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Agent Platform OCI - Manual do Desenvolvedor
Este manual ensina como implementar um novo agente a partir do agent_template_backend, usando o framework como motor corporativo de execução.
A ideia central é simples:
Framework = motor reutilizável
Agente = regra de negócio específica
MCP Server = fronteira padronizada com sistemas externos
Config YAML = comportamento alterável sem recompilar código
IC/NOC/GRL = rastreabilidade de negócio, operação e governança
O objetivo é que cada novo agente implemente apenas sua lógica de domínio — prompts, regras de negócio, ferramentas, schemas e nós específicos — sem recriar motores que já pertencem ao framework.
Note: Se deseja ir direto e testar a DEMO, vá até a Seção 17 e 18.
SPECs / SDDs da Agent Platform OCI
A documentação da Agent Platform OCI está organizada em SPECs/SDDs numeradas, cada uma cobrindo uma área arquitetural, operacional ou de governança da plataforma. O objetivo é padronizar a construção, evolução, operação e certificação de agentes corporativos baseados no Agent Framework OCI.
/agent_platform_oci/specs
SPEC-001 — Architecture
Define a arquitetura geral da plataforma, seus componentes principais, estrutura de repositório, arquitetura lógica e física, contratos centrais, fluxo principal, requisitos não funcionais e critérios de aceite.
SPEC-002 — Agent Runtime
Descreve o runtime de execução conversacional dos agentes, incluindo LangGraph, estado, memória, checkpoints, roteamento, supervisor, BusinessContext, integração com MCP, RAG, eventos e tratamento de erros.
SPEC-003 — AI Gateway
Especifica o gateway responsável por centralizar chamadas de LLM e embeddings, incluindo contratos de request/response, profiles, providers, autenticação OCI, fallback, rate limit, métricas, segurança e observabilidade.
SPEC-004 — MCP Gateway
Define o modelo de integração com MCP, incluindo catálogo de tools, roteamento, execução, autorização, cache, retry, timeout, mapeamento de parâmetros, eventos, métricas e resposta padronizada das ferramentas.
SPEC-005 — Guardrails
Descreve o modelo de guardrails da plataforma, cobrindo políticas de entrada, saída, tools, RAG e resposta final. Também define fases, modos de execução, tipos de guardrails, profiles LLM, códigos base, eventos, testes e critérios de aceite.
SPEC-006 — Evals
Define a camada de avaliação da plataforma, incluindo avaliação online, avaliação offline, regressão, certificação, datasets, judges, métricas, CLI, API, persistência de resultados e publicação de evidências.
SPEC-007 — Observability
Especifica o modelo de observabilidade, incluindo logs, traces, métricas, Langfuse, OpenTelemetry, eventos IC/NOC/GRL, dashboards, alertas, mascaramento de dados e geração de evidências operacionais.
SPEC-008 — Deployment
Descreve o processo de empacotamento e implantação da plataforma, incluindo componentes deployáveis, pipeline CI/CD, Kubernetes/OKE, Docker, secrets, autenticação OCI, health checks, rollback, smoke tests e etapa de certificação.
SPEC-009 — Channel Gateway
Define o gateway de canais, responsável por normalizar payloads externos para o contrato canônico da plataforma e traduzir respostas para cada canal. Cobre modos de operação, idempotência, versionamento, segurança, erros e anti-patterns.
SPEC-010 — Agent Development
Descreve o padrão para desenvolvimento de agentes usando templates, configuração YAML, BusinessContext, MCP, guardrails, judges, RAG, memória, observabilidade e evals. Também diferencia responsabilidades do framework e do agente.
SPEC-011 — Governance Model
Define o modelo de governança da plataforma, incluindo ownership, papéis e responsabilidades, RACI, governança de agentes, prompts, guardrails, judges, modelos, MCP, datasets, processo de aprovação e evidências obrigatórias.
SPEC-012 — Canonical Contracts
Documenta os contratos canônicos da plataforma, como GatewayRequest, ChannelResponse, BusinessContext, AgentState, ToolInvocation, ToolResult, LLMRequest, LLMResponse, EvaluationRun e EventEnvelope. Também define regras de evolução desses contratos.
SPEC-013 — Versioning and Compatibility Model
Define o modelo de versionamento e compatibilidade da plataforma, incluindo Semantic Versioning, artefatos versionados, versionamento de contratos, matriz de compatibilidade, política de depreciação, migração e rollback.
SPEC-014 — Templates and Agent Creation Model
Descreve os templates oficiais e o modelo de criação de agentes do zero. Explica o que pertence ao framework, o que pertence ao agente, a estrutura padrão e o passo a passo para copiar template, definir escopo, registrar agente, configurar rotas, tools, BusinessContext, prompts, datasets e testes.
SPEC-015 — Adoption and Eligibility Criteria
Define os critérios claros para adoção da plataforma, incluindo casos indicados, casos não indicados, critérios de entrada de negócio, arquitetura, segurança, qualidade, operação, processo de exceção e checklist de adoção.
SPEC-016 — Agent Development Lifecycle
Descreve o ciclo de vida completo de desenvolvimento de agentes, desde discovery e definição de escopo até design, prompt, MCP, RAG, implementação, testes, avaliação, certificação, homologação e produção.
SPEC-017 — Release Management and CI/CD
Define o modelo de release e CI/CD, incluindo pipeline padrão, stages, artefatos de release, gates de qualidade, estratégia de rollback, erros comuns e critérios de aceite.
SPEC-018 — Security and Identity Model
Especifica o modelo de segurança e identidade da plataforma, cobrindo autenticação, Workload Identity, autorização, secrets, proteção de dados, segurança em MCP, segurança em canais, auditoria e critérios de aceite.
SPEC-019 — Evaluation and Certification Framework
Detalha o framework de avaliação e certificação, incluindo arquitetura de avaliação, métricas, datasets, EvaluationRun, CLI, processo de certificação, evidências obrigatórias e critérios de aceite.
SPEC-020 — Operational Readiness and SRE Model
Define o modelo de readiness operacional e SRE da plataforma, incluindo componentes operados, health checks, readiness, SLOs, métricas, dashboards, alertas, runbooks, gestão de incidentes, capacidade e checklist de produção.
1. Visão geral da arquitetura
O template separa o que é genérico do que é específico.
agent_template_backend/
├── app/
│ ├── main.py # API FastAPI, gateway, sessão, SSE e entrada do workflow
│ ├── state.py # Contrato de estado compartilhado do LangGraph
│ ├── workflows/
│ │ └── agent_graph.py # Workflow corporativo com router, guardrails, agentes, judges e persistência
│ ├── agents/
│ │ ├── runtime.py # Recursos comuns para agentes: MCP, RAG, cache, IC, LLM
│ │ ├── billing_agent.py # Exemplo de agente de faturas
│ │ ├── product_agent.py # Exemplo de agente de produtos
│ │ ├── orders_agent.py # Exemplo de agente de pedidos
│ │ └── support_agent.py # Exemplo de agente de suporte
│ └── examples/ # Exemplos de IC, NOC, GRL, MCP e observer
├── config/
│ ├── agents.yaml # Registro dos agentes disponíveis
│ ├── routing.yaml # Intents, keywords, fallback e decisão de rota
│ ├── tools.yaml # Catálogo das ferramentas disponíveis para o backend
│ ├── mcp_servers.yaml # Endpoints MCP locais
│ ├── mcp_servers.docker.yaml # Endpoints MCP em Docker Compose
│ ├── mcp_parameter_mapping.yaml # Mapeamento entre chaves canônicas e parâmetros das tools
│ ├── identity.yaml # Resolução de identidade de negócio
│ ├── guardrails.yaml # Guardrails globais
│ ├── judges.yaml # Judges globais
│ ├── prompt_policy.yaml # Política global de prompt
│ └── agents/<agent_id>/ # Configurações isoladas por agente
├── data/
│ └── agent_framework.db # Banco local de exemplo, quando aplicável
├── Dockerfile
├── requirements.txt
└── .env # Configuração local
1.1. O que pertence ao framework
O framework deve concentrar os motores reutilizáveis:
- LangGraph e montagem do workflow.
- Checkpoint.
- Memória.
- Session repository.
- Channel gateway.
- Enterprise Router.
- Supervisor.
- Guardrails.
- Output Supervisor.
- Judges.
- Telemetria Langfuse/OpenTelemetry.
- Analytics IC/NOC/GRL.
- MCP Tool Router.
- Cache.
- RAG genérico.
1.2. O que pertence ao agente
O agente deve concentrar apenas customizações de domínio:
- Prompts específicos.
- Regras de negócio.
- Schemas próprios.
- Tools específicas.
- Clients de sistemas externos, preferencialmente encapsulados atrás de MCP.
- Mapeamento de parâmetros.
- Nós especializados, se houver.
- ICs de negócio da jornada.
Quando uma regra só faz sentido para um domínio, ela pertence ao agente. Quando uma capacidade deve ser usada por vários agentes, ela pertence ao framework.
2. Fluxo de execução do template
O fluxo principal começa em app/main.py, no endpoint /gateway/message.
Canal / Frontend / API
↓
POST /gateway/message
↓
ChannelGateway.normalize()
↓
IdentityResolver
↓
SessionRepository
↓
MemoryRepository
↓
AgentWorkflow.ainvoke()
↓
LangGraph
↓
Input Guardrails
↓
Enterprise Router ou Supervisor
↓
Agente especializado
↓
MCP Tool Router / RAG / Cache / LLM
↓
Output Supervisor
↓
Output Guardrails
↓
Judges
↓
Supervisor Review
↓
Persistência / Checkpoint / Memória
↓
Resposta
O AgentWorkflow, em app/workflows/agent_graph.py, normalmente já contém nós corporativos como:
input_guardrails
routing_decision
billing_agent
product_agent
orders_agent
support_agent
handoff
supervisor_agent
output_supervisor
output_guardrails
judge
supervisor_review
persist
Para criar um novo agente, normalmente você altera:
app/agents/<novo_agente>.py
app/workflows/agent_graph.py
app/state.py, se precisar de campos novos
config/agents.yaml
config/routing.yaml
config/tools.yaml
config/mcp_servers.yaml
config/mcp_parameter_mapping.yaml
config/identity.yaml
config/agents/<agent_id>/prompt_policy.yaml
config/agents/<agent_id>/guardrails.yaml
config/agents/<agent_id>/judges.yaml
.env
3. Pré-requisitos
3.1. Requisitos locais
- Python 3.12 ou 3.13.
pipouuv.- Projeto
agent_frameworkdisponível no mesmo workspace, caso o template use instalação local. - Servidores MCP, se o agente usar tools.
- Redis, Oracle Autonomous Database, MongoDB e Langfuse são opcionais conforme configuração.
Estrutura recomendada:
workspace/
├── agent_framework/
└── agent_template_backend/
3.2. Instalação local
Dentro do diretório agent_template_backend:
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Se o agent_framework estiver em desenvolvimento local:
pip install -e ../agent_framework
Em Windows PowerShell:
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
pip install -e ..\agent_framework
4. Configuração do .env
O .env define quais motores serão ativados. Ele não é apenas um arquivo de propriedades: ele muda o comportamento do agente em tempo de execução.
Exemplo seguro para desenvolvimento local:
APP_NAME=ai-agent-template
APP_ENV=local
LOG_LEVEL=INFO
API_HOST=0.0.0.0
API_PORT=8000
CORS_ORIGINS=http://localhost:5173,http://127.0.0.1:5173
LLM_PROVIDER=mock
LLM_TEMPERATURE=0.2
LLM_MAX_TOKENS=2048
LLM_TIMEOUT_SECONDS=120
SESSION_REPOSITORY_PROVIDER=memory
MEMORY_REPOSITORY_PROVIDER=memory
CHECKPOINT_REPOSITORY_PROVIDER=memory
USAGE_REPOSITORY_PROVIDER=memory
ENABLE_REDIS_CACHE=false
REDIS_URL=redis://localhost:6379/0
CACHE_TTL_SECONDS=300
VECTOR_STORE_PROVIDER=memory
GRAPH_STORE_PROVIDER=memory
RAG_TOP_K=5
EMBEDDING_PROVIDER=mock
ENABLE_LANGFUSE=false
LANGFUSE_HOST=http://localhost:3005
ENABLE_OTEL=false
OTEL_SERVICE_NAME=ai-agent-template
ENABLE_ANALYTICS=false
ANALYTICS_PROVIDERS=noop
ENABLE_OCI_STREAMING=false
OCI_STREAM_ENDPOINT=
OCI_STREAM_OCID=
OCI_STREAM_PARTITION_KEY=agent-events
ENABLE_INPUT_GUARDRAILS=true
ENABLE_OUTPUT_GUARDRAILS=true
ENABLE_OUTPUT_SUPERVISOR=true
ENABLE_JUDGES=true
ENABLE_SUPERVISOR=true
ENABLE_PARALLEL_GUARDRAILS=true
GUARDRAILS_FAIL_FAST=true
OUTPUT_SUPERVISOR_MAX_RETRIES=3
GUARDRAILS_CONFIG_PATH=./config/guardrails.yaml
JUDGES_CONFIG_PATH=./config/judges.yaml
PROMPT_POLICY_PATH=./config/prompt_policy.yaml
ROUTING_CONFIG_PATH=./config/routing.yaml
ROUTING_MODE=router
ENABLE_LLM_ROUTER=false
ENABLE_MCP_TOOLS=true
MCP_SERVERS_CONFIG_PATH=./config/mcp_servers.yaml
TOOLS_CONFIG_PATH=./config/tools.yaml
MCP_PARAMETER_MAPPING_PATH=./config/mcp_parameter_mapping.yaml
MCP_TOOL_TIMEOUT_SECONDS=30
IDENTITY_CONFIG_PATH=./config/identity.yaml
4.1. Como raciocinar sobre o .env
Antes de testar um novo agente, responda:
O LLM será mock ou real?
