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# Workflows de Exemplo de AI Agent para Agendamento (Klingo, ClinicAll, SysLife) Implementation Plan
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> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task (não subagent-driven-development — as tasks são chamadas de API do n8n via MCP, não commits de código; não há diff de git pra revisar por task). Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
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**Goal:** Construir 3 workflows de exemplo de AI Agent (um por provider — Klingo, ClinicAll, SysLife), cada um conectando via webhook Z-PRO/GChat num agente conversacional com acesso a todas as tools do respectivo MCP Server de agendamento já existente, todos validados estruturalmente (0 erros) e deixados **inativos de propósito** (sem clínica real de nenhum dos três providers).
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**Architecture:** Réplica do esqueleto já usado nos 3 workflows de exemplo de confirmação de agenda (Klingo/ClinicAll/SysLife, seções 18-20 do runbook): `Webhook` (contrato Z-PRO/GChat) → `Extrair campos do webhook` (`Set`) → `AI Agent` com `OpenAI Chat Model` (credencial real compartilhada) + `Postgres Chat Memory` (credencial placeholder) + `MCP Client Tool` conectado ao MCP Server de agendamento do provider, com `include: "all"` (diferente dos exemplos de confirmação, que filtravam tools específicas — aqui o agente precisa de todas as tools do provider pra completar um agendamento). Nenhum sub-workflow novo é criado — os MCP Servers de agendamento já existem e são só referenciados pela URL do endpoint MCP.
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**Tech Stack:** n8n (`devn8n.gtigrupo.com.br`), MCP tools do n8n (`n8n_create_workflow`, `n8n_update_partial_workflow`, `n8n_validate_workflow`), MCP Servers de agendamento já existentes (Klingo `3eiFEnfOTLnutP78`, ClinicAll `igaKjoHcPNYRAxPS`, SysLife `TYu78UqIUr2yCBHK`).
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## Global Constraints
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- Nenhum sub-workflow de tool é criado ou modificado nesta rodada — só os 3 workflows de agente e a conexão `MCP Client Tool` que aponta pros servidores já existentes.
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- Contrato do webhook Z-PRO/GChat idêntico ao já documentado na seção 6 do runbook e reaproveitado nos 3 exemplos de confirmação: `body.protocol`→`sessionId`, `body.entrada`→`mensagem`, `body.contactName`→`nomeContato`, `body.number`→`telefone`.
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- `OpenAI Chat Model` usa a credencial real e compartilhada já em uso em produção e nos exemplos de confirmação: `openAiApi` id `29vMIDah5DTIhUYJ`, nome "GPT" — não é credencial inventada.
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- `Postgres Chat Memory` usa credencial placeholder (`PLACEHOLDER_SEM_CREDENCIAL`) — sem cliente real, sem banco provisionado, mesma disciplina dos exemplos de confirmação.
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- `MCP Client Tool` de cada workflow usa `include: "all"` (não `"selected"` como nos exemplos de confirmação) — o agente de agendamento precisa de todas as tools do provider pra completar um fluxo de ponta a ponta.
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- Webhook paths distintos por provider, pra não colidir entre si nem com os exemplos de confirmação já existentes: `agendamento-klingo-exemplo`, `agendamento-clinicall-exemplo`, `agendamento-syslife-exemplo`.
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- Os 3 workflows ficam **inativos de propósito** ao final deste plano — sem clínica real de nenhum provider e sem credencial Postgres válida, ativá-los só geraria execuções com erro.
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- O `systemMessage` do agente do Klingo precisa avisar explicitamente sobre a limitação real conhecida: `consultar_horarios` sempre retorna `SLOT_MAPPING_UNAVAILABLE` — o agente deve informar isso ao paciente em vez de inventar horários ou tentar chamar `agendar` sem um `slotId` real.
