Regras para o agente de IA
- Zatten primeiro. Se a pergunta é sobre a Zatten, use o MCP da doc ou o
índice
https://docs.zatten.com/llms.txt. Só venha para cá quando a resposta depende de outra empresa. Veja Para agentes de IA. - Preço nunca sai da memória nem desta doc. Abra a página de preço da fonte, leia o valor do dia e diga a data e o link ao responder. Valores de blogs e revendedores não são oficiais.
- Comece pelo índice para IA (
llms.txt). Ele lista as páginas com título e uma linha de resumo. Ache a página certa ali e leia só ela. - Leia a versão em Markdown. Na maioria das fontes abaixo, acrescentar
.mdao endereço da página devolve o texto limpo, sem menu nem script. Confirmado em OpenAI, Anthropic, LangChain/LangSmith, OpenRouter e MCP. - Doc da Meta: só endereços novos. Veja o aviso logo abaixo.
Índices para IA (llms.txt)
Roteador rápido
Meta / WhatsApp
Para tudo que a Meta decide: preço por mensagem, janela de 24h, templates, limites de envio, qualidade, coexistência e anúncios. A Zatten segue essas regras; não as define. Páginas da doc que dependem disso: custos de operação, janela de 24h, templates, campanhas e coexistência.- Preços da plataforma: cobrança por mensagem entregue, por categoria (marketing, utility, authentication, service) e pelo país do número do lead. O Brasil tem tabela e cobrança em reais. Vá quando: precisar do preço do dia ou explicar como a cobrança funciona. Busque: “rate card”, “Brazil”, “BRL”, “volume tiers”, “free entry point”.
- Mensagens sem template e Meta Business Agent: as mensagens de serviço (texto livre dentro da janela) passaram a ser cobradas em 01/10/2026. Vá quando: o cliente perguntar se a resposta da IA ao lead tem custo da Meta. Busque: “service messages”, “October 1, 2026”, “payment method”.
- Tabela pública de preços: a tabela de preços com opção de moeda, inclusive BRL. Vá quando: precisar do número em reais para uma estimativa. A tabela é dinâmica: anote o valor e a data. Busque: “Brazil”, “BRL”, “marketing”, “utility”.
- Mensagens de serviço e janela de atendimento: a janela de 24h que abre quando o lead manda mensagem, e os tipos de mensagem (texto, mídia, interativa). Vá quando: uma mensagem livre falhou porque a janela fechou. Busque: “customer service window”, “24-hour”, “template message”.
- Fundamentos de templates: como criar, os componentes, a revisão e os status (aprovado, reprovado, pausado). Vá quando: um template não foi aprovado ou não aparece para envio. Busque: “template status”, “review”, “rejected”, “components”.
- Categorização de templates: o que é marketing, utility e authentication, com exemplos, e quando a Meta muda a categoria sozinha. Vá quando: um template de “utility” virou “marketing” (e ficou mais caro). Busque: “utility template guidelines”, “recategorization”, “marketing”.
- Qualidade de template: a nota GREEN, YELLOW, RED ou UNKNOWN, e como ela freia ou pausa o envio. Vá quando: uma campanha parou no meio ou um template foi pausado. Busque: “quality rating”, “paused”, “pacing”.
- Limites de mensagens: quantos leads diferentes o número pode contatar em 24h (de 250 até ilimitado) e como subir de faixa. Vá quando: planejar uma campanha grande ou um número novo travou no limite. Busque: “messaging limits”, “automatic scaling”, “business verification”.
- Throughput: quantas mensagens por segundo o número envia. Vá quando: um disparo está lento ou dá erro de volume. Busque: “throughput”, “messages per second”, “pair rate limit”.
- Sobre a plataforma: visão geral das APIs (Cloud API, Business Management API, Marketing Messages API), contas e políticas. Vá quando: precisar do mapa geral ou de uma política de opt-in. Busque: “rate limits”, “opt-in”, “business portfolio”.
- Mídia: tipos de arquivo aceitos e tamanho máximo de cada um. Vá quando: um arquivo não chegou ao lead. Os limites da Zatten estão em mídia. Busque: “supported media types”, “size limit”.
- Códigos de erro: cada código de erro do WhatsApp, o motivo e a solução. Vá quando: a Zatten mostrar um erro vindo do WhatsApp. Veja também erros da API. Busque: o número do código (ex.: “131047”, “131026”).
- Coexistência (usuários do app WhatsApp Business): como ligar à API um número que já usa o app WhatsApp Business, o que é sincronizado e o que muda. Vá quando: o cliente quer manter o app no celular e usar a Zatten no mesmo número. Busque: “coexistence”, “history sync”, “Business app features”.
- Conversions API para mensagens: como enviar eventos (Lead, Purchase) de conversas ao Meta Ads. Vá quando: configurar ou depurar as conversões para o Meta. Busque: “Conversions API for Business Messaging”, “ctwa_clid”, “Events Manager”.
- Anúncios Click-to-WhatsApp: anúncios que abrem uma conversa no WhatsApp. Vá quando: montar um projeto para anúncios CTWA. Busque: “click to WhatsApp”, “welcome message”, “ad creative”.
