Margaret — sua assistente de IA

Margaret é a assistente de IA integrada ao Switchbord. Abra-a pelo ícone na barra lateral (ou pelo atalho de teclado exibido na barra superior) e pergunte qualquer coisa, de “resuma esta conversa” a “crie um template para minha campanha de reconquista”.

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O que a Margaret já faz hoje

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Contexto ciente da página

A Margaret sabe em qual página você está e o que você selecionou. Em uma conversa da caixa de entrada, ela vê o perfil do contato, as últimas seis mensagens e o responsável designado — sem necessidade de colar contexto. No editor de templates, ela vê o corpo do rascunho atual. No editor de jornadas, ela vê a forma do grafo e o nó selecionado. Páginas que publicam contexto:

• Inbox — conversa selecionada, contato, últimas mensagens, responsável
• Templates — rascunho atual, categoria, idioma
• Jornadas — status do grafo, nó selecionado, gatilhos/ações
• Campanhas — rascunho em composição, nome do template, tamanho da audiência
• Contacts — contato selecionado, filtros, tamanho da lista
• Settings — aba atual

As respostas das ferramentas também recebem esse contexto, então as respostas da Margaret permanecem restritas ao seu workspace e ao artefato em exibição.

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Comandos de barra (slash commands)

Digite / como primeiro caractere no campo de mensagem da Margaret para abrir um menu rápido de ações comuns do operador. O popover é navegável pelo teclado: use ↑ / ↓ para mover entre os comandos, Enter ou Tab para escolher um, e Esc para fechar. Os comandos de barra são um atalho, não uma restrição — você sempre pode digitar o prompt completo por conta própria. No momento em que você digita um espaço após a /, o popover se fecha e o campo de mensagem trata sua entrada como uma mensagem normal.

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Memória do workspace

A Margaret tem memória durável em nível de workspace. Conte um fato a ela uma vez e ela poderá lembrá-lo em qualquer conversa futura. As entradas de memória vivem na mesma tabela workspace_knowledge_entries que suas notas de FAQ/política (a partir de Settings → AI). As entradas escritas pela Margaret recebem a tag memory, para que você possa distingui-las rapidamente. Boas coisas para memorizar:

• Fatos estáveis que importarão em conversas futuras (limites de preço, nomes de filiais, números de política).
• Preferências de texto ou diretrizes de tom (“sempre se refira à filial de Florença como FI”).
• Convenções em nível de contato ou segmento que não estão no seu CRM.

Não use a memória para estado transitório de tarefas (por exemplo, “o usuário me pediu para enviar uma campanha amanhã”). É para isso que servem as conversas (threads).

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Seleção de modelo

Clique no menu de seleção de modelo no cabeçalho da Margaret para alternar entre os modelos suportados. Cada provider tem seus pontos fortes:

• Claude Sonnet / Opus — melhor para redação criativa e raciocínio longo
• GPT-5 / série o — melhor para planejamento complexo
• Gemini 2.5 — contexto amplo, rápido
• DeepSeek R1 — aberto, raciocínio forte
• Claude Haiku / GPT-4o — mais rápido, sem raciocínio estendido

Sua seleção persiste entre sessões (localStorage).

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Controles de raciocínio (Thinking)

Ao lado do menu de seleção de modelo, o seletor Thinking permite decidir o quanto a Margaret deve “pensar” antes de responder:

• Auto — deixa o padrão do próprio modelo se aplicar. (Recomendado para o uso diário.)
• Off — desativa o raciocínio. Mais rápido, custo mais baixo.
• Fast — esforço baixo. Bom para consultas rápidas.
• Balanced — esforço médio. Padrão para a maioria dos modelos com capacidade de raciocínio.
• Deep — esforço alto. Use para análises complexas, planos com várias etapas, redações mais delicadas.

O menu fica desabilitado (com uma dica exibida ao passar o mouse) quando o modelo selecionado não suporta raciocínio estendido. O raciocínio estendido usa mais tokens e demora mais — os tokens de raciocínio são cobrados como tokens de saída. A configuração “Deep” pode custar aproximadamente de 2 a 5 vezes mais do que uma resposta normal. Use-a com critério.

