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As habilidades e os agentes estão atualmente em testes alfa. O recurso é funcional, mas ainda está evoluindo.
Os aplicativos podem definir capacidades de IA que residem dentro do espaço de trabalho — instruções de habilidades reutilizáveis e agentes com prompts de sistema personalizados.
As habilidades definem instruções e capacidades reutilizáveis que os agentes de IA podem usar no seu espaço de trabalho. Use defineSkill() para definir habilidades com validação integrada:
src/skills/example-skill.ts
import { defineSkill } from 'twenty-sdk/define';

export default defineSkill({
  universalIdentifier: 'a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890',
  name: 'sales-outreach',
  label: 'Sales Outreach',
  description: 'Guides the AI agent through a structured sales outreach process',
  icon: 'IconBrain',
  content: `You are a sales outreach assistant. When reaching out to a prospect:
1. Research the company and recent news
2. Identify the prospect's role and likely pain points
3. Draft a personalized message referencing specific details
4. Keep the tone professional but conversational`,
});
Pontos-chave:
  • name é uma string de identificador exclusivo para a habilidade (recomenda-se kebab-case).
  • label é o nome de exibição legível por humanos mostrado na UI.
  • content contém as instruções da habilidade — este é o texto que o agente de IA usa.
  • icon (opcional) define o ícone exibido na UI.
  • description (opcional) fornece contexto adicional sobre a finalidade da habilidade.
Os agentes são assistentes de IA que vivem dentro do seu espaço de trabalho. Use defineAgent() para criar agentes com um prompt de sistema personalizado:
src/agents/example-agent.ts
import { defineAgent } from 'twenty-sdk/define';

export default defineAgent({
  universalIdentifier: 'b3c4d5e6-f7a8-9012-bcde-f34567890123',
  name: 'sales-assistant',
  label: 'Sales Assistant',
  description: 'Helps the sales team draft outreach emails and research prospects',
  icon: 'IconRobot',
  prompt: 'You are a helpful sales assistant. Help users with their questions and tasks.',
});
Pontos-chave:
  • name é a string de identificador exclusiva do agente (recomenda-se kebab-case).
  • label é o nome de exibição mostrado na UI.
  • prompt é o prompt do sistema que define o comportamento do agente.
  • description (opcional) fornece contexto sobre o que o agente faz.
  • icon (opcional) define o ícone exibido na UI.
  • modelId (opcional) substitui o modelo de IA padrão usado pelo agente.
  • responseFormat (opcional) controla o formato da saída do agente. O padrão é { type: 'text' } para texto em formato livre. Use { type: 'json', schema } para forçar a saída em JSON estruturado.
Por padrão, um agente retorna texto em formato livre. Para obter saída estruturada, defina responseFormat como { type: 'json' } e forneça um schema:
src/agents/structured-agent.ts
import { defineAgent } from 'twenty-sdk/define';

export default defineAgent({
  universalIdentifier: 'c4d5e6f7-a8b9-0123-cdef-456789012345',
  name: 'lead-scorer',
  label: 'Lead Scorer',
  prompt: 'Score the lead and explain your reasoning.',
  responseFormat: {
    type: 'json',
    schema: {
      type: 'object',
      properties: {
        score: { type: 'number', description: 'Lead score from 0 to 100' },
        summary: { type: 'string', description: 'Short reasoning for the score' },
      },
      required: ['score', 'summary'],
      additionalProperties: false,
    },
  },
});
Observações sobre o esquema:
  • O esquema é um objeto plano: o type de cada propriedade deve ser um primitivo (string, number ou boolean). Objetos aninhados e arrays não são suportados.
  • description (opcional) em cada propriedade orienta o modelo sobre o que colocar ali.
  • required (opcional) lista as propriedades que o modelo deve sempre retornar.
  • additionalProperties: false (opcional) proíbe qualquer propriedade não declarada em properties.
runAgent() permite que uma função de lógica execute um dos agentes do seu app (com suas habilidades e ferramentas). Identifique o agente pelo universalIdentifier que você passou para defineAgent():
src/logic-functions/run-enricher.ts
import { runAgent } from 'twenty-sdk/logic-function';

const { result, error, success } = await runAgent({
  agentUniversalIdentifier: 'b3c4d5e6-f7a8-9012-bcde-f34567890123',
  prompt: 'Enrich House Ad <recordId>: fill empty fields from its listing URL.',
});
Pontos-chave:
  • O agente é executado sincronamente e pode ler/atualizar registros por conta própria por meio de suas próprias ferramentas — runAgent() é resolvido quando a execução é concluída.
  • Um app só pode executar os seus próprios agentes.
  • O papel padrão do app deve conceder o sinalizador de permissão AI — adicione SystemPermissionFlag.AI ao seu permissionFlagUniversalIdentifiers (ou defina canAccessAllTools: true). Sem isso, runAgent() falha com um erro de permissão.
  • Defina um valor generoso de timeoutSeconds na função de lógica — execuções de agentes podem levar vários segundos.
  • success é true e result é diferente de nulo quando a execução é concluída; em caso de falha success é false, result é nulo e error contém o motivo (por exemplo, quando o espaço de trabalho fica sem créditos de IA no meio da execução).
src/roles/default-role.ts
import { defineApplicationRole, SystemPermissionFlag } from 'twenty-sdk/define';

export default defineApplicationRole({
  universalIdentifier: 'b648f87b-1d26-4961-b974-0908fd991061',
  label: 'Default function role',
  // runAgent() requires the AI permission flag on the app's default role.
  permissionFlagUniversalIdentifiers: [SystemPermissionFlag.AI],
});
Evite loops: se você chamar runAgent() a partir de um gatilho de evento de banco de dados *.updated e o agente atualizar o mesmo registro, delimite o gatilho com updatedFields para um campo que o agente nunca escreve (por exemplo, a URL de origem) ou verifique se algum campo de destino ainda está vazio antes de chamar runAgent().