Tutorial - Sistema de Agentes LLM

1. Introdução

O Sistema de Agentes LLM foi desenvolvido para simplificar a integração e automação de serviços por meio de requisições estruturadas. Você pode utilizar essa ferramenta para acionar funções como o envio de e-mails, disparo de mensagens via WhatsApp, encaminhamento para outros agentes (como o Merlin) ou criar requisições personalizadas.

Basta criar um novo arquivo dentro do seu projeto, selecionando "Tool/Ferramenta" no Tipo e depois clicando na mesma para abrir as configurações numa nova guia.

2. Como Preencher o Formulário

O formulário está dividido em duas áreas principais: Configuração da Requisição e Ambiente de Testes. Concentre-se na parte de Configuração para definir todos os detalhes da sua requisição.

• Seleção de Template:
  Escolha entre:
  • Enviar um email
  • Disparar WhatsApp
  • Enviar a outro Agente de IA da Stec
  • Personalizado – para definir todos os parâmetros manualmente.
  Ao escolher um template, alguns campos serão preenchidos automaticamente.
• API name for LLM: Informe o nome da API ou ferramenta (ex.: send_email).
• Action for LLM: Especifique a ação a ser executada (ex.: send).
• API Activation Perguntas: Insira perguntas ou comandos que acionem a requisição.
• Objetivo da API: Descreva o propósito da requisição (ex.: “Enviar e-mail de confirmação”).
• Endpoint: Informe a URL para onde a requisição será enviada.
• Método: Selecione o método HTTP adequado (GET, POST, PUT ou DELETE).
• Headers e Body: Preencha os dados da requisição em formato JSON, conforme necessário.

Ao finalizar, clique em Salvar para registrar sua configuração e testar o ambiente.

3. Capacidades do Sistema

• Envio de E-mails: Configure e envie e-mails personalizados, definindo remetente, destinatário, assunto e mensagem. (Remetente agents@stec.cx) (no reply)
• Disparo de Mensagens via WhatsApp: Envie mensagens para números de telefone especificados utilizando o Assistente da Stec.
• Encaminhamento para Outros Agentes: Direcione requisições para outros agentes da Stec (Merlin ou Saturn) informando o ID do do projeto, e o payload conforme a documentação da API.
• Configurações Personalizadas: Utilize a opção Personalizado para criar requisições sob medida, definindo todos os parâmetros conforme sua necessidade.

4. Arquitetura do Function Calling

A seguir, apresentamos o fluxo completo do Function Calling implementado na nossa API de Inteligência Artificial. Este fluxo descreve como as requisições são processadas, desde a entrada do usuário até o envio da resposta final, integrando chamadas a funções externas quando necessário.

1. Recepção da Requisição na API Central:
   O cliente envia uma requisição (normalmente em JSON) contendo parâmetros como prompt, informações do cliente, sessão, entre outros.
2. Processamento e Preparação dos Dados:
   A API extrai os parâmetros necessários, carrega dependências, realiza verificações de privacidade e recupera o histórico (se houver).
3. Geração da Resposta com o Modelo de IA:
   Baseada na intenção do usuário e no contexto, a API seleciona o modelo de IA apropriado que gera uma resposta estruturada em JSON.
4. Montagem do Output Inicial:
   A resposta do modelo é processada para montar um output inicial contendo dados como response, text, question, model, tracking e session-id.
5. Verificação de Tool Request na Resposta:
   O sistema verifica se o campo text contém a tag <tool-request>, indicando a necessidade de acionar uma função externa.
6. Encaminhamento para a API de Funções Externas:
   Se a tag <tool-request> for encontrada, o trecho correspondente é extraído e enviado para uma API responsável por acionar a função externa.
7. Processamento na API de Funções Externas:
   Essa API valida a presença da tool-request, extrai e normaliza os dados e confere se os parâmetros essenciais (como tool, action e parameters) estão presentes.
8. Chamada à API Externa:
   Com os parâmetros validados, a função externa é chamada para executar a ação solicitada (por exemplo, agendar uma reunião ou gerar uma imagem).
9. Processamento e Retorno:
   A resposta da API externa é processada e, se necessário, ajustada para se apresentar de forma mais humanizada ou objetiva.
10. Incorporação do Resultado na API Central:
    O resultado do function calling é integrado ao output final da API central.
11. Envio do Output Final para o Cliente:
    O cliente recebe um JSON contendo tanto a resposta original do modelo de IA quanto os resultados do function calling.

Resumo do Fluxo: O usuário envia a requisição à API central, que processa a resposta do modelo de IA e detecta a necessidade de acionar uma função externa. Caso necessário, o trecho identificado é encaminhado para uma API especializada, que executa a ação e retorna o resultado, integrando-o ao output final enviado ao cliente.

5. Testando a Requisição

Além de configurar sua requisição, o sistema oferece um ambiente de testes integrado. Utilize a área de testes (normalmente exibida à direita do formulário) para verificar se sua requisição está funcionando conforme o esperado.

• Ambiente de Testes: Visualize a execução da requisição e os resultados em tempo real.
• Atualizar: Após realizar alterações, clique no botão Atualizar para recarregar o ambiente e conferir os resultados.

6. Conclusão

O Sistema de Agentes LLM é uma ferramenta prática e poderosa para automatizar a integração com diversos serviços. Com ele, você pode:

• Enviar e-mails e mensagens de forma automatizada;
• Disparar mensagens via WhatsApp;
• Encaminhar requisições para outros agentes, como o Merlin;
• Criar requisições totalmente personalizadas conforme suas necessidades.

Preencha o formulário com as informações solicitadas, escolha o template que melhor se adapta ao seu objetivo, salve e teste a requisição para garantir que tudo funcione perfeitamente.