> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.ycloud.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Recomendações de IA > Transforme conversas transferidas em melhorias práticas para o AI Agent. Transforme conversas transferidas em melhorias práticas para o AI Agent. As Recomendações de IA agora ajudam sua equipe a identificar **Lacunas de Conteúdo**, **Lacunas de Dados** e **Lacunas de Ação**, orientando os administradores a publicar conteúdos de P\&R reutilizáveis, criar Conectores de Dados ou criar Habilidades que preencham a capacidade ausente. ## O que as Recomendações de IA fazem Quando os clientes são transferidos para um atendente humano, a conversa muitas vezes revela por que o AI Agent não conseguiu concluir a tarefa. As Recomendações de IA agrupam falhas recorrentes em tipos de lacunas e recomendam a próxima ação administrativa: adicionar o conhecimento ausente, conectar dados de clientes ou de negócios em tempo real ou criar uma Habilidade de automação para uma operação externa. | Tipo de lacuna | O que significa | Próximo passo típico | | - | - | - | | **Lacuna de Conteúdo** | O AI Agent não possui conteúdo de conhecimento reutilizável, como uma política, explicação de produto ou resposta para solução de problemas. | Revise e aprove o rascunho de P\&R gerado na Base de Conhecimento. | | **Lacuna de Dados** | O AI Agent precisa de dados em tempo real ou específicos do cliente, como status do pedido, detalhes da conta, andamento da entrega ou informações de assinatura. | Crie um Conector de Dados e use-o em uma Habilidade para que o AI Agent possa consultar os dados necessários. | | **Lacuna de Ação** | O AI Agent precisa de permissão e etapas de fluxo de trabalho para concluir uma ação externa, como cancelar uma assinatura, alterar um endereço, emitir um reembolso ou atualizar o acesso. | Crie um Conector de Dados se necessário e, em seguida, crie uma Habilidade com confirmação, verificações, a etapa de ação e tratamento de contingências. | *** ## Quem deve usar Este recurso foi desenvolvido para operações de suporte, operações de experiência do cliente, administradores do AI Agent e qualquer pessoa responsável por manter a Base de Conhecimento do AI Agent precisa e completa. Use as Recomendações de IA como uma fila de revisão regular: abra a página, revise as lacunas sugeridas mais importantes e execute a ação recomendada para cada tipo. *** ## Onde encontrar 1. Abra a configuração do seu AI Agent. 2. Na barra lateral esquerda, selecione **Recommendation**. A página é aberta com uma fila de revisão para recomendações geradas por IA a partir de conversas transferidas recorrentes. Página de Recomendações do YClouder com um cartão de Lacuna de Conteúdo, evidências de recomendação, rascunho de P&R e detalhes da recomendação *** ## Como ler a página | Área | O que significa | | - | - | | Resumo de impacto | O topo da página resume as maneiras mais impactantes de melhorar a taxa de resolução do agente. | | Distribuição de lacunas | A barra empilhada mostra quantas recomendações são Lacunas de Conteúdo, Lacunas de Dados e Lacunas de Ação, além da participação de cada tipo no total. | | Contagem de recomendações | A contagem de itens mostra quantas recomendações correspondem aos filtros e termos de pesquisa atuais. | | Lista de recomendações | Cada cartão mostra o tipo de lacuna, nível de impacto, título da recomendação, resumo, contagem de conversas transferidas e data/hora de geração. | | Página de detalhes | O lado direito muda conforme o tipo de lacuna. Lacunas de Conteúdo abrem **Revisar rascunho de P\&R**. Lacunas de Dados e de Ação abrem **Conectar dados e criar habilidade**. | | Detalhes da recomendação | O cartão de detalhes mostra o tipo de lacuna, impacto esperado, conversas transferidas, capacidade ausente e status. | *** ## Encontrar as recomendações certas | Controle | Como usar | | - | - | | Ordenação | Use o controle de ordenação, como **Impacto**, para priorizar recomendações com maior probabilidade de reduzir