Synerise Customer Agent
Contexto comportamental em cada conversa com o cliente, no mesmo motor da sua busca, das suas listagens e das suas recomendações.
Ato I · Tensão
O cliente descobre a oferta em quatro lugares ao mesmo tempo
Busca. Listagens de categorias. Recomendações. E, cada vez mais, a conversa.
A conversa registra 58,11% de click-through. Vamos voltar a esse número no final.
Busca
Listagens de categoria
Recomendações
Agente
Quatro pontos de descoberta da oferta
Quatro pontos de descoberta. Um só motor.
A busca não sabe em que o cliente clica nas recomendações. A listagem não sabe o que ele acabou de buscar. Cada ponto de contato tem seu próprio motor, seus próprios dados e sua própria lógica.
O sinal da busca melhora as recomendações. Os cliques nas recomendações mudam os resultados da listagem. O modelo aprende com cada interação, em cada ponto de contato.
STACK TÍPICA
Dados separados. Lógica separada. Nenhum sinal passa adiante.
SYNERISE
Behavioral AI infrastructure
um só motor aprende com cada interação em cada ponto de contato
Um só motor para a descoberta em todos os pontos de contato
Behavioral AI
Cada decisão baseada em comportamento
A Synerise prevê a próxima ação de cada pessoa ou objeto com base em sinais comportamentais em tempo real. Executa essa ação em qualquer canal, humano ou agêntico. Inferência em menos de um milissegundo, foundation model autossupervisionado. Aberta por design: MCP, A2A.
2,6B
decisões por dia
65K
previsões de AI por segundo
229B+
consultas ao TerrariumDB por mês
Em sistemas proprietários
- Modelagem sem schema: entidades e relações mudam sem migração
- Inferência abaixo de 1 ms · foundation model autossupervisionado
Arquitetura
Todo caminho passa pela mesma camada de governança
PERSONA DO OPERADOR
UX
Operadores de marketing, gestores de programas de fidelidade, equipes de campanha
PERSONA DO AGENTE
MCP + Skills
Claude Code, Cursor, ChatGPT — equipes de engenharia e de análise
PERSONA DEVOPS
DX
Engenheiros de plataforma, pipelines de CI/CD, TI corporativa
Camada de governança
Processos de aprovação · Log de auditoria · Versionamento de objetos · Rollback
Plataforma Synerise
Automações · Segmentações · Templates · Recomendações · Brickworks · Fidelidade
Mesmas aprovações, trilha de auditoria e versões em cada caminho
Valor
Receita × produtividade × interoperabilidade
Em uma só plataforma, cada vetor fortalece o seguinte. Agentes de IA internos e o protocolo MCP viram o centro de comando do seu sistema. Eles tiram processos técnicos complexos das costas da equipe, automatizam o trabalho e dão controle total sobre a plataforma.
01 — Receita
Customer Agent
- Busca agêntica em todos os canais
- Sinais comportamentais → conversão
- Pronto para o zero-click commerce
02 — Produtividade
System Agent
- Agentes que resolvem casos de uso complexos
- Trabalham com contexto completo e conhecimento operacional
- Times de marketing cuidam da estratégia, não da integração
03 — Interoperabilidade
MCP + Plugins
- Todo agente lê e grava na Synerise
- Desenvolvedores implementam com Claude Code, Cursor e Codex
- Sem vendor lock-in quando a stack muda
O terceiro vetor permite que os dois primeiros escalem além da Synerise
Ato II · Synerise Customer Agent
Cada cliente ganha o seu melhor consultor
Um agente que conhece o cliente, fala com a voz da sua marca e vende com base em dados atualizados de produto e de negócio.
Os recursos do agente em um só mapa
Personalização e contexto
Descoberta de produtos e vendas
Experiência de conversa
Dados, ações e integrações
Controle, análise e implantação
Ato III · Voz
Você define a persona, não programa
01 — Marca
Nome e descrição do negócio: sortimento, canais, idiomas de atendimento.
