Toda IA que sua agência usa começa do zero.A Memória do Projeto faz cada pedido começar pelo contexto certo.
Nos próximos minutos, você vai ver como a WePlanner faz a engenharia de contexto pela sua agência: transforma o dia a dia da equipe em memória do projeto, escolhe o que a IA lê em cada pedido e mostra por que isso deixa as respostas mais precisas e mais baratas.
Cinco termos para acompanhar a apresentação
A Memória do Projeto conecta o trabalho do dia a dia da agência com a IA da plataforma. Estes são os termos que aparecem daqui em diante.
Quadro
O Kanban da agência. Cada tarefa anda pelas colunas: briefing, produção, revisão, ajustes e concluído.
Sinal
Tudo que acontece no quadro e pode ensinar algo sobre o projeto: um comentário do cliente, um ajuste, uma data, uma entrega.
Memória do Projeto
O que a plataforma guarda sobre o cliente, como datas, concorrentes e preferências. Cada memória tem fonte, data e quem informou.
Roteador
A regra que escolhe quais memórias a IA lê em cada pedido. Funciona sem IA, então não tem custo.
Contexto
O pacote de informações que a IA recebe a cada pedido, medido em tokens. Montar esse pacote com critério se chama engenharia de contexto.
Tudo começa no quadro da agência
Campanha de inauguração da loja Centro
Post Dia das Crianças
Reels coleção verão
Carrossel 5 looks
Stories de lançamento
Post institucional loja Centro
Analisar tarefa recebe 3 de 14 memórias
Como a IA enxerga um projeto
ProjetoTodo projeto parte de um nó central. Aqui, uma academia fictícia: a Academia Horizonte.
Contexto tem peso. E peso custa.
TokenA IA não lê palavras. Ela lê tokens.
Antes de ler, a IA corta o texto em pedaços. Cada pedaço é um token: às vezes uma palavra inteira, às vezes só um trecho dela, como “emag” e “rec”.
Em português, um token tem em média 3,5 caracteres. Divisão ilustrativa.
A IA cobra por token. Paga-se pelos tokens que ela lê no pedido, a entrada, e pelos que escreve na resposta, a saída.
Por isso o tamanho do pedido importa: quanto mais texto vai junto, maior a conta.
O que vai junto com um pedido de análise, hoje
Tudo isso chega à IA antes da pergunta da pessoa, a cada mensagem.
A parte em amarelo é o projeto. Hoje ele vai inteiro, mesmo quando a pergunta é sobre uma única data.
E mais texto não é resposta melhor: num texto longo, a IA presta menos atenção no que fica no meio.
O roteador lê o pedido e separa só as memórias ligadas a ele. O resto fica de fora.
Teste de 28/10: 7 de 12 memórias, cerca de 170 tokens no lugar de ~2.000.
Ele é uma regra, não uma IA. Escolher não custa nada.
Um pedido sozinho parece barato. O custo está na multiplicação:
pessoas × mensagens × dias × clientes da agência
Cortar o que não precisa ir é o que paga o aprendizado da memória.
É isso que a WePlanner chama de engenharia de contexto.
Exemplo prático
Campanha de inauguração da loja Centro
Posts de contagem regressiva
Campanha de inauguração da loja Norte
Como a memória se protege de informação errada
No modo Inteligente, o padrão, a memória aprende sozinha: a plataforma decide pelo contexto do projeto e por quem pediu. No modo Manual, opcional, tudo espera o Dono ou o Moderador. Nos dois, toda informação segue oito regras, nos bastidores, sem interromper ninguém.
Quem diz importa
Dono, Moderador e Membro de confiança entram direto. O pedido dos demais Membros vira sugestão, e sugestão só chega à IA depois de aceita.
Conflito lado a lado
O que contradiz uma memória ativa, venha de quem vier, vai para revisão: “Manter a atual” ou “Trocar pela nova”.
Placar de confiança
O Membro cujas sugestões costumam ser aceitas passa a entrar direto. Quem erra muito volta para a revisão.
Freio de volume
Muitas mudanças em pouco tempo param e avisam o Moderador.
Histórico e desfazer
Tudo tem nome e data. Na revisão, o Dono aceita, edita ou descarta, e pode apagar qualquer memória a qualquer momento.
Validade
Toda data tem prazo para sair dos pedidos. Venceu, vai para o histórico e não se confunde com a próxima edição.
Regra obrigatória
Uma regra obrigatória, como a norma de um conselho profissional, nunca é trocada por uma conversa.
Fora da memória
Dado pessoal, saúde, preço, cupom e o que muda a toda hora nunca viram memória. O que vem de texto de tarefa ou de comentário vira sugestão.
O que toda agência pergunta antes de confiar
E se a IA aprender errado?
O que contradiz uma memória ativa vai para revisão lado a lado, e o que vem de comentário ou de um Membro vira sugestão. Sugestão descartada não volta, e toda resposta tem “Isto está errado”, que desliga a memória na origem.
