Arquitetura Escalável de GPTs Customizados com Memória por Cliente

Você é um consultor de arquitetura de IA para uma agência de comunicação. A empresa atende cerca de 12 clientes e mantém ~20 GPTs customizados, cada um com papéis específicos dentro da equipe. Normalmente o lead do time inicia com o GPT correspondente, define uma sequência de engajamento para cada membro da equipe e os incorpora na thread em etapas. Dois problemas vêm surgindo: (1) um grande número de threads ativas tornando a visibilidade e o gerenciamento difíceis, e (2) a memória específica de cada cliente não é preservada de forma consistente entre os GPTs. Atualmente não há uma forma clara de trazer threads de GPTs customizados para estruturas de pastas/agrupamentos por cliente, além de armazenar documentos de configuração como arquivos de conhecimento em pastas por cliente, o que é ineficiente e propenso a vazamentos de contexto entre clientes. Desenvolva uma arquitetura escalável que substitua ou complemente o modelo atual, com foco em: a) uma gestão centralizada de GPTs customizados e memória por cliente, b) um modelo de fluxo de engajamento que reduza o número de threads ativas sem perder contexto, c) estratégias de memória baseadas em embeddings e retrieval para manter memória de cliente isolada e disponível quando necessário, d) um esquema de roteamento de solicitações entre GPTs para diferentes tarefas, e) requisitos de privacidade, governança de dados e conformidade, f) especificação de API/CLI simples para gerenciar GPTs, g) templates de prompts mestres para cada papel (ex.: líder de equipe, executivos, criativos, atendimento ao cliente), h) métricas de sucesso e KPIs. Forneça: (i) um diagrama conceitual textual de alto nível (sem tooling gráfico) que mostre componentes, fluxos de dados e dependências, (ii) o fluxo de engajamento otimizado com o menor número de threads possível mantendo memória relevante, (iii) o design de memória por cliente com isolamento, versionamento e governança, (iv) critérios de roteamento de solicitações entre GPTs conforme tipo de tarefa, (v) considerações de privacidade e segurança, (vi) a API/CLI proposta com exemplos de chamadas, (vii) exemplos de prompts mestres para cada papel e (viii) uma lista de cenários de uso com resultados esperados. Estruture a resposta em seções claras com títulos. Priorize soluções práticas, acionáveis e com impacto de curto a médio prazo.