O que é o Agente Canvas? Design de conversa visual para agentes de IA
Agent Canvas é um construtor visual baseado em nós para projetar fluxos de conversação de agentes de IA. Conecte nós para fala, lógica, ações e transferências — sem escrever código.
Agent Canvas é um construtor de fluxo de trabalho visual baseado em nós para projetar conversas de agentes de IA. Em vez de escrever código ou confiar inteiramente em instruções imediatas, você projeta a conversa como um gráfico conectado de nós – cada um representando uma etapa que o agente pode realizar: falar, ouvir, tomar uma decisão, executar uma ação ou passar para um humano.
Como funciona
Você começa com um nó de entrada (a conversa começa). A partir daí, você conecta nós que representam etapas de conversa: uma saudação, um ponto de detecção de intenção, uma consulta à base de conhecimento, uma ramificação condicional ('se o chamador precisar de agendamento, vá aqui; se precisar de suporte, vá lá'), uma execução de ação (agendar compromisso, atualizar CRM) e uma saída (terminar chamada, transferir para humano). O agente acompanha esse gráfico em tempo real, tomando decisões em cada nó com base no contexto da conversa e no raciocínio do LLM.
Por que o design visual é importante
As instruções descrevem o comportamento em prosa. As telas descrevem o comportamento na estrutura. Quando seu agente precisa lidar com 15 tipos de chamadas diferentes com ações, lógicas condicionais e regras de escalonamento diferentes, um prompt se torna uma parede de texto impossível de depurar. Uma tela torna a mesma lógica visível, testável e modificável por não engenheiros. Equipes de produtos, líderes de operações e responsáveis pela conformidade podem revisar e modificar fluxos sem mexer no código.
O que o torna diferente de um construtor de chatbot
Os construtores de chatbot tradicionais usam árvores de decisão rígidas: se o usuário disser X, responda com Y. O Agent Canvas combina fluxos de trabalho estruturados com raciocínio LLM. O gráfico fornece os guarda-corpos e a estrutura; o LLM fornece compreensão e geração de linguagem natural dentro de cada nó. Essa abordagem híbrida oferece a confiabilidade de fluxos estruturados com a flexibilidade da IA generativa — o melhor de ambos os paradigmas.
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