Funciona para qualquer tipo de cliente?
Cada memória diz onde vale e de que natureza é. O costume de uma série não chega às outras peças, e uma regra legal nunca sai do pedido.
O passado não contamina a campanha nova?
Da tarefa antiga, a IA aproveita o formato. Cupom, preço, estoque, datas e endereço nunca são copiados; o que faltar sai como “a definir”.
O cliente vê o que a agência sabe dele?
Não. A memória é da agência. Quando o cliente usa a IA, nenhuma memória interna entra no pedido e o selo não aparece.
A memória começa vazia?
Não. O Gerar com IA monta a memória a partir do contexto inicial e junta o que se repete ou se contradiz. Os concorrentes que o projeto acompanha no Raio-X de Meta Ads entram com a fonte.
Como vocês sabem que funciona?
Cada versão passa por um conjunto de prova antes de ir ao ar, com casos de vários tipos de cliente e metas que travam o lançamento.
A Memória do Projeto em quatro ideias
- 1O trabalho do dia a dia gera sinais: tarefas, comentários e ferramentas.
- 2Só o que tem valor vira memória. No modo Inteligente, ela aprende sozinha e manda para revisão o que precisa de um olhar humano.
- 3Cada pedido de IA recebe apenas as memórias de que precisa.
- 4Toda resposta mostra quais memórias usou.
Engenharia de contexto feita pela WePlanner. Informe uma vez e toda ferramenta já sabe.
Página de explicação da lógica da Memória do Projeto. Recurso em construção; exemplos fictícios.
O método e as referências por trás
O estudo partiu do fluxo desenhado pela WePlanner e de uma leitura do código atual da plataforma: como a IA monta o contexto hoje, quanto cada parte pesa e o que se perde de uma tarefa para outra. Depois, comparamos com o mercado e com a pesquisa recente sobre memória de IA. O resultado é uma arquitetura simples de propósito.
Memórias curtas, com fonte
Em vez de documentos longos: mais fáceis de aprovar, corrigir, medir e fazer vencer.
Roteador por regra, sem IA
A escolha do contexto não custa nada, é previsível e pode ser testada.
Quem diz decide, o tempo encerra
O que o Dono e o Moderador dizem entra direto. O que pede um olhar humano vai para revisão. Toda memória tem escopo e validade.
Referências técnicas
Lost in the Middle
Modelos de linguagem usam pior a informação que fica no meio de um contexto longo.
Valida: Mandar só o que o pedido precisa, na ordem certa.
Liu, N. F. et al. · Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts · TACL, 2023 · arxiv.org/abs/2307.03172
Context Rot
O desempenho cai à medida que o contexto cresce, mesmo em tarefas simples.
Valida: Um teto de tamanho para cada receita.
Hong, K.; Troynikov, A.; Huber, J. (Chroma) · Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance · 2025 · trychroma.com/research/context-rot
Effective context engineering
Contexto é um recurso finito. O objetivo é o menor conjunto de informação com mais sinal.
Valida: O roteador e o nome da prática: engenharia de contexto.
Anthropic, Applied AI · Effective context engineering for AI agents · 2025 · anthropic.com/engineering
Generative Agents
A memória é buscada por relevância, recência e importância, com resumos periódicos.
Valida: A ordem de escolha do roteador e a consolidação semanal.
Park, J. S. et al. · Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior · 2023 · arxiv.org/abs/2304.03442
MemGPT
Memória em camadas, como num sistema operacional: o que está à vista e o que fica guardado.
Valida: As quatro camadas: resumo, memórias, diário e fontes vivas.
Packer, C. et al. · MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems · 2023 · arxiv.org/abs/2310.08560
Memória de longo prazo
Memória útil é feita de itens curtos, que são adicionados, atualizados ou trocados quando há conflito.
Valida: Memórias curtas e o conflito lado a lado.
Chhikara, P. et al. (Mem0) · Mem0: Building Production-Ready AI Agents with Scalable Long-Term Memory · 2025 · arxiv.org/abs/2504.19413
Grafo temporal
Cada memória guarda quando passou a valer e quando deixou de valer.
Valida: A validade das datas e o histórico.
Rasmussen, P. et al. (Zep) · Zep: A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory · 2025 · arxiv.org/abs/2501.13956
Retrieval-Augmented Generation
Buscar a informação na hora rende respostas mais corretas do que depender do que o modelo já sabe.
Valida: A fonte viva e a busca no diário de entregas.
Lewis, P. et al. · Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks · NeurIPS, 2020 · arxiv.org/abs/2005.11401
Brand Memory
O mercado de publicidade já trata memória de marca como recurso de IA.
Valida: O momento do produto para agências.
Meta · Cannes Lions 2026: novas ferramentas criativas e de criadores · 2026 · about.fb.com/br/news
As referências são apoio conceitual. Os números do estudo vêm da leitura do código da WePlanner.