Agentes conversacionais construídos sobre LLMs falham com frequência não por limitação do modelo, mas por falta de estrutura conversacional: não sabem fazer turn-taking, não tratam reparos, ignoram atos de fala implícitos e perdem o engajamento do usuário no meio do caminho. Nesta talk, trago conceitos da Análise da Conversa (Sacks, Schegloff, Jefferson) e da Teoria dos Atos de Fala aplicados ao design de agentes com RAG — um ferramental linguístico que, décadas antes do LLM existir, já mapeava os problemas que hoje tentamos resolver via prompt engineering. Você sai com um vocabulário e um método de diagnóstico aplicável a qualquer stack, aberta ou fechada.