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Spec de referência: `docs/superpowers/specs/2026-08-11-workflows-exemplo-agente-agendamento-design.md`
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### Task 1: Workflow de exemplo "Agendamento - GChat - Klingo (exemplo)"
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**Interfaces:**
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- Consumes: MCP Server de agendamento Klingo (`3eiFEnfOTLnutP78`, path `mcp-server-klingo`, tools `consultar_horarios` + `agendar`).
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- Produces: workflow `Agendamento - GChat - Klingo (exemplo)`.
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- [ ] **Step 1: Criar o workflow (webhook + AI Agent + modelo + memória)**
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`n8n_create_workflow`:
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```json
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{
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"name": "Agendamento - GChat - Klingo (exemplo)",
|
||
"nodes": [
|
||
{
|
||
"id": "webhook",
|
||
"name": "Webhook GChat",
|
||
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
|
||
"typeVersion": 2.1,
|
||
"position": [0, 0],
|
||
"parameters": { "httpMethod": "POST", "path": "agendamento-klingo-exemplo", "responseMode": "lastNode", "options": {} }
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "extrair-campos",
|
||
"name": "Extrair campos do webhook",
|
||
"type": "n8n-nodes-base.set",
|
||
"typeVersion": 3.4,
|
||
"position": [224, 0],
|
||
"parameters": {
|
||
"assignments": {
|
||
"assignments": [
|
||
{ "name": "sessionId", "type": "string", "value": "={{ $json.body.protocol }}" },
|
||
{ "name": "mensagem", "type": "string", "value": "={{ String($json.body.entrada || '').trim() }}" },
|
||
{ "name": "nomeContato", "type": "string", "value": "={{ $json.body.contactName }}" },
|
||
{ "name": "telefone", "type": "string", "value": "={{ $json.body.number }}" }
|
||
]
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "ai-agent",
|
||
"name": "AI Agent",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
|
||
"typeVersion": 2.1,
|
||
"position": [448, 0],
|
||
"parameters": {
|
||
"text": "={{ $json.mensagem }}",
|
||
"systemMessage": "Você é um assistente de agendamento de consultas médicas, via WhatsApp, para uma clínica que usa o sistema Klingo. Seu trabalho: 1) entender o que o paciente quer agendar; 2) usar a tool consultar_horarios para ver horários disponíveis. ATENÇÃO — limitação real conhecida desta integração: consultar_horarios pode retornar o erro SLOT_MAPPING_UNAVAILABLE, porque a API do Klingo não documenta publicamente o formato de cada horário individual. Se isso acontecer, informe educadamente ao paciente que a consulta de horários está temporariamente indisponível por essa integração e que ele será atendido de outra forma — nunca invente um horário nem um slotId; 3) se consultar_horarios funcionar e devolver um slotId real, use a tool agendar com esse slotId e os demais dados do paciente para concluir o agendamento; 4) responda sempre em português, de forma clara e cordial."
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "openai-chat-model",
|
||
"name": "OpenAI Chat Model",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
|
||
"typeVersion": 1.3,
|
||
"position": [448, -160],
|
||
"parameters": { "model": { "mode": "id", "value": "gpt-4o-mini" }, "builtInTools": {}, "options": {} },
|
||
"credentials": { "openAiApi": { "id": "29vMIDah5DTIhUYJ", "name": "GPT" } }
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "memoria",
|
||
"name": "Memória da Sessão (Postgres)",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryPostgresChat",
|
||
"typeVersion": 1.4,
|
||
"position": [448, 160],
|
||
"parameters": { "sessionIdType": "customKey", "sessionKey": "={{ $json.sessionId }}", "tableName": "n8n_chat_histories", "contextWindowLength": 20 },
|
||
"credentials": { "postgres": { "id": "PLACEHOLDER_SEM_CREDENCIAL", "name": "Postgres - (sem cliente real)" } }
|
||
}
|
||
],
|
||
"connections": {
|
||
"Webhook GChat": { "main": [[{ "node": "Extrair campos do webhook", "type": "main", "index": 0 }]] },
|
||
"Extrair campos do webhook": { "main": [[{ "node": "AI Agent", "type": "main", "index": 0 }]] },
|
||
"OpenAI Chat Model": { "ai_languageModel": [[{ "node": "AI Agent", "type": "ai_languageModel", "index": 0 }]] },
|
||
"Memória da Sessão (Postgres)": { "ai_memory": [[{ "node": "AI Agent", "type": "ai_memory", "index": 0 }]] }
|
||
}
|
||
}
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||
```
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||
Anotar o `id` retornado.
