Como o agente aprende
O agente NeurAI não aprende de forma permanente entre diferentes usuários — mas acumula contexto dentro de uma sessão e entre sessões do mesmo projeto de formas específicas.
Contexto dentro de uma sessão
Durante uma conversa, o agente lembra de tudo:
- Arquivos lidos — não relê arquivos que já estão no contexto
- Comandos executados — sabe o que já foi instalado, o que foi testado
- Variáveis salvas — URLs, IDs, caminhos armazenados com
set_variable - Decisões tomadas — se você pediu para usar uma abordagem específica, o agente mantém isso
- Erros encontrados e corrigidos — não tenta a mesma abordagem que já falhou
Contexto persistente entre sessões
Entre sessões diferentes do mesmo projeto, o agente retém:
- Contexto do projeto — stack, convenções, objetivos definidos no projeto
- Mapa de arquivos — a árvore do projeto com as descrições dos arquivos indexados
- Agente personalizado — as instruções do agente vinculado ao projeto
O que não persiste entre sessões: histórico de mensagens e variáveis de sessão.
Base de conhecimento
O agente pode indexar arquivos do projeto para consultá-los eficientemente em qualquer sessão. Saiba mais →
Melhorando o aprendizado do agente
Para que o agente funcione melhor no seu projeto:
- Contexto detalhado — quanto mais rico o contexto do projeto, melhor o agente entende o que está trabalhando
- Agente personalizado — defina convenções e restrições nas instruções do agente
- Nomeação clara — arquivos e pastas com nomes descritivos facilitam a navegação do agente
- Feedback durante a sessão — se o agente usou a abordagem errada, corrija diretamente na conversa