A memória será local ou banco?
O checkpoint precisa sobreviver a restart?
As tools MCP serão chamadas de verdade ou simuladas?
O roteamento será por regra/intent ou supervisor?
Guardrails, judges e supervisor devem bloquear, revisar ou só observar?
Langfuse/OTEL/Streaming serão usados neste ambiente?
Para um primeiro teste, use LLM_PROVIDER=mock, persistência em memory e MCP mock/local. Depois evolua para LLM real, banco, Langfuse e serviços reais.
Para usar Oracle Autonomous Database, ajuste:
SESSION_REPOSITORY_PROVIDER=autonomous
MEMORY_REPOSITORY_PROVIDER=autonomous
CHECKPOINT_REPOSITORY_PROVIDER=autonomous
USAGE_REPOSITORY_PROVIDER=autonomous
ADB_USER=<usuario>
ADB_PASSWORD=<senha>
ADB_DSN=<dsn>
ADB_WALLET_LOCATION=<caminho-wallet>
ADB_WALLET_PASSWORD=<senha-wallet>
ADB_TABLE_PREFIX=AGENTFW
Para usar Langfuse:
ENABLE_LANGFUSE=true
LANGFUSE_PUBLIC_KEY=<public-key>
LANGFUSE_SECRET_KEY=<secret-key>
LANGFUSE_HOST=http://localhost:3005
4.1.1. Configuração de Provedor LLM e Autenticação OCI
O Agent Framework OCI suporta múltiplos provedores de LLM e diferentes mecanismos de autenticação. O comportamento é controlado principalmente pelas variáveis:
LLM_PROVIDEROCI_AUTH_MODEOCI_GENAI_API_KEY
LLM_PROVIDER
LLM_PROVIDER=mock
Utiliza um modelo simulado para desenvolvimento e testes.
LLM_PROVIDER=oci_openai
Utiliza o endpoint OpenAI-Compatible do OCI Generative AI.
Utiliza OCI_GENAI_API_KEY.
LLM_PROVIDER=oci_sdk
Utiliza o SDK nativo do OCI Generative AI.
Utiliza OCI_AUTH_MODE.
LLM_PROVIDER=openai_compatible
Utiliza qualquer endpoint compatível com a API OpenAI.
OCI_AUTH_MODE
Utilizado apenas quando:
LLM_PROVIDER=oci_sdk
OCI_AUTH_MODE=config_file
Autentica utilizando ~/.oci/config.
OCI_AUTH_MODE=instance_principal
Autentica utilizando OCI Instance Principals.
OCI_AUTH_MODE=resource_principal
Autentica utilizando OCI Resource Principals.
OCI_GENAI_API_KEY
API Key utilizada pelo provider oci_openai.
Matriz de Configuração
| LLM_PROVIDER | OCI_AUTH_MODE | OCI_GENAI_API_KEY | Método |
|---|---|---|---|
| mock | Ignorado | Não | Nenhum |
| oci_openai | Ignorado | Sim | API Key |
| oci_sdk | config_file | Não | OCI Config File |
| oci_sdk | instance_principal | Não | Instance Principal |
| oci_sdk | resource_principal | Não | Resource Principal |
| openai_compatible | Ignorado | Não | API Key do endpoint |
4.2.llm_profiles.yaml
4.2.1. Objetivo do llm_profiles.yaml
O arquivo llm_profiles.yaml serve para configurar, de forma centralizada e granular, qual modelo LLM cada parte do framework deve usar.
Sem esse arquivo, normalmente o framework usa um único modelo definido no .env, por exemplo:
LLM_PROVIDER=oci_openai
OCI_GENAI_MODEL=openai.gpt-4.1
LLM_TEMPERATURE=0.2
LLM_MAX_TOKENS=2048
Isso significa que supervisor, router, agentes, RAG, memória, guardrails e judges acabam usando o mesmo modelo padrão, salvo alguma configuração específica no código.
Com o llm_profiles.yaml, cada ponto de inferência pode usar um modelo diferente, com parâmetros próprios.
Exemplo:
profiles:
default:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0.2
max_tokens: 2048
guardrail:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 600
judge:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 800
rag_generation:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0.1
max_tokens: 1800
4.2.2. Por que esse arquivo é importante
Em um framework de agentes corporativos, nem todo componente precisa usar o mesmo modelo.
Por exemplo:
- O agente principal pode usar um modelo mais criativo.
- O supervisor pode usar temperatura
0para roteamento mais previsível. - Guardrails devem ser mais rígidos e determinísticos.
- Judges devem avaliar respostas com baixa variabilidade.
- RAG pode usar modelos diferentes para reescrita, compressão e geração.
- Memória pode usar um modelo barato ou mais curto para resumo.
O llm_profiles.yaml permite separar essas responsabilidades.
4.2.3. Regra geral de funcionamento
A regra esperada do framework é:
Se llm_profiles.yaml existir:
o framework usa os profiles definidos nele para cada componente.
Se llm_profiles.yaml não existir:
o framework mantém o comportamento antigo e usa o .env como configuração global.
Ou seja, o llm_profiles.yaml é opcional.
Ele não substitui completamente o .env. Ele funciona como uma camada de override por componente.
4.2.4. Quando o arquivo NÃO existe
Se o arquivo llm_profiles.yaml não existir, o framework deve usar somente as configurações globais do .env.
Exemplo:
LLM_PROVIDER=oci_openai
OCI_GENAI_MODEL=openai.gpt-4.1
LLM_TEMPERATURE=0.2
LLM_MAX_TOKENS=2048
Nesse cenário, todos os componentes que usam LLM tendem a usar o mesmo provider/modelo global:
supervisor -> .env
router -> .env
guardrails LLM -> .env
judges LLM -> .env
rag -> .env
memory summary -> .env
agents -> .env
Esse modo é útil para ambientes simples, provas de conceito ou quando ainda não se quer controlar modelos por componente.
4.2.5. Quando o arquivo existe
Se o arquivo llm_profiles.yaml existir, o framework passa a procurar um profile específico para cada ponto de inferência.
Exemplo:
profiles:
supervisor:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 700
judge:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 800
Quando o supervisor chamar LLM, ele deve usar o profile supervisor.
Quando um judge LLM chamar LLM, ele deve usar o profile judge.
4.2.6. Relação entre default e profiles específicos
O profile default funciona como base.
Exemplo:
profiles:
default:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0.2
max_tokens: 2048
supervisor:
temperature: 0
max_tokens: 700
Nesse caso, se o resolver suportar herança, o profile supervisor pode herdar provider e model do default, alterando apenas temperature e max_tokens.
Porém, para evitar ambiguidade, a configuração mais segura é declarar provider e model explicitamente em todos os profiles:
supervisor:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 700
Esse é o formato recomendado.
4.2.7. Profiles principais do framework
Abaixo estão os profiles mais comuns:
| Profile | Uso |
|---|---|
default |
Configuração base/fallback |
supervisor |
Decisão de próximo agente ou fluxo |
router |
Roteamento por intenção ou política |
guardrail |
Guardrails de entrada ou segurança geral |
grl |
Guardrails de saída e regras de resposta |
judge |
Judges LLM, como qualidade e groundedness |
rag_rewriter |
Reescrita de pergunta para RAG |
rag_compressor |
Compressão de contexto recuperado |
rag_generation |
Geração final usando contexto RAG |
summary_memory |
Resumo de memória conversacional |
noc |
Análise operacional/NOC |
billing_agent |
Modelo específico do agente de contas/faturas |
product_agent |
Modelo específico do agente de produtos |
backoffice_agent |
Modelo específico do agente de backoffice |
4.2.8. Guardrails e llm_profiles.yaml
Os guardrails podem ser determinísticos ou baseados em LLM.
Guardrails determinísticos não precisam chamar modelo. Por isso, mesmo que o profile guardrail esteja com modelo errado, um rail puramente determinístico pode bloquear antes de chegar no LLM.
Exemplo:
guardrail:
provider: oci_openai
model: xopenai.gpt-4.1
Se o texto disparar um padrão determinístico de prompt injection, o erro de modelo pode não aparecer, porque o LLM não foi chamado.
Para validar se o profile está sendo usado, é preciso testar um guardrail que realmente chame LLM.
Exemplos de profiles usados:
guardrail -> PINJ, TOX, OOS, DLEX_IN, RAGSEC
grl -> REVPREC, AOFERTA, DLEX_OUT
4.2.9. Judges e llm_profiles.yaml
O judges.yaml define quais judges existem e se estão habilitados.
Exemplo:
judges:
- name: response_quality
enabled: true
threshold: 0.7
- name: groundedness
enabled: true
threshold: 0.6
Se esses judges forem calibrados como LLM, eles usarão o profile judge do llm_profiles.yaml.
Exemplo:
judge:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 800
O ponto importante é:
judges.yaml -> define quais judges executam e suas regras
llm_profiles.yaml -> define qual modelo o judge LLM usa
Se o modelo do profile judge estiver errado e o judge LLM for executado, o framework deve falhar conforme a política configurada no próprio judges.yaml, por exemplo fail_closed.
4.2.10. RAG e llm_profiles.yaml
O RAG pode usar LLM em diferentes etapas:
rag_rewriter -> reescreve a pergunta do usuário
rag_compressor -> comprime documentos/contexto recuperado
rag_generation -> gera a resposta final fundamentada
Exemplo:
rag_rewriter:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 300
rag_compressor:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 1200
rag_generation:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0.1
max_tokens: 1800
Isso permite usar modelos diferentes para tarefas diferentes do pipeline RAG.
4.2.11. Memória e llm_profiles.yaml
A memória de resumo, quando usa LLM, deve usar o profile summary_memory.
Exemplo:
summary_memory:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0.1
max_tokens: 1200
Esse profile é usado quando o framework precisa resumir conversas longas, compactar histórico ou manter memória conversacional sem carregar todas as mensagens anteriores.
4.2.12. Supervisor e router
O supervisor e o router são pontos críticos de controle de fluxo.
Exemplo:
supervisor:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 700
router:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 500
Normalmente eles usam temperatura 0, porque a decisão de rota precisa ser previsível.
4.2.13. Exemplo completo recomendado
profiles:
default:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0.2
max_tokens: 2048
supervisor:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 700
router:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 500
guardrail:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 600
grl:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 700
judge:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 800
rag_rewriter:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 300
rag_compressor:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 1200
rag_generation:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0.1
max_tokens: 1800
summary_memory:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0.1
max_tokens: 1200
noc:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 700
billing_agent:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0.2
product_agent:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0.2
backoffice_agent:
provider: oci_openai
model: openai.gpt-4.1
temperature: 0.2
4.2.14. Como testar se o profile está sendo respeitado
Uma forma simples de testar é colocar propositalmente um modelo inexistente em um profile específico.
Exemplo:
judge:
provider: oci_openai
model: xopenai.gpt-4.1
temperature: 0
max_tokens: 800
Depois, execute um fluxo que realmente chame um judge LLM.
Se o framework estiver respeitando o profile, a chamada deve falhar, porque o modelo não existe.
O mesmo teste pode ser feito com:
guardrail
grl
rag_rewriter
rag_compressor
rag_generation
summary_memory
supervisor
router
billing_agent
Mas é preciso garantir que o componente seja realmente executado no fluxo.
4.2.15. Atenção sobre fallback silencioso
Um ponto importante em arquiteturas de agentes é evitar fallback silencioso quando um profile explícito foi configurado.
Se o usuário configurou:
judge:
provider: oci_openai
model: xopenai.gpt-4.1
então o framework não deve ignorar o erro e cair automaticamente para outro modelo, a menos que isso esteja explicitamente configurado.
A regra recomendada é:
profile explícito + provider real + modelo inválido = erro visível
Isso evita situações em que o time acredita estar testando um modelo, mas o framework está usando outro silenciosamente.
4.2.16. Resumo final
O llm_profiles.yaml é a camada de configuração por componente do framework.
Ele permite:
- Separar modelos por função.
- Usar temperaturas diferentes por componente.
- Testar modelos específicos em pontos específicos.
- Evitar que tudo dependa de um único modelo global no
.env. - Tornar o comportamento de guardrails, judges, RAG, memória, supervisor e agentes mais controlável.
Regra principal:
Sem llm_profiles.yaml:
.env governa tudo.
Com llm_profiles.yaml:
cada componente usa seu profile.
o .env fica como fallback para chaves ausentes ou para o modo legado.
5. Criando um novo agente
Neste exemplo, vamos criar um agente chamado financeiro_agent para atendimento financeiro genérico.
5.1. Antes do código: o que é um agente neste framework?
Um agente é uma classe de domínio que recebe o state do LangGraph, interpreta a intenção escolhida pelo roteador ou supervisor, coleta evidências, chama tools/RAG/LLM quando necessário e retorna uma decisão para o workflow continuar.
