> ## Documentation Index
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> ## Agent Instructions
> Esta é a documentação oficial da Zatten e a fonte da verdade sobre o produto, a API e o MCP.
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# Conversas longas: resumo e limpeza de contexto

> Mantenha conversas longas baratas e precisas com o resumo automático do histórico e a limpeza de resultados antigos de tools.

**Quando ler esta página:** quando as conversas ficam longas, caras ou o agente começa a esquecer ou errar: o que o agente guarda da conversa, o resumo automático do histórico (Resumir histórico), o descarte de resultados antigos de tools (Descartar resultados) e o histórico trazido na migração.

O LangChain Agent guarda a conversa inteira do lead e a reenvia ao modelo a cada
resposta, junto com o prompt, as tools e o contexto do lead. Numa conversa longa, a
entrada cresce a cada mensagem: fica mais cara, mais lenta e, no limite, passa do
tamanho que o modelo aceita. Dois ajustes seguram isso:

* **Resumir histórico** troca a parte antiga da conversa por um resumo.
* **Descartar resultados** apaga resultados antigos de tools, que ocupam muito e
  envelhecem rápido.

Os dois vêm desligados.

## O que o agente guarda da conversa

* **Tudo da conversa atual:** as mensagens do lead, as respostas do agente, cada
  chamada de tool e o que ela devolveu, e as [skills](/engenharia-de-ia/skills)
  carregadas.
* **O que aconteceu sem a IA.** Antes de cada resposta, a Zatten envia ao agente as
  mensagens que ele ainda não viu desde a última resposta dele: o que o lead mandou
  enquanto a IA estava pausada ou desligada e o que a equipe respondeu (identificado
  como "Atendente humano"). Assim, ao voltar de uma [pausa humana](/engenharia-de-ia/pausa-humana),
  o agente sabe o que o humano disse. Mídia enviada pelo lado da empresa entra como
  aviso ("\[Imagem enviada]"), sem o arquivo.
* **Só a conversa atual.** [Encerrar o atendimento](/produto/encerrar-atendimento)
  começa uma conversa nova, e o agente começa sem o histórico da anterior. O que
  precisa sobreviver entre conversas vai em notas, tags ou propriedades do lead
  (que entram no [contexto injetado](/engenharia-de-ia/contexto-injetado)).

Para ver o tamanho real de cada chamada, use o [LangSmith](/engenharia-de-ia/langsmith)
ou as Métricas ([Estimar o custo de IA](/trabalhar-com-ia/estimar-custo-de-ia)).

## Resumir histórico

Quando a conversa passa do gatilho, as mensagens antigas viram um resumo e as
mais recentes seguem inteiras.

**Onde fica:** menu **Agente** (`/project`) → ícone de configurações ao lado do
**Modelo** → **Resumir histórico**.

| Campo | O que faz | Padrão |
| - | - | - |
| **Resumir a partir de** | Gatilho por tamanho, em **tokens** do histórico. | 4.000 ao ligar pelo painel (mínimo 500) |
| **Ou depois de** | Gatilho por número de **mensagens**. | Vazio |
| **Preservar as últimas** | Quantas mensagens recentes ficam inteiras, fora do resumo. | 20 |

Pelo menos um gatilho é obrigatório. Com os dois, vale o que for atingido primeiro.

**Como funciona por trás:**

* O resumo é feito por uma chamada extra ao modelo, só quando o gatilho é atingido.
  Por padrão usa o **mesmo modelo e a mesma chave** do agente.
* O resumo **substitui** as mensagens antigas na memória da conversa. O texto
  original continua no chat do painel, mas o agente passa a ver só o resumo.
* Se o resumo falhar (o provider caiu, por exemplo), a resposta segue sem resumir.
  O lead não fica sem resposta por causa disso.
* Chamadas de tool e seus resultados contam como mensagens.

**Valores de partida:** para atendimento comercial de WhatsApp, gatilho entre 8.000
e 20.000 tokens e **Preservar as últimas** em 20. Gatilho baixo demais resume a
toda hora (mais chamadas e perda de detalhe); alto demais deixa cada resposta cara.
Ajuste olhando o tamanho real das chamadas no LangSmith.

## Descartar resultados

Resultados de tools ocupam muito espaço (uma consulta de estoque, uma lista de
horários) e perdem valor rápido. Este ajuste apaga os resultados antigos e mantém
os mais recentes, sem tocar no que foi conversado.

**Onde fica:** menu **Agente** → ícone de ajustes ao lado de **Tools**
(**Comportamento das Tools**) → **Descartar resultados**.

| Campo | O que faz | Padrão |
| - | - | - |
| **Descartar a partir de** | Tamanho do contexto, em **tokens**, a partir do qual começa a apagar. | 100.000 (mínimo 1.000 no painel) |
| **Preservar os últimos** | Quantos resultados de tool mais recentes ficam intactos. | 3 |

O resultado apagado vira o texto `[cleared]` no lugar do conteúdo. O modelo sabe que
a tool foi chamada, mas não vê mais o que ela devolveu.

