# Como o Mira Funciona

Source: https://docs.mira.day/pt/docs/overview/how-mira-works

> O Agent do Mira trabalha de forma autônoma, busca, avalia e cria Shortlists de candidatos de múltiplas fontes usando matching semântico.



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O Mira cuida da execução para que você possa focar nas decisões. Você descreve o que precisa, o Agent busca e faz o matching, e você revisa os resultados. Veja como o fluxo de Sourcing funciona passo a passo.

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Você descreve uma vaga
       ↓
Agent esclarece requisitos (somente quando faltam detalhes)
       ↓
Agent busca em múltiplas fontes de talentos
       ↓
MRE avalia e classifica candidatos
       ↓
Shortlist entregue com resumos de IA
       ↓
Você revisa, refina ou continua
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Passo 1: Descreva a necessidade [#passo-1-descreva-a-necessidade]

Digite uma descrição da vaga, cole um JD ou descreva a função em linguagem natural. O Mira entende critérios implícitos, você não precisa de sintaxe formal de busca.

Passo 2: Agent esclarece (somente quando necessário) [#passo-2-agent-esclarece-somente-quando-necessário]

Se sua descrição já for específica o suficiente, o Agent pula adiante. Se faltarem detalhes-chave, ele gera um breve formulário de esclarecimento sobre senioridade, número de candidatos e preferências específicas. O formulário só aparece quando melhoraria os resultados.

Passo 3: Busca em múltiplas fontes [#passo-3-busca-em-múltiplas-fontes]

O Mira busca em três camadas de dados:

| Camada             | Fonte                                                           | Descrição                                                 |
| ------------------ | --------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- |
| **Dados públicos** | Agregados de múltiplos bancos de talentos externos              | Ampla cobertura por setor e região                        |
| **Dados do Mira**  | Índice próprio do Mira de perfis profissionais públicos e vagas | Atualizado continuamente, escopo global                   |
| **Dados privados** | Currículos enviados ou pools de candidatos do ATS               | Seu banco de talentos proprietário, pesquisável pelo Mira |

Passo 4: Matching baseado em raciocínio [#passo-4-matching-baseado-em-raciocínio]

O Mira Reasoning Embedding avalia cada candidato usando raciocínio em múltiplas etapas, não matching por palavras-chave:

* "Pelo menos 5 anos de experiência", calcula a partir do histórico de carreira.
* "Experiência de 0 a 1", interpreta como construção em estágio inicial.
* "Background em empresa de capital aberto", infere contexto organizacional dos dados da empresa.

Passo 5: Entrega da Shortlist [#passo-5-entrega-da-shortlist]

Você recebe uma lista curada com:

* Nome do candidato, função atual, empresa e localização.
* Anos de experiência.
* Resumo gerado por IA de qualificações e adequação.
* Histórico profissional e formação completos.
* Informações de contato (e-mail, telefone, LinkedIn).
* Arquivo de dados para download.

Passo 6: Iterar [#passo-6-iterar]

Continue a conversa:

* Peça mais candidatos.
* Ajuste critérios ("inclua Amsterdam também", "prefira backgrounds de startup").
* Inicie uma nova busca para outra vaga.

Cada tarefa é salva na barra lateral e pode ser revisitada a qualquer momento.

Próximos passos [#próximos-passos]

* [Conceitos-chave](/pt/docs/overview/key-concepts): Agent, Shortlist e outros termos explicados
* [Início Rápido](/pt/docs/getting-started/quick-start): Execute sua primeira tarefa de Sourcing