Traga Seu Próprio Modelo — E Comece a Usá-lo Imediatamente
O Eigent é agnóstico em relação ao modelo. Você pode executá-lo no modelo padrão da nuvem ou conectar qualquer API compatível com OpenAI — incluindo o Gemini do Google — e usá-lo no lugar. Este passo a passo cobre os dois lados: como configurar o Gemini 3 Pro Preview nas definições do Eigent e como é uma tarefa real de automação no Salesforce quando você a executa imediatamente por meio desse modelo.
Configure o Gemini como um Modelo Personalizado
Abra Settings → Models no Eigent e navegue até Custom Models. Selecione Gemini e preencha:
- API Key: Sua chave da API do Google Gemini
- API Host:
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/ - Model Type:
gemini-3-pro-preview
Clique em Save. O Eigent valida o modelo imediatamente e verifica o suporte a function-calling — um requisito para tarefas de agentes com várias etapas. Se a validação for bem-sucedida, você verá: "Validate success — The model has been verified to support function calling."
Defina o Gemini como seu modelo Default, e toda nova tarefa será executada por ele a partir desse momento.
A Tarefa: Ler Dados de Contato e Depois Atualizar um Negócio
Com o Gemini configurado, este prompt o coloca para trabalhar imediatamente:
Preciso atualizar o negócio salesforce.com - 200 Widgets. Me dê o nome do contato e o número de telefone. Volte para a página de Opportunities, edite o Next Step como 'marque uma reunião com + o nome do contato e o número de telefone.'
Esta é uma tarefa em duas partes que exige leitura de uma seção de um registro do Salesforce (Contact Roles) e escrita em outra (Next Step). O Eigent lida com ambas em sequência.
O Plano Completo da Tarefa
O Eigent gera um plano de execução estruturado antes de tocar no Salesforce:
- Localize a oportunidade "salesforce.com - 200 Widgets" e mova sua etapa de Needs Analysis para Proposal, depois marque como etapa atual
- Navegue até a seção Contact Roles e recupere o nome e o número de telefone do contato
- Retorne à visualização principal de Opportunities e edite o campo Next Step com:
marque uma reunião com [nome do contato] [número de telefone] - Salve todas as alterações
Este plano fica visível na interface do Eigent antes de qualquer ação no navegador ser realizada.
Execução: Leitura e Escrita de Dados Entre Registros
O Search Agent abre o Salesforce na sessão autenticada do navegador já em andamento. Ele navega até a aba Opportunities, encontra o registro "salesforce.com - 200 Widgets" e promove a etapa do negócio para Proposal.
Em seguida, o agente entra na subseção Contact Roles — uma parte separada do mesmo registro da oportunidade — e extrai o nome e o número de telefone do contato. Com esses dados em mãos, ele retorna para a visualização principal da oportunidade e preenche dinamicamente o campo Next Step:
marque uma reunião com [nome do contato] [número de telefone]
O registro é salvo. Todo o fluxo de trabalho — atualização da etapa, extração de dados, preenchimento dinâmico de campo — é executado sem nenhuma interação manual.
Por Que Este Padrão é Poderoso
Este fluxo de trabalho demonstra uma capacidade com a qual a maioria das ferramentas de automação de CRM tem dificuldade: usar dados em tempo real de uma parte do registro para preencher outra. O número de telefone do contato não é conhecido no momento do prompt — o Eigent o recupera durante a tarefa e o usa dinamicamente. Esse é um modelo fundamentalmente diferente da automação estática de mapeamento de campos.
Combinado com um modelo personalizado como o Gemini, este fluxo de trabalho também é econômico: você controla o modelo, os custos da API e os limites de taxa, sem ficar preso a um único provedor.
O Que Testar em Seguida
Para cada negócio na etapa Proposal, leia a função de contato e preencha o Next Step com uma instrução de acompanhamento.
Depois de atualizar o negócio, registre uma atividade no Salesforce: "Reunião agendada com [nome do contato]" e defina um lembrete para amanhã.
Troque o modelo para GPT-4o e execute a mesma tarefa no Salesforce — compare a velocidade e o uso de tokens.
Configure um segundo modelo personalizado (Anthropic Claude) e defina o Gemini como fallback se ele não estiver disponível.
Dicas para Melhores Resultados
-
Valide antes de executar. A etapa de validação de modelo nas Settings do Eigent detecta APIs incompatíveis antes que você as encontre no meio da tarefa. Sempre valide uma nova configuração de modelo antes de usá-la em fluxos de trabalho de produção.
-
Use nomes de registro precisos. Incluir o nome exato do negócio ("salesforce.com - 200 Widgets") elimina ambiguidades e evita que o agente selecione a oportunidade errada em um pipeline grande.
-
Amplie o padrão. Depois que você ver como o Eigent lê Contact Roles e escreve em Next Step, a mesma abordagem se aplica a qualquer dependência de dados entre seções no Salesforce: ler de uma lista relacionada para preencher um campo personalizado, extrair dados de produto para escrever um resumo de proposta e muito mais.