transferências. | | Filtros | Use **Tipo de lacuna**, **Status** e **Data de geração** para restringir a fila. Por exemplo, mantenha o Status definido como **Ativo** quando quiser ver apenas recomendações aguardando revisão. | | Pesquisar recomendações | Pesquise por palavras-chave do título da recomendação, tópico, capacidade ausente ou problema do cliente quando quiser encontrar uma recomendação específica. | Página de Recomendações do YClouder com o painel de Filtros aberto para tipo de lacuna, status e data de geração *** ## Revisar uma recomendação 1. Escolha uma recomendação da lista. Comece com itens de alto impacto quando quiser reduzir rapidamente as transferências recorrentes. 2. Verifique o **tipo de lacuna** para saber se a recomendação deve se tornar conteúdo de Conhecimento, um Conector de Dados ou uma Habilidade de automação. 3. Leia o resumo, as evidências da lacuna, o motivo da falha do Agente de IA e a funcionalidade ausente. Esses campos explicam o que o Agente de IA não conseguiu responder ou fazer. 4. Clique em **View source conversations** para inspecionar as conversas transferidas selecionadas pela IA. Essas fontes ajudam você a verificar se a recomendação é baseada em necessidades reais dos clientes e em respostas humanas úteis. 5. Para uma **Lacuna de conteúdo**, revise o rascunho de P\&R gerado por IA. Você pode editar o título e a resposta antes de publicar. 6. Para uma **Lacuna de dados** ou **Lacuna de ação**, revise os campos sugeridos do Conector de dados e as etapas da Skill antes de criar a automação. 7. Se a recomendação estiver correta, use a ação principal para o tipo correspondente: **Approve as Q\&A** para Lacunas de conteúdo, ou **Create a data connector**, **Create a skill** e **Mark as done** para Lacunas de dados e de ação. As conversas de origem são somente leitura. Elas servem para ajudar os revisores a entender por que a recomendação foi criada e se a sugestão de P\&R, conector ou Skill é confiável. Painel de conversas de origem para uma recomendação de Lacuna de conteúdo do YClouder com nomes e números de telefone de clientes ocultados *** ## Resolver lacunas de dados e de ação As recomendações de Lacunas de dados e de ação abrem a página **Connect data and create skill** em vez de um rascunho de P\&R. Use esta página para revisar as evidências, entender qual funcionalidade está ausente e criar a automação de que o Agente de IA precisa. | Área da página | O que revisar | O que fazer a seguir | | - | - | - | | **Recomendação** | Leia o resumo gerado e o status. Use **View source conversations** se precisar verificar as conversas transferidas que embasam a sugestão. | Se a sugestão não for útil, rejeite-a. Se for útil, continue para a configuração da automação. | | **Evidência da lacuna** | Revise **Agent failed because**, **Missing capability** e **Data the agent needs**. Os campos de dados aparecem como tags (chips), como account balance, disputeId ou status. | Confirme se a funcionalidade ausente e os campos obrigatórios correspondem à necessidade operacional real. | | **Criar a automação** | A página recomenda dois cartões de configuração: **Create a data connector** e **Create a skill**. O cartão do conector descreve a funcionalidade de API a ser adicionada; o cartão da skill descreve o fluxo de trabalho que chamará o conector. | Crie e teste o conector primeiro, depois selecione-o no construtor de skills e conclua a Skill. | | **Marcar como concluído** | Depois que o conector e a Skill estiverem configurados e testados, retorne à recomendação. | Clique em **Mark as done** para que a recomendação saia da fila ativa. | A Skill depende do Conector de dados. Configure e teste o conector primeiro, depois selecione-o no construtor de skills. *** As recomendações de Lacunas de dados e de ação não publicam uma resposta de P\&R diretamente. Elas orientam você pela configuração da automação ausente para que o Agente de IA possa recuperar os dados corretos ou concluir uma ação externa segura. | Etapa | O que você