Ele não deve decidir sozinho tudo que o framework já decide. Por exemplo:
O agente não cria sessão.
O agente não abre SSE.
O agente não compila LangGraph.
O agente não cria checkpoint.
O agente não executa guardrails globais.
O agente não chama sistema externo diretamente quando existe MCP Tool Router.
O agente deve responder perguntas como:
Qual problema de negócio estou resolvendo?
Quais dados preciso para responder com segurança?
Quais tools podem fornecer esses dados?
Quais regras de domínio impedem ou autorizam uma ação?
Qual resposta deve ser devolvida ao usuário?
Quais eventos IC preciso emitir para auditoria da jornada?
5.1.1. Channel Gateway — Interno e Externo no Agent Framework
Este capítulo explica o papel do Channel Gateway dentro da arquitetura do Agent Framework e por que ele pode ser executado de duas formas:
1. Channel Gateway interno
Embutido no próprio backend do framework.
2. Channel Gateway externo
Executado como serviço separado, mantido por uma equipe de canais ou integração.
A principal função do Channel Gateway é proteger o Agent Framework contra formatos variados, instáveis ou desconhecidos de canais externos.
Regra central:
O agente não deve conhecer payload bruto de canal.
O agente deve receber apenas mensagens normalizadas pelo framework.
5.1.1.1. Problema que o Channel Gateway resolve
Em ambientes reais, cada canal envia mensagens em formatos diferentes.
Exemplos:
Web
WhatsApp
Teams
Email
Voice
URA
Genesys
Twilio
Zendesk
CRM
Aplicativo mobile
Canal proprietário do cliente
Cada canal pode ter um payload completamente diferente.
Um canal de WhatsApp pode enviar algo como:
{
"wa_id": "5511999999999",
"messages": [
{
"type": "interactive",
"interactive": {
"button_reply": {
"id": "segunda_via_fatura",
"title": "Segunda via de fatura"
}
}
}
]
}
Um canal de voz pode enviar:
{
"event": "voice.transcript.completed",
"caller": "+5511999999999",
"transcript": "quero consultar minha fatura",
"confidence": 0.94
}
Um frontend web pode enviar:
{
"message": "Quero consultar minha fatura",
"session_id": "abc123",
"customer_key": "11999999999"
}
Se o framework aceitasse todos esses formatos diretamente, o core ficaria contaminado com regras específicas de canal.
O resultado seria ruim:
agentes conhecendo WhatsApp
agentes conhecendo URA
agentes conhecendo Teams
workflow tratando payloads externos
guardrails recebendo objetos inesperados
MCP recebendo parâmetros inconsistentes
manutenção de canais caindo no time do framework
O Channel Gateway existe para impedir isso.
5.1.1.2. Responsabilidade do Channel Gateway
O Channel Gateway é a camada responsável por transformar mensagens externas em um formato aceito pelo Agent Framework.
Ele faz a ponte entre:
Mundo externo
payloads específicos de canais
e
Agent Framework
contrato padronizado de entrada
Responsabilidades típicas:
receber payload externo
validar estrutura mínima
validar autenticação ou assinatura do canal
extrair texto do usuário
extrair identificadores técnicos
extrair identificadores de negócio
normalizar sessão
normalizar metadados
mapear dados para business_context
montar GatewayRequest
chamar o backend do Agent Framework
traduzir a resposta do framework de volta para o canal
O Channel Gateway não deve executar raciocínio de agente.
Ele não deve:
decidir resposta final do usuário
executar LangGraph
executar guardrails de domínio
chamar MCP diretamente
fazer RAG
chamar LLM como agente
persistir memória conversacional do framework
implementar regra de negócio do agente
5.1.1.3. Responsabilidade do Agent Framework
O Agent Framework começa a trabalhar depois que a mensagem já foi colocada no contrato aceito pelo backend.
Responsabilidades do framework:
validar o contrato de entrada
normalizar contexto
resolver identidade de negócio
criar ou recuperar sessão
executar guardrails de entrada
rotear intenção
executar LangGraph
acionar agente especializado
chamar MCP Tool Router
executar RAG
chamar LLM
executar guardrails de saída
executar judges
persistir memória e checkpoint
emitir telemetria
retornar resposta padronizada
O framework deve ser protegido contra payloads brutos de canal.
5.1.1.4. Contrato operacional atual: GatewayRequest
Na versão atual do backend, o endpoint /gateway/message espera um envelope chamado aqui de GatewayRequest.
Formato:
{
"channel": "web",
"tenant_id": "default",
"agent_id": "telecom_contas",
"payload": {
"message": "Quero consultar minha fatura",
"session_id": "curl-contract-test-001",
"user_id": "user-curl-001",
"message_id": "msg-curl-contract-001",
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"session_key": "curl-contract-test-001",
"business_context": {
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"session_key": "curl-contract-test-001"
},
"metadata": {
"source": "curl",
"request_id": "req-curl-contract-001"
}
}
}
Schema conceitual:
from typing import Any
from pydantic import BaseModel
class GatewayRequest(BaseModel):
channel: str = "web"
payload: dict[str, Any]
agent_id: str | None = None
tenant_id: str | None = None
O Channel Gateway, interno ou externo, deve produzir esse formato antes de entregar a mensagem ao workflow.
5.1.1.5. Channel Gateway interno
5.1.1.5.1. Definição
O Channel Gateway interno é a implementação embutida dentro do backend do Agent Framework.
Neste modo, o próprio backend recebe a requisição e executa a normalização.
Fluxo:
Frontend / Canal simples
↓
POST /gateway/message
↓
Agent Framework Backend
↓
ChannelGateway.normalize()
↓
IdentityResolver
↓
SessionRepository
↓
LangGraph Workflow
↓
Resposta
Representação:
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agent Framework Backend │
│ │
│ ┌──────────────────────┐ │
│ │ Channel Gateway │ │
│ │ interno │ │
│ └──────────┬───────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌──────────────────────┐ │
│ │ Identity Resolver │ │
│ └──────────┬───────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌──────────────────────┐ │
│ │ LangGraph Workflow │ │
│ └──────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
5.1.1.5.2. Quando usar Channel Gateway interno
Use o modo interno quando:
o ambiente é local
o objetivo é demonstração
o canal é simples
o payload é controlado
o time do framework também controla o frontend
o projeto é um MVP
o cliente ainda não definiu time de canais
Exemplos:
agent_frontend local
curl
Postman
testes automatizados
demonstração para cliente
laboratório de desenvolvimento
5.1.1.5.3. Vantagens do modo interno
mais simples para começar
menos serviços para subir
menos infraestrutura
mais fácil de testar localmente
bom para demos e tutoriais
reduz atrito para novos desenvolvedores
5.1.1.5.4. Limitações do modo interno
O modo interno não é ideal quando existem muitos canais ou canais proprietários.
Riscos:
framework começa a acumular parsers de canal
time do framework vira responsável por payload de WhatsApp, Teams, URA etc.
mudanças externas quebram o backend
regras de autenticação de canais entram no core
deploy do framework passa a depender de mudanças de canal
responsabilidade arquitetural fica misturada
O problema principal é a manutenção.
Se cada novo canal exigir alteração no backend do framework, o framework deixa de ser um motor genérico e vira uma coleção de integrações específicas.
5.1.1.6. Channel Gateway externo
5.1.1.6.1. Definição
O Channel Gateway externo é um serviço independente, fora do backend do Agent Framework.
Ele é responsável por receber payloads específicos de canais e convertê-los para o contrato operacional aceito pelo framework.
Fluxo:
Canal externo
↓
External Channel Gateway
↓
GatewayRequest
↓
Agent Framework Backend
↓
LangGraph Workflow
↓
ChannelResponse atual
↓
External Channel Gateway
↓
Resposta no canal original
Representação:
┌─────────────────────────────┐
│ Canal externo │
│ WhatsApp / Voice / Teams │
└──────────────┬──────────────┘
↓
┌─────────────────────────────┐
│ External Channel Gateway │
│ Adapter do canal │
│ Auth │
│ Parser │
│ Normalização │
└──────────────┬──────────────┘
↓ GatewayRequest
┌─────────────────────────────┐
│ Agent Framework Backend │
│ /gateway/message │
│ LangGraph / Agents / MCP │
└──────────────┬──────────────┘
↓ ChannelResponse
┌─────────────────────────────┐
│ External Channel Gateway │
│ Tradução da resposta │
└──────────────┬──────────────┘
↓
┌─────────────────────────────┐
│ Canal externo │
└─────────────────────────────┘
5.1.1.6.2. Quando usar Channel Gateway externo
Use o modo externo quando:
o ambiente é enterprise
existem múltiplos canais
existe uma equipe de canais
o cliente possui canais proprietários
o payload do canal não é conhecido pelo time do framework
há autenticação específica por canal
há requisitos de segurança ou compliance
há rate limit, retry e idempotência próprios do canal
a equipe do framework não deve manter adapters específicos
Exemplos:
WhatsApp oficial
URA corporativa
Genesys
Twilio
Microsoft Teams
Zendesk
Salesforce
aplicativo mobile do cliente
portal legado
canal proprietário de atendimento
5.1.1.6.3. Vantagens do modo externo
separa responsabilidades
delega manutenção de canais
protege o framework
evita acoplamento com APIs externas
permite times diferentes evoluírem em ritmos diferentes
facilita governança enterprise
permite deploy separado
permite autenticação específica por canal
permite observabilidade própria por canal
A ideia principal é:
Time de canais cuida do canal.
Time do framework cuida do motor de agentes.
5.1.1.6.4. Responsabilidade da equipe dona do Channel Gateway externo
A equipe dona do gateway externo deve implementar:
endpoint público do canal
validação de assinatura/autenticação
controle de rate limit
deduplicação de eventos do canal
tratamento de retry
parser do payload bruto
extração de texto
extração de anexos
extração de IDs técnicos
mapeamento para customer_key, contract_key etc.
montagem do GatewayRequest
chamada ao Agent Framework
tratamento da resposta
tradução da resposta para o canal original
logs e métricas do canal
5.1.1.6.5. Responsabilidade da equipe do Agent Framework
A equipe do framework deve fornecer:
contrato GatewayRequest
contrato de resposta
documentação dos campos aceitos
exemplos de curl
schemas Pydantic
erros padronizados
endpoint estável
versionamento do contrato
regras de autenticação entre gateway externo e framework
observabilidade do workflow
A equipe do framework não deve assumir a manutenção do payload bruto do canal.
5.1.1.7. Comparativo entre Channel Gateway interno e externo
| Critério | Interno | Externo |
|---|---|---|
| Onde roda | Dentro do backend do framework | Serviço separado |
| Melhor uso | Demo, lab, MVP | Produção enterprise |
| Dono típico | Time do framework | Time de canais/integração |
| Payload bruto entra no framework? | Pode entrar em cenários simples | Não deve entrar |
