Context e tasks
Como o Decopilot gerencia memory e como usar subtasks para trabalhos pesados
O Decopilot organiza o trabalho como tasks (suas conversas) e subtasks (conversas paralelas focadas que se ramificam). Entender como elas compartilham memory ajuda você a fazer mais em uma única sessão.
O que é uma task?
Uma task é sua conversa com o Decopilot — onde você conversa, o Decopilot usa tools e o trabalho é feito. Toda task roda em um escopo (org ou agent — veja Visão geral) que determina quais instruções e tools são carregadas.
Toda task tem um destes quatro estados:
- In progress — o agent está trabalhando ou aguardando sua próxima mensagem
- Requires action — pausada, aguardando seu input (uma tool precisa de aprovação ou ele fez uma pergunta)
- Completed — o trabalho terminou com sucesso
- Failed — algo deu errado ou a task expirou
Tasks expiram após 30 minutos de inatividade. Se você está trabalhando em algo mais longo, envie uma mensagem periodicamente para mantê-la ativa.
Como a memory se enche
Todo model de IA tem um limite de quanto pode reter em memory ao mesmo tempo — suas instruções, as tools disponíveis e todo o histórico da conversa contam para esse limite. Quanto mais você discutiu, mais memory é ocupada.
Quando uma task começa, o Decopilot carrega:
- Suas instruções e comportamentos centrais
- Diretrizes do seu escopo atual
- As tools disponíveis nesse escopo
- Seu histórico de conversa até o momento
Conforme a conversa cresce, o histórico ocupa mais espaço. Quando fica muito cheio, o Decopilot automaticamente resume as partes mais antigas e mantém o resumo no lugar — liberando espaço sem perder o context importante.
A regra 40/80
- Abaixo de 40% cheio — bastante espaço, nenhuma ação necessária
- 40–80% cheio — ainda funcionando bem, mas vale a pena encerrar a fase atual
- Acima de 80% cheio — o Decopilot compacta automaticamente o histórico da conversa
Você pode acionar isso manualmente com o comando /compact — útil antes de iniciar uma nova fase de trabalho complexo.
Use /compact quando estiver terminando uma grande task e iniciando outra. Ele mantém a conversa enxuta sem perder o que importa.
Subtasks
Uma subtask é uma conversa separada que se ramifica da sua task principal para lidar com trabalho focado. A diferença-chave: ela começa do zero — sem histórico da sua conversa principal.
A subtask roda, faz o trabalho e retorna apenas um curto resumo para sua task principal. Detalhes completos ficam salvos no histórico da task, caso você precise.
Main task vs. subtask
| Main task | Subtask | |
|---|---|---|
| Histórico da conversa | Acumula ao longo do tempo | Começa do zero |
| Pode fazer perguntas a você | Sim | Não |
| Pode criar subtasks | Sim | Não |
| Retorno à task pai | N/D | Apenas resumo |
Subtasks não podem fazer perguntas a você nem criar subtasks adicionais — elas rodam de forma autônoma e reportam de volta.
Quando subtasks ajudam
Pesquisa e análise — aprofundar em dados, explorar opções ou investigar um problema. Você recebe a conclusão, não cada passo.
Cálculos complexos — qualquer coisa que gera saída verbosa pertence a uma subtask. Você vê o resultado, não os bastidores.
Verificações de qualidade — auditorias, validação, revisões. Rode-as separadamente e receba um resumo de volta.
Trabalho em paralelo — se dois pedaços de trabalho não dependem um do outro, rode-os como subtasks separadas ao mesmo tempo.
Usando agents especialistas e connections em subtasks
Você pode rodar uma subtask com um agent específico — um configurado para um domínio em particular. O agent traz seu próprio conjunto focado de tools e instruções sem afetar sua conversa principal.
Você também pode direcionar uma concrete MCP connection diretamente. O Decopilot cria um subagent efêmero para aquela run com as tools da connection, então você não precisa criar um agent dedicado antes.
Exemplo: sua main task é coordenar fulfillment de pedidos. Você inicia subtasks usando um Inventory Agent para checar estoque, uma ShipStation MCP connection diretamente para planejar logística e um Customer Service Agent para preparar notas de suporte. Cada um roda de forma independente; sua main task recebe os resumos e coordena o resultado.
Dicas práticas
Fique de olho no indicador de uso — quando estiver se aproximando de 40%, pense em encerrar a fase atual ou usar /compact.
Use subtasks para trabalho pesado — pesquisa, análise de dados, code reviews e qualquer coisa que gere saídas longas deve acontecer em subtasks. Mantenha os resumos na sua conversa principal.
Seja seletivo com tools — o Decopilot carrega tools na memory. Não habilite tools que você não precisa para a task atual.
Rode coisas em paralelo — se duas subtasks não dependem uma da outra, inicie-as ao mesmo tempo.
Escreva prompts claros — "Analisar tendências de demanda de vestuário no Q4" é mais útil do que "Fazer análise" quando revisar o histórico de tasks depois.
A seguir: veja Tools para a referência completa de tools, ou Agents para agents especialistas que você pode usar em subtasks.