Agentes de IA no Wrike
TL;DR:
Agentes de IA no Wrike são assistentes inteligentes que ajudam sua equipe a trabalhar com mais eficiência monitorando projetos, analisando o contexto e tomando medidas. Você pode usar agentes pré-construídos ou criar agentes personalizados. Somente Space admins podem configurá-los. Os agentes funcionam melhor com texto claro e descritivo e só podem acessar dados dentro de seu escopo atribuído.
| Disponibilidade: Business, Pinnacle, Apex. ; Unavailability: Free, Team; |
- Visão Geral
- O que os Agentes de IA podem fazer?
- Como os Agentes de IA funcionam?
- Tipos de agentes disponíveis
- Como configurar agentes de IA?
-
Construtor de Agentes de IA: atribuir itens de trabalho a usuários
- Como funciona a atribuição automática de tarefas com um Agente de IA personalizado?
- Quais requisitos de configuração eu preciso para configurar o Agente de IA para atribuições de tarefas?
- Quais métodos de atribuição o Agente de IA oferece suporte?
- Exemplos de prompts de atribuição, boas práticas e solução de problemas
- Quais são as boas e más práticas para criar um prompt criativo para um agente personalizado?
- Dicas de otimização
- Quais são as limitações dos Agentes de IA?
- Como solucionar problemas de Agentes de IA?
- O que fazer em seguida?
Agentes de IA no Wrike são assistentes inteligentes criados para ajudar sua equipe a trabalhar com mais eficiência. Eles monitoram seus projetos, analisam o contexto e executam ações como detectar riscos, categorizar solicitações ou validar detalhes. Você pode escolher entre agentes pré-construídos ou criar agentes personalizados de acordo com suas necessidades.
Nota
Agentes de IA estão disponíveis atualmente apenas em espaços e podem ser configurados por administradores do espaço.
Importante
Agentes de IA exigem que o Adendo de IA seja assinado, pois é alimentado por Modelos de Linguagem de Grande Escala, que requerem sua aceitação dos Termos e Condições.
Se você não vir o botão Agentes de IA, verifique se o recurso IA Generativa está habilitado nas suas configurações para acessar todos os recursos de IA.
Os agentes de IA trazem inteligência e automação para seus fluxos de trabalho:
- Análise inteligente: Leia descrições de tarefas, comentários e contexto para tomar decisões informadas.
- Monitoramento proativo: Observe riscos, gargalos e oportunidades.
- Classificação inteligente: Organize e direcione o trabalho com base na compreensão do conteúdo.
- Garantia de qualidade: valida solicitações recebidas para garantir que estejam completas.
- Integração externa: Alterações feitas via API do Wrike também acionam agentes, permitindo integração com sistemas e ferramentas externas.
- Roteamento automático: Mova ou adicione itens de trabalho a pastas com base no conteúdo, valores de campos ou estágio do fluxo de trabalho.
- Gerenciamento de aprovações: inicia fluxos de aprovação e gerencia aprovadores automaticamente.
- Notificações por e-mail: Envia e-mails via Gmail ou Outlook quando os agentes detectam alterações que valem a pena notificar.
- Notificações no Slack: Publica mensagens em um canal do Slack quando os agentes detectam alterações que valem a pena notificar.
Os agentes podem postar comentários, atualizar campos, enviar e-mails, publicar no Slack e iniciar aprovações, normalmente em segundos após detectar uma alteração.
Além do próprio item acionado, os agentes podem acessar contexto adicional:
- Campos personalizados do item pai: o agente pode ler valores de campos personalizados da tarefa ou projeto pai. Isso significa que um agente atuando em uma subtarefa pode considerar o status, a prioridade ou outros campos do projeto pai antes de decidir o que fazer.
- Itens irmãos e subtarefas: o agente pode ver itens irmãos e subtarefas. Isso permite raciocínio entre itens — por exemplo, verificar se outras subtarefas também estão atrasadas antes de sinalizar um risco.
- Contexto de localização: o agente sabe onde está no espaço e na hierarquia da conta, o que ajuda nas decisões de roteamento e classificação.
- Perfis de usuários: o agente pode ver atributos de perfil dos usuários — cargo, departamento, país, fuso horário, e-mail e quantidade de tarefas atribuídas. Isso permite atribuição por função, departamento ou localização.
- Status de aprovação: o agente pode ler dados de aprovação em itens de trabalho — status, descrição, data de vencimento e aprovadores.
- Predecessores e sucessores: o agente pode ver cadeias de dependência com acesso completo aos campos (nome, status, fluxo de trabalho, datas).
- Percorrer hierarquia com filtragem: o agente pode consultar subitens filtrados por tipo de item, nome, todos os tipos de campos personalizados, status, datas, responsável ou indicador de atraso — sem carregar cada item.
- Detecção de sobreposição: o agente pode detectar conflitos de intervalo de datas e nomes semelhantes entre subitens.
Exemplo: um agente acionado em uma subtarefa pode verificar o campo "Cliente" do projeto pai para determinar qual equipe deve ser atribuída, sem que a subtarefa precise ter seu próprio campo Cliente.
Os Agentes de IA operam em duas fases:
- Observador: monitora espaços, projetos ou pastas em busca de gatilhos (como novas tarefas ou alterações de campo).
- Executor: analisa a situação e toma medidas — publica comentários, atualiza campos ou notifica colegas.
Nota
O tempo de resposta é normalmente de 2–5 segundos enquanto o agente pensa no melhor próximo passo. O processamento pode levar mais tempo para itens maiores ou quando ações são aplicadas em massa, como mudanças de responsáveis em lote.
Você pode começar com três agentes integrados ou criar seu próprio agente personalizado:
-
Agente de Risco
- Objetivo: identificar riscos potenciais do projeto antecipadamente.
