# Glossário da memória omnichannel para agentes de IA

> Os termos da memória omnichannel para agentes de IA, em uma frase cada: memória, contexto, histórico, resolução de identidade, cache de prompt e outros.

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# Glossário. Os termos, em uma frase.

O vocabulário de quem dá memória, contexto e histórico a agentes de IA em vários canais e fornecedores. Cada termo leva à página que o explica a fundo.

Acesso por finalidade

A regra que define o que cada agente pode ler conforme o motivo do atendimento. O agente de cobrança nunca vê pendência técnica nem dado de saúde.

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Busca no histórico

A consulta que o agente faz durante a conversa, por significado e por palavra, com filtros de período, canal e tema. Cada resultado volta com data, canal e desfecho.

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Cache de prompt

O reaproveitamento, pelo provedor de IA, do começo de um prompt que se repete. O trecho reaproveitado custa bem menos, desde que passe do tamanho mínimo de cada modelo.

[Ler mais](/blog/como-reduzir-o-custo-de-tokens-de-agentes-de-ia)

Camada neutra

Uma memória que não é agente, não é canal e não concorre com os fornecedores de agentes. Por isso todos podem ler e alimentar a mesma memória, e a troca de fornecedor não apaga nada.

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Contexto

O que o agente de IA recebe antes de responder: quem é o cliente, o que está em aberto, o que acabou de acontecer em outro canal e o que o histórico ensina, pronto para o prompt.

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Contexto em camadas

A ordem do contexto do que menos muda para o que mais muda (regras da empresa, perfil, pendências, agora há pouco), para o provedor reaproveitar o começo.

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Controlador e operador

Papéis da LGPD e do GDPR. A empresa que atende o cliente é a controladora; a Niadra trata os dados em nome dela, como operadora, com contrato de tratamento de dados (DPA).

[Ler mais](/blog/lgpd-e-seguranca-na-memoria-de-clientes-para-ia)

Histórico

Tudo o que já aconteceu com o cliente, aberto para o agente consultar durante a conversa quando o contexto não basta.

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HSM FIPS 140-3

Módulo de hardware que guarda as chaves de criptografia sem deixá-las sair. A validação FIPS 140-3 é o padrão do NIST para esses módulos; a Niadra usa nível 3.

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MCP

Model Context Protocol, o protocolo aberto que liga ferramentas a modelos de IA. A busca no histórico da Niadra funciona como ferramenta MCP, além do SDK e da API HTTP.

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Memória

Tudo o que a Niadra guarda e organiza sobre um cliente: as conversas na íntegra, os fatos, as preferências, as pendências e as promessas, com data e origem.

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Memória omnichannel

A memória do cliente que todos os agentes de IA de uma empresa compartilham, em qualquer canal e de qualquer fornecedor. Guarda conversas, fatos, pendências e promessas, com a origem de cada um.

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Nível de confiança

O quanto a conversa já provou quem é a pessoa. Um número de telefone é uma pista; um login com senha é uma prova. O contexto entregue muda conforme o nível.

[Ler mais](/blog/como-reconhecer-o-mesmo-cliente-em-todos-os-canais)

Número reciclado

Um número de telefone que mudou de dono. Tratado como pista, e não como prova, ele não entrega o histórico de uma pessoa para outra.

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Passagem de canal

Quando o cliente muda de canal no meio de um assunto, por exemplo da ligação para o WhatsApp. Com memória compartilhada, o agente seguinte começa sabendo o que foi tratado.

[Ler mais](/blog/como-manter-o-contexto-da-ligacao-para-o-whatsapp)

Resolução de identidade

Descobrir que o telefone, o e-mail, o CPF e o login do app pertencem à mesma pessoa, sem depender de um ID de usuário que venha pronto de cada canal.

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Transbordo

A passagem do atendimento de um agente de IA para um atendente humano. Com a memória compartilhada, o atendente recebe o caso completo, sem pedir o CPF outra vez.

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Trilha de auditoria

O registro de cada leitura: qual agente leu, o quê, para quê e quando. Na Niadra, encadeado por hash SHA-256 e exportado para o SIEM da empresa.

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