Prompt para otimizar memória de threads e gestão de conversação em CRM com IA

Prompts de uso: Otimizar memória e desempenho de threads longas em um CRM baseado em IA.\nObjetivo: reduzir o tempo de carregamento ao abrir threads longos, evitando a necessidade de carregar todo o histórico, enquanto preserva a capacidade de consultar conversas passadas.\nInstruções para o IA (prompts a serem usados em ferramentas de IA):\n1) Avalie estratégias de gerenciamento de memória: A) parar de carregar o histórico completo; B) manter memória de thread separada (memory store) e transferir para uma nova thread; C) iniciar cada dia com um thread em branco e consultar conversas anteriores quando necessário. Compare prós e contras, custos de complexidade, latência e precisão.\n2) Proponha uma arquitetura prática: componentes (MemoryManager, SummaryEngine, DialogRouter), fluxos de dados, modelos de dados (thread_id, user_id, messages, summary), políticas de retenção, e métodos de indexação (embedding + vector store) para consultas rápidas.\n3) Forneça um conjunto de prompts de sistema/assistente que permita ao agente: a) não carregar todo o histórico; b) usar apenas o sumário atual e as últimas N mensagens; c) recuperar conversas anteriores por data ou por search terms.\n4) Ofereça código de exemplo (pseudo ou Python) para: a) carregar_context(thread_id, day_start, day_end) com fallback para resumo; b) salvar_context(thread_id, messages); c) criar_nova_thread() e transferir_memoria(old_thread_id, new_thread_id); d) gerar_sumario(messages) e armazenar no memory_store;\n5) Forneça um plano de teste/validação com métricas: latência média, uso de memória, precisão da recuperação, taxa de erro ao recuperar dados; etapas de teste de carga e testes de usabilidade.\n6) Considere privacidade e conformidade: minimização de dados, criptografia, consentimento, políticas de retenção.\n7) Fluxo de implantação recomendado: comece com solução A (desativar carregamento completo, usar sumários); depois passe para solução B (memory store com transferência entre threads). Inclua métricas de sucesso e critérios de rollover.\n8) Exemplos de fluxos de usuário: configure um prompt para iniciar um novo dia com thread_em_branco e procurar conversas de dias anteriores quando necessário.\n9) Riscos e trade-offs: perda de contexto versus desempenho; inconsistência de memória entre sessões; estratégias de mitigação.\n10) Saída esperada: lista de ações, diagramas textuais, snippets de código e prompts prontos para copiar e adaptar.