- O que faz: analisa projetos e tarefas em busca de itens atrasados ou bloqueados e publica um comentário de resumo.
- Ideal para: gerentes de projeto que desejam uma verificação rápida da saúde do projeto.
- Dica de configuração: agende execuções diárias ou semanais; o agente publica automaticamente seu relatório de riscos como um comentário.
-
Agente de Triagem
- Objetivo: classificar e direcionar o trabalho recebido com base no conteúdo.
- O que faz: lê descrições de novas tarefas, identifica a intenção e define valores de campos personalizados como prioridade ou categoria.
- Ideal para: equipes com grande volume de solicitações recebidas.
- Dica de configuração: defina quais campos personalizados preencher e as opções de classificação.
-
Agente de Recebimento
- Objetivo: validar se as novas solicitações contêm todos os detalhes necessários antes do início do trabalho.
- O que faz: revisa descrições de tarefas em busca de informações faltantes e publica comentários de validação.
- Ideal para: equipes que dependem de um processo estruturado de recebimento de solicitações.
- Dica de configuração: defina o que significa "completo" para sua equipe (por exemplo, prazo, link de design, responsável).
Agente Personalizado
- Objetivo: criar sua própria automação inteligente adaptada ao seu fluxo de trabalho.
- O que faz: você define a função, a lógica e os gatilhos; escolhe ações como publicar comentários ou atualizar campos.
- Ideal para: equipes avançadas que desejam automatizar fluxos de trabalho exclusivos.
- Dica de configuração: escreva um prompt claro descrevendo o que o agente deve procurar, como decidir e o que fazer em cada caso. Teste no Playground antes de implantar.
Você precisará de permissões de administrador do espaço para configurar agentes de IA. Os agentes operam no nível do espaço, e cada um deve ser atribuído a uma pasta, projeto ou tarefa específica.
- Navegue até o espaço onde deseja criar um agente e clique no ícone Configurações 1 ao lado da visão geral do espaço na barra lateral ou abaixo do título do espaço na visão geral.
-
Selecione a guia Agentes de IA 2 na visão geral das configurações do espaço e clique em Começar 3.
-
Escolha um tipo de agente no menu suspenso 4 (Triagem, Recebimento ou Risco) ou clique em + Agente de IA personalizado 5 para criar seu próprio agente.
-
Configure os detalhes:
- Dê um nome ao seu agente. Dê ao seu agente um nome descritivo — isso servirá como seu @handle ao atribuí-lo a locais.
-
Em Instruções gerais, descreva a função, o objetivo, a lógica, as ações esperadas e o comportamento de fallback do agente. Adicione exemplos de entradas/saídas se isso ajudar a esclarecer o comportamento.
Exemplo: “Você atua como assistente de projeto. Você monitora o trabalho atribuído, sinaliza riscos e mantém as equipes alinhadas atualizando itens de trabalho e deixando comentários claros e acionáveis.”
-
Escolha quando o agente deve ser acionado:
- Agentes agendados (por exemplo, um relatório de status de risco): defina com que frequência o agente será executado (Diariamente, Semanalmente ou Personalizado).
- Agentes baseados em eventos: selecione gatilhos como Novo item criado ou Alterações de valor de campo (para status ou outros campos).
- Agentes baseados em data: acionam o agente em relação a um valor de campo de data, como "3 dias antes da data de vencimento" ou "Quando a data de início for alcançada". Funciona com campos personalizados de Data e Data/hora e oferece suporte ao cálculo de dias úteis. Ideal para lembretes, escalonamentos e ações baseadas em prazo.
- Agentes acionados por API: alterações feitas via API do Wrike também acionam agentes, permitindo integração com sistemas externos.
- Integração com Wrike Automations: os agentes funcionam bidirecionalmente com o Wrike Automations. Regras tradicionais de automação podem acionar agentes, e ações de agentes podem ativar regras de automação. Isso permite fluxos de trabalho complexos de múltiplas etapas que combinam raciocínio de IA com automação baseada em regras.
Nota
Os agentes de IA podem ler e reagir a estes tipos de campos personalizados: Texto, Número, Percentual, Moeda, Data, Seleção única, Seleção múltipla, Duração, Caixa de seleção, Link para banco de dados, Espelhos e Campos calculados/fórmula.
Além dos campos personalizados, os agentes podem ler:
- Autor e responsável do item de trabalho
- Campos personalizados vazios — os agentes podem raciocinar sobre o que está faltando, não apenas sobre o que está presente
- Campos calculados/fórmula — podem expor dados do sistema que os agentes não acessam diretamente, como capacidade, carga de trabalho ou horas programadas
- Campos personalizados do item pai — os agentes podem ler campos personalizados da tarefa ou projeto pai
- Itens irmãos e subtarefas — os agentes podem ver itens irmãos e subtarefas para raciocínio entre itens
- Contexto de localização — os agentes sabem onde estão no espaço e na hierarquia de contas
-
Defina o escopo de quando o gatilho deve ocorrer:
-
Qualquer subitem do item de trabalho onde o agente foi adicionado:
Use isso para ações em nível de tarefa, como Recebimento ou Triagem. O agente reage a alterações nos subitens e atua nesses subitens.
Exemplo: o agente de Recebimento é adicionado a uma pasta de Solicitações recebidas. Quando um novo subitem é adicionado a essa pasta, isso aciona o agente para verificar se todas as informações obrigatórias (como responsável ou data de vencimento) foram fornecidas. Em seguida, o agente publica um comentário nesse subitem para informar se algo está faltando.
-
Item onde o agente foi adicionado:
Use isto para ações agregadas, como um relatório de riscos. O agente reage a alterações neste item e atua sobre o mesmo item.
