IA dentro do fluxo: quando usar um modelo direto e quando chamar um agente

Um fluxo é previsível porque segue um desenho. Mas alguns passos não cabem em regra: resumir um e-mail, classificar um chamado, extrair o valor de um contrato. Para esses passos, o módulo Fluxos do CollaborAI Enterprise tem a família IA e Agentes, com dois nós. Escolher o nó certo é a diferença entre um fluxo rápido e barato e um fluxo lento sem necessidade.

Este artigo faz parte da série sobre o módulo, que começa na visão geral.

Os dois nós

	Modelo de IA (LLM)	Agente
O que chama	Um modelo, direto	Um dos seus agentes ativos
O que ele sabe	Só o que estiver no pedido	As instruções, a base de conhecimento e as habilidades do agente
Usa ferramentas?	Não	Sim, as configuradas no agente
Bom para	Resumir, classificar, extrair, reescrever	Responder com dados da empresa, consultar sistemas
Saída	O texto, ou dados em JSON	O texto da resposta

A regra prática: se o passo é transformar um texto que já está no fluxo, use o Modelo de IA. Se o passo precisa buscar ou saber algo que não está no fluxo, use o Agente.

O nó Modelo de IA

Você escolhe o modelo, escreve as instruções e o pedido. O pedido pode levar dados do item, com expressões.

Os campos que mais importam:

• Modelo. A lista mostra os modelos liberados para fluxos, da família Claude. O padrão é o Claude Haiku 5.5, rápido e suficiente para resumir e classificar. Deixe os modelos maiores para o passo que realmente pede raciocínio.
• Instruções do sistema. Tom, idioma e limites. “Nunca invente informações que não estejam no e-mail” é uma linha que vale sempre.
• Prompt. O pedido, com os dados: Resuma este e-mail: {{ $json.bodyPreview }}.
• Temperatura. O padrão é 0,2. Para fluxos, respostas previsíveis valem mais que respostas criativas.
• Formato de saída. Em Texto, a resposta sai como a IA escreveu. Em JSON, a resposta é lida como dados, e os campos ficam disponíveis para os próximos nós.

JSON: a IA como passo de decisão

O formato JSON é o que permite usar a IA para classificar. Um pedido como este:

Classifique o chamado abaixo. Responda só com um JSON no formato {“area”: “financeiro” | “suporte” | “comercial”, “urgente”: true | false}.

devolve dados que um nó Escolher consegue ler: {{ $json.data.area }}. A IA interpreta, e o fluxo decide o caminho com regra. Se a IA não devolver um JSON válido, o nó falha, e você fica sabendo, em vez de um dado torto seguir adiante.

Exemplo 1: o resumo diário da caixa de entrada

Todo dia às 8h, o fluxo busca os e-mails não lidos, resume cada um e envia um único resumo.

O caminho, nó a nó:

1. Agendamento, diariamente às 8h.
2. Outlook: buscar e-mails, só os não lidos da caixa de entrada.
3. Se a lista veio vazia, o fluxo termina ali. Sem e-mail novo, ninguém recebe resumo vazio.
4. Separar lista em itens: cada e-mail vira um item.
5. Loop em lotes de 5, com o Modelo de IA resumindo cada e-mail em até três linhas.
6. Agregar itens junta os resumos em uma lista.
7. Um segundo Modelo de IA consolida: agrupa por assunto e destaca o que tem prazo.
8. Enviar e-mail entrega o resultado.

Repare nos dois usos de IA. O primeiro trabalha e-mail por e-mail, com um modelo rápido. O segundo recebe só os resumos, já curtos, e organiza. Dividir assim sai mais barato e mais confiável do que mandar a caixa inteira em um pedido só.

O passo 2 usa um conector, com a sua conta Microsoft 365 conectada. O mesmo desenho funciona com o Gmail. Como conectar está no guia de conectores de Gmail, Agenda e Microsoft 365.

O nó Agente

O nó Agente envia uma mensagem a um agente que você já criou e usa a resposta no fluxo. O agente responde com tudo o que foi configurado nele: instruções, base de conhecimento e habilidades.

• Agente. A lista mostra os seus agentes ativos. Se estiver vazia, crie e ative um agente antes.
• Prompt. A mensagem, com dados do item: Responda à dúvida: {{ $json.pergunta }}.
• Sessão. Em Nova a cada item, o agente não se lembra dos itens anteriores. Em Uma por execução, ele mantém a conversa entre os itens da mesma execução.

A resposta sai no campo text: {{ $json.text }}.

Uma restrição: agentes que usam servidores MCP ficam, por padrão, fora dos fluxos. O nó recusa esses agentes. Para o fluxo, prefira um agente com base de conhecimento e habilidades nativas.

Exemplo 2: a pergunta que chega por webhook

O formulário de dúvidas do site envia a pergunta para o fluxo, o agente de atendimento responde com base nos documentos da empresa, e a resposta segue por e-mail.

1. Webhook recebe {"question": "Qual o prazo de entrega para o Nordeste?"}.
2. Editar campos guarda a pergunta: {{ $json.body.question }}.
3. Agente pergunta ao agente de atendimento.
4. Editar campos monta a resposta final, e um Enviar e-mail entrega.

O selo amarelo da imagem mostra um recurso do editor: dá para salvar um fluxo incompleto. Ele fica como rascunho, com o aviso no nó que falta configurar, e só pode ser ativado quando estiver completo.

A vantagem de pôr o agente dentro de um fluxo é o que vem antes e depois dele. Antes, o fluxo valida a entrada. Depois, confere a resposta, registra em uma planilha e escolhe o canal. O agente cuida só da parte que exige interpretação. Quem monta o agente encontra boas práticas em instruções de agente que funcionam.

Cinco cuidados

Comece pelo modelo menor. Suba de modelo só se o resultado não estiver bom.

Peça formato, não só conteúdo. “Em até três linhas, começando pelo remetente” dá resumos que cabem em um e-mail.

Use loop para listas grandes. Um e-mail por pedido funciona melhor que cem em um pedido só.

Trate o caso vazio. Um Se antes da IA evita gastar um pedido para resumir nada.

Teste o passo de IA sozinho. O botão Testar passo roda só aquele nó com os dados de entrada. Dá para ajustar o prompt sem rodar o fluxo inteiro.

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O fluxo dá a previsibilidade, e a IA entra nos pontos em que é preciso interpretar. O próximo artigo da série mostra os conectores: como o fluxo usa as contas que você já ligou ao CollaborAI.