| Escalabilidade organizacional | Baixa/Média | Alta |
| Acoplamento com canal | Maior | Menor |
| Deploy | Junto com framework | Independente |
| Segurança por canal | Limitada ao backend | Especializada por canal |
| Manutenção de parsers | Framework | Equipe do canal |
| Recomendação para produção | Apenas casos simples | Recomendado |
5.1.1.8. Fluxo detalhado com Channel Gateway interno
1. Frontend envia POST /gateway/message.
2. Backend recebe GatewayRequest.
3. ChannelGateway.normalize() extrai:
- message
- session_id
- user_id
- message_id
- business_context
- metadata
4. IdentityResolver complementa chaves de negócio.
5. SessionRepository resolve conversation_key.
6. LangGraph inicia workflow.
7. Guardrails de entrada executam.
8. Router decide intent e route.
9. Agente especializado executa.
10. MCP Tool Router chama ferramentas, se necessário.
11. RAG consulta documentos, se necessário.
12. LLM gera resposta, se necessário.
13. Guardrails de saída executam.
14. Judges avaliam resposta.
15. Framework retorna channel, session_id, text e metadata.
5.1.1.9. Fluxo detalhado com Channel Gateway externo
1. Canal externo envia evento para o gateway externo.
2. Gateway externo valida autenticação/assinatura.
3. Gateway externo deduplica mensagem usando ID do canal.
4. Gateway externo interpreta o payload bruto.
5. Gateway externo extrai texto, evento ou transcrição.
6. Gateway externo extrai IDs técnicos do canal.
7. Gateway externo mapeia dados para business_context.
8. Gateway externo monta GatewayRequest.
9. Gateway externo chama POST /gateway/message no Agent Framework.
10. Framework executa workflow normalmente.
11. Framework retorna ChannelResponse atual.
12. Gateway externo transforma text/metadata em resposta do canal.
13. Gateway externo envia resposta ao usuário no canal original.
5.1.1.10. Exemplo: payload bruto de WhatsApp para GatewayRequest
5.1.1.10.1. Payload bruto hipotético
{
"wa_id": "5511999999999",
"messages": [
{
"id": "wamid.123",
"type": "interactive",
"interactive": {
"button_reply": {
"id": "segunda_via_fatura",
"title": "Segunda via de fatura"
}
}
}
]
}
5.1.1.10.2. GatewayRequest enviado ao framework
{
"channel": "whatsapp",
"tenant_id": "default",
"agent_id": "telecom_contas",
"payload": {
"message": "Segunda via de fatura",
"session_id": "5511999999999",
"user_id": "5511999999999",
"message_id": "wamid.123",
"customer_key": "5511999999999",
"interaction_key": "wamid.123",
"session_key": "5511999999999",
"business_context": {
"customer_key": "5511999999999",
"interaction_key": "wamid.123",
"session_key": "5511999999999",
"metadata": {
"source_channel": "whatsapp",
"source_message_type": "interactive"
}
},
"metadata": {
"external_gateway": "customer-channel-gateway",
"original_channel": "whatsapp",
"original_message_id": "wamid.123",
"interactive_type": "button_reply",
"raw_reference": "segunda_via_fatura"
}
}
}
5.1.1.11. Exemplo: payload bruto de voz para GatewayRequest
5.1.1.11.1. Payload bruto hipotético
{
"event": "voice.transcript.completed",
"call_id": "call-9988",
"caller": "+5511999999999",
"transcript": "minha fatura veio muito alta esse mês",
"confidence": 0.94,
"language": "pt-BR"
}
5.1.1.11.2. GatewayRequest enviado ao framework
{
"channel": "voice",
"tenant_id": "default",
"agent_id": "telecom_contas",
"payload": {
"message": "minha fatura veio muito alta esse mês",
"session_id": "call-9988",
"user_id": "+5511999999999",
"message_id": "call-9988-turn-1",
"customer_key": "5511999999999",
"interaction_key": "call-9988",
"session_key": "call-9988",
"business_context": {
"customer_key": "5511999999999",
"interaction_key": "call-9988",
"session_key": "call-9988",
"metadata": {
"source_channel": "voice",
"transcription_provider": "speech-service",
"confidence": 0.94,
"language": "pt-BR"
}
},
"metadata": {
"external_gateway": "voice-channel-gateway",
"call_id": "call-9988",
"event": "voice.transcript.completed"
}
}
}
5.1.1.12. Exemplo de curl para validar o contrato
curl -s -X POST "http://localhost:8000/gateway/message" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"channel": "web",
"tenant_id": "default",
"agent_id": "telecom_contas",
"payload": {
"message": "Quero consultar minha fatura",
"session_id": "curl-contract-test-001",
"user_id": "user-curl-001",
"message_id": "msg-curl-contract-001",
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"session_key": "curl-contract-test-001",
"business_context": {
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"session_key": "curl-contract-test-001",
"metadata": {
"source_channel": "web",
"frontend": "curl",
"version": "legacy-envelope-with-business-context"
}
},
"metadata": {
"source": "curl",
"request_id": "req-curl-contract-001"
}
}
}' | jq
5.1.1.13. Resposta esperada do framework
A resposta atual do framework retorna:
{
"channel": "web",
"session_id": "default:telecom_contas:curl-contract-test-001",
"text": "[BillingAgent] Aqui estão as informações da sua fatura mais recente...",
"metadata": {
"tenant_id": "default",
"agent_id": "telecom_contas",
"original_session_id": "curl-contract-test-001",
"conversation_key": "default:telecom_contas:curl-contract-test-001",
"message_id": "msg-curl-contract-001",
"route": "billing_agent",
"intent": "billing_invoice_explanation",
"mcp_tools": [
"consultar_fatura",
"consultar_pagamentos"
],
"mcp_results": [],
"business_context": {},
"guardrails": [],
"judges": []
}
}
Campos principais:
channel
Canal de origem.
session_id
Sessão final resolvida pelo framework.
text
Resposta final do agente.
metadata
Dados técnicos, roteamento, contexto de negócio, MCP, guardrails, judges e rastreabilidade.
5.1.1.14. Como o Channel Gateway externo deve tratar a resposta
O framework retorna uma resposta orientada ao backend.
O Channel Gateway externo deve traduzi-la para o formato esperado pelo canal.
Exemplo:
Framework:
text = "Encontrei sua fatura..."
WhatsApp:
enviar mensagem de texto via API do WhatsApp
Voice:
enviar texto para TTS
Teams:
montar card ou mensagem Teams
Email:
montar corpo de email
CRM:
registrar resposta no atendimento
O gateway externo pode usar metadata para decidir comportamento adicional, por exemplo:
requires_user_input
missing_fields
intent
route
handoff
mcp_results
guardrails
Mas a resposta principal ao usuário fica em:
text
5.1.1.15. Segurança e validação
O Channel Gateway deve aplicar validações antes de chamar o framework.
Validações recomendadas:
autenticação do canal
assinatura do webhook
origem permitida
rate limit
tamanho máximo da mensagem
tipo de evento permitido
deduplicação por message_id
normalização de texto
remoção de HTML/script
minimização de dados sensíveis
controle de anexos
O Agent Framework também deve validar o contrato recebido.
Validações recomendadas no framework:
channel presente
payload presente
payload.message presente
tenant_id válido
agent_id válido ou roteável
session_id válido
business_context coerente
message_id rastreável
metadata dentro de tamanho aceitável
5.1.1.16. Idempotência
Canais externos podem reenviar eventos.
Por isso, sempre que possível, o Channel Gateway deve preencher:
payload.message_id
Chave recomendada de idempotência:
tenant_id:channel:user_id:message_id
Exemplo:
default:whatsapp:5511999999999:wamid.123
Comportamentos possíveis:
primeira vez:
processa a mensagem
reenvio duplicado:
ignora
retorna resposta anterior
retorna conflito controlado
A política pode ficar no Channel Gateway externo, no Agent Framework ou nos dois.
5.1.1.17. Relação com IdentityResolver
O Channel Gateway envia dados canônicos no payload e em business_context.
O IdentityResolver do framework pode complementar ou padronizar essas chaves.
Exemplo:
payload.customer_key
payload.contract_key
payload.interaction_key
payload.session_key
Pode virar:
metadata.business_context.customer_key
metadata.business_context.contract_key
metadata.business_context.interaction_key
metadata.business_context.session_key
Regra recomendada:
O Channel Gateway deve normalizar o que conhece.
O IdentityResolver complementa o que faltar.
5.1.1.18. Relação com MCP Parameter Mapping
O Channel Gateway não deve conhecer o nome exato de cada parâmetro das tools MCP.
Ele deve enviar chaves canônicas.
Exemplo:
customer_key
contract_key
interaction_key
session_key
O framework, via mcp_parameter_mapping.yaml, traduz para os parâmetros esperados pelas tools.
Exemplo:
tools:
consultar_fatura:
map:
customer_key: msisdn
contract_key: invoice_id
interaction_key: ura_call_id
session_key: session_id
Fluxo:
GatewayRequest.payload.business_context.customer_key
↓
AgentRuntime / MCP Tool Router
↓
mcp_parameter_mapping.yaml
↓
consultar_fatura.msisdn
Assim, o Channel Gateway não fica acoplado ao MCP Server.
5.1.1.19. Anti-patterns
Evite estes padrões:
Agente lendo payload bruto de WhatsApp.
Workflow com if channel == "whatsapp".
Guardrail dependendo de campos nativos de Teams.
MCP Server recebendo payload inteiro do canal.
Frontend enviando campos arbitrários fora de payload.
Gateway externo chamando agente diretamente, pulando /gateway/message.
Channel Gateway externo executando regra de negócio de agente.
Framework sendo alterado a cada novo canal.
Dados sensíveis ou tokens do canal enviados em metadata.
O desenho correto é:
Canal específico
↓
Adapter específico
↓
GatewayRequest
↓
Agent Framework
5.1.1.20. Versionamento do contrato
Para ambientes enterprise, recomenda-se versionar o contrato.
Exemplo:
{
"channel": "web",
"tenant_id": "default",
"agent_id": "telecom_contas",
"payload": {
"message": "Quero consultar minha fatura",
"metadata": {
"contract_version": "gateway-request-v1"
}
}
}
Ou no cabeçalho HTTP:
X-Agent-Framework-Contract: gateway-request-v1
Regras recomendadas:
mudanças compatíveis mantêm a mesma versão
campos novos devem ser opcionais
remoção de campos exige nova versão
mudança semântica exige nova versão
gateway externo deve declarar a versão usada
framework deve rejeitar versões incompatíveis
5.1.1.21. Observabilidade
O Channel Gateway e o Agent Framework devem emitir rastreabilidade em níveis diferentes.
5.1.1.21.1. Observabilidade do Channel Gateway
evento recebido do canal
validação de assinatura
deduplicação
payload parseado
GatewayRequest montado
chamada ao framework
resposta recebida
resposta enviada ao canal
erro de canal
erro de autenticação
erro de retry
5.1.1.21.2. Observabilidade do Agent Framework
GatewayRequest recebido
ChannelGateway.normalize()
IdentityResolver
SessionRepository
Guardrails
Routing
Agent execution
MCP tools
RAG
LLM
Output guardrails
Judges
Persistence
Final response
A correlação deve usar:
request_id
message_id
session_id
conversation_key
trace_id
5.1.1.21.3. Instrumentação automática do cliente OpenAI pelo Langfuse
ENABLE_LANGFUSE_OPENAI_AUTO_INSTRUMENTATION=true
habilita a instrumentação automática do cliente OpenAI pelo Langfuse.
Quando habilitada, todas as chamadas realizadas através do cliente OpenAI instrumentado passam a gerar automaticamente spans e generations detalhadas no Langfuse.
Benefícios
Com a instrumentação automática ativada, o Langfuse passa a registrar informações como:
- OpenAI-generation
- Prompt enviado ao modelo
- Resposta retornada pelo modelo
- Modelo utilizado
- Quantidade de tokens
- Custos estimados
- Latência da chamada
- Erros de execução
Essas informações ficam associadas ao trace principal da conversa, facilitando análise, troubleshooting e auditoria.
Comportamento quando desabilitado
Quando:
ENABLE_LANGFUSE_OPENAI_AUTO_INSTRUMENTATION=false
ou a variável não está definida:
- As chamadas LLM continuam funcionando normalmente.
- Os spans customizados do framework continuam sendo emitidos.
- O Langfuse deixa de criar automaticamente as entradas OpenAI-generation.
- Menos detalhes ficam disponíveis para análise das chamadas ao modelo.
Quando utilizar
Recomenda-se habilitar em:
- Ambientes de desenvolvimento.
- Ambientes de homologação.
- Ambientes de produção que necessitem observabilidade detalhada das chamadas LLM.
- Cenários de troubleshooting, tuning de prompts e análise de custos.
Observação
Esta configuração afeta apenas a telemetria automática do Langfuse.
Ela não altera:
- O comportamento dos agentes.
- O roteamento do Supervisor.
- Guardrails.
- Judges.
- MCP Tool Router.
- Fluxos LangGraph.
Seu único objetivo é enriquecer a observabilidade das chamadas realizadas ao modelo de linguagem.
5.1.1.22. Recomendações de arquitetura
5.1.1.22.1. Para demos e desenvolvimento
Use Channel Gateway interno.
Motivos:
menor complexidade
menos serviços
teste rápido
melhor para tutorial
facilita uso com curl e frontend local
5.1.1.22.2. Para produção enterprise
Use Channel Gateway externo.
Motivos:
separação de responsabilidade
controle por equipe de canais
segurança específica por canal
deploy independente
menor acoplamento
melhor governança
5.1.1.22.3. Regra de decisão
Se o canal é simples e controlado pelo time do framework:
Channel Gateway interno pode ser suficiente.
Se o canal é externo, proprietário, regulado ou mantido por outra equipe:
Channel Gateway externo é recomendado.
5.1.1.23. Checklist para criar um Channel Gateway externo
[ ] Definir quais canais serão atendidos.
[ ] Documentar payload bruto de cada canal.
[ ] Implementar validação de autenticação/assinatura.
[ ] Implementar deduplicação por message_id.
[ ] Extrair texto principal do usuário.
[ ] Extrair anexos, se aplicável.
[ ] Extrair session_id estável.
[ ] Extrair user_id do canal.
[ ] Mapear identificadores de negócio.
[ ] Montar business_context canônico.
[ ] Montar GatewayRequest.
[ ] Chamar POST /gateway/message.
[ ] Interpretar text da resposta.
[ ] Traduzir resposta para o canal original.
[ ] Tratar erro 400/401/403/422/429/500/503.
[ ] Emitir logs e métricas.
[ ] Versionar contrato usado.
[ ] Criar testes com payloads reais do canal.
5.1.1.24. Checklist para aceitar um novo canal no framework
[ ] O canal envia GatewayRequest válido?
[ ] O campo channel está padronizado?
[ ] O campo payload.message está preenchido?
[ ] O session_id é estável?
[ ] O message_id é rastreável?
[ ] O business_context usa chaves canônicas?
[ ] Campos específicos do canal estão em payload.metadata?
[ ] Nenhum payload bruto gigante está sendo enviado?
[ ] Nenhum token ou segredo do canal entra no framework?
[ ] A resposta text é suficiente para o canal responder ao usuário?
[ ] O metadata é suficiente para debug e observabilidade?
[ ] O erro 422 é tratado pelo gateway externo?
5.1.1.25. Decisão arquitetural recomendada
A decisão recomendada é:
Channel Gateway deve ser uma capability do framework,
mas não deve ser obrigatório como componente interno.
O framework deve suportar dois modos:
Embedded Mode
Channel Gateway interno para demos, labs, MVPs e ambientes simples.
External Mode
Channel Gateway externo para produção enterprise e responsabilidade delegada.