<Warning>
  A [skill](/engenharia-de-ia/skills) carregada é um resultado de tool. Pelo painel, o
  `load_skill` é protegido automaticamente quando você salva. Pelo MCP ou pela API,
  inclua `"exclude_tools": ["load_skill"]` em cada item de `edits`.
</Warning>

## Qual usar

| Situação | Use |
| - | - |
| Conversas de muitos dias, com muita troca de mensagens | Resumir histórico |
| Agente que chama tools com respostas grandes (catálogo, agenda, CRM externo) | Descartar resultados |
| Os dois casos | Os dois juntos. Com o padrão de 100.000 tokens, o descarte quase nunca age se o resumo dispara antes; baixe o gatilho do descarte se as tools devolvem muito |
| Conversas curtas (até umas 30 mensagens) com poucas tools | Nenhum |

## Histórico na migração

Quando um lead que já conversava no motor antigo manda a primeira mensagem depois da
[migração](/engenharia-de-ia/migrar), a Zatten envia ao agente as **últimas mensagens
da conversa atual**, limitadas pelo campo `message_quantity` do agente (mínimo 20).
O mesmo vale para qualquer conversa que começa no LangChain Agent já com mensagens
gravadas.

`message_quantity` não aparece no editor do LangChain Agent. Muda pelo template, no
bloco `llm_attendant`. Com muitas mensagens trazidas, a primeira resposta pode
passar do gatilho do resumo e resumir tudo de uma vez.

Depois dessa primeira resposta, o histórico cresce mensagem a mensagem, como em
qualquer conversa.

## Pelo MCP

Os dois ajustes ficam em `langchain.config.settings`. Escrever o bloco `langchain`
cria uma versão não publicada; o `config` enviado substitui o config inteiro, então
mande o config completo do `get_template` com a alteração. `message_quantity` fica em
`llm_attendant` e vale na hora (não é versionado).

```json theme={null}
"settings": {
  "summarization": {
    "enabled": true,
    "trigger_tokens": 12000,
    "trigger_messages": null,
    "keep_messages": 20,
    "model": null
  },
  "context_editing": {
    "enabled": true,
    "token_count_method": "approximate",
    "edits": [
      {
        "trigger": 60000,
        "keep": 3,
        "clear_at_least": 0,
        "clear_tool_inputs": false,
        "exclude_tools": ["load_skill"],
        "placeholder": "[cleared]"
      }
    ]
  }
}
```

| Campo | Tipo | Padrão | Notas |
| - | - | - | - |
| `summarization.enabled` | boolean | `false` | Ligado exige `trigger_tokens` ou `trigger_messages` |
| `summarization.trigger_tokens` | inteiro ou null | `null` | |
| `summarization.trigger_messages` | inteiro ou null | `null` | |
| `summarization.keep_messages` | inteiro | `20` | |
| `summarization.model` | string ou null | `null` | Só o nome do modelo; usa o provider e a chave do agente. Sem tela |
| `context_editing.enabled` | boolean | `false` | |
| `context_editing.token_count_method` | `approximate` ou `model` | `approximate` | Sem tela |
| `context_editing.edits[].trigger` | inteiro | `100000` | Tokens |
| `context_editing.edits[].keep` | inteiro | `3` | Resultados mantidos |
| `context_editing.edits[].clear_at_least` | inteiro | `0` | Sem tela |
| `context_editing.edits[].clear_tool_inputs` | boolean | `false` | Apaga também os argumentos da chamada. Sem tela |
| `context_editing.edits[].exclude_tools` | lista de nomes | `[]` | Inclua `load_skill` se houver skill |
| `context_editing.edits[].placeholder` | string | `"[cleared]"` | Sem tela |
| `llm_attendant.message_quantity` | inteiro ≥ 20 | — | Teto de mensagens trazidas ao criar a memória da conversa |

O painel mostra só o primeiro item de `edits`, e mexer nos números pela tela grava a
lista com esse único item: os demais se perdem. Use um item só.

## Armadilhas

* **Resumo com gatilho baixo.** O padrão de 4.000 tokens ao ligar pelo painel é
  baixo para agentes com prompt e tools grandes: o resumo roda quase toda resposta.
* **Detalhe perdido no resumo.** Número de pedido, valor combinado, endereço: o que
  o agente precisa lembrar com exatidão deve ir para uma propriedade ou nota do lead
  (por tool), não depender do histórico.
* **Skill apagada pela limpeza.** Config escrito pelo MCP sem `load_skill` em
  `exclude_tools`.
* **Resultado necessário apagado.** Com **Preservar os últimos** baixo, o agente pode
  perder o resultado de uma consulta que ainda ia usar e chamar a tool de novo.
* **Esperar que o agente lembre de outra conversa.** Depois de encerrar o
  atendimento, a memória começa do zero.

## Para saber mais

* [O que a Zatten injeta no contexto](/engenharia-de-ia/contexto-injetado)
* [Skills do agente](/engenharia-de-ia/skills)
* [Observabilidade com LangSmith](/engenharia-de-ia/langsmith)
* [Estimar o custo de IA](/trabalhar-com-ia/estimar-custo-de-ia)
* LangChain: [middlewares prontos](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/middleware/built-in) (Summarization, Context editing), [memória de curto prazo](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/short-term-memory), [engenharia de contexto](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/context-engineering)
* Anthropic: [Effective context engineering for AI agents](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents)
* Termos para buscar: "SummarizationMiddleware", "ContextEditingMiddleware", "context window", "context rot", "conversation summarization".


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