Relatórios e fluxos de agentes que rodam sozinhos

Cada automação tem um de três gatilhos. Uma agenda a executa em um horário fixo, com cadência diária, de dias úteis, semanal, mensal ou trimestral. Um gatilho por mudança de dados a executa quando uma consulta SQL que você escreve retorna linhas novas. Um gatilho manual a executa só quando alguém a inicia, pelo Basedash ou pela API REST. Automações agendadas também podem ser iniciadas manualmente a qualquer momento, o jeito mais fácil de testar uma mudança nas instruções.

Você escolhe uma frequência e um horário. Automações semanais também recebem um dia da semana e as mensais um dia do mês, enquanto as trimestrais caem em 1º de janeiro, 1º de abril, 1º de julho e 1º de outubro. O Basedash guarda o horário em UTC e o mostra no seu horário local, então um relatório das 9h continua às 9h para você. Se a execução anterior ainda estiver sendo gerada quando a próxima chegar, o Basedash pula a nova em vez de acumular execuções.

O Basedash roda sua consulta a cada 15 minutos e substitui {{ last_run_at }} pelo horário da última execução, para que você veja só as linhas novas desde então. Cada linha retornada inicia sua própria execução, e o agente a recebe como contexto. Uma conferência inicia no máximo cinco execuções e ignora as linhas excedentes, então filtre a consulta para as linhas que merecem atenção. A consulta roda com o acesso a dados e os grupos de segurança em nível de linha do criador, e pode referenciar seus modelos.

Cada execução é uma sessão completa de agente com as instruções que você escreveu. Ela pode consultar qualquer fonte conectada, criar gráficos e usar as ferramentas dos conectores MCP configuradas como Sempre permitir, então pode adicionar uma nota no HubSpot, abrir uma issue no Linear ou enviar um e-mail pelo Resend durante a execução. Ferramentas que exigem aprovação ficam fora das execuções sem supervisão. Toda execução fica salva no Basedash como um chat, para você ver cada passo e fazer perguntas de acompanhamento.

Toda execução fica salva no histórico da automação no Basedash. Você também pode enviar cada resultado para um canal do Slack, onde os gráficos são publicados como imagens, e para quantos destinatários de e-mail precisar. Para um canal privado do Slack, convide o app antes com /invite @Basedash. Se você incorporar o Basedash no seu próprio produto, o componente BasedashAutomations do SDK de React também mostra lá suas automações e as execuções delas.

Uma automação roda como o membro que a criou, com o acesso a fontes de dados e os grupos de segurança em nível de linha desse membro, então uma execução não consegue ler nada que o criador não possa ver. Só o criador pode editar as instruções, o que impede outra pessoa de mudar o que roda com o acesso dele. Se o criador for desativado, as automações por mudança de dados dele param de rodar. Dados de clientes nunca são usados para treinar modelos de IA.

Sim. Com uma chave de API de admin, a API REST permite listar, criar, atualizar e arquivar automações, listar as execuções e iniciar uma nova execução de uma automação agendada ou manual com um único POST. As execuções são geradas de forma assíncrona: o POST devolve a execução na hora, e você a consulta depois para obter a resposta final em markdown junto com os gráficos. Automações por mudança de dados não podem ser iniciadas assim, porque é a consulta delas que decide quando rodam.

Cada modelo da biblioteca é um ponto de partida para um relatório comum, como um relatório semanal de MRR ou um alerta de negócios fechados. Ele inclui o prompt, o gatilho e a cadência para os quais foi pensado, para onde costuma ser enviado e um exemplo do resultado. Copie o prompt para uma nova automação e ajuste às suas tabelas e métricas. Você também pode dispensar os modelos: descreva o que quer no chat e o agente configura a automação para você.