> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://help.ciarem.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# O playground: teste e treine seu agente
> Simule conversas reais, leia a análise de decisão por trás de cada resposta e transforme correções em comportamento duradouro.
**Testar agente** (também acessível como **Treinamento de IA** na Central de controle) abre o playground, uma simulação completa de uma conversa real:
* Escolha o **canal** a simular (uma conversa de WhatsApp se formata diferente do chat do site), mude para um **horário simulado** para testar o comportamento fora do expediente, **simule ser um contato existente** para testar com os dados reais dele e escolha quais dos seus **agentes participam**.
* Converse como se você fosse o cliente, ou use os atalhos de cenários rápidos (cliente chateado, pergunta de preço, quer agendar, pergunta de horário).
* Cada resposta vem com uma **análise de decisão**: a intenção detectada e a confiança do roteamento, qual agente interveio e por quê, quais bases de conhecimento e catálogos ele consultou e quais regras de transferência foram avaliadas, incluindo por que nenhuma disparou.
* Abaixo de cada resposta, **Boa resposta** / **Precisa de correção** são o ciclo de treinamento. Uma correção permite **melhorar a resposta** em linguagem simples ou dizer que ela **deve transferir**, e o agente aprende isso para toda situação semelhante dali em diante. O mesmo fluxo de correções alimenta o [Centro de avaliação](/pt/ai-agent/evaluation-center) para as respostas já enviadas a clientes reais.
## Como ler a análise de decisão
| Linha | O que ela diz | Se parecer errado |
| ----------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Agente atribuído** e **Confiança de roteamento** | Qual agente pegou a mensagem e quão seguro o roteador estava | Confiança baixa ou agente errado: os textos de *em que momento intervém* dos agentes se sobrepõem, ou não combinam com como os clientes escrevem. Veja [Equipe de agentes](/pt/ai-agent/agent-team) |
| **Conhecimento utilizado** / **Respondeu sem fontes** | De quais fontes a resposta se apoiou | Uma pergunta do negócio respondida sem fontes é uma lacuna: o fato falta na [base de conhecimento](/pt/ai-agent/knowledge-bases), ou essa base não está ativada para o agente |
| **Regra de transferência** | Qual regra disparou, se alguma | Disparou cedo demais, ou nunca: reescreva a condição. Veja [regras de transferência](/pt/ai-agent/human-handoff-and-escalation) |
## O que uma correção pode e não pode ensinar
**Precisa de correção** abre duas opções, e elas ensinam coisas diferentes:
| Você escreve… | O que a Ciarem faz com isso |
| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Melhorar resposta**: "Não confirme coberturas que você não verificou. Pergunte primeiro qual plano a pessoa tem." | Incorpora ao coaching permanente do agente: uma lista curta de correções de comportamento, mescladas e generalizadas para situações semelhantes. |
| **Melhorar resposta**: "A limpeza custa \$50, não \$40." | Detecta um fato do negócio e se recusa a guardá-lo como comportamento. Você vê **Informações do negócio detectadas** com um link para a base de conhecimento. Corrija o fato lá. |
| **Melhorar resposta**: "Seja mais caloroso" / "Use um tom formal" | Tom e personalidade também não são coaching: defina-os na [Configuração básica](/pt/ai-agent/basic-configuration). |
| **Deve transferir**: um nome e "o cliente contesta uma cobrança" | Cria uma [regra de transferência](/pt/ai-agent/human-handoff-and-escalation) de verdade. O coaching nunca decide quando transferir. |
| Uma correção sobre uma resposta que era a mensagem de transferência de uma regra | Não a altera. Edite a mensagem na própria regra; o playground diz qual. |
Correções ensinam **comportamento**. Fatos vão para a base de conhecimento, transferências para as regras de transferência e tom para a Configuração básica. Uma correção que tenta carregar um preço ou uma política é detectada e redirecionada. Nunca vira comportamento do agente em silêncio.
Cada veredito também deixa um teste: **Resposta adequada** protege esse comportamento, e uma correção roda de novo a mensagem marcada para conferir se o ajuste se mantém. O cartão **Treinamento de IA** da [Central de controle](/pt/ai-agent/agent-health) acompanha quantas respostas você avaliou.
## Uma rotina que funciona
Com as palavras dos seus clientes, erros de digitação incluídos ("quanto custa a limpeza?", "atendem sabado?").
Faça isso antes de qualquer mudança em agentes, regras ou conhecimento. Marque **Resposta adequada** nas que estão certas. Cada uma vira um teste que protege esse comportamento.
Compare com a análise de decisão: as mesmas respostas onde você não esperava mudança, respostas melhores onde esperava.
Um fato errado: a base de conhecimento. Um comportamento errado: **Precisa de correção** e depois **Melhorar resposta**. Um momento que deveria ter ido para uma pessoa: **Deve transferir**.
Quando você já estiver no ar, o [Centro de avaliação](/pt/ai-agent/evaluation-center) faz o mesmo com as respostas que o seu agente realmente enviou.