agentes ia

os agentes de IA da datablixt permitem que qualquer pessoa da empresa converse em linguagem natural com os dados já processados no lakehouse — sem escrever sql, sem conhecer a estrutura das tabelas, e sem esperar pelo time de dados para tirar uma dúvida.

um agente é criado dentro de uma organização, recebe permissão de acesso a um ou mais workspaces, e responde perguntas consultando exclusivamente os dados aos quais foi autorizado a acessar.

o que este módulo não é

o agente de IA não constrói workflows nem cria pipelines automaticamente — ele é uma interface de consulta em linguagem natural sobre dados que já existem no lakehouse. a construção de pipelines continua sendo feita no construtor visual de workflows.

como funciona, em linhas gerais

1. você pergunta algo em português (ou qualquer idioma), como "quantos pedidos foram cancelados no mês passado?".
2. o agente identifica quais tabelas, dentro dos workspaces que ele tem permissão de acessar, são relevantes para responder.
3. ele gera e executa uma consulta sql sobre esses dados, revisando o resultado antes de formular a resposta final.
4. a resposta é entregue de forma conversacional, mantendo o contexto da conversa para perguntas de acompanhamento (ex.: "e comparado com o mês anterior?").

por que isso importa para o negócio

consultar dados hoje, na maioria das empresas, significa abrir um chamado, esperar um relatório ou aprender sql. um agente de IA bem configurado reduz esse tempo de dias para segundos, sem abrir mão de controles de segurança — o agente só enxerga o que foi explicitamente liberado para ele, e nunca expõe dados pessoais sem seguir as regras de PII masking configuradas.

garantias de segurança e privacidade

• o agente só acessa os workspaces explicitamente concedidos a ele — nunca a organização inteira por padrão.
• apenas o schema das tabelas (nomes de colunas e tipos) é enviado ao modelo de linguagem para ele decidir como consultar — os dados propriamente ditos só circulam pelo modelo quando a regra de PII da coluna permite.
• toda consulta sql gerada passa por validação antes de ser executada.
• toda interação fica registrada para fins de auditoria — pergunta, sql gerado, dados acessados e resposta final.

seções desta documentação

página	descrição
configurando	criar um agente, conceder acesso a workspaces e conectar um provedor de LLM
usando	conversando com o agente e interpretando as respostas