02 — Assistente
Lema, tom de voz, style guide e escopo de trabalho do agente.
03 — Comportamento
Limite de palavras, nível de engajamento, perguntas de esclarecimento e instruções sobre quando fazê-las.
Dê ao seu agente uma persona própria
A mesma tecnologia de qualquer outro cliente — com a voz própria da sua marca.
Carismático? Esperto e cheio de energia? Sincero? Direto, divertido, confiante… vale tudo. Não é um bot engessado nem um SAC. Um parceiro que entende de equipamento como ninguém e fica do lado do cliente? Por que não?
01 — Descobre
Entende a necessidade e encontra o produto certo no seu catálogo.
Capta as palavras do cliente e encontra o que ele quis dizer, não o que digitou.
02 — Ajuda a decidir
Tira dúvidas, compara opções e leva à compra.
Escolhe uma opção e fala dela em primeira pessoa, com opinião. Se a mais barata vence, indica a mais barata.
03 — Cuida
Resolve pedidos, entregas e devoluções no mesmo chat.
Conhece seus limites: transfere a conversa para a central de atendimento e manda o link da página certa.
04 — Inspira
Sugere estilos e o que combina com eles. Funciona como um personal shopper.
Oferece acessórios e categorias complementares, a um clique da resposta.
O mesmo agente, qualquer voz de marca
A persona aparece em cada frase
1 — Diz não com voz própria
“Descontos assim seriam ótimos, mas estou aqui para te ajudar a encontrar produtos, não para definir preços.” Sem citar regulamento. E termina com uma pergunta.
2 — Uma pergunta, depois os resultados
Presente? Uma pergunta só: do que a pessoa gosta? Sem interrogatório sobre ocasião, orçamento e estilo.
3 — Capta as palavras do cliente
A cliente escreve “beauty”, e ele constrói a resposta inteira em cima dessa palavra.
4 — Vende o efeito
“Um brilho saudável que as pessoas notam”, “efeito de dia de spa”. Nenhum parâmetro técnico.
Descoberta de produtos e vendas
Vende como o seu melhor consultor
Recomendações de produtos
Toda a gama de modelos de recomendação da Synerise como ferramentas do agente, com o seu boosting, os seus filtros e a sua lógica de negócio.
“Algo assim, só que mais barato” aciona a campanha de produtos similares.
Filtros rápidos
O agente monta filtros sob medida para os resultados atuais, e o cliente refina a lista com um clique.
Depois de “mostre notebooks”: RAM, tamanho da tela, orçamento.
Categorias complementares
Abaixo dos resultados, o agente adiciona botões com categorias de acessórios.
Câmera? Lentes, tripés, cartões de memória.
Adicionar ao carrinho
Cada produto no chat tem um botão de adicionar ao carrinho. O cliente não precisa digitar nada.
Um clique na TV recomendada e ela já está no carrinho.
Perguntas de esclarecimento
Você decide se o agente pergunta ao cliente o que ele precisa, e com que frequência.
Pergunta genérica? Primeiro: “Para jogar ou para o dia a dia?”
Perguntas de acompanhamento
O agente fecha o resumo com uma pergunta que leva ao próximo passo.
“Comparo os dois melhores?”
Uma pergunta, depois tudo a um clique
1 — Pergunta de esclarecimento
Pergunta o que divide o catálogo. Dois cliques, sem digitar.
2 — Adicionar ao carrinho
Cada produto tem o próprio botão. A conversa termina no carrinho, não num link.
3 — Filtros rápidos
Monta os filtros sozinho: categorias, marcas top, limite de preço.
4 — Categorias complementares
Depois, o que combina com o produto escolhido, a um clique.
Dois cliques em vez de digitar
Produtos similares, cada um com seu porquê
1 — Três sugestões, três motivos
Bateria mais duradoura, melhor custo-benefício, um modelo equilibrado com suporte a PC. A campanha escolhe os produtos; o agente diz para que serve cada um.