Exemplo: um agente personalizado é adicionado a um projeto de Lançamento de Produto para notificar os seguidores sobre as alterações no projeto. Se algum dos campos personalizados do projeto mudar, o agente publica um comentário no projeto sobre essa alteração e @menciona todos os seguidores.
-
-
Defina uma ação:
- Postar comentário: o agente compartilha sua análise ou decisão como um comentário no item relevante.
-
Atualizar valores de campo: o agente atualiza campos específicos, como Responsável, Campo personalizado, Nome do item ou Status.
-
Alterar campo personalizado: o agente atualizará campos personalizados específicos (escolha qual campo atualizar).
Nota
Os agentes de IA podem atualizar estes tipos de campos personalizados: Texto, Seleção única, Seleção múltipla, Número, Percentual, Moeda, Link para banco de dados, Caixa de seleção, Data.
Apenas leitura (não podem ser escritos por agentes): campos Espelho e campos Calculados/Fórmula. Os agentes podem ler esses valores como contexto, mas não podem atualizá-los. Campos personalizados do tipo Pessoa não podem ser lidos nem escritos por agentes.
Campos de data que incluem um componente de hora (um recurso Labs) não são compatíveis com ações de agente. Esses campos não aparecerão no seletor de campos personalizados ao configurar um agente. Se um campo de data for alterado para incluir hora depois que um agente já tiver sido salvo com esse campo em uma ação, essa ação falhará em todas as execuções.
- Alterar responsável: o agente atribuirá itens de trabalho a usuários com base no seu prompt. Os agentes podem ver atributos do perfil do usuário (cargo, departamento, país, fuso horário, quantidade de tarefas atribuídas) e pertencimento a grupos de usuários, permitindo atribuições por função, localização, departamento ou grupo. Os agentes não podem acessar dados de carga de trabalho ou capacidade além da contagem de tarefas.
- Alterar nome do item de trabalho: o agente atualizará o título da tarefa ou projeto com base em sua análise.
- Alterar status: o agente atualizará o status da tarefa com base nas condições que você definir. Funciona com fluxos de trabalho padrão e personalizados.
-
Selecionar registro de Link-to-Database: o agente pode alterar qual registro do banco de dados está selecionado em campos Link-to-Database. Use isto quando os agentes precisarem categorizar itens selecionando entre os registros do seu banco de dados.
Nota
Acesso ao contexto de Link-to-Database:
- Ação Alterar campo L2DB: o agente pode pesquisar em todo o banco de dados. Pesquise por valor, não por nome de coluna.
- Outras ações (Postar comentário, Alterar status etc.): o agente vê apenas o valor atualmente selecionado, não o banco de dados completo.
Exemplo
- ✅ “selecione o registro que contém o valor”
- ❌ “selecione o registro onde o Nome da Coluna é valor”
-
Alterar data de início/vencimento: o agente pode modificar datas de início e vencimento em tarefas. Use isso para fluxos de gerenciamento de prazos, como adiar uma data de vencimento quando uma tarefa está bloqueada ou definir uma data de início com base em critérios de recebimento.
Prompts de exemplo:
- “Quando o status mudar para Bloqueado, adie a data de vencimento em 5 dias úteis.”
- “Quando todos os campos obrigatórios estiverem preenchidos, defina a data de início para hoje.”
-
Localização: o agente pode mover ou adicionar itens de trabalho às pastas que você definir durante a configuração. Ao configurar essa ação, você incorpora chips de localização — referências estruturadas a pastas ou projetos específicos — diretamente no texto de instruções da ação. O agente analisa o item de trabalho e escolhe o destino apropriado entre esses chips.
Dois modos estão disponíveis:
- Mover para localização: Remove o item da pasta atual e o coloca exclusivamente na pasta de destino.
- Adicionar à localização: Mantém o item na pasta atual e o adiciona a uma pasta adicional.
Prompts de exemplo:
- “Quando a descrição de uma tarefa mencionar jurídico, compliance ou regulamentação, mova-a para a pasta Legal Review.”
-
“Quando a prioridade estiver definida como Crítica, adicione a tarefa à pasta Urgent Queue para que ambas as equipes possam vê-la.”
Importante
O agente só pode mover itens para pastas que você referencia explicitamente como chips de local na instrução. Ele não pode mover itens para locais arbitrários nem criar novas pastas.
-
Iniciar ou gerenciar fluxo de aprovações: O agente cria novas aprovações em itens de trabalho ou atualiza aprovações de rascunho existentes. Você pode especificar aprovadores usando chips de usuário nas instruções da ação.
Ações de aprovação suportadas:
- Criar uma nova aprovação em um item de trabalho
- Atualizar uma aprovação de rascunho existente
- Adicionar ou remover aprovadores
- Escolher o autor ou o responsável do item como aprovador
- Especificar usuários individuais ou grupos de usuários como aprovadores por meio de chips de usuário
Exemplos de prompts:
- \"Quando o status mudar para Pronto para revisão, inicie uma aprovação com o proprietário do projeto como aprovador.\"
- \"Quando o campo Budget ultrapassar 50.000, inicie uma aprovação com o grupo de usuários Finance Team.\"
- Enviar e-mail (Gmail ou Outlook): O agente envia um e-mail por meio de uma conta OAuth conectada. Durante a configuração do agente, o administrador do espaço autentica uma conta do Gmail ou Outlook. O agente compõe o assunto, o corpo e os destinatários a partir do contexto do item de trabalho e das instruções da ação.
-
Escrevendo prompts de e-mail:
Seu prompt deve instruir o agente sobre para quem enviar o e-mail. Seja explícito sobre de onde vem o endereço do destinatário.