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||
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||
- [ ] **Step 2: Conectar o MCP Client Tool com todas as tools do MCP Klingo**
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||
`n8n_update_partial_workflow`, numa única chamada atômica:
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||
```json
|
||
{
|
||
"id": "<id do workflow do Step 1>",
|
||
"operations": [
|
||
{
|
||
"type": "addNode",
|
||
"node": {
|
||
"id": "mcp-client-klingo-agendamento",
|
||
"name": "MCP Klingo Agendamento",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.mcpClientTool",
|
||
"typeVersion": 1,
|
||
"position": [448, 320],
|
||
"parameters": {
|
||
"endpointUrl": "https://devn8n.gtigrupo.com.br/mcp/mcp-server-klingo",
|
||
"authentication": "none",
|
||
"include": "all"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{ "type": "addConnection", "source": "MCP Klingo Agendamento", "target": "AI Agent", "sourceOutput": "ai_tool", "targetIndex": 0 }
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
- [ ] **Step 3: Validar**
|
||
|
||
`n8n_validate_workflow`. Esperado: `errorCount: 0` (warnings de
|
||
credencial `postgres` placeholder são aceitáveis).
|
||
|
||
- [ ] **Step 4: Deixar inativo**
|
||
|
||
Não ativar — sem clínica Klingo real nem credencial Postgres válida.
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---
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||
### Task 2: Workflow de exemplo "Agendamento - GChat - ClinicAll (exemplo)"
|
||
|
||
**Interfaces:**
|
||
- Consumes: MCP Server de agendamento ClinicAll (`igaKjoHcPNYRAxPS`, path `mcp-server-clinicall`, 8 tools).
|
||
- Produces: workflow `Agendamento - GChat - ClinicAll (exemplo)`.
|
||
|
||
- [ ] **Step 1: Criar o workflow (webhook + AI Agent + modelo + memória)**
|
||
|
||
`n8n_create_workflow`:
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"name": "Agendamento - GChat - ClinicAll (exemplo)",
|
||
"nodes": [
|
||
{
|
||
"id": "webhook",
|
||
"name": "Webhook GChat",
|
||
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
|
||
"typeVersion": 2.1,
|
||
"position": [0, 0],
|
||
"parameters": { "httpMethod": "POST", "path": "agendamento-clinicall-exemplo", "responseMode": "lastNode", "options": {} }
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "extrair-campos",
|
||
"name": "Extrair campos do webhook",
|
||
"type": "n8n-nodes-base.set",
|
||
"typeVersion": 3.4,
|
||
"position": [224, 0],
|
||
"parameters": {
|
||
"assignments": {
|
||
"assignments": [
|
||
{ "name": "sessionId", "type": "string", "value": "={{ $json.body.protocol }}" },
|
||
{ "name": "mensagem", "type": "string", "value": "={{ String($json.body.entrada || '').trim() }}" },
|
||
{ "name": "nomeContato", "type": "string", "value": "={{ $json.body.contactName }}" },
|
||
{ "name": "telefone", "type": "string", "value": "={{ $json.body.number }}" }
|
||
]
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "ai-agent",
|
||
"name": "AI Agent",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
|
||
"typeVersion": 2.1,
|
||
"position": [448, 0],
|
||
"parameters": {
|
||
"text": "={{ $json.mensagem }}",
|
||
"systemMessage": "Você é um assistente de agendamento de consultas médicas, via WhatsApp, para uma clínica que usa o sistema ClinicAll. Seu trabalho: 1) entender o que o paciente quer agendar (especialidade, convênio, profissional, procedimento), usando as tools especialidade, convenio, profissional e procedimento conforme necessário pra resolver os códigos certos; 2) confirmar/consultar o paciente com a tool paciente; 3) usar consultar_horarios para ver os horários livres de uma unidade+profissional — cada horário livre já é um registro existente, identificado por um idAgenda; 4) para concluir, chamar agendar passando EXATAMENTE o idAgenda do horário livre escolhido no passo anterior — agendar não cria um registro novo do zero, ele concilia (atualiza) esse mesmo idAgenda com os dados do paciente/procedimento/convênio. Nunca invente um idAgenda; 5) responda sempre em português, de forma clara e cordial."
