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Skills

As “Skills” são funções reutilizáveis que ampliam as capacidades dos agentes no Studio IA. Elas permitem executar operações específicas — como cálculos, integrações com bancos de dados ou regras de negócio — que o modelo sozinho não consegue realizar de forma eficiente, especialmente em tarefas como matemática ou ações estruturadas.

Uma Skill é composta por código Python e pode ser utilizada em fluxos automatizados para dar mais precisão e controle à experiência do usuário.

Tipos de Skills

Existem dois tipos principais:

  • Embarcadas (nativas): São fornecidas pela plataforma e não podem ser editadas ou apagadas.

  • Customizadas: São criadas pelos usuários a partir do zero ou a partir da duplicação de uma Skill embarcada.

Ao customizar uma Skill embarcada, o sistema cria uma cópia independente. Essa nova versão pode ser editada livremente.

1. Skills Embarcadas (Nativas)

Esses são modelos pré-configurados fornecidos pelo próprio Skyone Studio. Eles vêm prontos para uso e não podem ser editados ou apagados pelos usuários. Atualmente, o Skyone Studio oferece dois modelos embarcados:

  • Skill com RAG:Utiliza a técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG), permitindo que o agente busque informações externas em tempo real para enriquecer as respostas fornecidas ao usuário.

  • Skill com SQL: Permite ao agente interagir diretamente com bancos de dados relacionais via SQL, respondendo perguntas e gerando resultados baseados em consultas estruturadas.

Esses modelos são ideais para cenários comuns, garantindo robustez e boas práticas já incorporadas. Entenda um pouco mais:

O RAG é uma técnica avançada de inteligência artificial que combina busca de informações (retrieval) com geração de texto (generation). Em vez de depender apenas do conhecimento aprendido durante o treinamento do modelo, o RAG permite que a IA consulte fontes externas em tempo real — como bases vetoriais ou documentos — para enriquecer e contextualizar suas respostas.

Componentes e Competências Essenciais no RAG

  • Compreensão do conceito RAG: Entender como os modelos de IA podem buscar informações externas em tempo real para complementar suas respostas geradas.

  • Busca Semântica: Aplicar embeddings e representações vetoriais para identificar os documentos mais relevantes para uma determinada consulta.

  • Indexação Vetorial: Trabalhar com ferramentas especializadas, como FAISS, Weaviate, Pinecone, Milvus, entre outras, para armazenar e buscar vetores de forma eficiente.

  • Integração com LLMs: Saber conectar mecanismos de busca (retrievers) a modelos de linguagem (LLMs) como GPT, LLaMA, entre outros, garantindo que a resposta final combine os dados buscados com geração textual fluida.

  • Construção de Pipelines RAG: Desenvolver o fluxo completo de trabalho: consulta, busca e responde. Garantindo que cada etapa funcione de forma integrada e eficiente.

  • Embedding de Documentos: Transformar textos em vetores utilizando modelos como all-MiniLM, nomic-embed, entre outros, para alimentar a base vetorial.

  • Frameworks para RAG: Utilizar frameworks como LangChain, LlamaIndex, Haystack, entre outros, para construir, organizar e orquestrar os pipelines RAG.

  • Avaliação de RAG: Medir a eficácia do sistema em termos de precisão, relevância das respostas e latência (tempo de resposta), garantindo qualidade e performance.

  • Governança e Segurança: Garantir que os fluxos RAG respeitem normas de confidencialidade, precisão e controle de acesso aos dados consultados.

O SQL é a linguagem padrão para consulta, manipulação e modelagem de dados em bancos de dados relacionais. Ele é essencial para profissionais que trabalham com análise de dados, engenharia de dados e administração de bancos.

Níveis de Competência em SQL

  • Básico: Comandos como SELECT, WHERE, ORDER BY para filtrar e consultar dados simples em tabelas.

  • Intermediário: Uso de JOINs, GROUP BY, HAVING, CASE para relacionar múltiplas tabelas, realizar agregações e criar consultas mais robustas.

  • Avançado: Emprego de subqueries, CTEs (Common Table Expressions) e window functions para desenvolver consultas complexas, oferecendo maior controle e eficiência.

  • Modelagem de Dados: Aplicação de princípios como normalização e desenho de esquemas relacionais eficientes, garantindo integridade e performance.

  • Performance e Otimização: Uso de índices, explain plans e técnicas de query tuning para otimizar consultas em bancos com grandes volumes de dados.

  • Segurança: Controle de acesso com roles, permissões e implementação de práticas para proteger dados sensíveis.

  • Ferramentas e SGBDs: Domínio prático de ao menos um sistema gerenciador de banco de dados (SGBD), como PostgreSQL, MySQL, SQL Server, BigQuery, entre outros.

Ao customizar uma Skill embarcada, o sistema cria uma cópia independente. Essa nova versão pode ser editada livremente.

