> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://kb.stoque.com.br/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://kb.stoque.com.br/zeev/zai-inteligencia-artificial-do-zeev/biblioteca-de-referencias-de-agentes-de-ia.md). # Biblioteca de referências de Agentes de IA Os Agentes de IA reunidos aqui são **modelos de referência** para apoiar diferentes rotinas e necessidades. Eles podem ser usados como testes e/ou ponto de partida para acelerar a criação dos seus Agentes no Zeev. {% hint style="danger" %} É importante observar que cada agente deve ser **ajustado ao cotidiano, aos processos e à linguagem de cada operação**. Os prompts foram pensados como base, mas o melhor resultado vem quando eles são adaptados à sua realidade. {% endhint %} Você pode baixar os arquivos \*.txt e importar dentro do Zeev.
#### Agente de reembolso V1 Nessa primeira versão, nosso Agente de reembolso auxilia no preenchimento de campos de um processo de reembolso: ele organiza as informações recebidas em documento (cupom fiscal, nota fiscal, recibo, invoice) e preenche os campos do processo (sem o uso de tabelas multivaloradas). {% file src="/files/WlO7ttFTB3eOokMNGwZ7" %} #### Agente de reembolso V2 Já em sua V2, o Agente de reembolso auxilia no preenchimento de campos de um processo de reembolso, assim como na V1. Porém aqui ele também organiza as informações recebidas, verifica regras e elegibilidade - tudo isso preenchendo e discriminando os itens do reembolso em uma tabela multivalorada, a partir do limite de dois documentos. {% file src="/files/Mo4p9AyphSQBaoRug1V4" %} #### Agente de reembolso V3 Em sua versão final, o Agente de reembolso realiza todo o trabalho já indicado em V1 e V2, mas aqui, além disso, ele está preparado para ser inserido em um subprocesso - o que permite a leitura e organização dos dados de N documentos. {% file src="/files/k69mL3hJlwY6suv8J4CY" %} #### Agente de triagem de suporte Nosso **Agente de Triagem de Suporte** classifica e direciona chamados recebidos (por exemplo, categoria, urgência e tipo de solicitação), coletando as informações necessárias para entender o caso. Ele também pode responder em **N1** com orientações e respostas iniciais, solucionando dúvidas comuns e encaminhando o que não for resolvido para o próximo nível de atendimento. {% file src="/files/EK9f8426Low4sSL0qomX" %} #### Agente de extração de dados de documentos Aqui, o **Agente de leitura de documentos**, analisa documentos enviados (PDFs e outros formatos contendo dados pessoais como documentos e comprovante de residência), identifica as informações, extrai os dados do conteúdo e organiza os resultados nos campos do formulário para uso no fluxo do processo. {% file src="/files/HHa0REhcnx3HeDVCZ15H" %} #### Agente de triagem de candidatos (RH) Um **Agente de triagem de candidatos** avalia o perfil do candidato com base na descrição da vaga fornecida no prompt, compara competências, experiência e requisitos e retorna o nível de aderência à oportunidade. Além do match com a vaga, ele também entrega comentários objetivos sobre pontos fortes, lacunas e aspectos que merecem atenção na análise pelo RH. {% file src="/files/rf7m1pOkS3AYo49TpwzP" %} #### Agente de vistoria logística O **Agente de vistoria logística** fornecido compara imagens para identificar se os volumes chegaram íntegros ou com avarias, apoiando a validação de recebimento e a sinalização de divergências. A lógica também pode ser expandida para outras análises visuais, como comparação de imagens entre versões, conferência de padrões e detecção de diferenças em diferentes contextos operacionais (exemplo: vistoria de contratos de locação na entrada e na saída). {% file src="/files/vmCTCmnoKOYMRQcubvPf" %} #### Agente Jurídico Disponibilizamos um **Agente jurídico** que analisa contratos para identificar possíveis cláusulas de risco, inconsistências textuais e pontos que merecem atenção na revisão. Além de destacar trechos sensíveis, ele pode propor versões alternativas de cláusulas e sugerir redações mais claras ou alinhadas ao padrão desejado, apoiando a revisão jurídica com mais agilidade e consistência. {% file src="/files/iVcJhgOLHMhcfd0ST1DU" %} ### Quer ver esses e outros agentes em funcionamento? A nossa **Trilha de aprendizagem sobre Agentes de IA** mostra, na prática, como essa tecnologia pode apoiar processos, ampliar produtividade e impulsionar a automação com mais inteligência e controle. Faça a sua inscrição: [**Futuro da Automação - Trilha de aprendizagem em Agentes de IA**](https://universidade.stoque.com.br/checkout/Course/41290) --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://kb.stoque.com.br/zeev/zai-inteligencia-artificial-do-zeev/biblioteca-de-referencias-de-agentes-de-ia.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. 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