As Análises do Agente de IA no AgentFlow ajudam você a entender o desempenho dos agentes de IA implantados. Elas oferecem visibilidade sobre a confiabilidade do agente, o uso da base de conhecimento, a qualidade dos leads e os custos — facilitando otimizar fluxos, aprimorar a lógica de fallback e planejar a cobertura da equipe.

Neste artigo, mostraremos as principais métricas disponíveis no painel, como acessar e filtrar os dados e quais insights você pode extrair.

Benefícios e casos de uso

Benefícios de usar as Análises do Agente de IA

Antes da implantação (planejamento e configuração):

• Fontes de conhecimento utilizadas não são claras: Identifique quais conteúdos serão úteis ou precisam ser atualizados antes do lançamento.
• Controle de custos limitado: Estime o consumo potencial de créditos por conversa e planeje limites de uso.
• Taxas de transferência desconhecidas por canal: Use dados por canal para definir o roteamento das conversas ou planejar a cobertura da equipe.

Após a implantação (monitoramento e otimização):

• Sem visibilidade sobre o comportamento do agente: Acompanhe como seu agente atua em diferentes fluxos e canais.
• Difícil diagnosticar por que a IA sai da conversa: Identifique erros do sistema, respostas com baixa confiança e transferências frequentes.
• Difícil quantificar o valor para o negócio: Visualize as pontuações de leads e as taxas de transferência para avaliar a eficácia da IA.
• Insights fragmentados por canal: Compare o desempenho do agente no WhatsApp, Instagram e outros canais.

Casos de uso comuns

• Monitoramento de confiabilidade e ajuste de limites de segurança: Ajuste a lógica de fallback e os limiares com base nos padrões de saída.
• Auditoria de cobertura da base de conhecimento: Identifique quais documentos são usados ou ignorados para aprimorar sua base de conhecimento.
• Planejamento de equipe e roteamento por canal: Monitore a % de transferências por plataforma para planejar melhor o suporte humano.
• Visibilidade e controle de custos: Revise tendências de uso de créditos e exporte dados para acompanhamento financeiro.
• Acompanhamento da qualidade dos leads: Use a pontuação média de leads para avaliar se o agente está alcançando as pessoas certas.
• Solução de problemas pós-implantação: Investigue problemas após lançar novos fluxos, prompts ou campanhas.

Acessando o painel de Análises do Agente de IA

Você pode seguir as etapas abaixo para acessar o painel de Análises do Agente de IA:

1. Clique no ícone na barra de navegação à esquerda para acessar a página “SleekFlow AI”.
2. No painel superior do menu, clique em “Análises”.
   
3. No painel de Análises do Agente de IA, você pode selecionar um agente de IA existente no menu suspenso “Agente de IA” para analisar um agente específico em mais detalhes.

Definindo o intervalo de datas

O painel de Análises do Agente de IA exibe apenas dados do período selecionado.

• Por padrão, o painel mostra dados dos últimos 7 dias.
• Você pode alterar o filtro de Intervalo de datas no topo da página para visualizar tendências históricas ou analisar um período específico.
  
• Todos os gráficos e tabelas serão atualizados com base no intervalo selecionado. 

Certifique-se de selecionar um intervalo de datas maior se quiser analisar tendências semanais ou mensais de desempenho.

Entendendo as métricas

O painel de Análise de Agentes de IA é dividido em 4 seções principais. Cada seção revela uma dimensão diferente do desempenho dos agentes de IA — desde volume e confiabilidade até custos e resultados de negócio. Use esses insights para monitorar tendências, solucionar problemas e avaliar o impacto da IA na experiência do cliente.

Os dados são atualizados uma vez por dia, às 00h UTC. Use esses insights para monitorar tendências, resolver problemas e avaliar o impacto da IA na experiência do cliente.

Conversas

Esta seção ajuda você a entender com que frequência o agente de IA selecionado é acionado, quão ativas são as conversas e de onde vem o tráfego. Use essas métricas para acompanhar a adoção, solucionar problemas de desempenho dos fluxos e medir quão efetivamente o agente está sendo usado em cada canal.

Total de conversas atendidas

Este gráfico de linha mostra o número total de conversas nas quais o agente de IA selecionado esteve envolvido durante o intervalo de datas escolhido.

