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Limites de operação — Seus Agentes

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Página institucional

Onde os agentes param.

Um agente pode chamar outro quando o trabalho pede. O que impede isso de virar uma bola de neve são limites de contagem — e eles não são configuração escondida nem promessa de marketing: rodam antes de gastar token.

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Os mecanismos

Os dois mecanismos, e o limite de cada um.

Delegação é um agente chamar outro. Mesa é vários trabalharem no mesmo turno. As contagens abaixo são as do executor, não uma versão amena delas.

Um agente chama outro

  • 2níveis de delegação, no máximo
  • 3chamadas por execução, no máximo
  1. A coordenação recebe o pedido e escolhe por onde começar.
  2. Quem começa pode chamar um segundo especialista, quando o trabalho pede.
  3. Quem foi chamado pode, por sua vez, chamar quem ainda falta.
  4. O resultado volta pela mesma cadeia, com a procedência de cada parte.

Onde para

  • A cadeia desce no máximo 2 níveis.
  • No máximo 3 chamadas por execução.
  • Ninguém é chamado duas vezes na mesma cadeia.

Vários trabalham na mesma mesa

  • 8participantes por mesa, no máximo
  1. A moderadora lê o pedido e planeja de quem é o turno.
  2. Cada um fala no que é seu, em sequência.
  3. A moderadora fecha com a síntese do que ficou pronto.
  4. O que sair da empresa continua a esperar a sua aprovação.

Onde para

  • No máximo 8 na mesma mesa.
  • Quem fala, fala uma vez por rodada.
  • Nenhuma ação externa sai sem o seu aval.

O que fica visível

O que fica visível enquanto ele trabalha

Nada disto é selo. São coisas que o produto faz, e que você consegue conferir enquanto ele faz.

  • A procedência de cada resposta

    Cada material mostra de onde o conhecimento veio. Quando a plataforma não sabe, ela diz que não sabe.

  • O limite de cada agente

    O escopo em que um agente pode agir é visível, e pode ser revisado, pausado ou revogado a qualquer momento.

  • O custo antes do gasto

    Você vê o limite antes de a execução começar, e o consumo enquanto ela acontece.

  • O dado, que continua seu

    Isolado por espaço de trabalho e por política de visibilidade, exportável em forma organizada, e nunca usado por nós para treinar modelo. Quando uma tarefa usa o DeepSeek, o conteúdo dela é processado na China e pode ser usado pelo DeepSeek para treinar modelo.