O agente pode obter endereços de e-mail de:
- Endereço de e-mail principal do responsável (por exemplo, "enviar aos responsáveis pela tarefa")
- Endereço de e-mail do autor (por exemplo, "notificar o autor")
- Valores de campos personalizados que contenham endereços de e-mail
- Título da tarefa ou texto da descrição contendo endereços de e-mail
- Endereços explícitos no prompt (por exemplo, "enviar para intake@company.com")
- Regras de composição (por exemplo, "nome + ponto + sobrenome + @contoso.com")
O agente não pode obter endereços de e-mail de:
- Seguidores
- Endereços de e-mail secundários
Assunto e corpo podem ser deixados em branco — o agente só os preencherá se o seu prompt instruí-lo a isso.
Dica
Tenha cuidado com prompts ambíguos. Um prompt como \"Atualizar responsáveis sobre o status do projeto\" pode ser interpretado como \"alterar os responsáveis\" em vez de \"enviar um e-mail de atualização aos responsáveis\". Use uma linguagem sem ambiguidades, como \"Envie um e-mail aos responsáveis resumindo o status do projeto.\"
Exemplos de prompts:
- "Quando o status mudar para Blocked, envie um e-mail para o responsável com um resumo do que está bloqueando a tarefa."
- "Quando uma nova tarefa for criada na pasta Incoming, envie um e-mail para intake@company.com com o título e a descrição da tarefa."
-
"Envie um resumo semanal para o endereço de e-mail do autor com todas as subtarefas em atraso."
Importante
Uma única ação de e-mail pode atender a vários destinatários (múltipos endereços "Para"). Limitações de e-mail: sem campos CC/BCC, sem anexos, sem endereços de e-mail secundários, sem endereços de e-mail de seguidores. O remetente da mensagem exibe a conta conectada.
-
Notificar no Slack: O agente publica uma mensagem em um canal do Slack como uma ação. Durante a configuração do agente, um administrador de espaço conecta um workspace do Slack e seleciona um canal de destino usando um chip de canal do Slack. O canal de destino é definido durante a configuração — cada ação de Notificar no Slack publica em um único canal. O agente compõe apenas o corpo da mensagem, usando o contexto do item de trabalho e as instruções da ação.
Importante
As notificações do Slack exigem a conexão de um workspace do Slack nas configurações do agente. Somente administradores de espaço podem concluir a conexão. O aplicativo do Slack deve estar instalado em qualquer canal no qual o agente vá publicar. O aplicativo Wrike para Slack é aprovado pelo Slack Marketplace; se o seu workspace do Slack restringir a instalação de aplicativos de terceiros, o administrador do workspace poderá precisar aprovar previamente \"Wrike\" no diretório de aplicativos do Slack antes que a conexão possa ser concluída.
Exemplos de prompts:
- "Quando o status mudar para Blocked, publique uma mensagem no canal conectado resumindo o que está bloqueando a tarefa."
- "Quando uma tarefa de alta prioridade for criada na pasta Incoming, publique no canal conectado o título da tarefa, o responsável e a descrição."
Exemplo: um agente disparado por uma alteração de status para "Em Risco" agora pode publicar uma notificação no canal do Slack do projeto — mencionando a tarefa, o proprietário e o que está bloqueando — sem que ninguém precise mudar para o Wrike para verificar.
Limitações das notificações do Slack: Um canal por ação (vários canais e mensagens diretas não são compatíveis na V1); sem respostas em threads ou preservação de contexto de thread; sem mencionar usuários do Slack.
- Notificar no Microsoft Teams: o agente publica uma mensagem em um canal do Microsoft Teams como ação. Durante a configuração do agente, um administrador do espaço conecta uma conta do Microsoft Teams e seleciona um canal de destino. O canal de destino é definido durante a configuração — cada ação de Notificar-no-Teams publica em um canal; o agente não escolhe o canal em tempo de execução. O agente compõe apenas o corpo da mensagem, usando o contexto do item de trabalho e as instruções da ação. A mensagem é entregue pelo aplicativo Wrike Microsoft Teams e inclui um link de retorno para o item de trabalho no Wrike. O registro de atividades armazena o status de entrega com o nome do canal.
Prompts de exemplo:
- "Quando o status mudar para Blocked, publique uma mensagem no canal do Teams conectado resumindo o que está bloqueando a tarefa."
- "Quando uma tarefa de alta prioridade for criada na pasta Incoming, publique no canal do Teams conectado com o título, o responsável e a descrição da tarefa."
Limitações de notificações do Microsoft Teams: publica apenas em canais dentro de um team — ainda não há suporte para publicar em chats (DMs de grupo); sem @menções a usuários do Teams; sem mensagens em thread; um canal por ação.
-
Escolha onde a atualização deve acontecer:
- Item de trabalho onde o agente foi adicionado: A ação tem como alvo o item pai onde o agente está configurado.
- Todos os subitens do item de trabalho onde o agente foi adicionado: A ação tem como alvo todos os itens filhos (máximo de 1.000 subitens por execução).
- Item de trabalho onde o gatilho ocorreu: A ação tem como alvo o item específico que acionou o agente.
- Subitens do item acionado: A ação tem como alvo os subitens do item específico que acionou o agente. Apenas filhos diretos (um nível abaixo do item acionado). Caso de uso: um blueprint cria um projeto com subtarefas em uma pasta de entrada; o agente atua somente nas subtarefas do novo projeto, não nas subtarefas de outros projetos.
-
Filtragem de itens de trabalho
Filtre a quais itens a ação se aplica: cada ação possui um seletor de filtro — os mesmos controles de filtro que você usa em outras partes do Wrike. Você pode filtrar por tipo de item, status, responsável, campos personalizados, importância, nome ou qualquer combinação. Itens que não correspondem ao filtro são ignorados sem consumir créditos do agente.
