Implementacao

O que e: Fluxos com ORDEM FIXA de passos, mas que usam IA em pontos especificos para classificar ou tomar decisoes.

Por que: Equilibrio perfeito entre previsibilidade e inteligencia.

Conceitos: Caminho fixo, decisoes inteligentes, orquestracao.

O que e: Workflow tem caminho fixo; Agent decide o proximo passo sozinho.

Por que: Escolher errado gera complexidade desnecessaria ou solucao inadequada.

Conceitos: Orquestracao vs autonomia, controle vs flexibilidade.

O que e: A estrutura padrao de todo AI Workflow em 4 etapas.

Por que: Seguir essa estrutura garante workflows previsiveis e mantenveis.

Conceitos: Trigger, passo de IA, roteamento, acao final.

O que e: Cenarios ideais: ordem previsivel mas com necessidade de interpretacao de texto.

Por que: Mais poderoso que automacao simples, mais controlado que agents.

Conceitos: Classificacao, extracao, roteamento inteligente.

O que e: Make, n8n, Zapier com integracao de LLMs, Langchain.

Por que: Cada ferramenta tem vantagens para diferentes casos de uso.

Conceitos: No-code vs code, custos, integracao com APIs.

O que e: Custo por execucao, tokens consumidos, manutencao.

Por que: Entender custos evita surpresas e permite otimizacao.

Conceitos: Custo por token, volume de execucoes, ROI.

O que e: Classificador de e-mails, roteador de tickets, extrator de dados.

Por que: Ver exemplos reais ajuda a identificar oportunidades.

Conceitos: Casos de uso, padroes comuns, implementacao.

O que e: Usar IA para ler e categorizar automaticamente textos em categorias pre-definidas.

Por que: A IA consegue interpretar contexto, algo dificil com regras fixas.

Conceitos: Categorias, contexto, interpretacao semantica.

O que e: E-mails, tickets, mensagens, leads, documentos, feedbacks.

Por que: Qualquer texto nao-estruturado pode ser classificado.

Conceitos: Dados nao-estruturados, texto livre, NLP.

O que e: Regra: "Se der pra explicar em 1 frase, esta bom".

Por que: Categorias claras = resultados mais precisos.

Conceitos: Mutuamente exclusivas, exaustivas, acionaveis.

O que e: Pedir para a IA retornar um score de confianca (0-100%).

Por que: Permite criar fallbacks quando a IA nao tem certeza.

Conceitos: Threshold, escalacao humana, incerteza.

O que e: Pedir resposta em formato JSON: {categoria, prioridade, confianca}.

Por que: Facilita integracao com o restante do workflow.

Conceitos: JSON, parsing, estrutura de dados.

O que e: Como escrever prompts eficazes para classificacao.

Por que: O prompt e o coracao do sistema de classificacao.

Conceitos: Few-shot, definicoes claras, exemplos.

O que e: Regras para casos obvios, IA para casos ambiguos.

Por que: Combinar os dois reduz custos e melhora precisao.

Conceitos: Pre-processamento, hibrido, otimizacao.

O que e: Antes de construir, defina claramente o que o workflow deve fazer.

Por que: Objetivo claro = workflow focado e eficiente.

Conceitos: Escopo, criterios de sucesso, limitacoes.

O que e: O evento que inicia o workflow: novo email, webhook, horario.

Por que: O trigger certo garante que o workflow roda no momento certo.

Conceitos: Webhooks, polling, eventos, schedulers.

O que e: Conectar seu workflow a uma API de LLM (OpenAI, Claude, etc).

Por que: A IA e o cerebro do workflow, onde as decisoes sao tomadas.

Conceitos: API keys, modelos, temperatura, tokens.

O que e: O prompt que instrui a IA sobre como classificar.

Por que: Prompt bem escrito = classificacao precisa.

Conceitos: Instrucoes claras, exemplos, formato de saida.

O que e: Branches baseados na resposta da IA: se X, faz A; se Y, faz B.

Por que: O roteamento transforma a decisao da IA em acao.

Conceitos: Switch/case, condicoes, branches paralelos.

O que e: O que acontece no final: criar ticket, notificar, responder.

Por que: A acao final e o valor entregue pelo workflow.

Conceitos: Integracoes, APIs, notificacoes, bancos de dados.

O que e: Rodar testes com casos reais antes de colocar em producao.

Por que: Testes evitam problemas em producao.

Conceitos: Casos de teste, edge cases, debugging.

O que e: Direcionar para filas diferentes baseado na categoria classificada.

Por que: Cada categoria pode ter tratamento especifico.

Conceitos: Filas, equipes, especializacao.

O que e: Casos urgentes vao para fila prioritaria ou notificacao imediata.

Por que: Prioridade garante atendimento rapido quando necessario.

Conceitos: SLA, urgencia, notificacoes push.

O que e: Se confianca baixa, escala para humano revisar.

Por que: Evita erros quando a IA nao tem certeza.

Conceitos: Threshold, escalacao, revisao humana.

O que e: Criar tickets automaticamente no sistema de suporte.

Por que: Elimina trabalho manual de triagem.

Conceitos: Integracao com Zendesk, Freshdesk, Jira, etc.

O que e: Enviar respostas automaticas baseadas na classificacao.

Por que: Resposta imediata melhora experiencia do cliente.

Conceitos: Templates, personalizacao, confirmacao.

O que e: Notificar pessoas certas no momento certo via Slack, email, SMS.

Por que: Notificacao certa evita ruido e garante acao rapida.

Conceitos: Canais, mencoes, grupos, horarios.

O que e: O que fazer quando algo da errado: erros de API, timeout.

Por que: Workflows robustos precisam de tratamento de erros.

Conceitos: Try/catch, retries, fallbacks, alertas.

O que e: Taxa de acerto, tempo de processamento, custo, escalacao.

Por que: Voce nao pode melhorar o que nao mede.

Conceitos: KPIs, dashboards, benchmarks.

O que e: Porcentagem de classificacoes corretas.

Por que: E a metrica mais importante de qualidade.

Conceitos: Confusion matrix, falsos positivos/negativos.

O que e: Quanto tempo leva do trigger ate a acao final.

Por que: Latencia afeta experiencia do usuario e SLAs.

Conceitos: Latencia, gargalos, otimizacao.

O que e: Quanto custa cada execucao do workflow (tokens + infra).

Por que: Custos podem escalar rapidamente com volume.

Conceitos: ROI, break-even, otimizacao de custos.

O que e: Iterar no prompt para melhorar precisao e reduzir erros.

Por que: Pequenos ajustes no prompt fazem grande diferenca.

Conceitos: Iteracao, exemplos, edge cases.

O que e: Testar duas versoes de prompt e comparar resultados.

Por que: Decisoes baseadas em dados, nao intuicao.

Conceitos: Experimentos, significancia estatistica.

O que e: Registrar inputs, outputs e erros para analise.

Por que: Logs sao essenciais para encontrar e corrigir problemas.

Conceitos: Logging estruturado, traces, debugging.