OpenAI
Para modelos, preços por token, limites e erros da OpenAI, e para guias de prompt. O domínio antigoplatform.openai.com redireciona para
developers.openai.com. A chave continua em https://platform.openai.com/api-keys.
Páginas da doc: providers,
escolher o modelo e
estimar o custo de IA.
- Modelos: lista de modelos, janela de contexto, entradas aceitas e recursos. Vá quando: escolher ou comparar modelos. Busque: nome do modelo, “context window”, “reasoning”.
- Preços: preço por milhão
de tokens de entrada, de entrada em cache e de saída.
Vá quando: estimar custo. Busque: nome do modelo, “input”, “cached input”,
“output”. O endereço
openai.com/api/pricingbloqueia acesso automático; use este. - Guia do modelo mais recente: o que mudou no modelo atual e como migrar. Vá quando: trocar de modelo. Busque: “migration”, “new parameters”.
- Raciocínio: como funciona o nível de raciocínio e os tokens de raciocínio. Vá quando: decidir o nível de raciocínio do agente. Busque: “reasoning effort”, “reasoning tokens”.
- Guia de prompt e guia de prompt do GPT-5: como escrever instruções para os modelos da OpenAI. Vá quando: revisar o prompt. Busque: “instructions”, “few-shot”, “agentic eagerness”, “tool preambles”.
- Function calling e saídas estruturadas: como o modelo decide chamar uma tool e preenche os argumentos. Vá quando: uma tool é chamada com argumento errado. Busque: “function description”, “strict”, “JSON schema”.
- File search e retrieval: busca em arquivos (vector stores). Vá quando: a base de conhecimento não acha o trecho certo. Busque: “vector store”, “chunking”, “file search”.
- Cache de prompt: quando a parte repetida do prompt sai mais barata. Vá quando: estimar custo de conversas longas. Busque: “cached tokens”, “prompt prefix”.
- Imagens, arquivos (PDF) e fala para texto: como o modelo lê imagem, PDF e áudio. Vá quando: o agente não entendeu uma mídia. Busque: “image input”, “file inputs”, “transcription”.
- Rate limits e códigos de erro: limites por conta e o significado de cada erro. Vá quando: o agente parou de responder com erro da OpenAI. Busque: “429”, “insufficient_quota”, “usage tier”.
OpenRouter
Para modelos de outras empresas pela mesma chave, preços e roteamento entre provedores. Páginas da doc: providers e resiliência.- Início rápido: criar a chave e fazer a primeira chamada. Vá quando: configurar o OpenRouter. Busque: “API key”, “credits”.
- Modelos (página) e
modelos (JSON): o catálogo com
preço, contexto e parâmetros aceitos. O JSON é público e sem chave; é o melhor
para a IA filtrar.
Vá quando: conferir se um modelo existe, quanto custa e se aceita tools,
imagem ou raciocínio. Busque no JSON:
id,pricing,context_length,supported_parameters. - Guia de modelos: como ler o catálogo e os nomes dos modelos. Busque: “model variants”, “:free”.
- Preços e perguntas frequentes: como o OpenRouter cobra e as taxas. Busque: “fees”, “credits”, “BYOK”.
- BYOK: usar a sua chave de um provedor dentro do OpenRouter. Busque: “bring your own key”.
- Escolha de provedor e fallback entre modelos: qual provedor atende a chamada e o que acontece quando um modelo falha. Vá quando: respostas lentas ou instáveis. Busque: “provider routing”, “fallbacks”, “order”, “allow_fallbacks”.
- Tokens de raciocínio e cache de prompt: como cada modelo trata raciocínio e cache. Busque: “reasoning effort”, “cache_control”.
- Multimodal: imagem, PDF e áudio por modelo. Busque: “image inputs”, “PDF”.
- Parâmetros e erros: cada parâmetro de chamada e cada código de erro. Busque: “temperature”, “402”, “429”.
LangChain
O LangChain Agent da Zatten é construído sobre o LangChain. Use a doc deles para entender os conceitos; o que a Zatten configura e expõe está em como o agente funciona e nas páginas da seção Engenharia de IA. A doc é em Python.- Agentes: o laço modelo → tool → modelo. Busque: “create_agent”, “tools”, “system prompt”.
- Middleware: visão geral e middlewares prontos: peças que agem antes e depois de cada chamada ao modelo. Os prontos incluem resumo de conversa, detecção de PII, retry de tool, limite de chamadas, edição de contexto e seletor de tools. Vá quando: entender um comportamento de conversas longas ou de limites e segurança. Busque: “SummarizationMiddleware”, “PIIMiddleware”, “ToolRetryMiddleware”, “ModelCallLimitMiddleware”, “ContextEditingMiddleware”.
- Engenharia de contexto: o que entra no contexto do modelo a cada passo. Busque: “context engineering”, “dynamic prompt”.
- Memória de curto prazo: como o histórico da conversa é guardado e cortado. Busque: “trim messages”, “summarize messages”, “checkpointer”.
- Guardrails: bloqueios de entrada e saída. Busque: “guardrails”, “PII”.