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "openai-chat-model",
|
||
"name": "OpenAI Chat Model",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
|
||
"typeVersion": 1.3,
|
||
"position": [448, -160],
|
||
"parameters": { "model": { "mode": "id", "value": "gpt-4o-mini" }, "builtInTools": {}, "options": {} },
|
||
"credentials": { "openAiApi": { "id": "29vMIDah5DTIhUYJ", "name": "GPT" } }
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "memoria",
|
||
"name": "Memória da Sessão (Postgres)",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryPostgresChat",
|
||
"typeVersion": 1.4,
|
||
"position": [448, 160],
|
||
"parameters": { "sessionIdType": "customKey", "sessionKey": "={{ $json.sessionId }}", "tableName": "n8n_chat_histories", "contextWindowLength": 20 },
|
||
"credentials": { "postgres": { "id": "PLACEHOLDER_SEM_CREDENCIAL", "name": "Postgres - (sem cliente real)" } }
|
||
}
|
||
],
|
||
"connections": {
|
||
"Webhook GChat": { "main": [[{ "node": "Extrair campos do webhook", "type": "main", "index": 0 }]] },
|
||
"Extrair campos do webhook": { "main": [[{ "node": "AI Agent", "type": "main", "index": 0 }]] },
|
||
"OpenAI Chat Model": { "ai_languageModel": [[{ "node": "AI Agent", "type": "ai_languageModel", "index": 0 }]] },
|
||
"Memória da Sessão (Postgres)": { "ai_memory": [[{ "node": "AI Agent", "type": "ai_memory", "index": 0 }]] }
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
Anotar o `id` retornado.
|
||
|
||
- [ ] **Step 2: Conectar o MCP Client Tool com todas as tools do MCP ClinicAll**
|
||
|
||
`n8n_update_partial_workflow`, numa única chamada atômica:
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "<id do workflow do Step 1>",
|
||
"operations": [
|
||
{
|
||
"type": "addNode",
|
||
"node": {
|
||
"id": "mcp-client-clinicall-agendamento",
|
||
"name": "MCP ClinicAll Agendamento",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.mcpClientTool",
|
||
"typeVersion": 1,
|
||
"position": [448, 320],
|
||
"parameters": {
|
||
"endpointUrl": "https://devn8n.gtigrupo.com.br/mcp/mcp-server-clinicall",
|
||
"authentication": "none",
|
||
"include": "all"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{ "type": "addConnection", "source": "MCP ClinicAll Agendamento", "target": "AI Agent", "sourceOutput": "ai_tool", "targetIndex": 0 }
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
- [ ] **Step 3: Validar**
|
||
|
||
`n8n_validate_workflow`. Esperado: `errorCount: 0`.
|
||
|
||
- [ ] **Step 4: Deixar inativo**
|
||
|
||
Não ativar — sem clínica ClinicAll real nem credencial Postgres válida.
|
||
|
||
---
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|
||
### Task 3: Workflow de exemplo "Agendamento - GChat - SysLife (exemplo)"
|
||
|
||
**Interfaces:**
|
||
- Consumes: MCP Server de agendamento SysLife (`TYu78UqIUr2yCBHK`, path `mcp-server-syslife`, 7 tools).