O contrato operacional atual entre Channel Gateway e Agent Framework é:
GatewayRequest
E a resposta atual é:
channel
session_id
text
metadata
5.1.1.26. Resumo final
O Channel Gateway existe para proteger o Agent Framework.
Sem essa camada:
o agente precisa entender payloads externos
o workflow acumula lógica de canais
o framework vira uma coleção de adapters
a manutenção de canais fica com o time errado
cada novo canal ameaça quebrar o core
Com essa camada:
cada canal é traduzido antes de entrar no framework
o backend recebe GatewayRequest
o agente trabalha com contexto normalizado
o MCP recebe parâmetros canônicos
a resposta volta em formato estável
a responsabilidade de canais pode ser delegada
Regra final:
Payload bruto pertence ao Channel Gateway.
GatewayRequest pertence à fronteira do Agent Framework.
Raciocínio e execução pertencem ao Agent Framework.
5.2. Responsabilidades do arquivo app/agents/financeiro_agent.py
Esse arquivo deve conter a lógica específica do agente financeiro. Ele deve:
- Receber o
state. - Separar
context,session,business_contextetool_arguments. - Emitir IC de início usando
AgentRuntimeMixin. - Coletar contexto de tools MCP, se houver, usando o MCP Tool Router do framework.
- Coletar contexto RAG, se houver, usando o RAG genérico do framework.
- Montar um prompt de domínio.
- Chamar o LLM pelo runtime comum, com cache e telemetria.
- Montar uma resposta padronizada.
- Emitir IC de conclusão.
- Retornar dados para o workflow.
5.2.1. Entendendo state, context, session, business_context e tool_arguments
Antes de copiar o código do agente, o desenvolvedor precisa entender de onde vêm os dados. Em um agente corporativo, o erro mais comum é pegar qualquer campo diretamente do state sem saber se aquele dado veio do canal, do gateway, do identity resolver, do roteador ou do usuário.
O state é o envelope completo da execução do LangGraph. Dentro dele normalmente existe um context, que é o contexto normalizado pelo framework.
Dentro de context, se o projeto usa Agent Gateway / Global Supervisor, é comum existir também um bloco session:
ctx = state.get("context") or {}
session = ctx.get("session") or {}
O papel de cada bloco é diferente:
state
Estado completo do workflow atual. Carrega texto, intent, route, resposta parcial,
resultados MCP, dados de guardrail, checkpoint e outros campos técnicos.
context
Contexto normalizado da mensagem atual. Normalmente vem do Channel Gateway,
Identity Resolver e Agent Gateway.
session
Dados da sessão e do canal. Ajuda a saber quem está conversando, por qual canal,
em qual tenant, qual sessão global está ativa e qual backend/agente está atendendo.
business_context
Dados de negócio já normalizados. Exemplo: customer_key, contract_key,
interaction_key, session_key, protocol_id, invoice_id, order_id.
tool_arguments
Parâmetros explícitos já preparados para tools/MCP. Quando existe, deve ter
prioridade sobre inferências feitas pelo agente.
A ordem de confiança recomendada é:
1. tool_arguments explícitos
2. business_context resolvido pelo framework
3. context normalizado
4. session e session.metadata, quando vierem do Agent Gateway
5. state direto
6. texto original do usuário, apenas para extração complementar
Essa ordem evita dois problemas:
Problema 1: ignorar dados já resolvidos pelo Gateway/Identity Resolver.
Problema 2: sobrescrever um parâmetro canônico com um valor bruto e menos confiável.
Exemplo prático: se o business_context.customer_key já foi resolvido pelo framework, o agente não deve preferir um user_id genérico da sessão apenas porque ele existe. O user_id identifica o usuário no canal; o customer_key identifica o cliente no negócio.
Mesmo que um agente simples não use session diretamente, existe uma diferença entre sessão técnica e contexto de negócio.
5.2.2. Entendendo a classe AgentRuntimeMixin de runtime.py
Antes de escrever um agente novo, o desenvolvedor precisa entender por que quase todos os exemplos herdam de:
from app.agents.runtime import AgentRuntimeMixin
O AgentRuntimeMixin é uma camada de conveniência operacional para o agente. Ele não é o agente, não é o workflow e não contém regra de negócio. Ele existe para evitar que cada agente tenha que reimplementar, de forma diferente, as mesmas capacidades técnicas.
Em termos simples:
AgentRuntimeMixin = caixa de ferramentas padronizada do agente
FinanceiroAgent = regra de negócio que usa essa caixa de ferramentas
AgentWorkflow = motor LangGraph que chama o agente
Framework = infraestrutura corporativa completa
Sem o AgentRuntimeMixin, cada desenvolvedor tenderia a escrever código próprio para:
emitir IC/NOC/GRL
chamar MCP Tool Router
chamar RAG
montar cache de LLM
chamar LLM
montar chave de cache
tratar ausência de observer, cache, RAG ou tools
Isso geraria agentes inconsistentes. Um agente emitiria IC de um jeito, outro chamaria MCP diretamente, outro ignoraria cache, outro quebraria quando o observer estivesse desabilitado. O mixin evita esse problema.
5.2.2.1. O que o AgentRuntimeMixin oferece
No template, o AgentRuntimeMixin concentra métodos utilitários como:
| Método | Para que serve | Quando o agente usa |
|---|---|---|
_emit_ic() |
Emite evento de negócio/auditoria | início, fim, decisão de negócio, contexto coletado |
_emit_noc() |
Emite evento operacional | erro técnico, timeout, fallback, indisponibilidade |
_emit_grl() |
Emite evento de governança customizado | regra de domínio bloqueou ou sanitizou algo |
_retrieve_rag_context() |
Consulta o RAG genérico do framework | agente precisa de contexto documental |
_collect_mcp_context() |
Chama as tools MCP declaradas no state.mcp_tools |
agente precisa consultar sistemas externos |
_cache_get() |
Lê cache genérico | uso avançado, normalmente indireto |
_cache_set() |
Grava cache genérico | uso avançado, normalmente indireto |
_llm_cache_key() |
Monta chave estável de cache do LLM | normalmente usado internamente |
_invoke_llm_cached() |
Chama o LLM com cache e telemetria | agente precisa gerar resposta com LLM |
O desenvolvedor deve pensar assim:
Eu escrevo a regra de negócio no run().
Quando precisar de infraestrutura, chamo um helper do AgentRuntimeMixin.
5.2.2.2. O que o AgentRuntimeMixin não deve fazer
O mixin não deve conter regra de negócio específica, por exemplo:
calcular contestação de fatura
consultar protocolo ANATEL diretamente
abrir SR Siebel diretamente
classificar cancelamento TIM
calcular valor de boleto financeiro
validar produto de varejo específico
Essas regras pertencem ao agente ou ao MCP Server do domínio.
A fronteira correta é:
AgentRuntimeMixin
sabe chamar MCP, RAG, cache, LLM e observer
Agente específico
sabe quais evidências precisa, quais regras aplicar e como responder
MCP Server
sabe falar com sistema real, mock, banco, REST, SOAP ou serviço legado
5.2.2.3. Como o mixin recebe seus recursos
O AgentRuntimeMixin não cria llm, tool_router, rag_service, cache ou observer. Ele espera que o workflow injete esses objetos no construtor do agente.
Por isso, no agente aparece este padrão:
class FinanceiroAgent(AgentRuntimeMixin):
name = "financeiro_agent"
def __init__(
self,
llm,
telemetry=None,
tool_router=None,
rag_service=None,
cache=None,
settings=None,
observer=None,
memory=None,
summary_memory=None,
):
self.llm = llm
self.telemetry = telemetry
self.tool_router = tool_router
self.rag_service = rag_service
self.cache = cache
self.settings = settings
self.observer = observer
self.memory = memory
self.summary_memory = summary_memory
Isso significa:
llm = motor de geração configurado pelo framework
telemetry = spans/eventos técnicos
tool_router = roteador MCP padronizado
rag_service = busca documental/grafo/vetor
cache = cache Redis/memory/etc.
settings = configurações carregadas do .env/YAML
observer = emissor IC/NOC/GRL
memory = memória de conversação
summary_memory=memória sumarizada
O agente recebe esses objetos prontos. Ele não deve criar uma nova instância por conta própria dentro do run().
5.2.2.4. Como _emit_ic(), _emit_noc() e _emit_grl() ajudam
Um agente precisa ser auditável, mas não deveria quebrar se a observabilidade estiver desligada.
Por isso, os métodos de emissão do mixin são fail-open: se não houver observer, ou se ocorrer erro ao emitir evento, a jornada de negócio continua.
Exemplo de IC:
await self._emit_ic(
"IC.FINANCEIRO_AGENT_STARTED",
state,
{"business_component": "financeiro"},
component="agent.financeiro.start",
)
O desenvolvedor não precisa montar manualmente todos os metadados básicos. O mixin já tenta incluir informações como:
session_id
conversation_key
tenant_id
agent_id
route
intent
message_id
channel_id
A regra prática é:
Use _emit_ic() para marco de negócio.
Use _emit_noc() para problema operacional.
Use _emit_grl() para governança específica do domínio.
5.2.2.5. Como _collect_mcp_context() funciona
O método _collect_mcp_context(state) lê a lista de tools já escolhidas pelo roteador:
tools = state.get("mcp_tools") or []
Depois chama o tool_router do framework para cada tool. O agente não precisa saber se a tool usa HTTP, Docker, mock ou serviço real.
Fluxo conceitual:
routing.yaml escolhe intent
↓
intent define mcp_tools
↓
state.mcp_tools recebe a lista de tools
↓
AgentRuntimeMixin._collect_mcp_context()
↓
MCP Tool Router
↓
MCP Server
↓
resultado normalizado volta ao agente
Exemplo no agente:
tool_context = await self._collect_mcp_context(state)
O desenvolvedor deve usar esse método quando basta chamar as tools definidas pela intent.
Se o agente precisar escolher argumentos especiais por tool, pular tools perigosas, exigir confirmação ou montar parâmetros adicionais, ele pode implementar um método próprio no agente e chamar o router de forma mais controlada, como no exemplo do BackofficeAgent.
5.2.2.6. Como _retrieve_rag_context() funciona
O método _retrieve_rag_context(state) consulta o RAG genérico configurado no framework.
Ele usa como texto base:
state.sanitized_input ou state.user_text
E tenta definir um namespace de busca a partir de:
agent_profile.rag_namespace
agent_id
route
default
Também pode usar informações do business_context, como customer_key ou contract_key, para enriquecer busca em grafo ou contexto relacionado.
Exemplo:
rag_context, rag_metadata = await self._retrieve_rag_context(state)
O agente usa rag_context no prompt e pode retornar rag_metadata para auditoria/debug.
Regra prática:
Use RAG quando a resposta depende de documento, política, base de conhecimento ou conteúdo não codificado.
Não use RAG para substituir uma consulta operacional que deve ser feita por tool MCP.
5.2.2.7. Como _invoke_llm_cached() funciona
O método _invoke_llm_cached() chama o LLM passando mensagens no formato chat:
answer = await self._invoke_llm_cached(state, "FinanceiroAgent", messages)
Antes de chamar o LLM, ele monta uma chave de cache considerando elementos como:
nome do agente
tenant_id
agent_id
intent
customer_key
contract_key
interaction_key
texto do usuário
conteúdo do prompt
Se já existir resposta no cache, o método retorna o valor cacheado. Se não existir, chama o LLM, grava no cache e retorna a resposta.
Isso evita que cada agente implemente cache de forma diferente.
O desenvolvedor deve entender que o cache é útil para prompts determinísticos ou consultas repetidas, mas deve ser usado com cuidado em ações sensíveis. O agente não deve confirmar operação externa apenas porque uma resposta de LLM veio de cache. Confirmações operacionais devem depender de retorno real da tool.
5.2.2.8. Quando usar _collect_mcp_context() e quando criar lógica própria
Use _collect_mcp_context() quando:
a intent já definiu as tools corretas
os parâmetros canônicos já estão no business_context
a execução pode chamar todas as tools da lista
nenhuma tool representa ação sensível
Crie lógica própria no agente quando:
uma tool só pode ser chamada após confirmação explícita
uma tool exige argumentos adicionais derivados da mensagem
uma tool deve ser pulada se faltar campo obrigatório
uma tool de registro/alteração não pode rodar automaticamente
uma sequência de tools depende do resultado anterior
Exemplo de regra segura:
if tool.startswith("registrar_") and not action_text:
return {"ok": False, "skipped": True, "reason": "ação sem confirmação explícita"}
Isso é regra de domínio e deve ficar no agente, não no mixin.
5.2.2.9. Como o dev deve ler o run() de um agente que herda o mixin
Ao abrir um agente, o desenvolvedor deve procurar esta estrutura mental:
1. O agente emite IC de início?
2. Ele lê context/session/business_context de forma organizada?
3. Ele valida dados obrigatórios do domínio?
4. Ele chama MCP usando o mixin ou lógica própria controlada?
5. Ele chama RAG quando precisa de conhecimento documental?
6. Ele monta prompt com evidências, e não com chute?
7. Ele chama LLM via _invoke_llm_cached()?
8. Ele emite IC/NOC/GRL relevantes?
9. Ele retorna answer, next_state, mcp_results e metadados úteis?
Se o agente faz isso, ele está usando o framework corretamente.