Isso é configurado por ação, portanto ações diferentes dentro do mesmo agente podem ter filtros diferentes. Por exemplo, uma ação pode ter como alvo apenas tarefas com status “New”, enquanto outra mira projetos concluídos.
Dica
Se o seu agente estiver atribuído a uma pasta que contenha projetos e tarefas, use um filtro para restringir as ações aos tipos de itens desejados.
Nota
Você pode adicionar várias ações clicando em + Ação, para que o agente execute diversas atualizações em uma única execução.
Importante
Como múltiplas ações funcionam
- As ações são independentes - o resultado de uma ação não afeta as outras.
- Não há uma ordem de execução garantida. Ação 1, Ação 2 e Ação 3 podem ser executadas em qualquer sequência, e podem rodar em paralelo. Trate cada ação como se ela pudesse ser executada primeiro.
- Cada ação possui sua própria instrução e pode ter como alvo um local diferente (item pai, todos os subitens ou o item acionado).
- A instrução geral é compartilhada por todas as ações, enquanto cada ação possui seu prompt específico.
- Você pode nomear cada ação para facilitar a identificação na configuração e nos logs de atividade. Por exemplo, nomeie suas ações como “Definir Prioridade”, “Encaminhar para Equipe” e “Publicar Resumo” em vez de usar rótulos genéricos. Isso é especialmente útil quando um agente possui várias ações do mesmo tipo.
O que isso significa para seus prompts:
- Cada prompt de ação deve ser autônomo, funcionando a partir dos campos do item de trabalho, comentários, contexto pai ou chips de localização referenciados.
- Não escreva frases como "Leia o comentário postado pela ação anterior", "Use o valor calculado na Ação 2" ou "Se a Ação 1 tiver êxito, então…". Não existe Ação 1 — há apenas ações, e qualquer uma delas pode ser executada primeiro.
- Se duas ações precisarem do mesmo valor calculado (por exemplo, uma data de marco baseada na data de início do projeto e urgência), faça com que cada ação o calcule independentemente a partir da mesma fonte. Elas produzirão o mesmo resultado porque leem os mesmos dados.
Se a Ação B realmente precisar da saída da Ação A, um único agente com várias ações não funcionará. Use encadeamento de agentes: o Agente 1 escreve um campo personalizado ou status; o Agente 2 é acionado por essa alteração e executa o próximo passo.
Bons casos de uso para agentes com múltiplas ações:
- Definir um campo de categoria E publicar um comentário de classificação (sem dependência)
- Alterar responsável E atualizar status (sem dependência)
- Atualizar vários campos personalizados simultaneamente
Quando usar Alteração de Status:
A alteração de status é ideal para a progressão automática do fluxo de trabalho:
- Validação de entrada: Alterar o status para Ready quando todos os campos obrigatórios estiverem preenchidos.
- Rastreamento de atrasos: Marcar tarefas como Overdue quando ultrapassarem a data de vencimento.
- Detecção de dependências: Definir o status como Blocked quando dependências forem mencionadas em comentários.
- Conclusão de projeto: Mover tarefas para Complete quando todas as subtarefas estiverem concluídas.
Observações importantes sobre alterações de status:
- Os agentes respeitam suas regras de transição de fluxo de trabalho e não podem pular status obrigatórios.
- As alterações de status são registradas no histórico de atividade da tarefa com o raciocínio do agente.
- Se o status já estiver correto, o agente cria apenas uma entrada de log (sem comentário duplicado).
- Funciona com status padrão do Wrike e status de fluxos de trabalho personalizados.
Exemplos de Prompts de Alteração de Status:
-
Marcar tarefas atrasadas:
Quando uma tarefa ultrapassar sua data de conclusão e o status não for Completed, altere o status para Overdue.
-
Validar conclusão da entrada:
Quando uma tarefa tiver os três campos obrigatórios preenchidos (Orçamento, Responsável, Prazo), altere o status de New para Ready for Work. Ignore tarefas já marcadas como Ready for Work ou Completed.
-
Detectar trabalho bloqueado:
Quando comentários mencionarem "blocked", "waiting on" ou "dependency", e o status ainda não for Blocked ou Completed, altere o status para Blocked e publique um comentário resumindo o que está bloqueando a tarefa.
- Teste sua configuração no Playground de Testes para ver como o agente raciocina e responde. Execuções no Playground não contam para seus limites de uso de IA, portanto você pode iterar livremente em prompts e configurações antes de implantar o agente.
- Clique em Criar para ativar seu agente.
-
Atribua o agente a um local: Após criar o agente, você deve atribuí-lo à pasta, projeto ou tarefa específica onde ele deverá operar. Navegue até o local de destino e @mencione o agente no fluxo de comentários para ativá-lo ali. O agente monitorará e atuará somente dentro do seu escopo atribuído.
Importante
Criar um agente nas Configurações do Espaço não é suficiente — você também deve atribuí-lo a um local específico @mencionando-o. Sem essa etapa, o agente não ficará ativo.
Os agentes de IA podem alterar automaticamente os nomes dos itens de trabalho e atribuí-los a usuários analisando contexto, disponibilidade e carga de trabalho. Essa ação está disponível para Agentes Personalizados e ajuda sua equipe a alocar trabalho de forma dinâmica.
