O guia oficial de 14 de abril de 2025 apresentou um assistente de estoque com ferramentas para consultar produtos e solicitar reposição. A documentação da versão anterior a identifica como tal e aponta para o Make AI Agent (New).
A sequência abaixo é uma adaptação editorial para a versão nova, baseada no tutorial oficial de criação de agentes e na referência do app, consultados em 26 de setembro de 2026. Não é uma execução comprovada do caso de estoque.
1. Defina uma tarefa limitada
Comece com consulta de estoque: receber o nome de um produto e responder com os dados retornados pela fonte autorizada. O exemplo antigo também permitia reposição, mas criar um pedido tem consequências diferentes de consultar uma planilha.
Separe essas funções. Para uma primeira adaptação, mantenha a compra fora do alcance do agente ou exija aprovação humana antes de enviar qualquer pedido ao fornecedor. Instruções no prompt não substituem controles sobre as ações disponíveis.
2. Adicione o agente ao cenário
Na versão nova, adicione Make AI Agent (New) > Run an agent ao cenário. Configure a conexão de provedor disponível na sua conta e selecione um modelo. Os nomes e opções da tela antiga de AI Agents > Create agent não devem ser usados como roteiro da interface nova.
Em Instructions, descreva o papel do agente, os dados que pode usar e quando deve pedir esclarecimentos. Em Input, mapeie a solicitação recebida. Não misture o texto do usuário com as instruções fixas do sistema.
Uma orientação possível é: “Consulte o estoque pela ferramenta autorizada. Se o produto for ambíguo, peça esclarecimentos. Não invente quantidades nem afirme que um pedido foi criado sem confirmação da ferramenta.”
3. Adicione a ferramenta de consulta
A documentação atual permite adicionar módulos como ferramentas ou usar Scenarios > Call a scenario para tarefas com várias etapas.
Para consultar estoque em um cenário separado:
- Defina a entrada que identifica o produto.
- Busque o registro na fonte escolhida.
- Devolva produto, quantidade e resultado da consulta por Return output.
- No agente, adicione a chamada desse cenário como ferramenta e descreva quando usá-la.
- Configure a espera pelo término quando a resposta do agente depender desse retorno.
Antes de ligá-la ao agente, teste a ferramenta com produto existente, inexistente e nome ambíguo. “Não encontrado” deve ser diferente de falha na consulta.
4. Conecte a entrada e a resposta no Slack
O caso de 2025 recebia mensagens do Slack e enviava o resultado à conversa de origem. Ao adaptar, escolha o gatilho disponível para o evento desejado e inspecione canal, autor, texto e referência de thread.
Filtre mensagens do próprio bot para não transformar a resposta em uma nova solicitação. Depois do agente, mapeie Response para o módulo de mensagem do Slack, mantendo o canal e a thread corretos.
5. Decida como tratar memória
Na referência atual do app, Conversation ID mantém interações da mesma conversa juntas. Se ficar vazio, um novo identificador é gerado por execução e não há memória da comunicação anterior.
Não reutilize um único ID para todos os usuários. Defina uma chave que represente a conversa correta, especialmente ao lidar com canais e threads. Isso corrige a afirmação genérica do artigo antigo de que agentes nunca retêm memória entre execuções.
6. Confira o resultado real
Use a interface de chat de teste e o histórico do cenário para observar entradas, ferramenta chamada e saída. Uma resposta convincente não comprova que a consulta deu certo ou que uma reposição foi criada.
Teste perguntas simples, ausência de estoque, falha da fonte, mensagem do próprio bot e duas conversas distintas. Só amplie o escopo depois de conferir esse comportamento. Esta adaptação não habilita compras nem demonstra uma implantação nas suas contas.
Nota editorial: as recomendações de revisão e teste são acréscimos desta adaptação; não relatam uma execução real dos cenários.