evo-ai/scripts/seeders/agent_seeder.py

158 lines
6.9 KiB
Python

"""
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
"""
import os
import sys
import logging
import uuid
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
from dotenv import load_dotenv
from src.models.models import Agent, Client, User
# Configurar logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
def create_demo_agents():
"""Cria agentes de exemplo para o cliente demo"""
try:
# Carregar variáveis de ambiente
load_dotenv()
# Obter configurações do banco de dados
db_url = os.getenv("POSTGRES_CONNECTION_STRING")
if not db_url:
logger.error("Variável de ambiente POSTGRES_CONNECTION_STRING não definida")
return False
# Conectar ao banco de dados
engine = create_engine(db_url)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
try:
# Obter o cliente demo pelo email do usuário
demo_email = os.getenv("DEMO_EMAIL", "demo@exemplo.com")
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}")
return False
client_id = demo_user.client_id
# 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}")
return True
# Definições dos agentes de exemplo
agents = [
{
"name": "Atendimento_Geral",
"description": "Agente para atendimento geral e dúvidas básicas",
"type": "llm",
"model": "gpt-3.5-turbo",
"api_key": "${OPENAI_API_KEY}", # Será substituído pela variável de ambiente
"instruction": """
Você é um assistente de atendimento ao cliente da empresa.
Seja cordial, objetivo e eficiente. Responda às dúvidas dos clientes
de forma clara e sucinta. Se não souber a resposta, informe que irá
consultar um especialista e retornará em breve.
""",
"config": {
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 500,
"tools": []
}
},
{
"name": "Vendas_Produtos",
"description": "Agente especializado em vendas e informações sobre produtos",
"type": "llm",
"model": "claude-3-sonnet-20240229",
"api_key": "${ANTHROPIC_API_KEY}", # Será substituído pela variável de ambiente
"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.
""",
"config": {
"temperature": 0.8,
"max_tokens": 800,
"tools": ["web_search"]
}
},
{
"name": "FAQ_Bot",
"description": "Agente para responder perguntas frequentes",
"type": "llm",
"model": "gemini-pro",
"api_key": "${GOOGLE_API_KEY}", # Será substituído pela variável de ambiente
"instruction": """
Você é um assistente especializado em responder perguntas frequentes.
Suas respostas devem ser diretas, objetivas e baseadas nas informações
da empresa. Utilize uma linguagem simples e acessível. Se a pergunta
não estiver relacionada às FAQs disponíveis, direcione o cliente para
o canal de atendimento adequado.
""",
"config": {
"temperature": 0.5,
"max_tokens": 400,
"tools": []
}
}
]
# Criar os agentes
for agent_data in agents:
# Substituir placeholders de API Keys por variáveis de ambiente quando disponíveis
if "${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", "")
agent = Agent(
client_id=client_id,
name=agent_data["name"],
description=agent_data["description"],
type=agent_data["type"],
model=agent_data["model"],
api_key=agent_data["api_key"],
instruction=agent_data["instruction"].strip(),
config=agent_data["config"]
)
session.add(agent)
logger.info(f"Agente '{agent_data['name']}' criado para o cliente {client_id}")
session.commit()
logger.info(f"Todos os agentes de exemplo foram criados com sucesso para o cliente {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)}")
return False
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao criar agentes de exemplo: {str(e)}")
return False
finally:
session.close()
if __name__ == "__main__":
success = create_demo_agents()
sys.exit(0 if success else 1)