O que representa:

• Uma conversa é contabilizada quando o agente de IA é acionado e responde pelo menos uma vez
• Cada ponto de dados reflete os totais diários dentro do período selecionado

Como isso ajuda:

• Ajuda você a acompanhar com que frequência o agente de IA está sendo usado
• Use isso para monitorar mudanças no volume de engajamento após campanhas, atualizações de fluxos ou alterações de configuração do bot

Média de mensagens enviadas por conversa

Este gráfico mostra a média de mensagens enviadas pelo agente de IA selecionado em cada conversa.

Isso mostra o quão ativo o agente de IA está em cada conversa. Um número maior indica conversas mais longas ou complexas; um número menor pode indicar saídas antecipadas ou respostas curtas.

O que representa:

• Uma conversa é contabilizada quando o agente de IA é acionado e responde pelo menos uma vez
• Cada ponto de dados reflete os totais diários no período selecionado

Como isso ajuda:

• Ajuda a acompanhar com que frequência o agente de IA está sendo usado
• Use isso para monitorar mudanças no volume de engajamento após campanhas, atualizações de fluxos ou mudanças de configuração do bot

Conversas por fluxo

Esta tabela mostra quantas conversas foram atendidas pelo agente de IA selecionado, agrupadas pelo fluxo do Flow Builder que o acionou.

O que representa:

• Cada linha mostra o nome do fluxo e quantas conversas ele iniciou com o agente de IA selecionado
• Apenas fluxos que direcionam para o agente de IA são contabilizados

Como isso ajuda:

• Permite comparar a eficácia de diferentes pontos de entrada
• Ajuda a identificar fluxos com baixo desempenho que podem precisar de melhor segmentação, configuração ou visibilidade

Fluxos acionados por canal

Esta tabela mostra com que frequência o agente de IA selecionado participou de fluxos acionados por cada canal de mensagens conectado.

O que representa:

• Divide os fluxos acionados por IA pelo canal de origem (ex.: WhatsApp, Web Chat, Instagram)
• Inclui todos os fluxos em que o agente de IA selecionado foi utilizado

Como isso ajuda:

• Ajuda a comparar o uso da IA entre diferentes plataformas
• Se um canal conectado apresentar atividade muito baixa, isso pode indicar problemas de configuração ou baixa visibilidade do canal

Comportamento do agente de IA

Nesta seção, você encontrará métricas que ajudam a monitorar com que frequência seu agente de IA sai das conversas e quais fontes de conhecimento ele utiliza para gerar respostas.
 

Ocorrências de saída por motivo

Esta tabela mostra o total de conversas nas quais o agente de IA selecionado saiu, agrupado pelo motivo da saída.

O que representa:

• Cada linha representa um motivo específico pelo qual o agente de IA saiu de uma conversa.
• Os motivos incluem:
  • Falar com um humano: A IA transferiu a conversa para um agente humano — acionado por lógica de fallback ou por solicitação do usuário.
  • Erro de sistema: O agente saiu devido a uma falha técnica, como tempo limite excedido ou erro no prompt.
  • Baixa confiança: A IA não conseguiu gerar uma resposta com segurança e saiu para evitar uma resposta inadequada.
  • Lead score alto: Se configurado, o agente saiu quando a conversa atingiu uma pontuação definida, geralmente usada para encaminhar leads qualificados para humanos.

Como isso ajuda:

• Identifica os motivos de saída mais frequentes para que você possa solucionar problemas.
• Um número alto de saídas por baixa confiança pode indicar conteúdo faltando ou pouco claro na base de conhecimento.
• Erros de sistema recorrentes podem indicar problemas no prompt ou no deployment do agente.
• Muitas saídas por “Falar com humano” podem indicar que o agente ainda não está treinado para lidar com perguntas comuns — considere ampliar sua cobertura.
• Saídas por lead score alto podem confirmar que a lógica de qualificação de leads está funcionando como esperado.

Fontes de dados utilizadas

Esta tabela mostra quantas vezes o agente de IA selecionado consultou cada fonte da base de conhecimento ao responder mensagens.

O que representa:

• Cada linha lista uma fonte de dados vinculada ao agente de IA, incluindo arquivos enviados, URLs indexadas ou respostas personalizadas.
• A contagem indica quantas vezes essa fonte foi usada durante conversas atendidas pelo agente no período selecionado.

Como isso ajuda:

• Ajuda a identificar quais fontes realmente contribuem para as respostas — e quais não são usadas.
• Se uma fonte tiver uso zero ou muito baixo, isso pode significar:
  • O conteúdo não é relevante para as perguntas dos usuários
  • A fonte não foi indexada corretamente ou está ilegível
  • O fluxo ou o agente de IA não está configurado para acessar essa fonte

Lead score e transferência para humano

Esta seção ajuda a avaliar o desempenho do agente na qualificação de leads e com que frequência ele envia conversas para humanos. Essas métricas oferecem insights sobre a qualidade das interações e os limites da automação de IA.