5.2.2.10. Exemplo mínimo de uso correto do mixin
async def run(self, state):
await self._emit_ic(
"IC.FINANCEIRO_AGENT_STARTED",
state,
{"business_component": "financeiro"},
component="agent.financeiro.start",
)
tool_context = await self._collect_tool_context(state)
if tool_context:
await self._emit_ic(
"IC.FINANCEIRO_MCP_CONTEXT_COLLECTED",
state,
{"tool_result_count": len(tool_context)},
component="agent.financeiro.mcp",
)
rag_context, rag_metadata = await self._retrieve_rag_context(state)
if rag_metadata.get("enabled"):
await self._emit_ic(
"IC.FINANCEIRO_RAG_CONTEXT_RETRIEVED",
state,
{
"document_count": rag_metadata.get("document_count"),
"graph_neighbors": rag_metadata.get("graph_neighbors"),
"latency_ms": rag_metadata.get("latency_ms"),
},
component="agent.financeiro.rag",
)
# Prepara ConversationSummaryMemory antes de montar o prompt.
# O build_messages() do framework injeta resumo + últimas mensagens quando habilitado.
await self.prepare_memory_context(state)
messages = self.build_messages(
state,
system_prompt=apply_agent_profile_prompt(
state,
"Você é um agente financeiro. Responda com clareza, usando dados das ferramentas quando disponíveis. Não confirme ações financeiras sem evidência e confirmação explícita."
),
mcp_results=tool_context,
rag_context=rag_context,
rag_metadata=rag_metadata,
)
answer = await self._invoke_llm_cached(state, "FinanceiroAgent", messages)
result = {
"answer": f"[FinanceiroAgent] {answer}",
"next_state": "FINANCEIRO_ACTIVE",
"mcp_results": tool_context,
"rag": rag_metadata,
"memory_context_metadata": state.get("memory_context_metadata"),
}
await self._emit_ic(
"IC.FINANCEIRO_AGENT_COMPLETED",
state,
{
"answer_chars": len(result.get("answer") or ""),
"has_mcp_results": bool(tool_context),
"rag_enabled": bool(rag_metadata.get("enabled")),
"memory_context": state.get("memory_context_metadata"),
},
component="agent.financeiro.completed",
)
return result
Esse exemplo mostra a intenção do mixin: o desenvolvedor escreve o raciocínio do agente, mas delega infraestrutura para métodos padronizados.
5.2.2.11. Erros comuns ao usar o AgentRuntimeMixin
Herdar de AgentRuntimeMixin, mas chamar REST diretamente dentro do agente.
Criar outro cache manual em vez de usar _invoke_llm_cached().
Emitir eventos diretamente em formatos diferentes do observer.
Colocar regra de domínio dentro do runtime.py.
Usar _collect_mcp_context() para tool de ação sem confirmação.
Ignorar business_context e pegar parâmetros soltos do payload.
Tratar session_id global e backend_session_id como se fossem a mesma coisa.
Sobrescrever métodos internos do mixin sem necessidade.
A regra mais importante é:
O mixin padroniza capacidades técnicas.
O agente decide como aplicar essas capacidades ao domínio.
5.2.3. Entendendo messages: arquitetura conversacional do agente
Depois de entender state, context, session, business_context, tool_arguments e AgentRuntimeMixin, falta entender uma peça central: messages.
Em um agente, messages não é apenas uma lista de textos. Ele é o contrato conversacional que será enviado ao LLM naquela chamada. É nesse contrato que o agente organiza instruções, pergunta do usuário, evidências, contexto RAG, resultados MCP, memória resumida e formato esperado da resposta.
Um exemplo mínimo é:
messages = [
{
"role": "system",
"content": "Você é um agente financeiro. Não invente dados.",
},
{
"role": "user",
"content": "Quero consultar meu pagamento.",
},
]
Esse formato é comum em frameworks e provedores modernos de IA conversacional. Ele aparece, com pequenas variações, em OpenAI Chat Completions/Responses API, OCI Generative AI OpenAI-compatible, LangChain ChatModel, LangGraph, Semantic Kernel, LlamaIndex e em arquiteturas com tool calling e MCP.
A ideia é simples:
O agente monta uma conversa canônica.
O AgentRuntimeMixin chama o provider LLM padronizado.
O provider adapta essa conversa para o backend real.
Isso permite que o agente continue escrevendo messages de forma previsível, mesmo que por baixo o projeto use OCI Generative AI, OpenAI-compatible endpoint, LangChain, Llama local, mock ou outro provider.
5.2.3.1. Papéis principais de uma mensagem
Cada item de messages possui pelo menos um role e um content.
| Role | Para que serve |
|---|---|
system |
Define identidade, limites, políticas, regras e comportamento do agente. |
user |
Representa a solicitação atual do usuário ou uma instrução contextualizada pelo framework. |
assistant |
Representa respostas anteriores do modelo, quando o histórico é incluído explicitamente. |
tool |
Representa resultado de ferramenta em fluxos com tool calling estruturado. |
developer |
Em alguns provedores, representa instruções intermediárias do desenvolvedor ou da aplicação. |
No template, o padrão mais simples usa principalmente:
system → quem é o agente, o que ele pode fazer e o que ele não pode fazer
user → mensagem atual + evidências + contexto de negócio + MCP + RAG
Esse padrão é intencionalmente simples para manter compatibilidade com vários runtimes.
5.2.3.2. O que deve ir no system
O system deve conter regras estáveis e de maior prioridade. Ele responde:
Quem é este agente?
Qual domínio ele atende?
Quais limites ele deve respeitar?
O que ele nunca deve inventar?
Quando ele deve pedir mais dados?
Quando ele deve recusar uma ação?
Qual tom e formato de resposta deve usar?
Exemplo:
system_content = apply_agent_profile_prompt(
state,
"""
Você é um agente financeiro corporativo.
Use somente dados fornecidos por MCP, RAG ou business_context.
Não confirme pagamento, baixa, acordo ou contestação sem evidência de tool.
Se faltar identificador obrigatório, peça apenas esse dado.
Responda de forma curta, operacional e auditável.
""".strip(),
)
Regras críticas devem ficar no system, não escondidas no meio do user.
5.2.3.3. O que deve ir no user
O user deve trazer o pedido atual e o contexto necessário para responder. No agente corporativo, ele normalmente contém:
mensagem atual do usuário
intent escolhida pelo roteador
route/agente ativo
business_context normalizado
resultados MCP
contexto RAG
metadados relevantes de sessão
instrução de formato para a resposta
Exemplo:
messages = [
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": (
"Mensagem do usuário:\n"
f"{user_text}\n\n"
"Intent e rota escolhidas pelo framework:\n"
f"intent={state.get('intent')} route={state.get('route')}\n\n"
"Contexto de negócio normalizado:\n"
f"customer_key={business_context.get('customer_key')}\n"
f"contract_key={business_context.get('contract_key')}\n"
f"interaction_key={business_context.get('interaction_key')}\n\n"
"Resultados MCP:\n"
f"{tool_context}\n\n"
"Contexto RAG:\n"
f"{rag_context or '[sem contexto RAG]'}\n\n"
"Instrução de resposta:\n"
"Responda somente com base nas evidências acima. "
"Se uma evidência obrigatória estiver ausente, diga que não foi encontrada."
),
},
]
Observe que o exemplo não joga o state inteiro no prompt. Ele seleciona os campos relevantes.
5.2.3.4. Relação entre messages, memória e histórico
messages não é a memória persistente do agente.
Memória persistente
Fica no repositório/memória do framework.
Pode sobreviver a várias interações.
Pode ser resumida, compactada ou consultada.
messages
É o payload enviado ao LLM em uma chamada específica.
Pode incluir um resumo de memória.
Pode incluir parte do histórico.
Não deve virar um dump completo da conversa.
Se o framework já carregou histórico ou resumo de conversa, o agente deve usar apenas o trecho necessário. Duplicar histórico manualmente aumenta custo, latência e risco de inconsistência.
5.2.3.5. Relação entre messages, MCP e RAG
MCP e RAG produzem evidências. O LLM usa essas evidências para redigir a resposta.
MCP Tool Router
consulta sistemas, mocks, serviços ou ações externas
retorna dados estruturados
RAG
busca contexto documental
retorna trechos relevantes e metadados
messages
organizam essas evidências em uma conversa para o LLM
Um bom agente deixa claro para o LLM o que é evidência e o que é instrução.
Evite misturar tudo em um texto sem estrutura. Prefira blocos:
Instruções:
- Não invente dados.
Mensagem do usuário:
...
Evidências MCP:
...
Contexto RAG:
...
Formato esperado:
...
Essa organização melhora a rastreabilidade e reduz alucinação.
5.2.3.6. Compatibilidade com frameworks de mercado
O padrão de messages é compatível com a maior parte do ecossistema de IA conversacional, mas existem diferenças entre provedores.
| Framework/provedor | Compatibilidade conceitual | Atenção |
|---|---|---|
| OpenAI Chat/Responses | Alta | Roles, tool calls e formatos multimodais podem variar por API. |
| OCI Generative AI OpenAI-compatible | Alta | Normalmente aceita formato semelhante ao OpenAI-compatible. |
LangChain ChatModel |
Alta | Pode converter dicts para SystemMessage, HumanMessage, AIMessage. |
| LangGraph | Alta | O state pode carregar messages ou o agente pode montar messages por chamada. |
| Semantic Kernel | Alta | Usa conceitos equivalentes de chat history e roles. |
| LlamaIndex | Alta | Pode adaptar para chat engine ou completion engine. |
| Anthropic Messages API | Média/Alta | Pode exigir adaptações de system prompt e roles. |
| Modelos locais | Variável | Alguns esperam chat template específico. |
Por isso, o agente não deve chamar diretamente SDKs específicos. Ele monta messages e delega a chamada para:
answer = await self._invoke_llm_cached(state, "FinanceiroAgent", messages)
Assim, a adaptação para o provider fica centralizada no runtime/framework.
5.2.3.7. Pitfalls comuns ao montar messages
Pitfall 1 — Enviar o state inteiro ao LLM
Ruim:
{"role": "user", "content": f"State completo: {state}"}
Melhor:
{"role": "user", "content": f"customer_key={business_context.get('customer_key')}"}
O state pode conter dados técnicos, campos sensíveis, histórico, checkpoint e informações desnecessárias.
Pitfall 2 — Mandar objetos enormes sem curadoria
Ruim:
f"Resultados completos: {mcp_results}"
Melhor:
resumo_tools = [
{
"tool": r.get("tool_name") or r.get("tool"),
"ok": r.get("ok"),
"status": r.get("status"),
"evidence": r.get("evidence") or r.get("summary"),
}
for r in mcp_results
]
Depois envie apenas o resumo necessário.
Pitfall 3 — Passar dados sensíveis sem necessidade
Ruim:
f"CPF completo: {cpf}"
Melhor:
f"Cliente identificado: {'sim' if customer_key else 'não'}"
Quando precisar enviar identificador, prefira chave canônica, hash ou valor mascarado, conforme política do projeto.
Pitfall 4 — Deixar o LLM inventar quando a tool falhou
Ruim:
Responda sobre o pagamento do cliente.
Melhor:
A tool consultar_pagamentos_financeiro retornou erro ou ausência de dados.
Não confirme pagamento. Informe que a evidência não foi encontrada.
Pitfall 5 — Confundir instrução com evidência
Ruim:
O cliente pagou e você deve responder que está tudo certo.
Melhor:
Evidência MCP:
- consultar_pagamentos_financeiro: status=COMPENSADO
Instrução:
- Explique o status de forma objetiva.
Pitfall 6 — Colocar regra crítica só no user
Regra de comportamento permanente deve ir no system. O user deve carregar o pedido e o contexto daquela interação.
Pitfall 7 — Duplicar histórico
Se o framework já incluiu resumo de memória, não reenvie toda a conversa manualmente.
Pitfall 8 — Não pedir formato de resposta
Em contexto corporativo, peça resposta curta, operacional, rastreável e baseada em evidência.
5.2.3.8. Modelo recomendado de messages para agentes corporativos
Use este padrão como referência:
system_content = apply_agent_profile_prompt(
state,
"""
Você é um agente corporativo especializado no domínio financeiro.
Use somente evidências vindas de business_context, MCP e RAG.
Não invente protocolo, cliente, contrato, status, pagamento ou ação operacional.
Se faltar dado obrigatório, peça apenas esse dado.
Responda de forma curta, operacional e auditável.
""".strip(),
)
messages = [
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": (
"Mensagem do usuário:\n"
f"{user_text}\n\n"
"Contexto de sessão resumido:\n"
f"channel={session.get('channel')} tenant_id={session.get('tenant_id')}\n"
f"global_session_id={session.get('global_session_id')}\n\n"
"Contexto de negócio:\n"
f"customer_key={business_context.get('customer_key')}\n"
f"contract_key={business_context.get('contract_key')}\n"
f"interaction_key={business_context.get('interaction_key')}\n\n"
"Intent e rota:\n"
f"intent={state.get('intent')} route={state.get('route')}\n\n"
"Evidências MCP:\n"
f"{mcp_evidence}\n\n"
"Contexto RAG:\n"
f"{rag_context or '[sem contexto RAG]'}\n\n"
"Formato esperado:\n"
"1. Resposta direta ao usuário.\n"
"2. Não cite detalhes internos de arquitetura.\n"
"3. Se faltou evidência, diga claramente o que faltou."
