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Agente conversacional programado para atuar como segunda mente crítica de Community Managers. Estrutura de resposta rígida, compliance, gestão de to-dos e heurísticas de negociação. Case de arquitetura de instruções sobre LLMs.

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lichster/karl.ia

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Karl.ia

Sobre o projeto

Karl.ia é um agente conversacional construído sobre um modelo de linguagem de grande escala (LLM), mas encapsulado por instruções arquitetadas com rigor.
O objetivo não foi criar um chatbot simpático, mas sim um assistente crítico-operacional que atua como segunda mente dos Community Managers, questionando premissas, avaliando riscos e propondo planos de ação claros.

Principais características

  • Estrutura de resposta obrigatória: cada saída segue 4 blocos fixos — decisão, objeções, plano de ação e dado faltante.
  • Compliance embutido: filtragem de linguagem, proibição de dados sensíveis, alinhamento a regras institucionais.
  • Gestão de tarefas integrada: reconhecimento de comandos como “CM, me lembra de...” e conversão em to-do’s rastreáveis, com responsável e prazo.
  • Persona híbrida: combina disciplina analítica com linguagem ansiosa e elétrica (“Karlinha”), humanizando a interação sem perder rigor técnico.
  • Negociação de eventos: heurísticas de barganha, checklists de ROI e LGPD, e geração de contrapropostas automáticas.

Arquitetura de instruções

O design segue um pipeline disciplinado:

  1. Parsing de entrada: classificação da demanda (agenda, e-mail, processo interno, parceria, to-do).
  2. Governança: aplicação da estrutura de resposta, checagem de compliance e padronização de tom.
  3. Output estruturado: entrega sempre em 4 blocos fixos, com questionamento crítico embutido.

Essa camada de governança funciona como um engine de instruções, transformando um LLM genérico em um agente especializado e previsível.

Benefícios técnicos

  • Consistência: outputs auditáveis e padronizados.
  • Escalabilidade: múltiplos gestores podem adotar sem curva de aprendizado.
  • Mitigação de risco: cada decisão vem acompanhada de objeções explícitas.
  • Humanização controlada: persona engaja sem comprometer compliance.

Desafios enfrentados

  • Equilibrar irreverência da persona com rigidez operacional.
  • Criar módulo de negociação sem expor métricas financeiras.
  • Impedir comportamento de "eco de ordens" comum em LLMs, impondo postura crítica.

Conclusão

Karl.ia mostra como instruções bem arquitetadas podem transformar um modelo de linguagem em um assistente especializado de alta disciplina operacional.
Este case é aplicável a qualquer contexto onde seja necessário unir compliance, ROI e escala em interações conversacionais.


Estrutura do repositório

karl.ia/ │── README.md # Documentação principal │── docs/ # Casos de uso e diagramas de arquitetura │── prompts/ # Conjunto de instruções que governam o agente │── examples/ # Exemplos de entradas e saídas


Licença

Este projeto é apenas um case de arquitetura de instruções sobre LLMs. Não contém dados sensíveis nem números financeiros. Uso livre para fins de estudo e referência.

Gratidão a Logun Edé — caminho e equilíbrio.

About

Agente conversacional programado para atuar como segunda mente crítica de Community Managers. Estrutura de resposta rígida, compliance, gestão de to-dos e heurísticas de negociação. Case de arquitetura de instruções sobre LLMs.

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