2. Skills Customizadas

Esses são criados diretamente pelos usuários. Existem duas formas principais de criá-los:

  • Do zero: O usuário constrói toda a lógica e configuração personalizada para atender às necessidades específicas do negócio.

  • A partir da duplicação de uma Skill embarcada: O usuário copia um modelo nativo para ter uma base pronta e, a partir daí, faz ajustes e personalizações conforme necessário.

As Skills customizadas oferecem flexibilidade total, permitindo adaptar o comportamento do agente para casos de uso únicos e mais complexos.

Criar uma nova Skill

Para criar uma Skill personalizada:

  1. Acesse o menu lateral e clique em “Skills”.

  2. Clique em "Nova Skill".

  1. Na tela de edição, preencha os seguintes campos:

  • Nome do módulo: é o identificador principal da Skill.

  • Nível de acesso à skill: configure a privacidade da skill, escolhendo entre as seguintes opções:

    • Público: qualquer pessoa pode visualizar e editar as configurações da skill.

    • Privado: apenas os usuários selecionados poderão visualizar os detalhes e editar a skill atual.

      • Configurar usuários: ao selecionar a opção Privado, esta opção torna-se ativa. Escolha os usuários que terão acesso à skill e, em seguida, clique em "Concluir".

Usuários não autorizados podem usar a skill em Agentes, mas não podem visualizar detalhes técnicos ou editá-la.

  • Funções: escreva uma ou mais funções em Python. Cada função deve receber parâmetros e retornar valores de forma clara.

  1. Após preencher todos os campos e validar o código, clique em "Salvar módulo".

Importar uma Skill

Para criar uma Skill personalizada por meio da opção Importar:

  1. Acesse o menu lateral e clique em “Skills”.

  2. Clique em "Importar".

  1. Escolha o arquivo em Python (.py).

  2. Faça as edições e testes desejados.

  3. Clique em "Salvar módulo" para salvar as alterações.

Editar uma Skill

Para editar uma Skill personalizada:

  1. Acesse o menu lateral e clique em “Skills”.

  2. Selecione uma Skill existente e clique em "Editar".

  1. Faça as edições e testes desejados.

  2. Clique em "Atualizar módulo" para salvar as alterações.

Testar uma Skill

Para testar uma Skill personalizada:

  1. Acesse o menu lateral e clique em “Skills”.

  2. Aproxime o mouse de uma Skill existente e clique em "Testar".

  1. Selecione o método.

  2. Em alguns casos, adicione uma query.

  3. Clique em "Testar".

Exportar uma Skill

Para exportar uma Skill personalizada:

  1. Acesse o menu lateral e clique em “Skills”.

  2. Aproxime o mouse de Skill existente e clique em "Mais opções".

  3. Selecione a opção "Exportar".

Duplicar uma Skill

Para duplicar uma Skill personalizada:

  1. Acesse o menu lateral e clique em “Skills”.

  2. Aproxime o mouse de Skill existente e clique em "Mais opções".

  3. Selecione a opção "Duplicar".

Deletar uma Skill

Para deletar uma Skill personalizada:

  1. Acesse o menu lateral e clique em “Skills”.

  2. Clique em uma Skill existente.

  3. Clique em "Deletar".

  4. Como medida de segurança, digite o nome do agente exatamente como solicitado no campo de confirmação.

  5. Clique em "Excluir" para finalizar o processo.

Não é possível reverter a exclusão.

FAQ – Skills de um Agente de IA

O que são Skills em um agente de IA?

São as “habilidades” configuradas para que o agente realize tarefas específicas, como responder perguntas, integrar com sistemas ou processar informações.

Posso criar minhas próprias Skills?

Sim. No Skyone Studio, você pode criar skills personalizadas totalmente adaptadas à sua estratégia de negócio.

Qual a diferença entre uma skill nativa e uma skill personalizada?

Nativa: já vem configurada na plataforma, pronta para uso.

Personalizada: criada pelo usuário, com prompts, integrações ou lógicas próprias.

É possível usar mais de uma skill no mesmo agente?

Sim. Você pode adicionar várias skills e configurar prioridades e gatilhos para determinar quando cada uma será acionada.

As skills podem acessar meus dados internos?

Sim, desde que você configure a conexão com suas fontes de dados ou APIs, garantindo segurança e permissões adequadas.

O agente decide sozinho qual skill usar?

Depende da configuração. Você pode definir regras de prioridade ou deixar que o agente escolha com base na solicitação do usuário.

As skills funcionam offline?

Não. Elas precisam de conexão com o ambiente do Skyone Studio e, em alguns casos, com APIs externas para funcionar.

Posso atualizar uma skill depois de criada?

Sim. É possível editar, melhorar e até substituir a lógica de uma skill sem precisar recriar o agente inteiro.

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