|
||
- Produces: workflow `Agendamento - GChat - SysLife (exemplo)`.
|
||
|
||
- [ ] **Step 1: Criar o workflow (webhook + AI Agent + modelo + memória)**
|
||
|
||
`n8n_create_workflow`:
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"name": "Agendamento - GChat - SysLife (exemplo)",
|
||
"nodes": [
|
||
{
|
||
"id": "webhook",
|
||
"name": "Webhook GChat",
|
||
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
|
||
"typeVersion": 2.1,
|
||
"position": [0, 0],
|
||
"parameters": { "httpMethod": "POST", "path": "agendamento-syslife-exemplo", "responseMode": "lastNode", "options": {} }
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "extrair-campos",
|
||
"name": "Extrair campos do webhook",
|
||
"type": "n8n-nodes-base.set",
|
||
"typeVersion": 3.4,
|
||
"position": [224, 0],
|
||
"parameters": {
|
||
"assignments": {
|
||
"assignments": [
|
||
{ "name": "sessionId", "type": "string", "value": "={{ $json.body.protocol }}" },
|
||
{ "name": "mensagem", "type": "string", "value": "={{ String($json.body.entrada || '').trim() }}" },
|
||
{ "name": "nomeContato", "type": "string", "value": "={{ $json.body.contactName }}" },
|
||
{ "name": "telefone", "type": "string", "value": "={{ $json.body.number }}" }
|
||
]
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "ai-agent",
|
||
"name": "AI Agent",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
|
||
"typeVersion": 2.1,
|
||
"position": [448, 0],
|
||
"parameters": {
|
||
"text": "={{ $json.mensagem }}",
|
||
"systemMessage": "Você é um assistente de agendamento de consultas médicas, via WhatsApp, para uma clínica que usa o sistema SysLife. Siga esta ordem: 1) use a tool especialidade para identificar a especialidade desejada pelo paciente; 2) use a tool medico para listar os médicos daquela especialidade/origem; 3) em qualquer ordem, use as tools convenio, paciente e procedimento conforme necessário pra resolver os códigos de convênio/plano, os dados do paciente (CPF, matrícula ou celular) e o procedimento/valor; 4) use consultar_horarios (tool Horario) para ver os horários disponíveis do médico escolhido; 5) para concluir, chame agendar com todos os códigos já resolvidos nos passos anteriores (data, hora, número da consulta, origem, paciente, convênio, plano, tabela de procedimento, procedimento, médico, especialidade, celular) — nunca invente um código que não veio de uma das tools anteriores; 6) responda sempre em português, de forma clara e cordial."
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "openai-chat-model",
|
||
"name": "OpenAI Chat Model",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
|
||
"typeVersion": 1.3,
|
||
"position": [448, -160],
|
||
"parameters": { "model": { "mode": "id", "value": "gpt-4o-mini" }, "builtInTools": {}, "options": {} },
|
||
"credentials": { "openAiApi": { "id": "29vMIDah5DTIhUYJ", "name": "GPT" } }
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "memoria",
|
||
"name": "Memória da Sessão (Postgres)",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryPostgresChat",
|
||
"typeVersion": 1.4,
|
||
"position": [448, 160],
|
||
"parameters": { "sessionIdType": "customKey", "sessionKey": "={{ $json.sessionId }}", "tableName": "n8n_chat_histories", "contextWindowLength": 20 },
|
||
"credentials": { "postgres": { "id": "PLACEHOLDER_SEM_CREDENCIAL", "name": "Postgres - (sem cliente real)" } }
|
||
}
|
||
],
|
||
"connections": {
|
||
"Webhook GChat": { "main": [[{ "node": "Extrair campos do webhook", "type": "main", "index": 0 }]] },
|
||
"Extrair campos do webhook": { "main": [[{ "node": "AI Agent", "type": "main", "index": 0 }]] },
|
||
"OpenAI Chat Model": { "ai_languageModel": [[{ "node": "AI Agent", "type": "ai_languageModel", "index": 0 }]] },
|
||
"Memória da Sessão (Postgres)": { "ai_memory": [[{ "node": "AI Agent", "type": "ai_memory", "index": 0 }]] }
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
Anotar o `id` retornado.