- MCP no LangChain: como um agente usa tools de um servidor MCP. Busque: “MultiServerMCPClient”.
- LangGraph: a base de execução por trás dos agentes. Busque: “state”, “graph”, “durable execution”.
LangSmith
Para ver por dentro o que o agente fez. A conta e a chave são da agência. Página da doc: observabilidade com LangSmith.- Observabilidade e início rápido: o que é um trace e como começar. Busque: “trace”, “run”, “project”.
- Criar conta e chave: Vá quando: ligar o monitoramento. Busque: “API key”, “workspace”.
- Tracing com LangChain: o que aparece no trace de um agente LangChain. Busque: “metadata”, “tags”.
- Threads: agrupar os traces de uma mesma conversa. Busque: “thread_id”, “session_id”.
- Custos: tokens e custo por trace e por projeto. Busque: “cost tracking”, “token usage”.
- Exportar traces e referência da API: extrair dados por código. Busque: “list runs”, “filter”.
- Avaliação: testar o agente com um conjunto de casos. Busque: “dataset”, “evaluator”, “LLM-as-judge”.
- Preços: planos do LangSmith (não há página separada só do LangSmith). Busque: “LangSmith”, “traces”, “retention”.
Integrações (apps conectados)
Para saber quais apps existem, abra o menu Integrações do painel e busque pelo nome: são mais de mil, já integrados à Zatten, sem conta extra para criar. Páginas da doc: Integrações e Integrações como ferramentas do agente.MCP (Model Context Protocol)
Para entender servidores MCP: o que expõem e como o cliente se conecta. Páginas da doc: MCP no agente e ferramentas do MCP da Zatten.- Introdução: o que é o MCP, servidor e cliente. Busque: “server concepts”, “tools”, “resources”.
- Especificação: o protocolo em detalhe. Busque: “transports”, “Streamable HTTP”, “authorization”, “tools/list”.
Guias de prompt e de agentes
Para escrever prompts e desenhar agentes e tools. Valem para qualquer modelo. Página da doc: prompt. Anthropic- Guia de prompt: técnicas de prompt, da clareza aos exemplos. Busque: “be clear and direct”, “multishot”, “XML tags”, “system prompts”.
- Building effective agents: quando usar um fluxo fixo e quando usar um agente, e os padrões comuns. Vá quando: decidir a arquitetura de um projeto. Busque: “workflows vs agents”, “routing”, “orchestrator-workers”.
- Effective context engineering for AI agents: como escolher o que entra no contexto em conversas longas. Busque: “context rot”, “compaction”, “just in time”.
- Writing tools for agents: como nomear e descrever tools e o que devolver nelas. Vá quando: criar uma tool HTTP ou montar sua API. Busque: “tool descriptions”, “namespacing”, “meaningful context”.
- Agentes: os caminhos da OpenAI para construir agentes. Busque: “Agents SDK”, “Responses API”.
- A practical guide to building agents (PDF): quando um agente vale a pena, desenho de tools e de instruções, guardrails. Busque: “guardrails”, “orchestration”, “human intervention”.
- Guia de prompt e guia do GPT-5: veja na seção OpenAI acima.
Voz (ElevenLabs)
Para a resposta em áudio. Página da doc: segmentação e voz.- Texto para fala: modelos e vozes. Busque: “voice_id”, “model_id”, “latency”.
- Autenticação: a chave da API. Busque: “xi-api-key”.
- Preços: planos e créditos por caractere. Busque: “credits”, “characters”.
Mintlify e llms.txt (para quem mantém a doc)
Só interessa a quem edita esta documentação.- llms.txt no Mintlify: como o índice para IA é gerado. Busque: “llms-full.txt”.
- MCP no Mintlify: o servidor MCP da doc. Busque: “search tool”.
- skill.md no Mintlify: o arquivo de skill publicado junto com a doc. Busque: “skill.md”.
- Padrão llms.txt: o formato do arquivo.
Armadilhas
- Link antigo da Meta.
developers.facebook.com/docs/whatsapp/…pode redirecionar para uma página genérica, dar 404 ou falhar em requisição automática. Use só/documentation/business-messaging/whatsapp/…. - Preço de terceiros não é oficial. Blogs e revendedores publicam tabelas da Meta e da OpenAI que ficam velhas. Cite só a fonte oficial, com a data.
- Mensagem de serviço deixou de ser grátis. Material anterior a 01/10/2026 diz que responder o lead dentro da janela não custa nada. Confira a página de mensagens sem template.
- Página de preço da OpenAI.
openai.com/api/pricingbloqueia acesso automático. Usedevelopers.openai.com/api/docs/pricing. - Endereço datado do MCP. O site redireciona para uma versão com data no
caminho. Cite
/docs/getting-started/introe/specification/latest. - Doc da LangChain é Python. Os nomes de classe (ex.:
SummarizationMiddleware) servem para buscar o conceito. Não são campos do template da Zatten; esses estão em referência do template.
Para saber mais
- Para agentes de IA: como usar esta doc pelo MCP
e pelo
llms.txt. - Quanto custa operar um projeto
- Estimar o custo de IA
- Providers
- Planos da Zatten: https://www.zatten.com/planos