NeoAnd/evo-ai
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

translate to english

Browse Source
This commit is contained in:
Davidson Gomes
2025-04-28 20:04:51 -03:00
parent c3baa54215
commit 215e76012e
54 changed files with 3269 additions and 3460 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

116
scripts/seeders/agent_seeder.py
View File

@@ -1,9 +1,9 @@
"""
Script para criar agentes de exemplo para o cliente demo:
- Agente Atendimento: configurado para responder perguntas gerais
- Agente Vendas: configurado para responder sobre produtos
- Agente FAQ: configurado para responder perguntas frequentes
Cada agente com instruções e configurações pré-definidas
Script to create example agents for the demo client:
- Agent Support: configured to answer general questions
- Agent Sales: configured to answer about products
- Agent FAQ: configured to answer frequently asked questions
Each agent with pre-defined instructions and configurations
"""
import os
@@ -21,18 +21,18 @@ logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(
logger = logging.getLogger(__name__)
def create_demo_agents():
"""Cria agentes de exemplo para o cliente demo"""
"""Create example agents for the demo client"""
try:
# Carregar variáveis de ambiente
# Load environment variables
load_dotenv()
# Obter configurações do banco de dados
# Get database settings
db_url = os.getenv("POSTGRES_CONNECTION_STRING")
if not db_url:
logger.error("Variável de ambiente POSTGRES_CONNECTION_STRING não definida")
logger.error("Environment variable POSTGRES_CONNECTION_STRING not defined")
return False
# Conectar ao banco de dados
# Connect to the database
engine = create_engine(db_url)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
@@ -43,7 +43,7 @@ def create_demo_agents():
demo_user = session.query(User).filter(User.email == demo_email).first()
if not demo_user or not demo_user.client_id:
logger.error(f"Usuário demo não encontrado ou não associado a um cliente: {demo_email}")
logger.error(f"Demo user not found or not associated with a client: {demo_email}")
return False
client_id = demo_user.client_id
@@ -51,79 +51,75 @@ def create_demo_agents():
# Verificar se já existem agentes para este cliente
existing_agents = session.query(Agent).filter(Agent.client_id == client_id).all()
if existing_agents:
logger.info(f"Já existem {len(existing_agents)} agentes para o cliente {client_id}")
logger.info(f"There are already {len(existing_agents)} agents for the client {client_id}")
return True
# Definições dos agentes de exemplo
# Example agent definitions
agents = [
{
"name": "Atendimento_Geral",
"description": "Agente para atendimento geral e dúvidas básicas",
"name": "Support_Agent",
"description": "Agent for general support and basic questions",
"type": "llm",
"model": "gpt-3.5-turbo",
"api_key": "${OPENAI_API_KEY}", # Será substituído pela variável de ambiente
"model": "gpt-4.1-nano",
"api_key": "your-api-key-here",
"instruction": """
Você é um assistente de atendimento ao cliente da empresa.
Seja cordial, objetivo e eficiente. Responda às dúvidas dos clientes
de forma clara e sucinta. Se não souber a resposta, informe que irá
consultar um especialista e retornará em breve.
You are a customer support agent.
Be friendly, objective and efficient. Answer customer questions
in a clear and concise manner. If you don't know the answer,
inform that you will consult a specialist and return soon.
""",
"config": {
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 500,
"tools": []
"tools": [],
"mcp_servers": [],
"custom_tools": [],
"sub_agents": []
}
},
{
"name": "Vendas_Produtos",
"description": "Agente especializado em vendas e informações sobre produtos",
"name": "Sales_Products",
"description": "Specialized agent in sales and information about products",
"type": "llm",
"model": "claude-3-sonnet-20240229",
"api_key": "${ANTHROPIC_API_KEY}", # Será substituído pela variável de ambiente
"model": "gpt-4.1-nano",
"api_key": "your-api-key-here",
"instruction": """
Você é um especialista em vendas da empresa.
Seu objetivo é fornecer informações detalhadas sobre produtos,
comparar diferentes opções, destacar benefícios e vantagens competitivas.
Use uma linguagem persuasiva mas honesta, e sempre busque entender
as necessidades do cliente antes de recomendar um produto.
You are a sales specialist.
Your goal is to provide detailed information about products,
compare different options, highlight benefits and competitive advantages.
Use a persuasive but honest language, and always seek to understand
the customer's needs before recommending a product.
""",
"config": {
"temperature": 0.8,
"max_tokens": 800,
"tools": ["web_search"]
"tools": [],
"mcp_servers": [],
"custom_tools": [],
"sub_agents": []
}
},
{
"name": "FAQ_Bot",
"description": "Agente para responder perguntas frequentes",
"description": "Agent for answering frequently asked questions",
"type": "llm",
"model": "gemini-pro",
"api_key": "${GOOGLE_API_KEY}", # Será substituído pela variável de ambiente
"model": "gpt-4.1-nano",
"api_key": "your-api-key-here",
"instruction": """
Você é um assistente especializado em responder perguntas frequentes.
Suas respostas devem ser diretas, objetivas e baseadas nas informações
da empresa. Utilize uma linguagem simples e acessível. Se a pergunta
não estiver relacionada às FAQs disponíveis, direcione o cliente para
o canal de atendimento adequado.
You are a specialized agent for answering frequently asked questions.
Your answers should be direct, objective and based on the information
of the company. Use a simple and accessible language. If the question
is not related to the available FAQs, redirect the client to the
appropriate support channel.
""",
"config": {
"temperature": 0.5,
"max_tokens": 400,
"tools": []
"tools": [],
"mcp_servers": [],
"custom_tools": [],
"sub_agents": []
}
}
]
# Criar os agentes
# Create the agents
for agent_data in agents:
# Substituir placeholders de API Keys por variáveis de ambiente quando disponíveis
if "${OPENAI_API_KEY}" in agent_data["api_key"]:
agent_data["api_key"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")
elif "${ANTHROPIC_API_KEY}" in agent_data["api_key"]:
agent_data["api_key"] = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "")
elif "${GOOGLE_API_KEY}" in agent_data["api_key"]:
agent_data["api_key"] = os.getenv("GOOGLE_API_KEY", "")
# Create the agent
agent = Agent(
client_id=client_id,
name=agent_data["name"],
@@ -136,19 +132,19 @@ def create_demo_agents():
)
session.add(agent)
logger.info(f"Agente '{agent_data['name']}' criado para o cliente {client_id}")
logger.info(f"Agent '{agent_data['name']}' created for the client {client_id}")
session.commit()
logger.info(f"Todos os agentes de exemplo foram criados com sucesso para o cliente {client_id}")
logger.info(f"All example agents were created successfully for the client {client_id}")
return True
except SQLAlchemyError as e:
session.rollback()
logger.error(f"Erro de banco de dados ao criar agentes de exemplo: {str(e)}")
logger.error(f"Database error when creating example agents: {str(e)}")
return False
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao criar agentes de exemplo: {str(e)}")
logger.error(f"Error when creating example agents: {str(e)}")
return False
finally:
session.close()