Visão geral
O assistente de IA integrado ao deco Studio
O que é o Decopilot?
O Decopilot é o assistente de IA integrado ao deco Studio — o pilot da org. É o chat que aparece na Home e que tem visibilidade sobre toda a sua organização: cada agent, cada connection, cada tool. Não é um chatbot pregado de lado; é roteador e executor ao mesmo tempo.
Você inicia uma conversa e o Decopilot trabalha em segundo plano. Quando precisa do seu input, ele pergunta. Caso contrário, segue em frente — respondendo ali mesmo, alcançando suas tools conectadas ou passando um trabalho focado para um agent especialista. Cada conversa fica salva em Decopilot na sidebar.
Como funciona
O Decopilot segue um ciclo simples: entender a tarefa → executar uma ação → verificar o resultado → repetir. Ele lê dos seus serviços conectados, chama as tools certas e se adapta com base no que aprende.
O que o diferencia de um chat de IA comum é que ele consegue alcançar os apps onde seu trabalho realmente acontece — não está limitado a responder perguntas. Ele pode consultar pedidos, atualizar registros, enviar notificações e coordenar workflows em múltiplos serviços de uma só vez.
Ele pode operar a plataforma por você
O Decopilot não serve só para usar suas tools — ele pode configurar o Studio por você, direto do chat. Peça em linguagem natural e ele cuida da configuração que um power user normalmente clicaria à mão:
- Criar e configurar agents — "crie um agent que faz a triagem do e-mail de suporte"
- Montar automations — "rode isso todo dia útil às 9h"
- Conectar novas tools — "conecte nossa loja Shopify"; se faltar uma connection no meio da tarefa, o Decopilot mostra um prompt ali mesmo para adicioná-la e continua assim que você aprovar
- Navegar e instalar a partir da Store — encontre e adicione MCP servers do catálogo
- Gerenciar sua organização — convidar membros, ajustar configurações
Por baixo dos panos, o Decopilot delega cada uma dessas tarefas a um manager agent built-in — um para agents, um para automations, connections, a Store, brand e usage — mas, do seu lado, isso simplesmente acontece na conversa. É isso que torna o Studio acessível: um usuário novo e não técnico consegue realizar trabalho de verdade só perguntando, sem precisar aprender onde fica cada configuração.
Escopo: onde você está trabalhando determina o que está disponível
O Decopilot se adapta ao lugar onde você está no Studio:
- Escopo de organização — você está na tela inicial sem nenhum agent aberto. O Decopilot tem acesso às tools built-in de toda a org (gerenciar connections, agents, membros) e ao seu catálogo completo de agents.
- Escopo de agent — você abriu um agent específico. O Decopilot passa a usar as tools e instruções daquele agent, com o histórico de thread do agent como contexto.
Para trocar, basta abrir ou fechar um agent pela sidebar. Não há nada extra para configurar.
Modos de chat
A entrada de chat tem um seletor de modo que define como o Decopilot aborda uma rodada. Você pode trocar de modo a qualquer momento sem perder sua conversa.
| Modo | O que muda |
|---|---|
| Padrão | Chat normal — o Decopilot escolhe as tools por conta própria. |
| Plan | O Decopilot deve encerrar a rodada com uma chamada propose_plan. Tools destrutivas são bloqueadas até você aprovar um plano; apenas tools somente leitura podem ser habilitadas. Útil antes de fazer algo arriscado. |
| Web search | O primeiro passo é forçado a chamar web_search, que transmite um resultado de busca rápida diretamente para você. Requer um modelo de web search em AI Providers. |
| Deep research | O primeiro passo é forçado a chamar deep_research, que executa uma pesquisa assíncrona e multi-fonte aprofundada. Requer um modelo de deep research em AI Providers. |
| Gen image | O primeiro passo é forçado a chamar generate_image. Requer um modelo de imagem. |
Modelos
O Decopilot funciona com múltiplos provedores de IA — Anthropic, Google, OpenRouter, o Deco AI Gateway e modelos self-hosted. Escolha um modelo mais robusto para tarefas complexas e um mais rápido para operações simples. Veja AI Providers.
Agents e subtasks
Quando uma tarefa precisa de um trabalho focado — uma pergunta de atendimento ao cliente, uma pesquisa aprofundada, uma análise de dados — o Decopilot pode delegá-la a um agent especialista ou diretamente a uma concrete MCP connection em uma subtask. Uma connection alvo roda como um subagent efêmero, então não requer uma configuração dedicada de agent. A subtask roda de forma independente com seu próprio contexto limpo, e então reporta um resumo de volta. Sua conversa principal permanece limpa.
Tools built-in
O Decopilot vem com tools para coordenar trabalho em qualquer escopo:
| Tool | O que faz |
|---|---|
subtask | Delega trabalho a um agent especialista ou a uma concrete MCP connection |
user_ask | Faz uma pergunta a você quando precisa de esclarecimento |
enable_tool | Ativa uma scope tool para uso nos próximos passos |
read_resource | Lê documentação ou diretrizes disponíveis no escopo |
read_prompt | Lê um template de prompt reutilizável |
read_tool_output | Relê um resultado anterior de tool que foi descarregado para armazenamento |
web_search | Executa uma busca web rápida e streaming e transmite o resultado |
deep_research | Executa uma pesquisa assíncrona e multi-fonte aprofundada e retorna um relatório sintetizado |
generate_image | Cria uma imagem com o modelo de imagem configurado |
propose_plan | Propõe um plano para sua aprovação (somente no plan mode) |
Quando um agent é apoiado por um sandbox (um repo do GitHub vinculado), o Decopilot também recebe seis VM tools — bash, read, write, edit, grep, glob — para que possa executar e modificar código nesse sandbox.
Sandboxes também montam o filesystem da organização em org/: org/home/ é a home compartilhada da org — editável, livre, compartilhada entre todos os membros, agents e runs, onde os agents registram conhecimento durável e checam contexto antes de começar a trabalhar; org/upload guarda os arquivos anexados à conversa atual (anexos do chat caem ali automaticamente — sem etapa de cópia); org/output é a pasta de saída compartilhada da run atual; e org/public/<set> expõe skill sets somente leitura e curados, sincronizados a partir de repos versionados. Arquivos escritos na pasta home e em org/output sincronizam com o cloud storage da sua organização e ficam visíveis para todos os membros e agents; mudanças externas aparecem dentro do sandbox em cerca de um segundo.
App desktop no macOS: quando a app nativa do Studio roda uma sandbox na sua
máquina, o local-api monta as pastas org/ como volumes de rede, e o macOS pede uma vez por app
permissão para acessá-las. Aprove o prompt de "acessar arquivos em um volume de
rede" para o seu terminal ou editor — ou habilite manualmente em System
Settings → Privacy & Security → Files & Folders → seu app → Network
Volumes. Sem essa permissão, leituras e escritas em org/ falham com
"Operation not permitted".
Para a referência completa, veja Tools.
Saiba mais
Contexto e tarefas — como a memória funciona e como usar subtasks para trabalhos pesados
Tools — referência completa de tools built-in e de escopo