Claro

O que é Claro (Research Agents)?

Os Research Agents do Claro são uma ferramenta de pesquisa com IA projetada para automatizar o trabalho de pesquisa manual diretamente dentro de uma tabela. O agente pode gerar e enriquecer conjuntos de dados, pesquisar empresas, monitorar mudanças como preços e extrair dados estruturados de documentos, com saídas formatadas para uso downstream.

A página posiciona os Research Agents como “standalone” (usáveis de forma independente), sendo também “mais poderosos dentro do Claro”, onde podem se alinhar a um fluxo de trabalho de “master table” existente. O propósito principal é manter as saídas de pesquisa estruturadas, rastreáveis e entregues no mesmo conjunto de dados que as equipes já usam.

Principais Recursos

• Fluxo de trabalho em tabela nativa (comece do seu conjunto de dados): Comece com um CSV importado, catálogo de fornecedores, conjunto de dados gerado ou tabela em branco para que as saídas de pesquisa permaneçam na mesma estrutura tabular.
• Execução por linha com controles de escala: Adicione uma coluna, defina a tarefa e execute em amostras pequenas (ex.: 10 linhas) ou conjuntos muito grandes (ex.: 100.000 linhas) sem trocar de ferramentas.
• Gere e enriqueça listas: Varra fontes (incluindo sites, conforme descrito) para enriquecer listas com pontos de dados estruturados.
• Processamento de documentos para extração estruturada: Faça upload de PDFs ou contratos para extrair dados estruturados em campos prontos para tabela.
• Monitoramento de mudanças em preços/disponibilidade: Acompanhe preços, disponibilidade e mudanças em fontes em tempo real (conforme descrito) para manter os conjuntos de dados atualizados.
• Classificação e etiquetagem: Categorize e etiquete automaticamente usando lógica personalizada definida dentro da tabela.
• Modo conectado ao Claro para saídas conscientes de entidades: Quando conectado ao Claro, o agente é descrito como consciente de entidades e alinhado a IDs canônicos, com sincronização para sistemas como ERP, PIM, e-commerce e analytics; também é descrito como governado, com trilhas de auditoria e filas de revisão.

Como Usar Claro (Research Agents)

1. Crie ou importe sua tabela: Comece com um CSV importado, catálogo de fornecedores, conjunto de dados gerado ou tabela em branco dentro do Claro.
2. Escolha a tarefa de pesquisa: Selecione uma capacidade do agente, como enriquecimento de listas, processamento/extratação de documentos, classificação/etiquetagem ou monitoramento.
3. Defina os critérios e execute: Adicione uma coluna para a saída desejada, descreva a tarefa/critérios em linguagem natural (quando aplicável) e execute o agente nas linhas selecionadas.
4. Revise as saídas estruturadas: Use os resultados da tabela e (quando conectado ao Claro) beneficie-se de recursos de rastreabilidade e governança, como trilhas de auditoria e filas de revisão, antes de finalizar atualizações downstream.

Casos de Uso

• Enriquecimento de listas para pesquisa operacional: Enriqueça uma lista existente com pontos de dados estruturados varrendo sites relevantes, mantendo os resultados no mesmo formato de tabela.
• Pesquisa de empresas e expansão de conjuntos de dados: Pesquise empresas com base em critérios fornecidos e gere linhas de conjunto de dados enriquecidas e verificadas, em vez de saídas de texto não estruturado.
• Monitoramento de preços e disponibilidade: Monitore preços, disponibilidade e mudanças em fontes em tempo real e atualize seu conjunto de dados conforme as mudanças ocorrem.
• Extração estruturada de contratos/PDFs: Faça upload de PDFs ou contratos e extraia campos estruturados chave em uma tabela para análise mais fácil e processamento downstream.
• Categorização e etiquetagem em escala: Aplique lógica de classificação personalizada para categorizar e etiquetar itens automaticamente diretamente no seu conjunto de dados.

FAQ

O Research Agent pode ser usado de forma independente?

Sim. A página afirma que o Research Agent pode ser usado de forma independente como uma ferramenta de pesquisa estruturada.

Quais formatos de entrada posso usar para começar?

Os Research Agents do Claro podem começar a partir de um CSV importado, catálogo de fornecedores, conjunto de dados gerado ou tabela em branco.

Onde vão as saídas?

As saídas são executadas diretamente na interface de tabela nativa, produzindo resultados estruturados em formato de tabela (“estruturado na entrada, estruturado na saída”, conforme descrito na página).

Que tipos de dados podem ser extraídos de documentos?

A página menciona especificamente o upload de PDFs ou contratos para extrair dados estruturados.

O Claro melhora o agente quando conectado?

A página descreve comportamentos adicionais quando conectado ao Claro, incluindo consciência de entidades, alinhamento a IDs canônicos, sincronização com sistemas ERP/PIM/e-commerce/analytics e governança com trilhas de auditoria e filas de revisão.

Alternativas

• Extratores de IA de uso geral (ferramentas documento-para-estrutura): Úteis se sua principal necessidade é extrair campos de PDFs/contratos, mas eles podem não ser projetados para o mesmo fluxo de trabalho baseado em tabela e nativo de conjunto de dados.
• Web scraping e pipelines ETL: Podem coletar informações de sites e carregar em sistemas de dados; no entanto, geralmente exigem mais engenharia para converter resultados em saídas de tabela estruturadas e validadas.
• Plataformas de catálogo/enriquecimento de dados: Focadas em enriquecer e padronizar dados de entidades; dependendo da ferramenta, elas podem enfatizar fluxos de qualidade de dados em vez de executar pesquisas diretamente dentro de uma tabela.
• Fluxos de BI com etapas de pesquisa manual: Úteis para análise uma vez que os dados estão prontos, mas eles não automatizam diretamente as etapas de pesquisa, extração e monitoramento descritas para os Claro Research Agents.