Quando você configura um agente de IA Personalizado e define os detalhes conforme mostrado na Etapa 4 acima, escolha a ação para atualizar o campo Responsável e atribuir tarefas. O agente analisará as informações de usuário disponíveis e seguirá as regras definidas em seu prompt. O agente pode contar as tarefas que vê atribuídas a cada usuário, mas não tem acesso à visão de carga de trabalho do Wrike, ao planejamento de capacidade ou aos dados de agendamento. Para um balanceamento de carga mais preciso, use um campo calculado que faça referência a dados de capacidade ou carga de trabalho do sistema — os agentes podem ler valores de campos calculados.
Para usar o agente de IA do Wrike na atribuição de tarefas, você precisa especificar um conjunto claro de usuários para o agente escolher. O agente não atribuirá tarefas a qualquer pessoa; você deve orientá-lo definindo exatamente quem é elegível. Atribuir tarefas a uma pessoa aleatória sem nenhuma restrição não é compatível.
Formas válidas de definir o grupo de usuários:
- Especificar usuários exatos pelo nome: “Atribuir a Lisa Simpson ou Alex Jones”
- Combinar critérios: “Atribuir a Morgan ou Casey se a tarefa mencionar ‘design’ ou ‘UI’. Entre eles, prefira quem tiver menos tarefas atribuídas.”
Formas inválidas de definir o grupo de usuários:
- “Atribuir a um usuário aleatório” (nenhum grupo definido).
- “Atribuir à melhor pessoa” (nenhum grupo definido).
Importante
Você deve sempre definir um grupo de usuários. O agente não atribuirá tarefas se você não fornecer orientações claras.
Nota
My Team é um grupo interno que contém todos os usuários regulares da sua conta. Ele não inclui Collaborators nem External users.
O agente de IA pode atribuir itens de trabalho usando estes métodos:
- Por nome completo ou UID do usuário.
- Por parte única do nome.
- Por atributos do perfil do usuário (departamento, cargo, fuso horário, país).
- Por associação a grupo de usuários ("atribuir a um membro do grupo Design").
- Para os mesmos responsáveis de outra tarefa (o agente lê os responsáveis de itens irmãos).
- Para os responsáveis da tarefa pai.
- Para "mim" (a pessoa que criou o agente).
- Para membros ou administradores de um grupo de usuários.
- Para usuários sem permissões específicas.
- Para o criador da tarefa.
- Para vários usuários de uma vez.
- Entre diferentes grupos.
- Por localização, fuso horário, função de trabalho, departamento ou país.
- Por carga de trabalho (como a pessoa menos ocupada de um grupo).
- Usando estratégias de rotação (por exemplo, atribuir a um usuário diferente a cada semana).
- Com opções de fallback se ninguém atender aos seus critérios principais.
Limitações Atuais:
Algumas opções de atribuição ainda não estão disponíveis:
- Atribuir a administradores do espaço (informações de admin ainda não são passadas ao agente).
- Atribuir com base em funções ou permissões da conta.
- Atribuir usando dados de carga de trabalho ou capacidade além da contagem de tarefas. Os agentes podem ver assignedTaskCount por usuário, mas não podem acessar esforço, horas agendadas ou planejamento de capacidade.
Solução alternativa: Use um campo calculado que faça referência a dados de capacidade — os agentes podem ler valores de campos calculados.
Nota
O agente pode contar as tarefas que vê, mas não tem acesso completo a dados de agendamento ou capacidade.
Exemplos de Prompts
Confira algumas maneiras de orientar o agente de IA a atribuir tarefas:
-
Atribuição básica:
Quando uma nova tarefa for criada nesta pasta, atribua-a a Lisa Simpson ou Alex Jones. Se a tarefa mencionar "design", prefira Lisa. Caso contrário, prefira Alex.
-
Atribuição considerando carga de trabalho:
Atribua novas tarefas ao usuário desta lista que atualmente tiver menos tarefas atribuídas: Morgan, Casey, Alex. Se vários usuários empatarem, escolha aleatoriamente.
-
Estratégia de rotação:
Gire a atribuição de tarefas semanalmente entre os membros da Equipe de Design. Às segundas, atribua ao Usuário A; às terças, ao Usuário B; e assim por diante.
-
Atribuição com múltiplos critérios:
Atribua tarefas a usuários que atendam a estes critérios:
- Membro do grupo de usuários Engineering.
- Localizado na Europa (GMT a GMT+3).
-
Menos de 10 tarefas ativas.
Se ninguém corresponder, atribua ao administrador do grupo de usuários Engineering.
Melhores práticas
- Sempre defina claramente seu grupo de usuários.
- Inclua lógica de fallback para casos em que ninguém atenda aos seus critérios.
- Teste seus prompts no Playground antes de entrar em produção.
- Comece com regras simples e adicione complexidade conforme necessário.
- Documente sua lógica de atribuição para referência futura.
Solução de problemas
Se o agente não atribuir ninguém:
- Verifique se seu prompt define um grupo de usuários.
- Certifique-se de que os usuários tenham as permissões corretas para a pasta ou projeto.
Se a pessoa errada for atribuída:
- Revise seu prompt em busca de palavras ambíguas.
- Garanta que os perfis dos usuários estejam atualizados.
- Teste seu prompt no Playground para confirmar o comportamento.
Se a atribuição parecer aleatória:
- Certifique-se de que seus critérios sejam específicos e claros.
- Lembre-se de que agentes de IA podem, ocasionalmente, fazer escolhas diferentes com opções semelhantes.
Nota
Revise e atualize regularmente seus prompts de atribuição à medida que sua equipe muda ou seus processos evoluem.
Depois que seus agentes forem implantados, você poderá monitorar o desempenho deles no Painel de Atividade de Agentes dentro da interface de gerenciamento de agentes de IA.
Tabela de Visão Geral de Agentes
Veja todos os seus agentes atribuídos com detalhes incluindo:
- Nome do agente e resumo de atividade mensal (ex.: “5 ações neste mês”).
