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Editar o texto de uma skill pela tela, com histórico de versões e restauração

Em IA › Skills, cada skill instalada ganha o botão Editar. Nele dá para mudar a descrição, as palavras-chave que ativam a skill e o procedimento que o agente segue. Cada vez que você salva, nasce uma versão nova, e a anterior fica guardada. No mesmo lugar aparece o histórico de versões, e Restaurar volta para qualquer uma delas na hora, sem reiniciar nada. Antes, a única forma de mudar o texto de uma skill era enviar um .zip de novo.

Uma skill que veio de um pacote com arquivos continua mudando só pelo pacote: a tela avisa e não deixa salvar, porque a versão nova perderia os arquivos.

O agente também deixa de "esquecer" uma skill quando o cliente responde só a escolha, como "a de 2025": para decidir que skill usar, ele passa a olhar as últimas mensagens do cliente, e não só a mais recente.

Nada para fazer. Quem edita e restaura é o gerente ou o administrador.

Construído a partir do trabalho de @vgamkt no #1130.

Canal Datafy ganha a aba Modelos — criar e sincronizar modelos aprovados pela tela

Quem ligou o canal Datafy (DATAFY_ENABLED=true) passa a ver, na aba dele em Conexões, a sub-aba Modelos. Nela dá para sincronizar os modelos aprovados da conta e criar um modelo novo, que entra na fila de revisão da plataforma. O formulário é o mesmo do outro provedor parceiro: cabeçalho, corpo, rodapé, botões e exemplos.

Era o que faltava para atender fora da janela de 24 horas. Dentro da janela, texto livre passa. Fora dela, a Meta só aceita modelo aprovado, e até aqui este canal não tinha nenhum para oferecer.

  • O modelo sai pelo número do Datafy, com a credencial dele, e nunca pelo número da Meta.

  • O resultado da revisão chega sozinho

    : quando a plataforma aprova ou recusa, o aviso dela atualiza o modelo na lista, sem precisar clicar em Sincronizar.

  • Na conversa com a janela fechada, o seletor oferece os modelos aprovados deste número e pede os valores de cada {{1}}.

  • Sincronizar e criar é do administrador. Quem atende só consulta a lista.

Nada para fazer: quem não liga o canal não vê nada de novo. Editar e apagar um modelo ainda não estão na tela: isso continua sendo feito pelo painel do provedor.

Trabalho de @vgamkt, recortado do PR #1130.

Fixed4

A contabilidade de custo e o teto de gastos passam a registrar chamadas dos modelos OpenAI

Organizações que configuram agentes de atendimento usando modelos OpenAI (como gpt-4o e gpt-4o-mini) tinham o custo registrado como nulo em llm_calls, fazendo a tela Uso e orçamento marcar zero e impedindo que o teto mensal de gastos disparasse. Os modelos OpenAI suportados no catálogo foram adicionados à tabela de preços versionada.

Contribuição de @webtecnica (#1486).

Mensagens enviadas pela API ou pelo MCP respeitam o ritmo do número de WhatsApp

Quem enviava mensagens com token de API (POST /api/v1/messages com Authorization: Bearer) ou pelas ferramentas de envio do MCP passava direto para o WhatsApp. Não havia intervalo entre uma mensagem e outra, o limite diário e o aquecimento do número eram ignorados, e esses envios nem entravam na contagem do dia. Um script ou um agente externo em laço podia disparar centenas de mensagens seguidas pelo mesmo número, que é o padrão que leva o WhatsApp a banir o número.

Agora esses envios esperam o intervalo mínimo do número, como o agente do CRM já esperava, e entram na contagem diária. Quando o número atinge o limite do dia, a API responde 429 rate_limited, informa o motivo e o horário de liberação (libera_em) e envia o cabeçalho Retry-After. A rota REST por token também passa a ter o mesmo teto de chamadas por minuto que o MCP já tinha.

O envio feito pela tela, por um atendente, não muda. O canal oficial da Meta também não, porque não corre risco de banimento. O operador não precisa fazer nada, mas uma integração que dispara em massa pela API passa a receber 429 e precisa esperar o Retry-After.

Contribuição de @bossprt (#1487).

O agente de IA consegue gravar um aprendizado na memória da empresa

A ferramenta que deixa o agente de IA anotar um aprendizado para toda a operação (IA › Ensinar o agente › Memória) falhava em toda chamada: o banco recusava a anotação porque não conhecia a origem "agente". Nada chegava a ser gravado.

Agora a anotação entra, marcada como "anotado pelo agente" na lista de aprendizados, separada do que alguém da equipe escreveu à mão e do que o sistema aprendeu sozinho. A atualização só amplia a regra do banco; nenhum aprendizado existente muda. Nada para fazer.

Diagnóstico de @vgamkt (#1130).

A criação e a sincronização de modelos do parceiro passam a exigir papel de administrador

Na tela de modelos do canal intermediado, criar e sincronizar modelos de mensagem passa a exigir o papel de administrador, como já acontece com os modelos do canal oficial. Ver a lista continua disponível a quem atende, porque o seletor do inbox usa a mesma lista. O pedido de criação agora é validado antes de chegar à plataforma, e o registro de auditoria passa a indicar quem criou o modelo.

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