configura | Por que isso é importante | | - | - | - | | **1. Criar um conector de dados** | Abra o módulo existente de Conectores de dados com o nome do conector recomendado e os campos de retorno pré-preenchidos. Adicione o endpoint da sua API, autenticação, parâmetros de solicitação e mapeamento de resposta. | Isso dá ao Agente de IA acesso a dados de clientes ou de negócios em tempo real, em vez de depender apenas do conteúdo estático da Base de Conhecimento. | | **2. Criar uma skill** | Abra o Construtor de Skills com as etapas recomendadas que chamam o Conector de dados. Para Lacunas de ação, inclua confirmação de identidade, verificações de qualificação, confirmação do usuário, a etapa da ação e um fallback para atendimento humano quando a ação não puder ser concluída com segurança. | Isso transforma a funcionalidade ausente em um fluxo de trabalho reproduzível que o Agente de IA pode seguir. | | **3. Marcar como concluído** | Depois que o conector e a Skill forem configurados e testados, retorne à recomendação e clique em **Mark as done**. | A recomendação é movida para **Approved**, continuando disponível por meio dos filtros de status. | Crie e teste o Conector de dados antes de concluir a Skill. A Skill depende dos campos de resposta do conector para consultar dados ou concluir a ação recomendada com segurança. *** ## Editar o rascunho antes da aprovação O rascunho de perguntas e respostas gerado aparece para recomendações de lacunas de conteúdo (Content Gap). Antes de aprová-lo, certifique-se de que a pergunta pareça algo que um cliente realmente perguntaria e que a resposta seja clara o suficiente para o AI Agent reutilizar. | Título de Q\&A | Resposta de Q\&A | | - | - | | Use uma pergunta natural de cliente. Mantenha-a específica o suficiente para corresponder ao problema recorrente, mas ampla o bastante para se aplicar a futuros clientes. | Escreva uma resposta direta e completa. Remova qualquer coisa que se aplique apenas a um cliente, como detalhes de conta privada ou notas pontuais de solução de problemas. | *** ## Rejeitar uma recomendação Se uma recomendação não for útil, clique em **Reject**. Você pode rejeitar uma recomendação quando as evidências não sustentarem a sugestão, o recurso ausente não valer a pena automatizar, as conversas de origem forem muito específicas de um cliente ou sua equipe não quiser que o AI Agent lide com esse tópico. As recomendações rejeitadas saem da fila ativa, mas ainda podem ser encontradas com o filtro de status. Área de ação de recomendação com os botões Exibir conversas de origem, Rejeitar e Aprovar como Q&A *** ## O que torna uma recomendação boa Uma boa recomendação geralmente vem de várias conversas transferidas com um padrão claro e evidências suficientes para definir a próxima melhoria. O melhor tipo de recomendação depende do que estava faltando para o AI Agent: conhecimento reutilizável, dados em tempo real ou um fluxo de trabalho de ação seguro. | Tipo de lacuna | Boa adequação | Baixa adequação | | - | - | - | | **Lacuna de conteúdo (Content Gap)** | Uma pergunta repetida sobre produto, política, faturamento ou solução de problemas que pode se tornar conteúdo estável da base de conhecimento. | A resposta depende da conta privada, pedido, pagamento ou status de entrega de um único cliente. | | **Lacuna de dados (Data Gap)** | O AI Agent precisa consultar informações em tempo real ou específicas do cliente, e os campos obrigatórios podem ser retornados por uma API. | A fonte de dados não está disponível, não pode ser exposta com segurança ou muda de forma muito imprevisível para ser mapeada em uma resposta de conector. | | **Lacuna de ação (Action Gap)** | O AI Agent deve realizar uma operação repetível com verificações claras de qualificação, confirmação, tratamento de sucesso e regras de fallback. | A operação requer julgamento manual, permissões não suportadas ou aprovação de política que deve permanecer com um atendente humano. | This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.