O chat interno é a interface de teste nativa do agente dentro da Timely.ai. Ele permite que você — e qualquer membro da equipe com acesso — converse com o agente diretamente na plataforma, sem precisar publicar em nenhum canal externo como WhatsApp, Instagram ou widget de site.
É o primeiro lugar onde você deve ir depois de qualquer alteração no prompt, no modelo, nas ferramentas ou nas configurações de temperatura e effort.
O chat interno concentra várias capacidades de teste em uma única interface:
- Enviar mensagens de texto e iniciar conversas de teste com contexto real do workspace
- Simular diferentes perfis de cliente para ativar prompts condicionais
- Inspecionar cada passo de raciocínio e chamada a ferramentas na execução
- Visualizar o consumo de créditos da conversa em tempo real
- Limpar o histórico da conversa para reiniciar o contexto do agente
Testando o comportamento real do agente
O chat interno executa o agente com a mesma configuração que estará em produção — mesmo modelo, mesmo prompt, mesma base de conhecimento, mesmas ferramentas conectadas. Não há modo simplificado ou cache: cada mensagem gera uma execução real completa.
Isso significa que mudanças no prompt são refletidas imediatamente na próxima mensagem após salvar. Você consegue iterar rapidamente — alterar, salvar, testar — sem sair da interface.
Cenários essenciais para testar antes de publicar qualquer agente:
- A jornada principal: o cliente pergunta exatamente o que o agente foi configurado para responder. A resposta está correta, no tom certo, no formato esperado?
- Pergunta fora do escopo: o agente recusa ou redireciona educadamente sem inventar informações?
- Acionamento de ferramentas: cada ferramenta configurada é chamada quando deveria?
- Gatilho de transferência: a transferência para humano é disparada no momento correto?
Além de texto, o chat interno suporta o envio de arquivos e imagens quando o agente está configurado com um modelo multimodal (Gemini 2.5 Pro, Gemini 3.x). Isso permite testar fluxos onde o cliente envia documentos, fotos de produtos ou screenshots para análise.
O envio de arquivos no chat interno consome créditos da mesma forma que em produção. Fique atento ao custo por execução em testes com modelos multimodais de alto consumo como Gemini 3.1 Pro.
Inspecionando cada mensagem e passo de execução
Ao lado de cada resposta do agente, o chat interno exibe um painel de detalhes da execução com:
- Quais trechos da base de conhecimento foram recuperados pelo sistema RAG e com qual score de relevância
- Quais ferramentas foram chamadas, com os parâmetros enviados e a resposta recebida
- O número de tokens consumidos na execução (prompt + resposta)
- A latência total da execução em milissegundos
- Erros ocorridos em qualquer passo, com mensagem completa
Esses detalhes são essenciais para diagnosticar por que o agente deu uma resposta incorreta ou por que uma ferramenta não foi chamada como esperado. Em vez de adivinhar, você vê exatamente o que aconteceu em cada etapa.
Para inspecionar o grafo visual completo da execução com todos os passos representados como nós conectados, acesse Agentes > [Nome do agente] > Execuções e selecione a execução correspondente no canvas.
Visualizando o consumo de créditos
O chat interno exibe o consumo acumulado de créditos da sessão de teste ativa. Esse número inclui o custo base do modelo mais o custo adicional de ferramentas e passos de raciocínio quando aplicável.
Use essa informação para:
- Comparar o custo real de diferentes modelos com o mesmo caso de uso
- Identificar se o effort configurado está gerando custo desproporcional para a complexidade das perguntas
- Estimar o custo médio por conversa antes de escalar o agente para produção com alto volume
Gerenciando o histórico da conversa
O chat interno mantém o histórico da sessão ativa como contexto para o agente — exatamente como funciona em produção. Para testar o comportamento em uma conversa nova e sem contexto anterior, clique em Limpar conversa. O histórico é apagado e o agente começa a próxima mensagem sem memória da sessão anterior.
Isso é especialmente útil quando você quer testar:
- Como o agente lida com a primeira mensagem de um novo contato
- Se o agente faz as perguntas de qualificação corretas sem depender de contexto anterior
- Comportamento após mudança de prompt — conversas antigas podem ter contexto que interfere na avaliação
Por que o chat interno importa
Publicar um agente sem testá-lo no chat interno é o equivalente a colocar um atendente novo para falar com clientes sem nenhum treinamento prévio. A diferença é que, com o chat interno, você tem visibilidade completa de cada decisão que o agente toma antes que ela chegue ao cliente real.
Equipes que usam o chat interno sistematicamente — com um conjunto fixo de cenários de teste executados após cada mudança significativa de configuração — identificam problemas antes da produção e constroem agentes mais confiáveis em menos iterações.
O chat interno é também o ambiente correto para treinar novos membros da equipe que precisam entender como o agente se comporta em diferentes situações, sem o risco de interromper conversas reais de clientes. 
