> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.digibee.com/documentation/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.digibee.com/documentation/release-notes/pt-br/june-2026/june-10.md).
# 10 de junho
## :sparkles: **Agentes**
### **Modo de Resposta Completa no Agent Component**
O **Modo de Resposta Completa** é uma nova opção disponível no Agent Component que, quando ativada, retorna informações adicionais sobre a execução do Agent Component no output, incluindo o output gerado pelo LLM e metadados detalhados sobre a interação da IA, como `sources` e `toolExecutions`.
Esta funcionalidade proporciona melhor visibilidade da execução do Agent Component, permitindo uma resolução de erros mais eficaz e avaliação dos passos intermediários.
Consulte a [documentação do Agent Component](/documentation/connectors-and-triggers/pt-br/connectors/ai-tools/llm.md#formato-da-resposta) para mais informações.
### **Uso de tokens nos Detalhes da Saída do Agent Component**
Na seção de Detalhes da Saída do Agent Component, o **uso de tokens** agora é exibido juntamente com as métricas de Horário e Duração.
Esta melhoria permite visualizar rapidamente o número de tokens usados em uma execução específica, aumentando a governança e o controle sobre os seus gastos.
Saiba como [realizar testes no seu Agent Component e analisar os resultados](/documentation/connectors-and-triggers/pt-br/connectors/ai-tools/llm/results-analysis.md#interpretando-os-resultados).
## :rocket: **Melhorias na Plataforma**
### **Experiência simplificada de criação de pipelines com API**
A experiência de criação de pipelines com o API Trigger foi redesenhada para que você construa mais rápido, sem precisar abrir o Canvas desde o início.
Você configura endpoints, autenticação, rate limiting e CORS por meio de uma interface dedicada na página de Pipelines. A plataforma então gera a estrutura do Canvas automaticamente, com todas as rotas já configuradas e seguindo as boas práticas.
Crie seu primeiro pipeline com API Trigger
### **Atualizações em Run e Monitor**
* **Novo alerta em Run:** Ao configurar uma implantação — seja deploy, redeploy ou promoção de um pipeline — com mais de 10 réplicas, será exibido um alerta para que você possa avaliar se deseja continuar com essa configuração. Nenhuma ação é bloqueada. Saiba mais sobre [Como implantar ou reimplantar um pipeline](/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/overview/deployment/deployments.md).
* **Novo filtro rápido de 1 dia nas páginas de Monitor:** Agora você pode usar o filtro rápido de 1 dia (**1 d**) nas páginas de [Monitor](/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/dashboards.md) para ver dados do último dia.
### **Melhorias de usabilidade**
* **Versão mais recente do Agent Component em Cápsulas:** As Cápsulas agora incluem a versão mais recente do [Agent Component](/documentation/connectors-and-triggers/pt-br/connectors/ai-tools/llm.md), alinhado ao comportamento em pipelines.
* **Ícone de documentação no Agent Component:** O componente agora inclui um ícone de livro (:book:) para acesso rápido à documentação de configuração, abrindo-a em uma nova aba diretamente do c.
## :bugs: **Correções de Bugs**
* **Alias persistente:** Corrigido um bug em que editar o campo Alias de um conector copiado também alterava o Alias do conector original. Cada conector agora mantém seu próprio Alias de forma independente.
* **Busca por nome de pipeline em Monitor:** Corrigido um bug em que colar o nome de um pipeline no campo Pipeline não acionava a busca; o filtro só funcionava ao selecionar a opção no dropdown.
* **Problema de copiar e colar:** Corrigido um bug na configuração de Datasets do Agent Component em que colar conteúdo em um campo de Avaliação apagava os dados de outros campos inesperadamente.
* **Problema de colar em Cápsulas:** Corrigido um bug em que um Agent Component colado em uma Cápsula mantinha a configuração de conta original, impedindo que a Cápsula fosse salva.
---
# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://docs.digibee.com/documentation/release-notes/pt-br/june-2026/june-10.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.