28 de maio

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Gere ou edite conteúdo de campos com IA

Preencher campos de configuração no Agent Component e no MCP Server Trigger pode ser uma tarefa trabalhosa, principalmente quando não há um ponto de partida claro.

Com os campos com assistência de IA, você descreve o que precisa em linguagem simples e a plataforma gera o conteúdo para você. Os campos que têm esse recurso exibem um botão (sparkles) no canto superior direito. Clique nele, descreva o que precisa e escolha se quer aplicar ou descartar o resultado.

O recurso está disponível nos seguintes campos:

• Agent Component: Mensagem de Usuário, Mensagem de Sistema e Definição do Esquema JSON.

• MCP Server Trigger: Nome da Ferramenta, Descrição da Ferramenta e Descrição do Trigger.

Para saber mais, leia a documentação do Agent Component e do MCP Server Trigger.

Templates de payload para ferramentas do MCP Server Trigger

O MCP Server Trigger agora permite testar suas ferramentas diretamente na configuração do trigger, com payloads pré-preenchidos adicionados automaticamente ao Painel de Execução.

Há duas formas de testar:

• Testar lista de ferramentas: adiciona um payload que lista todas as ferramentas disponíveis no trigger. Clique no botão Testar lista de ferramentas para adicioná-lo ao Painel de Execução.

• Testar ferramenta: adiciona um payload pré-preenchido com os parâmetros de entrada de uma ferramenta específica. Clique no ícone de três pontos no card da ferramenta e selecione Testar ferramenta.

Em ambos os casos, clique em Executar no Painel de Execução para rodar o teste.

Saiba como testar ferramentas do MCP Server Trigger

Melhorias na Plataforma

Filtro por nome de pipeline nas páginas do Monitor

As páginas Visão geral, Execuções e Pipeline Logs agora incluem uma busca com autocomplete para pipelines.

Você pode buscar pelo nome exato ou usar uma correspondência parcial. Os resultados aparecem em um dropdown, facilitando a localização do pipeline certo em ambientes com muitos pipelines.

Para saber mais, leia a documentação de Visão geral, Execuções e Pipeline Logs.

Modelo Baseado em Consumo: Status de crédito mais preciso

Na página do Modelo Baseado em Consumo, a tabela de histórico de créditos agora exibe o status Expirado para lotes de crédito totalmente consumidos, mesmo quando o período contratual ainda está ativo.

Isso oferece um sinal imediato e preciso de que um saldo foi esgotado, permitindo que você tome providências rapidamente para adquirir créditos adicionais antes de impactar a execução dos pipelines.

Saiba mais na documentação do Modelo Basedo em Consumo.

Conectores e Triggers

Scheduler Trigger agora suporta Globals para expressões cron

Um novo tipo de Global Cron está disponível para uso com o Scheduler Trigger. Nesse Global, você pode definir expressões cron diferentes para os ambientes de Test e Prod, por exemplo, a cada 5 minutos em Test e uma vez por dia em Prod.

Para utilizá-lo, referencie a Global no Scheduler Trigger usando expressões Double Braces. A resolução da variável ocorre no momento do deploy: ao fazer o deploy do pipeline, o sistema valida e aplica o Global referenciado ao ambiente correspondente.

Configurar Globals no Scheduler Trigger

Conector HubSpot CRM

Um novo conector HubSpot CRM está disponível, cobrindo os principais objetos de CRM: Contacts, Companies, Tickets, Engagements, Associations, Properties e Pipelines.

Esse conector oferece um ponto de integração dedicado para fluxos de trabalho de CRM e não afeta os conectores existentes do HubSpot CMS e Sales.

Configurar conector HubSpot CRM

Métodos PATCH e DELETE no conector Dynamics 365

Agora você pode utilizar os métodos PATCH e DELETE no conector Dynamics 365, ampliando o controle sobre o gerenciamento de registros diretamente nos seus pipelines. Com essa melhoria, é possível atualizar registros de forma parcial e removê-los por completo.

Saiba mais na documentação do Dynamics 365

Correções de Bugs

• Retry compound: Corrigido um problema em que pipelines legados com referências de tracks (onProcess / onException) inconsistentes em compounds Retry causavam erros HTTP 500 durante a execução.

• Connector Do While: Corrigido um problema em que o toggle "Interrupt Loop On Error" aparecia ativado por padrão no formulário de configuração, mas não era incluído no payload enviado ao backend a menos que o usuário desativasse e reativasse o toggle manualmente.

• Métricas de pipeline: Corrigido um problema em que o histórico de execuções no gráfico de Latência do Conector não era exibido para pipelines ociosos ao aplicar filtros de intervalo longo (como 1 hora, 6 horas ou 7 dias).

• Agent Component:

  • Corrigido um problema em que a configuração do componente Agente com o modelo GPT-5 causava falhas na execução devido ao envio de um valor de temperature não suportado ao provedor.

  • Corrigido um problema em que parâmetros personalizados (como reasoning_effort) persistiam ao trocar de modelo e reapareciam após serem removidos, causando falhas de execução por argumentos não suportados.