- Carimbos de data/hora das ações recentes.
- Tipos de ação (como alterar campos personalizados ou publicar comentários).
- Itens de trabalho afetados.
- Eventos de gatilho que ativaram o agente.
- Status de sucesso ou falha.
- Filtrar logs de atividade do agente: Use os controles de filtro acima da tabela de atividade para restringir o log e localizar execuções específicas mais rapidamente. Filtros disponíveis: Data/hora, Ação, Item de trabalho, Acionado por, Status. Útil em espaços de alto volume onde o agente executou centenas de vezes — depure uma falha filtrando pelo status com falha ou rastreie o histórico de um item de trabalho específico.
Visualizações detalhadas de ações
Clique em qualquer ação para obter mais informações, incluindo:
- Detalhes completos do agente e carimbo de data/hora.
- Item de trabalho específico e sua localização.
- Gatilho exato que ativou o agente.
- Ação precisa executada (por exemplo, “Atualizar o campo Categoria da Solicitação para ativo criativo”).
- Nome da ação: se você nomeou a ação durante a configuração, o nome aparece junto ao tipo de ação na entrada do log (ex.: “Definir Prioridade - Alterar campo personalizado”).
- Raciocínio de IA com uma explicação completa de por que o agente tomou sua decisão.
Melhores práticas de monitoramento
- Revisão regular: Verifique os logs de atividade dos agentes semanalmente para garantir que estejam funcionando como esperado.
- Análise de raciocínio: Use a exibição de raciocínio detalhada para entender como os agentes tomam decisões e identificar oportunidades de melhorar os prompts.
- Acompanhamento da taxa de sucesso: Monitore os status de sucesso e falha para detectar quaisquer problemas em andamento.
- Ajuste de desempenho: Refine os prompts do agente com base nos logs de atividade para aumentar a precisão e a consistência.
Importante
- Sempre teste sua configuração de agente no playground integrado antes da implantação. Você pode selecionar itens de exemplo e visualizar exatamente como o agente responderá, incluindo seu processo de raciocínio.
- Defina valores de fallback para os casos em que o agente não conseguir fazer uma determinação.
- Os agentes respeitam as configurações de permissão existentes e não acessarão informações que os usuários não podem ver.
- Somente um agente de cada tipo pode operar no mesmo local (pasta, projeto ou tarefa).
- Os agentes podem monitorar no nível do contêiner (pastas ou projetos) ou atuar em itens de trabalho individuais (tarefas), dependendo da seleção de escopo.
Para garantir que seus agentes atuem de forma eficiente e entreguem o máximo valor, siga estas melhores práticas de configuração e gerenciamento de escopo.
Atenção ao seu escopo
Gerenciar o escopo de um agente é o passo mais crítico para criar automação eficaz.
- Evite Selecionar Tudo: Um erro comum é selecionar todos os escopos disponíveis para um agente. Isso pode levar a ações indesejadas e problemas de desempenho.
- Use Filtros de Ação: Os Filtros de Ação são sua melhor ferramenta para definir exatamente onde um agente deve operar.
- Alvo Itens Específicos: Configure agentes para trabalhar apenas em tipos de itens específicos ou itens com um status particular, como "ativo".
Aproveite Subitens Acionados
Um dos recursos mais poderosos na criação de agentes é a capacidade de direcionar subitens com base em um gatilho do item pai.
- Automatize Blueprints de Projetos: Se você tiver um projeto com vários subitens, poderá configurar o agente para executar ações em todos esses subitens assim que o status do projeto pai mudar.
- Precisão da Ação: Isso garante que sua automação flua para baixo na estrutura do projeto exatamente quando necessário.
Gerencie a capacidade da pasta
O volume de dados que um agente deve analisar impacta significativamente seu desempenho.
- Limite a contagem de itens: Não coloque agentes em pastas que contenham um número massivo de itens (por exemplo, 20.000 itens).
- Evite problemas de desempenho: Grandes volumes de pastas podem causar problemas técnicos e "transtornos" para as capacidades de processamento do agente.
Conversar com um agente no Wrike permite fazer perguntas de acompanhamento sobre as ações que ele executa em seus projetos e tarefas. Use esse recurso para obter insights sobre as decisões e o raciocínio do agente — tudo em uma conversa privada.
- Navegue até o fluxo de comentários do projeto ou tarefa onde o agente atuou.
- Na caixa de comentários, clique no ícone do agente de IA na barra de ferramentas para ver os agentes disponíveis ou digite @ seguido do nome do agente. O ícone do agente de IA filtra o seletor para mostrar apenas agentes (não usuários regulares), facilitando a localização do agente certo.
- Um painel de chat privado será aberto no lado direito da sua tela.
- Digite sua pergunta e pressione Enter para conversar com o agente.
Nota
Sua conversa com o agente é privada. Outros usuários não podem ver o que você discute no painel de chat.
Você pode usar o chat para entender por que o agente tomou determinadas decisões. Por exemplo:
-
Por que ele executou uma ação:
“Por que você sinalizou esta tarefa como em risco?”
-
Quais informações ele utilizou:
“O que fez você classificar isto como um bug?”
-
Como ele chegou à sua conclusão:
“Por que você achou que isso estava bloqueado?”
Dica
- Faça perguntas claras e diretas para obter as melhores respostas do agente.
- Você pode copiar a resposta para a sua área de transferência e curtir ou não curtir a resposta fornecida pelo chat.
Quais são as boas práticas e os erros a evitar ao criar um prompt criativo para um agente personalizado?
Faça:
- Seja específico sobre o que você quer que o agente procure.
- Dê exemplos claros das classificações ou ações esperadas.
- Defina comportamentos de contingência para casos extremos.