2 — Aponta o trade-off
Os modelos Marshall são lindos e a bateria dura muito, mas eles não têm ANC. O agente diz sem rodeios que valem a pena se o cancelamento de ruído não for prioridade.
3 — Pergunta de acompanhamento
Termina com uma pergunta que define o próximo passo: ANC ou a bateria mais duradoura?
Compara e dá um veredito honesto
1 — Mesmo preço, outra função
2.599 zł contra 2.599 zł. O preço não decide, então o agente explica a diferença real: para quem é cada relógio.
2 — Especificações como argumentos
Um é para treino, o outro para atividades ao ar livre. A tela de 1,5 polegada e o oxímetro aparecem uma única vez, como argumentos na conversa.
3 — “Minha opinião sincera”
Fala em primeira pessoa, aponta o vencedor para cada estilo de vida e pergunta qual deles combina com o cliente.
Ato V · Personalização e contexto
Sabe quem é o cliente e em que parte da loja ele está
Contexto de perfil
O agente reconhece o perfil Synerise por trás da conversa. Por isso, personaliza também os resultados: ranking, comparações e respostas.
Dois clientes fazem a mesma pergunta e recebem duas listas diferentes.
Contexto de compra
Desde a primeira mensagem, o agente atende o cliente no contexto dele: o que comprou, o que tem no carrinho, por que voltou.
“Vi o GARMIN Varia no seu carrinho”, antes de o cliente digitar uma palavra.
Contexto de página
A conversa acompanha a página. Produto, categoria ou carrinho: o assunto muda junto com o lugar onde o cliente está.
Na página de uma chaleira, começa a conversa por essa chaleira.
A personalização cobre ranking, comparações e respostas
Contexto de perfil, de lugar e de compra, tudo em um
Produto visualizado
O que está vendo neste momento.
Olá, Aneta
No carrinho
Compra iniciada, mas não finalizada.
Olá, Aneta
Último pedido
O que já comprou e quando.
Olá, Sebastian
Cada abertura nasce do que o cliente está fazendo agora
O contexto também inclui os pedidos
Consulta os pedidos da conta e diz o que encontrou. Não inventa prazo de entrega nem manda o cliente para o SAC.
Pedidos da conta
Lidos ao vivo dos seus sistemas.
Nenhum pedido? Ele diz sem rodeios
Não inventa nada quando faltam dados.
Consulta e diz o que encontrou. Não inventa prazo de entrega.
A página decide como a conversa começa
No aplicativo, o agente começa com um carrossel de recomendações.
Eletrônicos — página de produto
Começa pelo produto que o cliente tem na tela.
Moda — página de produto
O mesmo mecanismo, outro sortimento: do moletom visualizado às respostas rápidas com categorias.
Moda — entrada pela busca
O agente aparece nas sugestões da busca, ao lado dos produtos vistos recentemente.
Eletrônicos e moda · o mesmo mecanismo em duas lojas
Ato VI · Dados, ações e integrações
O catálogo é só uma parte. O agente trabalha com a sua ontologia.
Dados da Synerise
Pedidos · Pontos · Vouchers
Sistemas externos
conectados via MCP
Documentos
FAQ, políticas, manuais
Sua ontologia
objetos · relações · ações
Agente — cada nova ferramenta é uma nova habilidade
Dados da Synerise como ferramentas
“Cadê meu pedido?” Status lido ao vivo.
O Brickworks conecta sistemas
Reclamações, garantias e disponibilidade nas lojas como objetos da ontologia.
Integrações MCP externas
Verifica se há atendente disponível antes de oferecer a transferência.
Base de conhecimento de documentos
Dúvidas sobre devoluções respondidas com o seu próprio PDF. O deste trimestre.
Vender produtos é só uma das tarefas dele
Por baixo do capô
O modelo de linguagem conduz a conversa. As respostas vêm dos seus dados.
Semantic caching, custom nodes e reranker decidem o que de fato chega ao modelo. O LLM recebe um contexto pronto, com dados da plataforma, em vez da pergunta crua.