),
},
]
Esse padrão ajuda o desenvolvedor a separar:
Regras permanentes → system
Pedido e contexto atual → user
Evidências de tools → bloco MCP
Conhecimento documental → bloco RAG
Sessão/canal → contexto resumido
Formato de saída → instrução final
5.2.3.9. Como revisar messages durante desenvolvimento
Durante o desenvolvimento, antes de culpar o LLM, revise o payload enviado para ele.
Perguntas úteis:
O system prompt contém as regras mais importantes?
O user prompt contém a pergunta real do usuário?
O business_context certo foi incluído?
Os resultados MCP aparecem como evidência, e não como instrução inventada?
O RAG trouxe contexto útil ou só ruído?
Há dados sensíveis desnecessários?
O prompt está grande demais?
O formato de resposta esperado está claro?
Uma boa prática é emitir um IC de debug em ambiente não produtivo ou logar uma versão sanitizada do prompt, nunca o prompt bruto com dados sensíveis.
5.2.4. Recursos avançados agora padronizados pelo framework
Nos primeiros exemplos deste tutorial, o agente usa diretamente métodos simples como _collect_mcp_context() e _invoke_llm_cached(). Isso é suficiente para agentes simples. Porém, em agentes reais migrados para o framework, aparecem necessidades adicionais:
normalizar tools por intent;
ler context/session/business_context/tool_arguments sempre da mesma forma;
montar argumentos MCP com aliases;
bloquear tools de ação quando falta payload obrigatório;
executar tools uma a uma com eventos de observabilidade;
montar messages sem despejar o state inteiro no prompt;
gerar fallback controlado quando o LLM falha.
A partir desta versão, elas passam a ser tratadas como capacidades reutilizáveis do framework, e não como código que cada agente deve copiar.
5.2.4.1. RuntimeContext: leitura canônica do state
O framework passa a oferecer um objeto conceitual chamado RuntimeContext, obtido pelo agente com:
runtime = self.get_runtime_context(state)
Esse objeto organiza:
runtime.state → state completo do LangGraph
runtime.context → context normalizado
runtime.session → dados de sessão/canal vindos do Gateway
runtime.session_metadata → metadata da sessão
runtime.business_context → identidade de negócio canônica
runtime.tool_arguments → parâmetros explícitos para tools
runtime.sanitized_input → texto sanitizado pelos guardrails
runtime.original_text → texto original, quando necessário para extração controlada
O desenvolvedor não precisa ficar repetindo:
ctx = state.get("context") or {}
session = ctx.get("session") or {}
business_context = ctx.get("business_context") or state.get("business_context") or {}
Ele pode usar:
runtime = self.get_runtime_context(state)
customer_key = runtime.pick("customer_key", "cpf", "cnpj", "msisdn")
A ordem de confiança continua padronizada:
1. tool_arguments
2. business_context
3. context
4. session
5. session.metadata
6. state
5.2.4.2. normalize_tools_by_intent(): fallback de tools sem tirar poder do router
Em um agente ideal, o EnterpriseRouter escolhe a intent e injeta mcp_tools no state. Mas, em testes, chamadas diretas ou migrações, o agente pode ser executado sem essa injeção.
Para isso, o framework oferece:
normalized_state = self.normalize_tools_by_intent(
state,
default_tools_by_intent=DEFAULT_TOOLS_BY_INTENT,
default_intent="financeiro_pagamentos",
route=self.name,
)
A regra é:
Se state['mcp_tools'] veio do router, use essas tools.
Se não veio, use o fallback declarado pelo agente.
Remova duplicidades.
Preserve ordem estável.
Defina intent, route e active_agent quando estiverem ausentes.
Isso evita que cada agente implemente seu próprio _normalize_state_tools().
5.2.4.3. build_tool_arguments(): argumentos MCP canônicos
O agente pode montar argumentos MCP sem conhecer todos os detalhes do mapper:
args = self.build_tool_arguments(
state,
tool_name="consultar_titulo_financeiro",
intent=state.get("intent"),
aliases={
"customer_key": ["customer_id", "cpf", "cnpj"],
"contract_key": ["contract_id", "invoice_id"],
},
)
Esse método monta argumentos como:
query
operator_instructions
customer_key
contract_key
interaction_key
session_key
parâmetros explícitos de tool_arguments
aliases configurados pelo domínio
Depois disso, o MCPToolRouter ainda aplica o mcp_parameter_mapping.yaml. Ou seja:
build_tool_arguments() monta o contrato canônico.
mcp_parameter_mapping.yaml traduz para o nome esperado por cada MCP Server.
5.2.4.4. Política de execução de tools sensíveis
Nem toda tool é apenas consulta. Algumas tools executam ações, como registrar parecer, abrir solicitação, cancelar serviço ou criar protocolo.
Essas tools devem ser declaradas com política em config/tools.yaml:
tools:
registrar_acao_backoffice:
description: Registra ação operacional no backoffice.
mcp_server: backoffice
enabled: true
tool_type: action
requires: [protocol_id, action_text, operator_session]
confirmation_required: false
args_schema:
protocol_id: string
action_text: string
operator_session: string
Com isso, o framework consegue bloquear a chamada antes de chegar ao MCP quando falta campo obrigatório:
Tool registrar_acao_backoffice escolhida.
Framework monta argumentos.
Framework verifica requires.
Se action_text estiver ausente, retorna skipped=true.
Agente emite IC/NOC de domínio, se necessário.
Isso evita que cada agente escreva manualmente:
if tool.startswith("registrar_") and not arguments.get("action_text"):
...
5.2.4.5. execute_tools_for_intent(): execução padronizada das tools
O agente pode executar tools selecionadas pela intent com:
mcp_results = await self.execute_tools_for_intent(
state,
tools=state.get("mcp_tools") or [],
aliases=TOOL_ALIASES,
)
Esse método cuida de:
montar argumentos;
aplicar política de execução;
chamar _call_mcp_tool();
normalizar resultado;
emitir IC.MCP_TOOL_CALLED;
emitir IC.TOOL_CALLED;
emitir NOC.MCP_TOOL_FAILED quando houver falha;
retornar skipped=true quando uma política bloquear a execução.
O agente ainda pode emitir ICs específicos de negócio depois disso. Exemplo: AGA.010 para Speech Analytics, AGA.011 para Cliente/IMDB, AGA.020 para TAIS/templates.
5.2.4.6. build_messages(): messages padronizado
Para evitar que cada agente monte prompts de forma diferente, o framework oferece:
messages = self.build_messages(
state,
system_prompt=system_prompt,
mcp_results=mcp_results,
rag_context=rag_context,
rag_metadata=rag_metadata,
)
Esse builder separa:
system prompt;
mensagem do usuário;
intent e route;
business_context;
resultados MCP;
contexto RAG;
metadados RAG;
seções extras.
O objetivo é reduzir estes erros:
enviar state inteiro para o LLM;
misturar regra permanente com evidência;
incluir dados sensíveis sem necessidade;
esquecer de informar que uma tool falhou;
duplicar histórico que o framework já carrega.
5.2.4.7. Quando customizar e quando usar o framework
Use o framework para:
ler contexto;
normalizar tools;
montar argumentos MCP;
aplicar política de execução;
chamar MCP;
montar messages;
chamar LLM com cache;
emitir eventos técnicos genéricos.
Use o agente para:
definir regras de negócio;
definir aliases específicos do domínio;
definir prompts do domínio;
definir ICs específicos da jornada;
definir estados conversacionais como WAITING_*;
tratar compatibilidade de migração;
decidir fallback textual específico do domínio.
Essa separação permite que um agente real tenha customizações fortes sem virar um motor paralelo ao framework.
5.3. Criar o arquivo do agente
Crie:
app/agents/financeiro_agent.py
Código-base comentado:
from app.agents.prompting import apply_agent_profile_prompt
from app.agents.runtime import AgentRuntimeMixin
class FinanceiroAgent(AgentRuntimeMixin):
name = "financeiro_agent"
def __init__(
self,
llm,
telemetry=None,
tool_router=None,
rag_service=None,
cache=None,
settings=None,
observer=None,
memory=None,
summary_memory=None,
):
self.llm = llm
self.telemetry = telemetry
self.tool_router = tool_router
self.rag_service = rag_service
self.cache = cache
self.settings = settings
self.observer = observer
self.memory = memory
self.summary_memory = summary_memory
async def run(self, state):
await self._emit_ic(
"IC.FINANCEIRO_AGENT_STARTED",
state,
{"business_component": "financeiro"},
component="agent.financeiro.start",
)
tool_context = await self._collect_tool_context(state)
if tool_context:
await self._emit_ic(
"IC.FINANCEIRO_MCP_CONTEXT_COLLECTED",
state,
{"tool_result_count": len(tool_context)},
component="agent.financeiro.mcp",
)
rag_context, rag_metadata = await self._retrieve_rag_context(state)
if rag_metadata.get("enabled"):
await self._emit_ic(
"IC.FINANCEIRO_RAG_CONTEXT_RETRIEVED",
state,
{
"document_count": rag_metadata.get("document_count"),
"graph_neighbors": rag_metadata.get("graph_neighbors"),
"latency_ms": rag_metadata.get("latency_ms"),
},
component="agent.financeiro.rag",
)
# Prepara ConversationSummaryMemory antes de montar o prompt.
# O build_messages() do framework injeta resumo + últimas mensagens quando habilitado.
await self.prepare_memory_context(state)
messages = self.build_messages(
state,
system_prompt=apply_agent_profile_prompt(
state,
"Você é um agente financeiro. Responda com clareza, usando dados das ferramentas quando disponíveis. Não confirme ações financeiras sem evidência e confirmação explícita."
),
mcp_results=tool_context,
rag_context=rag_context,
rag_metadata=rag_metadata,
)
answer = await self._invoke_llm_cached(state, "FinanceiroAgent", messages)
result = {
"answer": f"[FinanceiroAgent] {answer}",
"next_state": "FINANCEIRO_ACTIVE",
"mcp_results": tool_context,
"rag": rag_metadata,
"memory_context_metadata": state.get("memory_context_metadata"),
}
await self._emit_ic(
"IC.FINANCEIRO_AGENT_COMPLETED",
state,
{
"answer_chars": len(result.get("answer") or ""),
"has_mcp_results": bool(tool_context),
"rag_enabled": bool(rag_metadata.get("enabled")),
"memory_context": state.get("memory_context_metadata"),
},
component="agent.financeiro.completed",
)
return result
async def _collect_tool_context(self, state):
return await self._collect_mcp_context(state)
5.3.1. Como adaptar esse exemplo para um agente real
No exemplo acima, session, business_context e tool_arguments aparecem no prompt para fins didáticos. Em produção, o desenvolvedor deve evitar jogar objetos enormes diretamente no prompt. O ideal é selecionar apenas os campos necessários.
Exemplo de raciocínio para um agente financeiro:
session.channel → útil para ajustar linguagem ou entender origem da conversa.
session.tenant_id → útil para isolamento multi-tenant.
business_context.customer_key → útil para consultar cliente/título/pagamento.
business_context.contract_key → útil para consultar contrato, fatura ou pedido.
business_context.interaction_key → útil para rastrear protocolo/chamado/interação.
tool_arguments → útil quando o Gateway ou Identity Resolver já preparou parâmetros exatos.
Uma função utilitária comum dentro do agente é um pick() com ordem de precedência explícita:
def pick(name: str, *, tool_arguments, business_context, ctx, session, session_metadata, state):
if name in tool_arguments:
return tool_arguments.get(name)
if isinstance(business_context, dict) and name in business_context:
return business_context.get(name)
if name in ctx:
return ctx.get(name)
if name in session:
return session.get(name)
if name in session_metadata:
return session_metadata.get(name)
return state.get(name)
Essa função deixa claro que o agente não está “adivinhando” de onde vem o dado. Ele está seguindo uma política de confiança.
5.3.2. Onde entra o Agent Gateway nesse código?
Quando existe Agent Gateway / Global Supervisor, ele pode enriquecer a mensagem antes de enviá-la ao backend do agente. Exemplos de dados que podem chegar em context.session:
{
"session": {
"global_session_id": "s1",
"backend_session_id": "default:financeiro_agent:s1",
"active_backend": "financeiro",
"channel": "web",
"tenant_id": "default",
"metadata": {
"selected_backend": "financeiro",
"last_reason": "Backend escolhido por regras: matches=['pagamento']"
}
}
}
O agente não deve usar esse bloco para tomar decisão de negócio final. Ele deve usá-lo para contexto técnico, rastreabilidade e continuidade da conversa. A decisão de negócio deve continuar baseada em business_context, tools MCP, RAG e regras de domínio.
5.4. Como saber se o agente está bem implementado?
Um agente está bem implementado quando:
Ele conhece regras de negócio, mas não conhece detalhes de infraestrutura.
Ele usa o runtime comum para LLM, RAG, cache, MCP e IC.
Ele retorna um contrato simples para o workflow.
Ele não duplica guardrail, checkpoint, sessão, memória ou telemetria.
Ele consegue ser testado isoladamente com state simulado.
6. Registrando o agente no workflow
6.1. Objetivo deste capítulo
Até aqui, o tutorial criou a classe de domínio FinanceiroAgent em:
app/agents/financeiro_agent.py
Mas criar a classe não é suficiente. O LangGraph só executa aquilo que foi registrado como nó do grafo.
