Fullstack · Triagem por IA

Deskly

Service desk em que a triagem é feita por um agente de IA: categoria, prioridade, prazo de SLA, fila de atendimento e a primeira resposta ao solicitante saem antes de qualquer técnico abrir o ticket.

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O problema

• Num service desk o gargalo não é resolver — é triar: alguém precisa ler o chamado, entender do que se trata, decidir a urgência, escolher a fila e responder.
• Enquanto isso, "a produção está parada" espera na mesma fila que "gostaria de instalar o Office", porque a prioridade vem da opinião de quem abre.
• Automação de triagem que ninguém consegue auditar não sustenta decisão: se o chamado foi classificado errado, não há como saber por quê.

O que eu construí

• Agente em LangGraph com cinco nós — classificar, priorizar, analisar, escalar (condicional) e redigir — e o solicitante não escolhe nem categoria nem prioridade.
• Prioridade a partir do impacto descrito: produção parada vira crítico com SLA de 2h e escalação para o plantão; pedido de instalação vira baixa com 72h.
• SLA que pausa enquanto o chamado aguarda o solicitante — tempo de resposta do usuário não é tempo de atendimento.
• Decisão auditável: cada chamado guarda o percurso nó a nó, com o tempo de cada passo e se a resposta veio do modelo ou das regras determinísticas.
• Funciona com e sem chave de LLM: sem a chave, os mesmos nós usam heurística determinística; com a chave, saída estruturada validada por Zod, e falha do modelo cai no fallback em vez de derrubar a triagem.
• Abertura responde 202 e publica no RabbitMQ; o worker consome, grava e emite NOTIFY no Postgres, que a API repassa por SSE — a tela atualiza sem polling.
• Uma tabela: colunas escalares para o que é filtrado e agregado, `jsonb` para o que só é lido junto com o chamado. Métricas em SQL, sem ORM e sem biblioteca de gráficos.