|
||
|
||
- [ ] **Step 2: Conectar o MCP Client Tool com todas as tools do MCP SysLife**
|
||
|
||
`n8n_update_partial_workflow`, numa única chamada atômica:
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "<id do workflow do Step 1>",
|
||
"operations": [
|
||
{
|
||
"type": "addNode",
|
||
"node": {
|
||
"id": "mcp-client-syslife-agendamento",
|
||
"name": "MCP SysLife Agendamento",
|
||
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.mcpClientTool",
|
||
"typeVersion": 1,
|
||
"position": [448, 320],
|
||
"parameters": {
|
||
"endpointUrl": "https://devn8n.gtigrupo.com.br/mcp/mcp-server-syslife",
|
||
"authentication": "none",
|
||
"include": "all"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{ "type": "addConnection", "source": "MCP SysLife Agendamento", "target": "AI Agent", "sourceOutput": "ai_tool", "targetIndex": 0 }
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
- [ ] **Step 3: Validar**
|
||
|
||
`n8n_validate_workflow`. Esperado: `errorCount: 0`.
|
||
|
||
- [ ] **Step 4: Deixar inativo**
|
||
|
||
Não ativar — sem clínica SysLife real nem credencial Postgres válida.
|
||
|
||
---
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||
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### Task 4: Atualizar o runbook e commit
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**Interfaces:**
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- Consumes: os 3 workflow ids criados nas Tasks 1–3.
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- [ ] **Step 1: Adicionar seção 22 ao runbook**
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Adicionar em `docs/n8n-agendamento-runbook.md`, após a seção 21, uma
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seção "22. Workflows de exemplo de AI Agent para Agendamento (Klingo,
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ClinicAll, SysLife)" cobrindo: o motivo (os MCP Servers de agendamento
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existiam sem workflow de agente cliente, diferente da confirmação),
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os 3 ids de workflow criados, a correção do número real de tools de
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cada provider (Klingo 2, ClinicAll 8, SysLife 7 — não os 8 do Klingo
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Telefonia que tinha sido citado por engano antes), a limitação real do
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Klingo (`SLOT_MAPPING_UNAVAILABLE`) e como o `systemMessage` lida com
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ela, e o status "estrutura pronta, inativos de propósito — falta
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clínica real de qualquer um dos três providers".
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- [ ] **Step 2: Atualizar a tabela da seção 21 (opcional, se fizer sentido)**
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Adicionar uma linha na tabela comparativa da seção 21 com o id do
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workflow de agendamento de exemplo de cada provider, complementando as
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linhas já existentes de confirmação — só se isso não deixar a tabela
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poluída; caso contrário, deixar a seção 22 autocontida sem tocar na 21.
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- [ ] **Step 3: Commit**
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```bash
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cd "D:\PROJETOS\KLINGO-CLINICAL-SYSLIFE-GCHAT-AGENDAMENTO"
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git add docs/n8n-agendamento-runbook.md
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git commit -m "docs: registra workflows de exemplo de AI Agent para agendamento (Klingo, ClinicAll, SysLife)
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Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>"
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```
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## Observação sobre execução
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Mesma disciplina dos planos anteriores: validar
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(`n8n_validate_workflow`) depois de cada workflow criado/modificado.
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Os 3 workflows deste plano ficam **intencionalmente inativos** ao
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final — sem clínica real de nenhum dos três providers e sem credencial
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Postgres válida, ativá-los só geraria execuções com erro. O
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`systemMessage` do Klingo é o único que precisa de atenção redobrada:
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ele documenta uma limitação real da API (não um bug desta
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implementação) — não simplificar nem remover esse aviso ao escrever o
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texto final.
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