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Rascunhos e aprovações

Quando você pede à Margaret para criar, atualizar ou enviar algo, ela nunca confirma silenciosamente. O fluxo é:

1. A Margaret explica, em uma frase, o que está prestes a fazer.
2. Ela propõe um rascunho — o corpo de um template, um grafo de jornada, uma resposta de mensagem.
3. Você revisa o rascunho diretamente na conversa.
4. Você clica em Aprovar para confirmar ou em Rejeitar para descartar.

Isso se aplica a templates, jornadas, campanhas, notas de contato, mensagens enviadas e qualquer outra coisa que altere dados.

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Boas sugestões de prompts para experimentar

• “Quem é este contato e sobre o que já conversamos?” (em uma conversa da caixa de entrada)
• “Rascunhe uma resposta em italiano perguntando sobre a data de partida preferida dele.”
• “Crie um template utilitário chamado document_reminder que solicite um documento pendente, usando o nome do cliente e o tipo de documento como variáveis.”
• “Desenhe uma jornada de captura de leads que dispara com a palavra-chave ‘preventivo’ e coleta nome, telefone e e-mail.”
• “Qual é a nossa política de cancelamento?” (busca na base de conhecimento do workspace)
• “Encontre contatos marcados com a tag vip que não têm mensagens recebidas nos últimos 60 dias.”

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Pesquisa na Knowledge Base

A Margaret pode pesquisar em uma base de conhecimento por workspace, composta de entradas de FAQ com títulos, corpos e tags. Essas entradas são gerenciadas em Settings → AI → Knowledge Base. Quando um usuário faz uma pergunta que não é sobre os dados específicos da conta (por exemplo, “Qual é a política de cancelamento?”), a Margaret usa pesquisa semântica para encontrar as entradas mais relevantes e as usa para fundamentar a resposta.

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Ferramentas de CRM

A Margaret tem acesso direto aos seus dados de clientes. Ela pode:

• Encontrar contatos por nome, número de telefone ou e-mail.
• Obter detalhes de contatos, incluindo conversas recentes, campos personalizados e tags.
• Atualizar informações de contato, como nomes ou valores de campos personalizados (requer aprovação).
• Adicionar/remover tags de contatos para segmentação (requer aprovação).

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Sincronização com a Knowledge Base do ElevenLabs

Se você usa o ElevenLabs para agentes de voz, a Margaret pode ajudar a manter o conhecimento deles sincronizado com o Switchbord. Você pode pedir a ela para “enviar nossa base de conhecimento para o ElevenLabs” para iniciar uma sincronização (veja o guia da Knowledge Base do ElevenLabs para detalhes).

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Contexto do workspace — base de conhecimento

A Margaret pode pesquisar uma base de conhecimento por workspace: entradas de FAQ com título, corpo e tags. Essa base é populada durante a configuração inicial; os operadores adicionam entradas em Settings → AI. A assistente usa essas entradas para fundamentar as respostas nas políticas reais da sua organização. As entradas de memória do workspace da própria Margaret compartilham a mesma tabela, com a tag memory.

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Limitações

• A memória entre conversas da Margaret é opt-in via writeWorkspaceMemory — ela ainda não lembra automaticamente tudo o que foi discutido em uma conversa anterior. A condensação automática completa está no roadmap.
• Upload de arquivos e recursos multimodais (imagens) ainda não são suportados.
• O modo de voz não está disponível.
• O conjunto de avaliações está em desenvolvimento — alucinações ocasionais são possíveis; sempre revise os rascunhos antes de aprovar.

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Observabilidade

Cada interação da Margaret é registrada em llm_usage (provider, modelo, tokens, latência). Um dashboard dedicado em /settings/ai-observability está previsto como próximo passo (BORD-328b). Aprovações e mutações já geram registros de auditoria vinculados ao seu ID de usuário.

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Roadmap

Veja o épico do Linear BORD-323 (Margaret v2). Já entregue até agora:

• BORD-324 — correções de base (seletor de modelo, acessibilidade, exibição de erros) ✅
• BORD-325 — controles de raciocínio via OpenRouter ✅
• BORD-326 — contexto de página / fundamentação ✅
• BORD-327 — artefatos de rascunho + aprovações HITL nativas ✅
• BORD-328 — comandos de barra, memória de workspace, suíte de avaliação ✅

Em andamento ou planejado:

• BORD-328b — dashboard /settings/ai-observability (adiado do 328)
• BORD-322 — integração da base de conhecimento com o ElevenLabs (uploads)