Subagente

Acabou a era de uma única IA queimando a madrugada com 100 mil linhas de feedback. O WeJot agora coloca uma equipe inteira de pesquisa com IA trabalhando ao mesmo tempo.

Subagente traz a análise colaborativa com subagentes para a análise de dados no WeJot. Em vez de um único agente enfrentar sozinho conjuntos de dados enormes, o agente principal agora trabalha como uma equipe de pesquisa: ele divide o trabalho entre vários “subagentes” que rodam em paralelo e depois consolida os achados em uma única resposta.

Por que os subagentes existem

Na prática, descobrimos que muitas tarefas complexas simplesmente não cabem em um único agente:

• Dezenas de milhares de comentários de usuários, grandes volumes de respostas abertas, um oceano de avaliações e conversas sociais.
• Quanto mais dados um agente ingere, mais o contexto dele incha — a atenção se dispersa e o modelo pode simplesmente falhar.
• Um único ponto de vista também perde sinais de borda — o mesmo feedback pode precisar de leitura de sentimento, pontos de dor, tags e tendências ao mesmo tempo.

O Subagente permite que o sistema opere como uma equipe de verdade: alguém analisa, alguém classifica, alguém resume, e um líder consolida no final.

Onde você vai ver

• O menu de ações rápidas / no campo de chat

  Digite / na caixa de entrada. O popover de Skills lista Subagente como uma entrada integrada no topo. Ao selecionar, uma tag “Subagentes” aparece no campo de entrada para indicar que a rodada atual vai delegar subtarefas paralelizáveis aos subagentes.

  

• O grupo “Subagentes em ação” no fluxo do chat

  Quando o agente principal despacha os subagentes, um bloco de Análise em lote aparece no chat. Cada lote corresponde a um subagente:

  • Cada subagente tem seu próprio número, avatar e apelido (ex.: “Subagente 01 · Searcher”).
  • Enquanto roda, um spinner mostra o que ele está fazendo agora (“Executando análise de texto”, “Leitura de dados concluída — seguindo em frente”).
  • Ao terminar, o subagente recebe um visto e a lista de subtarefas dele recolhe automaticamente, entregando o resultado ao agente principal para a síntese.
  • Passe o mouse sobre o avatar para abrir um cartão de informações do subagente mostrando o checklist de subtarefas atual com o status de cada etapa (Pendente / Em andamento / Concluído).

  

Como funciona

O Subagente é um padrão de execução multiagente colaborativo:

1. O agente principal decompõe a tarefa — divide uma análise grande em subtarefas paralelizáveis e escolhe o papel de subagente certo para cada uma.
2. Delegação paralela — cada subagente lida com sua fatia em seu próprio contexto isolado, evitando o inchaço de contexto e a dispersão de atenção que você teria se um único agente fizesse tudo.
3. Progresso visível — as chamadas de ferramenta e as atualizações de etapa de cada subagente entram no chat em tempo real.
4. Síntese unificada — quando os subagentes terminam, o agente principal funde os resultados e gera conclusões, gráficos e até um relatório completo.

Tome 100 mil linhas de feedback VOC como exemplo: um subagente cuida da análise de sentimento, um extrai pontos de dor, um atribui tags, um identifica outliers, um resume as mudanças de tendência — e o agente principal costura o trabalho deles para revelar tendências, pontos de dor e necessidades latentes no texto bruto.

Você decide quem faz o quê

O Subagente não é um pipeline fixo. Você pode dizer ao agente principal como dividir o trabalho, por exemplo:

• “Analise da perspectiva de um gerente de produto.”
• “Foque apenas nos motivos de churn.”
• “Concentre-se nas necessidades dos usuários de alto valor.”
• “Encontre necessidades não atendidas que os concorrentes ignoram.”

O agente principal vai dividir a tarefa, definir os papéis certos e despachá-los para subagentes rodando em paralelo.

Detalhes cuidadosos

• Identidade estável do subagente — dentro do mesmo projeto, subagentes com o mesmo nome compartilham o mesmo avatar; atualizar a página ou voltar à sessão mantém avatars e números inalterados.
• Projetos permanecem independentes — cada pesquisa tem sua própria sequência embaralhada de avatares, re-randomizada na primeira aparição, então subagentes do mesmo projeto nunca duplicam avatares.
• Streaming estável — cada lote é renderizado por um ID estável, então os subagentes não piscam nem trocam de identidade no meio do streaming.
• Recolhimento automático ao concluir — quando todos os subagentes terminam, as listas de subtarefas recolhem, mantendo o chat organizado.

Para quem é

Se você trabalha com:

• Pesquisa com usuários / análise de VOC — respostas abertas, transcrições de entrevistas, feedback de usuários em escala.
• Pesquisa de mercado / concorrentes — muitas dimensões ou muitos concorrentes varridos em paralelo.
• Análise de dados — o mesmo conjunto de dados que precisa ser dividido em várias perspectivas ao mesmo tempo.
• Monitoramento de opinião — grandes volumes de comentários multiplataforma, sentimento e agrupamento de tópicos.

Entregue o trabalho ao Subagente e deixe uma equipe inteira de pesquisa com IA trabalhar em paralelo — muito mais eficiente do que um único modelo virando a noite em 100 mil linhas.

Como se relaciona com outros recursos

• Combina com Esclarecimento: use o Esclarecimento primeiro para travar a intenção de pesquisa e deixe o Subagente executar a análise em paralelo.
• Combina com Skills Management: os subagentes continuam chamando as Skills oficiais / personalizadas habilitadas (Análise de Texto, Análise de Dados, Geração de Documentos etc.) durante a execução — você controla a fronteira do que eles podem fazer via Skills Management.

O WeJot não apenas deixa a IA lidar com seus dados — ele faz várias IAs trabalharem como uma equipe real de pesquisa: dividindo o trabalho, colaborando, fazendo verificações cruzadas e concluindo a análise juntas.