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Python
from __future__ import annotations
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import json
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import pytest
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from agent_framework.runtime.transaction_parameters import extract_transaction_parameters
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class _ContextAwareLLM:
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def __init__(self):
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self.prompt = ""
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async def ainvoke(self, messages, **kwargs):
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self.prompt = messages[-1]["content"]
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# This simulates a semantic extractor resolving the current reference
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# against the bounded conversation context. The values remain candidates;
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# authoritative validation belongs to the domain pre-validation step.
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return json.dumps({"subject": "Tamboro Mensal", "valor": 14.99}, ensure_ascii=False)
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@pytest.mark.asyncio
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async def test_contextual_reentry_separates_current_claim_from_prior_context_for_candidate_extraction():
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llm = _ContextAwareLLM()
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out = await extract_transaction_parameters(
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llm,
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text="é a de quatorze e noventa e nove",
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conversational_context=(
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"user: tem uma cobrança aqui que eu não reconheço\n"
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"assistant: Cobrança Tamboro Mensal no valor de R$ 14,99; "
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"TIM Fashion Mensal no valor de R$ 10,00."
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),
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tool_name="contestar_cobranca",
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missing_parameters=["subject", "valor"],
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parameter_schema={
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"subject": {"type": "string", "description": "item concreto da fatura"},
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"valor": {"type": "number", "description": "valor explicitamente associado pelo cliente"},
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},
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tool_description="Contesta uma cobrança após validação autoritativa e confirmação.",
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)
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assert out == {"subject": "Tamboro Mensal", "valor": 14.99}
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assert "conversational_context:" in llm.prompt
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assert "Cobrança Tamboro Mensal" in llm.prompt
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assert "user_message: é a de quatorze e noventa e nove" in llm.prompt
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assert "Não trate texto do contexto como uma nova afirmação do cliente" in llm.prompt
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