Pontuação média de lead por conversa

Este gráfico de linha mostra a pontuação média de lead de todos os contatos que interagiram com o agente de IA no período selecionado.

O que representa:

• As pontuações de lead são calculadas com base nas regras definidas no seu workspace (via propriedades de contato ou Flow Builder).
• Este gráfico mostra a média dessas pontuações para dar uma ideia da qualidade dos leads que chegam por meio das conversas com a IA.

Como isso ajuda:

• Uma pontuação média mais alta pode indicar que o agente de IA está atraindo ou qualificando leads melhores.
• Uma queda repentina pode indicar mudanças no direcionamento, mensagens ou lógica do agente que estão atraindo usuários menos relevantes.

Taxa média de transferência de conversas

Mostra a porcentagem de conversas atendidas pela IA que terminaram em transferência para um membro da equipe humana, seja devido à lógica configurada de “Sair da conversa”, baixa confiança ou pedido do próprio cliente.

O que representa:

• A taxa é calculada dividindo o número de transferências pelo total de conversas da IA no período selecionado.

Como isso ajuda:

• Uma taxa alta pode indicar que o agente não está preparado para certos tópicos ou que os limites de fallback estão muito sensíveis.
• Uma taxa baixa pode ser positiva, mas somente se as necessidades dos usuários estiverem sendo atendidas (e não abandonadas).

Uso de créditos

Esta seção ajuda você a monitorar quantos créditos da SleekFlow AI o agente selecionado consome, tanto no total quanto em média por conversa. Esses insights ajudam a entender o impacto nos custos, acompanhar a eficiência e planejar o uso de créditos de forma mais eficaz entre fluxos, canais e tipos de agentes.

Créditos utilizados

Este gráfico mostra o total de créditos consumidos no período selecionado.

O que representa:

• Inclui todos os créditos usados pelo agente de IA ao responder usuários, independentemente do resultado (ex.: respostas bem-sucedidas, saídas por baixa confiança).
• Cada ponto do gráfico representa o total de uso diário com base no período selecionado.

Como isso ajuda:

• Permite acompanhar padrões gerais de uso e o impacto nos custos ao longo do tempo.
• Picos de uso podem indicar maior volume de mensagens, conversas longas ou lógica ineficiente no fluxo.
• Útil para revisar tendências após alterações nos fluxos, prompts ou lógica de fallback.

Média de créditos usados por conversa

Este gráfico mostra o número médio de créditos consumidos sempre que o agente de IA selecionado atende uma conversa.

O que representa:

• Calculado dividindo o total de créditos usados pelo número de conversas atendidas.
• Reflete a eficiência do agente em termos de consumo de créditos.

Como isso ajuda:

• Uma média mais alta pode indicar conversas mais longas ou complexas — ou uma configuração de prompts ineficiente.
• Uma média consistentemente baixa pode refletir fluxos otimizados, conversas curtas ou respostas com alta confiança.
• Ajuda a comparar a eficiência entre agentes ou casos de uso, especialmente se você estiver monitorando os custos de IA de perto.

Como usar as Análises do Agente de IA para melhorar seu agente

Use os insights de cada seção para melhorar continuamente a configuração do seu agente de IA:

• Reduza saídas antecipadas: verifique a métrica “Saídas por motivo” para identificar os pontos de falha mais comuns. Ajuste a lógica de fallback ou amplie a cobertura do conhecimento conforme necessário.
• Limpe sua base de conhecimento: use a métrica “Fontes de dados usadas” para identificar conteúdos não utilizados ou com baixo desempenho. Remova o que é irrelevante e adicione o que está faltando.
• Melhore o design dos fluxos: revise “Conversas por fluxo” e “Fluxos por canal” para ver quais jornadas estão funcionando. Ajuste pontos de entrada ou segmentação em fluxos com baixo volume.
• Valide a qualidade dos leads: use “Pontuação média de lead” para ver se seu agente está atraindo os usuários certos. Combine com a taxa de handover para ajustar a lógica de qualificação.
• Gerencie o uso de créditos: monitore “Créditos usados” e “Créditos médios por conversa” para controlar custos e identificar lacunas de eficiência.