- Use linguagem natural — escreva como se estivesse explicando a um colega prestativo.
- Teste completamente seu prompt no Testing Playground antes de implantá-lo.
Não faça:
- Não crie lógicas excessivamente complexas e com várias etapas.
- Não presuma que o agente entende a terminologia da sua empresa sem explicação.
- Não se esqueça de abordar situações com informações pouco claras ou incompletas.
- Não implante seu agente sem testá-lo antes.
- Comece pequeno: teste um tipo de agente em uma única pasta antes de expandir para outras áreas.
- Teste primeiro: sempre valide o comportamento do seu agente no Playground antes de implantá-lo.
- Combine agentes: use o Intake Agent e o Triaging Agent juntos para um gerenciamento completo de solicitações.
- Revise com frequência: refine regularmente seus prompts com base nos logs de atividades e no feedback da equipe.
- Comunique: mantenha sua equipe informada quando os agentes estiverem ativos e diga o que está sendo automatizado.
-
Encadeamento de agentes:
A ação de um agente pode disparar outro agente. Essa é a abordagem recomendada para fluxos de trabalho em que uma etapa depende do resultado da etapa anterior.
Como funciona: o Agente 1 executa uma ação (por exemplo, define o valor de um campo personalizado) → o Agente 2 é configurado para disparar com base nessa alteração de campo → o Agente 2 executa a próxima etapa.
Exemplos:
- Triagem → Atribuição: um agente de triagem define o campo Prioridade → um agente de atribuição dispara em alterações de Prioridade e atribui a tarefa com base no novo valor de prioridade.
-
Intake → Routing: um Intake Agent valida uma solicitação e define o status como “Complete” → um Routing Agent dispara nessa alteração de status e move o item para a pasta correta.
Dica
Com a ação Change location, o Routing Agent agora pode mover itens para pastas nativamente. Configure o Routing Agent com a ação Change location e incorpore as pastas de destino como chips de localização na sua instrução.
- Categorização → Notificação: um agente de categorização define o campo Type → um agente de notificação dispara em alterações de Type e publica um comentário direcionado.
Quando usar encadeamento vs. várias ações:
- “A Ação B precisa saber o que a Ação A decidiu?” → Use encadeamento (agentes separados).
- “Eu preciso de um comentário E de uma atualização de campo sobre a mesma coisa?” → Use várias ações (um único agente).
Use campos calculados para ampliar o que os agentes podem ver:
Os agentes não podem acessar métricas de carga de trabalho, dados de capacidade nem realizar cálculos confiáveis. Mas os agentes PODEM ler campos calculados/de fórmula. Crie uma fórmula que calcule o valor necessário (por exemplo, capacidade disponível, percentual de atraso, pontuação de risco) e o agente poderá ler o resultado e agir com base nele.
Comportamentais:
- Comportamento não determinístico: agentes de IA podem fornecer respostas ligeiramente diferentes para a mesma situação — isso é esperado em IA.
- Limites de contexto: os agentes só podem acessar e trabalhar com informações dentro do seu escopo atribuído.
- Processamento de linguagem: os agentes funcionam melhor quando você fornece texto claro e descritivo. Os agentes respeitam o idioma usado na instrução ao gerar sua saída.
- Confiabilidade limitada em matemática/aritmética — os agentes não são confiáveis em aritmética, contagem e cálculos de múltiplas etapas. Use campos de fórmula e automações para fluxos de trabalho com muitos cálculos. Os agentes são excelentes em ler valores calculados e decidir o que fazer com base neles.
- Itens com nomes semelhantes: os agentes podem confundir itens irmãos com nomes parecidos (por exemplo, “Gate1” vs “Gate2”). Separe itens com nomes semelhantes em ações diferentes.
-
Ações que os agentes não podem executar:
- Excluir itens
- Alterar descrições de tarefas/projetos
-
Dados que os agentes não podem acessar:
- Métricas de carga de trabalho do usuário — os agentes podem contar tarefas atribuídas, mas não podem acessar dados de planejamento de capacidade ou de programação
- Campos personalizados do tipo Pessoa
- Anexos (PDFs, imagens, documentos)
- Fontes de dados externas (bases de conhecimento, Google Docs, SharePoint, APIs externas)
- Dados fora do espaço de escopo atribuído
Se o seu agente não estiver respondendo:
- O agente está ativado nas Configurações do espaço?
- O agente foi atribuído a um local? Criar um agente não é suficiente — você deve @mencionar o agente na pasta, projeto ou tarefa de destino.
- O gatilho corresponde ao que realmente aconteceu? Por exemplo, se o gatilho for "Status alterado" mas o usuário tiver alterado um campo personalizado, o agente não será acionado.
- Para gatilhos baseados em data, verifique se o campo de data possui um valor e se o horário do gatilho está correto.
Se o seu agente estiver tomando decisões erradas::
- Verifique o Painel de atividades e leia o raciocínio da IA para entender como o agente chegou à conclusão.
- Teste no Playground com o item real que produziu o resultado incorreto.
- Torne suas instruções mais específicas — adicione regras explícitas, exemplos e comportamento de contingência.
- Se o agente confundir itens com nomes semelhantes (por exemplo, “Fase 1” vs “Fase 2”), separe-os em ações diferentes.
Se a atribuição parecer aleatória ou incorreta
- Certifique-se de que seu prompt liste os membros da equipe pelo nome — os agentes não podem procurar grupos de usuários ou atributos de perfil.
- Verifique se os nomes estão escritos corretamente.
- Inclua lógica de contingência para casos em que ninguém atenda aos seus critérios.
- Lembre-se de que os agentes podem contar tarefas atribuídas, mas não podem acessar dados de carga de trabalho ou de programação.