://s3.us-east-2.amazonaws.com/convert-company-outline/uploads/da620569-2861-4ee9-be7a-ce37f317a1fa/08dd82a4-3b2a-4bcd-a732-ff4ec503a661/image.png?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Content-Sha256=UNSIGNED-PAYLOAD&X-Amz-Credential=AKIAWNEQDAE74GWO55AJ%2F20260922%2Fus-east-2%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20260922T151500Z&X-Amz-Expires=86400&X-Amz-Signature=1722244b9493e5d0361bc8d462a4d7d90b330d2e67ece0821abbbb80813d7e1e&X-Amz-SignedHeaders=host&x-amz-checksum-mode=ENABLED&x-id=GetObject " =498x428") * **Incluir Imagens:** ativado → Se o cliente enviar imagens, elas também serão incluídas no contexto. * **Modelo:** `gpt-4o-mini` → É o modelo que vai processar as respostas. * **Temperatura:** `1` → Controla a criatividade. Quanto mais alto, mais variações de resposta; quanto menor, mais direto e previsível. --- ## 🔹 Aba **Prompt** Aqui está a instrução principal que vai guiar o comportamento da IA: * O agente foi definido como **Nexus, um Agente de Suporte Analítico da Convert Company**, com estilo **metódico, inteligente e didático**. * **Objetivo:** Receber a mensagem do cliente, analisar e gerar um diagnóstico estruturado com possíveis causas e soluções. * **Fluxo de Instrução:** 1. Recebe a mensagem do usuário (armazenada em `$Problema`). 2. Analisa e extrai possíveis causas. 3. Estrutura a saída em formato **texto estruturado** (mesmo que o prompt mencione JSON, você já adaptou para texto estruturado). 4. Retorna análise, causas, categoria provável, urgência sugerida, soluções e próximo passo. 5. A resposta para o cliente final deve ser curta (“Análise concluída. Preparei as possíveis causas e soluções para o seu caso.”), mas os detalhes ficam armazenados no retorno. 📌 A estrutura de saída obrigatória (texto estruturado) garante que sempre virão os mesmos campos: * Análise do Problema * Causas Possíveis * Categoria Provável * Urgência Sugerida * Soluções Sugeridas * Próximo Passo Recomendado --- ## 🔹 Aba **Retorno** * **Formato do Retorno:** Texto * **Armazenar Retorno:** `$comentarioAtendimento` 👉 Isso significa que toda a análise estruturada feita pelo modelo será salva na variável `$comentarioAtendimento`. Assim, você pode reutilizar essa saída em outros pontos do fluxo, por exemplo: registrar no sistema interno, mostrar ao atendente, ou enviar para o cliente. --- ✅ Em resumo: Esse bloco recebe a última mensagem do usuário, passa para o modelo **gpt-4o-mini**, que segue o prompt de “Nexus” e gera uma análise estruturada (causas, soluções etc.). O resultado não é enviado diretamente para o cliente de forma longa, mas sim armazenado na variável `$comentarioAtendimento`. Para o cliente, você pode dar só uma resposta curta de confirmação. ## Exemplo de utilização: ![](https://s3.us-east-2.amazonaws.com/convert-company-outline/uploads/da620569-2861-4ee9-be7a-ce37f317a1fa/1f69b325-72e6-413a-b2b6-22e17352fb20/image.png?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Content-Sha256=UNSIGNED-PAYLOAD&X-Amz-Credential=AKIAWNEQDAE74GWO55AJ%2F20260922%2Fus-east-2%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20260922T151500Z&X-Amz-Expires=86400&X-Amz-Signature=67698b90e73724bfeb02a7c3533ba23fa01de91d9b248be76185392fc7ef2a69&X-Amz-SignedHeaders=host&x-amz-checksum-mode=ENABLED&x-id=GetObject " =1523x953") ### 🎯 Objetivo O objetivo deste fluxo é **otimizar o atendimento inicial ao cliente**, coletando informações sobre o problema ou dúvida relatada e utilizando a IA (Nexus) para gerar um **comentário interno estruturado** com possíveis causas, soluções e orientações para os atendentes. Dessa forma, o cliente recebe um atendimento mais ágil e os agentes têm suporte adicional para conduzir a resolução. --- ### 🔄 Fluxo do Atendimento ### 1. Início do Atendimento * O cliente inicia a conversa no WhatsApp. * O bot envia uma mensagem de boas-vindas: *“Olá, [nome]! Seja muito bem-vindo(a)! Como posso assisti-lo hoje? Descreva suas necessidades, se estiver enfrentando dificuldades técnicas ou se tiver dúvidas sobre o produto, isso nos ajudará a atendê-lo da melhor forma possível.”* ### 2. Coleta de Informações * O bot utiliza um **input de dados** (`$Problema`) para capturar a mensagem enviada pelo cliente (exemplo: “Estou com uma dúvida sobre o Flowbuilder”). * Esse texto é armazenado para ser enviado à IA. ### 3. Análise pela IA (Nexus) * O bloco de IA recebe a mensagem do cliente e aplica o prompt configurado. * O Nexus analisa o relato e retorna um **comentário interno estruturado**, contendo: * **Análise do Problema** (resumo técnico do relato do cliente). * **Causas Possíveis** (hipóteses iniciais do que pode estar acontecendo). * **Categoria Provável** (Software, Hardware, Rede, Acesso ou Geral). * **Urgência Sugerida** (Baixa, Média ou Alta). * **Soluções Sugeridas** (procedimentos recomendados que podem auxiliar). * **Próximo Passo Recomendado** (o que fazer se o problema não for resolvido). 📌 **Observação**: Esse retorno **não é enviado ao cliente**, mas sim registrado como **comentário interno** para apoiar o atendente. ### 4. Encaminhamento ao Atendente * Após a análise, o cliente recebe uma mensagem curta de transição: *“Obrigado, por favor selecione uma das opções abaixo que melhor se atende à sua necessidade.”* (Ex.: “Dúvidas” ou “Problemas técnicos”). * O atendimento é então transferido para um agente humano. ### 5. Uso do Comentário Interno * O atendente visualiza o **comentário interno gerado pela IA**, com resumo, hipóteses e soluções sugeridas. * Esse conteúdo serve como **apoio para o diagnóstico e resposta ao cliente**, ajudando o atendente a ser mais assertivo e rápido. --- **Documents** - [Manuais de produtos](https://docs.convert.app.br/s/7287dde1-b04f-4cad-9d2b-72f5c721e7d1/doc/manuais-de-produtos-9Zwzl1ufq8) - [Treinamentos em vídeo](https://docs.convert.app.br/s/7287dde1-b04f-4cad-9d2b-72f5c721e7d1/doc/treinamentos-em-video-RtQVBvFmgW) - [Versões de produtos](https://docs.convert.app.br/s/7287dde1-b04f-4cad-9d2b-72f5c721e7d1/doc/versoes-de-produtos-TH4Y8GFXxO)