Por baixo, trabalham os modelos da Synerise, os atributos de produto, a busca, as recomendações e o Brickworks. O modelo de linguagem monta as frases; o conteúdo vem da plataforma.
Solicitação com prompt do usuário
Serviço Synerise Customer Agent
Camada de cache semântico
Nós personalizados (ex.: nó de introdução rápida)
Nó de busca e reranker
Ferramentas
Gateway LLM
Modelo LLM no seu ambiente de nuvem
Fundamentado nas capacidades da Synerise
Modelos ML/IA da Synerise (SLMs, classificadores, …)
Atributos de itens
Busca de itens
Recomendações
Brickworks
Modelos de embeddings
Sob o capô: o serviço do agente e os recursos da Synerise
Dados, ações e integrações
As ferramentas do agente em um só lugar
01 — Recomendações
Similares, personalizadas, mais vendidos, cross-sell. Suas campanhas funcionam como ferramentas.
02 — Schemas do Brickworks
Lista e status dos pedidos, direto dos seus sistemas.
03 — Servidor MCP e ações
Disponibilidade de atendentes, transferência da conversa, links para reclamações, parcelamento e promoções.
Você conecta as ferramentas. O agente decide qual usar.
Agente
escolhe a cada chamada
Busca
pesquisa no seu catálogo
Recomendações
campanhas de produtos similares e complementares
Brickworks
status do pedido, direto dos seus sistemas
MCP + ação personalizada
verifica a disponibilidade, depois transfere
Sem regras de roteamento para manter
O agente lê a solicitação e escolhe a ferramenta. Numa mesma resposta, combina várias: busca, depois recomendações, depois filtro. O cliente não precisa sair da conversa.
A vitrine continua sendo sua
Você decide quais campanhas, modelos, filtros e boosting ficam disponíveis. O agente escolhe entre eles e nunca cria um ranking próprio.
Nada de árvore de decisão nem de regras de roteamento para manter
Ato VI · Ontologia
Sistemas fora da Synerise entram como ferramentas
check_chat_availability pergunta ao sistema de live chat se há alguém online. Não há ninguém, então o agente diz isso sem rodeios e não promete uma transferência que não vai acontecer.
Você configura uma vez
Nome da ferramenta, quando o agente deve usá-la, URL e credenciais. Sem construir conector e sem esperar release.
O que o cliente recebe
O cliente recebe uma resposta honesta, sem promessas vazias.
Exemplo: verificação de disponibilidade de atendentes
Passa a conversa para os seus processos
Você define ferramentas que devolvem ações estruturadas para a sua UI. E trata cada uma do seu jeito.
Transferência para atendente
Reclamação não é pergunta de compra. O agente envia o formulário e, quando o cliente pede uma pessoa, devolve uma ação que a sua UI já sabe tratar.
Direto para a página certa
Ofertas de viagem, parcelamento, garantia, devoluções. Para perguntas fora do catálogo, o agente responde com o link da página certa e não arrisca palpite.
Transferência para atendente e links para as páginas certas
Histórico de conversas
Cliente e negócio veem a mesma história
O que o cliente vê
Aba de histórico no widget. As buscas de ontem ficam a um clique, e dá para continuar a conversa.
O que o negócio vê
Todas as conversas ficam no workspace, prontas para pesquisar e abrir na íntegra. Títulos gerados a partir da conversa mostram o que os clientes vêm buscar de verdade.
Widget do cliente e workspace
Ato VII · Implantações
Funciona em produção
Não é demo nem piloto. Neste momento, o agente está conversando com clientes nas lojas.
Os clientes clicam em mais da metade das respostas
58.11%
Click-through rate
Cliques em produtos como porcentagem de todas as respostas
5.44%
Conversão
Produtos comprados como porcentagem dos exibidos
99.16%
Respostas sem erro
Status “ok”
Com base nos resultados das implantações em produção