Um passo que decide o que fazer em seguida
Um nó agente raciocina, chama as ferramentas que você concede, lê o que volta e decide de novo — até chegar a uma resposta. Os modelos estão inclusos, então não é preciso uma chave de API para começar.
Um nó agente que chama ferramentas reais, com modelos inclusos no seu plano e cada passo de raciocínio registrado.
O que um agente pode fazer
- Ferramentas que ele realmente chama — Puxe uma ligação do agente até uma ferramenta e ele poderá chamá-la — uma vez, várias ou nenhuma. O agente decide quando; você decide o que ele pode alcançar. Nada é concedido por padrão.
- Modelos inclusos, sem chave para gerenciar — Cada workspace recebe automaticamente sua própria credencial de gateway, então um agente roda assim que você o coloca. Não há conta de fornecedor para abrir nem chave de longa duração guardada nos seus segredos para alguém vazar.
- Um rastro que dá para ler — Cada ciclo fica registrado: o que o agente estava raciocinando, qual ferramenta escolheu, os argumentos enviados e o resultado lido. Quando um agente faz algo inesperado, o motivo está no registro, não num palpite.
- Limitado por design — Um agente em loop não consegue inflar a conta. Cada workspace tem uma cota mensal de tokens verificada antes da chamada e um limite de ciclos que encerra um turno que não converge. Ambos são propriedades do plano, não do prompt.
Recursos da plataforma
- Inclusos: Modelos, em todos os planos incluindo o gratuito
- Por chamada: Argumentos e resultados da ferramenta ficam no rastro
- Verificado antes: Cota de tokens, antes de chamar o modelo
Preciso da minha própria conta na OpenAI ou Anthropic?
Não. Cada workspace recebe uma credencial de gateway ao ser criado, e a cota mensal de tokens do seu plano cobre o uso. Se preferir rodar na sua própria conta de fornecedor, pode fornecer sua chave — mas nada fica bloqueado até lá.
O que impede um agente de entrar em loop infinito?
Dois limites independentes. Um turno termina após um número fixo de ciclos raciocinar-agir-observar, tendo chegado a uma resposta ou não, e a cota de tokens do workspace é verificada antes de cada chamada ao modelo — então um agente não consegue gastar além do plano nem se o limite de ciclos fosse removido.
Consigo ver por que um agente fez o que fez?
Sim. Cada ciclo é guardado com o raciocínio, a ferramenta escolhida, os argumentos passados e a observação lida. É a diferença entre depurar um agente e reexecutá-lo torcendo para o problema aparecer de novo.