| Modelo | Provedor de LLM (OpenAI, Anthropic, Google, OpenRouter), modelo específico, temperatura e effort |
| Nome interno | Identificador do agente dentro da plataforma — visível para a equipe, não para o cliente |
| Role | Função e persona do agente — o “cargo” que ele ocupa na operação |
| Prompt | Instruções de sistema com editor de IA, histórico de versões e análise de qualidade em tempo real |
| Temperatura | Grau de criatividade vs consistência das respostas (0,00 a 1,00) |
| Effort | Profundidade de raciocínio controlada por número máximo de passos (10 a 100) |
| Capacidades | Funcionalidades opcionais: planejamento, raciocínio, data e hora automática |
| Prompts condicionais | Blocos de instrução ativados por variáveis da conversa ou do contato |
| Chat interno | Interface de teste direto com o agente sem passar por canal externo |
