A maioria das equipes com agentes em produção não consegue dizer, com segurança, se o agente está realmente funcionando.
Elas sabem a taxa de contenção. Mostram um dashboard. Mas pergunte por que o agente respondeu a um cliente específico daquele jeito e o silêncio toma conta. Alguém abre um ticket para a engenharia. Alguém vasculha os logs. Alguns dias depois, talvez venha uma resposta.
Essa demora custa mais do que tempo. As equipes que mais extraem valor da IA costumam ser as que melhor a entendem. A McKinsey constatou que as empresas com maior retorno financeiro da IA, aquelas que atribuem a ela pelo menos 20% do EBIT, têm mais probabilidade do que as demais de adotar práticas que tornam sua IA explicável. Entender seu agente não é um extra. É assim que você extrai valor dele.
Então, por que entender um agente ainda exige um engenheiro? E por que agir sobre o que você descobre, como atualizar uma política ou reforçar um guardrail, ainda exige alguém que domine a configuração?
Acreditamos que criar e gerenciar um agente não deveria exigir um enorme conhecimento técnico. Foi por isso que criamos o Magi.
Conheça o Magi
O Magi (pronuncia-se MÉ-gui) é um novo assistente de IA do Maven. Você conversa com ele em linguagem simples, do mesmo jeito que falaria com a pessoa mais inteligente da sua equipe. Ele faz 3 coisas.
- Ele observa. Pergunte ao Magi qualquer coisa sobre os dados do seu agente. Sobre o que os clientes mais perguntaram nesta semana? Onde o agente está tendo dificuldade? O que mudou desde o mês passado? Você recebe as respostas sem escrever consultas nem esperar relatórios.
- Ele explica. Aponte uma conversa para o Magi e pergunte por quê. Por que o agente tomou aquela decisão? Por que escalonou aqui e não ali? O Magi mostra o raciocínio em linguagem simples, não em logs.
- Ele propõe. Peça ao Magi um rascunho de guardrails para uma nova política ou ajuda para configurar seu agente com base no que ele acabou de descobrir. O Magi faz o trabalho pesado de identificar o que precisa mudar e montar tudo para você.
Integrado ao Agent Designer
O Magi fica dentro do Agent Designer, ao lado do agente em que você está trabalhando. Ele vê o que você está vendo, então você pode perguntar sobre a conversa, o charter ou a variante à sua frente e receber respostas baseadas nesse contexto. Depois, é só passar do insight à melhoria sem sair da página.
Seja você líder de suporte, gerente de CX ou engenheiro, a resposta para "por que o agente está fazendo isso?" está sempre a uma pergunta de distância.
Quem clica em salvar é você
O Magi nunca altera sua configuração sem você. Toda alteração que ele propõe aguarda sua revisão e aprovação.
Essa é uma escolha deliberada. Um agente que cria agentes só vale tanto quanto a sua confiança no que ele cria. Em uma empresa, "a IA mudou" não é uma resposta aceitável para "por que o agente está fazendo isso?". Por isso, o Magi cuida da investigação e dos rascunhos, e a decisão continua com você.
Agent Ops para todos
Colocar um agente no ar é um marco. Mantê-lo bom é o trabalho de verdade. Chamamos esse trabalho de Agent Ops.
Se você já trabalhou com software, conhece DevOps: a ideia de que publicar código não é a linha de chegada e de que operar e melhorar esse código é uma disciplina à parte. Agent Ops é a mesma ideia aplicada a agentes de IA. É o trabalho contínuo de monitorar o desempenho do agente, entender por que ele se comporta como se comporta, aprimorá-lo conforme as políticas mudam e surgem novas perguntas, e governar o que muda e quem aprova. Sem isso, o agente vai se afastando aos poucos do que o negócio precisa. Com isso, ele melhora a cada semana no ar.
Até agora, Agent Ops era principalmente um trabalho técnico. O Magi muda quem pode fazê-lo. Veja como isso funciona na prática. Digamos que você perceba uma conversa que foi escalonada para um pedido de reembolso, e não deveria. Uma gerente de CX pergunta ao Magi: "Por que esta conversa foi escalonada para um pedido de reembolso?" O Magi revisa a conversa de ponta a ponta, verifica escalonamentos de reembolso semelhantes nos últimos 30 dias e compara os charters envolvidos. E encontra a causa: a configuração do agente encaminha a conversa para um escalonamento de reembolso sempre que o cliente menciona um problema de saúde, e essa lógica foi acionada em 137 conversas nos últimos 30 dias. O Magi propõe revisões nos charters Foundations, Subscription Troubleshooting e Refund Help que restringem quando um escalonamento de reembolso deve acontecer. A gerente revisa as alterações, aprova, e o próximo cliente que mencionar um problema de saúde é atendido em vez de escalonado. Antes do Magi, corrigir isso levaria dias. Alguém identificaria o problema, abriria um ticket e esperaria um recurso técnico rastrear a lógica entre os charters. Com o Magi, basta uma conversa, e quem identificou o problema é quem o resolve.
Isso é Agent Ops para todos: entender o que está acontecendo, descobrir o que mudar e continuar melhorando. O resultado é um agente que evolui porque quem molda o agente são as pessoas que mais conhecem seus clientes.
Uma prévia: o Maven nas ferramentas que você já usa
O Magi é a forma de trabalhar com seu agente dentro do Maven. Também estamos abrindo novas formas de levar o Maven para as ferramentas que sua equipe já usa.
- Maven MCP. Conecte o Maven aos assistentes de IA que sua equipe já usa, como o Claude. Sua equipe de CX pode levar dados e insights do Maven para o trabalho do dia a dia, da análise à preparação de QBRs, passando pela criação de slides e documentos, junto com as outras ferramentas que já conectou.
- Maven CLI. Desenvolvedores e engenheiros de soluções podem trabalhar com o Maven pela linha de comando. Combine com um assistente de programação como o Claude Code e descreva o que você precisa em linguagem simples, como inspecionar a estrutura de um agente ou extrair conversas.
Hoje, os dois servem para levar dados e insights do Maven aonde você precisar. Com o tempo, vão permitir também executar ações, não apenas consultar. Novidades em breve.
Entre na lista de espera
Mal podemos esperar para você experimentar o Magi. Estamos guardando algumas surpresas para o lançamento. Digamos apenas que observar, explicar e propor é onde o Magi começa, não onde termina.
Veja nas suas próprias conversas.
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