Este capítulo mostra, de forma implementável, como conectar o financeiro_agent ao workflow real do template.
A partir daqui, considere que os trechos de código são para serem aplicados no projeto, não apenas exemplos conceituais.
O objetivo final é fazer o fluxo abaixo existir no grafo:
START
↓
input_guardrails
↓
routing_decision
↓
financeiro_agent
↓
output_supervisor
↓
output_guardrails
↓
judge
↓
supervisor_review
↓
persist
↓
END
6.2. O que precisa ser alterado no workflow
Edite o arquivo:
app/workflows/agent_graph.py
Para registrar um novo agente no workflow, você precisa realizar seis alterações:
1. Importar a classe FinanceiroAgent.
2. Instanciar self.financeiro no __init__.
3. Criar o método wrapper financeiro_agent(self, state).
4. Registrar o nó financeiro_agent no StateGraph.
5. Adicionar a rota condicional routing_decision → financeiro_agent.
6. Conectar financeiro_agent → output_supervisor.
Se qualquer uma dessas etapas faltar, o agente pode existir no código, mas nunca será executado pelo LangGraph.
6.3. Importar o agente
No início de app/workflows/agent_graph.py, adicione:
from app.agents.financeiro_agent import FinanceiroAgent
Esse import torna a classe disponível para o workflow.
6.4. Instanciar o agente no __init__
Dentro da classe AgentWorkflow, localize o ponto onde os agentes existentes são instanciados, por exemplo:
self.billing = BillingAgent(llm, **agent_kwargs)
self.product = ProductAgent(llm, **agent_kwargs)
self.orders = OrdersAgent(llm, **agent_kwargs)
self.support = SupportAgent(llm, **agent_kwargs)
Adicione:
self.financeiro = FinanceiroAgent(llm, **agent_kwargs)
O agent_kwargs deve ser o mesmo usado pelos outros agentes. Ele normalmente carrega capacidades compartilhadas do framework, como:
telemetry
tool_router
rag_service
cache
settings
observer
memory
summary_memory
O agente financeiro não deve criar esses objetos sozinho. Ele deve recebê-los do workflow.
6.5. Criar o método wrapper real do financeiro_agent
6.5.1. O que é o wrapper neste framework
No LangGraph, um nó precisa ser uma função, método ou callable que receba o state atual.
De forma simplificada:
def node(state):
return {}
No framework, porém, o agente real é uma classe com método run():
await self.financeiro.run(state)
Por isso, o workflow precisa de um método intermediário. Esse método é o wrapper.
A implementação é um método dentro da classe AgentWorkflow (/app/workflows/agent_graph.py).
6.5.2. Código do wrapper
Importe a FinanceiroAgent em /app/workflows/agent_graph.py:
from app.agents.financeiro_agent import FinanceirotAgent
Adicione o método abaixo dentro da classe AgentWorkflow:
async def financeiro_agent(self, state):
async with self.langgraph_telemetry.node("financeiro_agent", state):
async with self.telemetry.span(
"workflow.agent.financeiro",
session_id=state.get("conversation_key") or state.get("session_id"),
input={"intent": state.get("intent")},
):
return await self.financeiro.run(state)
Esse método faz a ponte entre:
LangGraph node
↓
AgentWorkflow.financeiro_agent(state)
↓
FinanceiroAgent.run(state)
A lógica de negócio continua dentro de:
FinanceiroAgent.run(state)
O wrapper apenas:
recebe o state;
abre telemetria do nó;
abre span do agente;
chama o agente real;
retorna o resultado para o workflow.
6.6. Registrar o nó no StateGraph
Dentro do método _build_graph(), localize os nós já existentes:
builder.add_node("billing_agent", self._node("billing_agent", self.billing_agent))
builder.add_node("product_agent", self._node("product_agent", self.product_agent))
builder.add_node("orders_agent", self._node("orders_agent", self.orders_agent))
builder.add_node("support_agent", self._node("support_agent", self.support_agent))
Adicione:
builder.add_node("financeiro_agent", self._node("financeiro_agent", self.financeiro_agent))
O primeiro financeiro_agent é o nome do nó dentro do grafo.
O segundo self.financeiro_agent é o método wrapper criado na etapa anterior.
6.7. Adicionar a rota condicional para o novo agente
O nó routing_decision decide qual agente será chamado.
No método _build_graph(), localize:
builder.add_conditional_edges(
"routing_decision",
lambda s: s.get("route", "billing_agent"),
{
"billing_agent": "billing_agent",
"product_agent": "product_agent",
"orders_agent": "orders_agent",
"support_agent": "support_agent",
"handoff": "handoff",
"supervisor_agent": "supervisor_agent",
},
)
Adicione a rota do financeiro:
"financeiro_agent": "financeiro_agent",
O bloco completo fica assim:
builder.add_conditional_edges(
"routing_decision",
lambda s: s.get("route", "billing_agent"),
{
"billing_agent": "billing_agent",
"product_agent": "product_agent",
"orders_agent": "orders_agent",
"support_agent": "support_agent",
"financeiro_agent": "financeiro_agent",
"handoff": "handoff",
"supervisor_agent": "supervisor_agent",
},
)
Essa etapa é obrigatória.
Sem ela, mesmo que o routing.yaml retorne:
route = financeiro_agent
o LangGraph não saberá para qual nó ir.
6.8. Conectar o financeiro_agent ao output_supervisor
Depois que o agente financeiro responder, o fluxo não deve ir direto ao usuário.
Ele deve passar pelo mesmo pipeline dos demais agentes:
output_supervisor
↓
output_guardrails
↓
judge
↓
supervisor_review
↓
persist
Localize os edges dos agentes existentes:
builder.add_edge("billing_agent", "output_supervisor")
builder.add_edge("product_agent", "output_supervisor")
builder.add_edge("orders_agent", "output_supervisor")
builder.add_edge("support_agent", "output_supervisor")
Adicione:
builder.add_edge("financeiro_agent", "output_supervisor")
Sem essa linha, o nó financeiro_agent pode até executar, mas o grafo pode não saber como continuar depois dele.
6.9. Exemplo completo do _build_graph() com financeiro_agent
Abaixo está o exemplo completo do método _build_graph() com o novo agente incluído.
Use este bloco como referência para comparar com o seu arquivo real:
def _build_graph(self):
builder = StateGraph(AgentState)
builder.add_node("input_guardrails", self._node("input_guardrails", self.input_guardrails))
builder.add_node("routing_decision", self._node("routing_decision", self.routing_decision))
builder.add_node("billing_agent", self._node("billing_agent", self.billing_agent))
builder.add_node("product_agent", self._node("product_agent", self.product_agent))
builder.add_node("orders_agent", self._node("orders_agent", self.orders_agent))
builder.add_node("support_agent", self._node("support_agent", self.support_agent))
builder.add_node("financeiro_agent", self._node("financeiro_agent", self.financeiro_agent))
builder.add_node("handoff", self._node("handoff", self.handoff))
builder.add_node("supervisor_agent", self._node("supervisor_agent", self.supervisor_agent))
builder.add_node("output_supervisor", self._node("output_supervisor", self.output_supervisor))
builder.add_node("output_guardrails", self._node("output_guardrails", self.output_guardrails))
builder.add_node("judge", self._node("judge", self.judge))
builder.add_node("supervisor_review", self._node("supervisor_review", self.supervisor_review))
builder.add_node("persist", self._node("persist", self.persist))
builder.add_edge(START, "input_guardrails")
builder.add_conditional_edges(
"input_guardrails",
self._after_input_guardrails,
{
"blocked": "persist",
"continue": "routing_decision",
},
)
builder.add_conditional_edges(
"routing_decision",
lambda s: s.get("route", "billing_agent"),
{
"billing_agent": "billing_agent",
"product_agent": "product_agent",
"orders_agent": "orders_agent",
"support_agent": "support_agent",
"financeiro_agent": "financeiro_agent",
"handoff": "handoff",
"supervisor_agent": "supervisor_agent",
},
)
builder.add_edge("billing_agent", "output_supervisor")
builder.add_edge("product_agent", "output_supervisor")
builder.add_edge("orders_agent", "output_supervisor")
builder.add_edge("support_agent", "output_supervisor")
builder.add_edge("financeiro_agent", "output_supervisor")
builder.add_edge("handoff", "output_supervisor")
builder.add_edge("supervisor_agent", "output_supervisor")
builder.add_edge("output_supervisor", "output_guardrails")
builder.add_edge("output_guardrails", "judge")
builder.add_edge("judge", "supervisor_review")
builder.add_edge("supervisor_review", "persist")
builder.add_edge("persist", END)
return builder.compile(
checkpointer=create_langgraph_checkpointer(self.settings)
)
6.10. Grafo completo com financeiro_agent
flowchart TD
START([START]) --> input_guardrails[input_guardrails]
input_guardrails -->|blocked| persist[persist]
input_guardrails -->|continue| routing_decision[routing_decision]
routing_decision -->|billing_agent| billing_agent[billing_agent]
routing_decision -->|product_agent| product_agent[product_agent]
routing_decision -->|orders_agent| orders_agent[orders_agent]
routing_decision -->|support_agent| support_agent[support_agent]
routing_decision -->|financeiro_agent| financeiro_agent[financeiro_agent]
routing_decision -->|handoff| handoff[handoff]
routing_decision -->|supervisor_agent| supervisor_agent[supervisor_agent]
billing_agent --> output_supervisor[output_supervisor]
product_agent --> output_supervisor
orders_agent --> output_supervisor
support_agent --> output_supervisor
financeiro_agent --> output_supervisor
handoff --> output_supervisor
supervisor_agent --> output_supervisor
output_supervisor --> output_guardrails[output_guardrails]
output_guardrails --> judge[judge]
judge --> supervisor_review[supervisor_review]
supervisor_review --> persist
persist --> END([END])
6.11. Como o routing.yaml se conecta ao grafo
O workflow só sabe executar uma rota se ela existir no mapa de add_conditional_edges().
O routing.yaml precisa devolver exatamente o mesmo nome:
intents:
- name: financeiro_pagamentos
domain: financeiro
agent: financeiro_agent
description: Dúvidas sobre pagamento, boleto, saldo, acordo, cobrança, vencimento e segunda via.
priority: 15
mcp_tools:
- consultar_titulo_financeiro
- consultar_pagamentos_financeiro
keywords:
- pagamento
- boleto
- saldo
- acordo
- financeiro
- segunda via
- vencimento
- cobrança
- contestação
A relação precisa ficar assim:
routing.yaml
agent: financeiro_agent
↓
state["route"] = financeiro_agent
↓
add_conditional_edges possui "financeiro_agent"
↓
LangGraph executa o nó financeiro_agent
↓
AgentWorkflow.financeiro_agent(state)
↓
FinanceiroAgent.run(state)
Se o YAML usar financeiro, mas o grafo usar financeiro_agent, o roteamento não vai encontrar o nó correto.
Use sempre o mesmo nome.
6.12. Adicionar o agente ao modo supervisor
Se o projeto estiver usando:
ROUTING_MODE=supervisor
ou se houver handoff supervisionado, o supervisor também precisa saber chamar o novo agente.
No método supervisor_agent(), localize o mapa de handlers:
handlers = {
"billing_agent": self.billing.run,
"product_agent": self.product.run,
"orders_agent": self.orders.run,
"support_agent": self.support.run,
}
Adicione:
"financeiro_agent": self.financeiro.run,
O bloco final fica assim:
handlers = {
"billing_agent": self.billing.run,
"product_agent": self.product.run,
"orders_agent": self.orders.run,
"support_agent": self.support.run,
"financeiro_agent": self.financeiro.run,
}
Atenção: no modo supervisor, o handler normalmente chama diretamente o run() do agente. No modo router/LangGraph, a execução passa pelo wrapper registrado como nó.
6.13. Ordem correta de implementação
Para evitar confusão, implemente nesta ordem:
1. Criar app/agents/financeiro_agent.py.
2. Importar FinanceiroAgent em app/workflows/agent_graph.py.
3. Instanciar self.financeiro no __init__.
4. Criar o wrapper async financeiro_agent(self, state).
5. Adicionar builder.add_node("financeiro_agent", ...).
6. Adicionar "financeiro_agent": "financeiro_agent" em add_conditional_edges.
7. Adicionar builder.add_edge("financeiro_agent", "output_supervisor").
8. Adicionar financeiro_agent ao handlers do supervisor, se o modo supervisor for usado.
9. Registrar financeiro_agent em config/agents.yaml.
10. Criar config/agents/financeiro_agent/*.yaml.
11. Configurar a intent em config/routing.yaml.
12. Configurar tools, MCP server e mcp_parameter_mapping.yaml.
13. Testar via /gateway/message.
14. Validar logs de routing, node, edge, MCP, RAG, output guardrails, judge e persistência.
Essa ordem evita que o desenvolvedor crie configuração YAML antes de existir nó real no grafo, ou crie a classe do agente sem que o LangGraph consiga alcançá-la.
6.14. Como testar se o nó entrou no grafo
Após iniciar o backend, envie uma mensagem que bata com a intent financeira, por exemplo:
Quero consultar o pagamento do meu boleto.
Nos logs, procure por eventos como:
router.decision route=financeiro_agent
langgraph.edge.selected source=routing_decision target=financeiro_agent
langgraph.node.started node=financeiro_agent
workflow.agent.financeiro.started
Se aparecer:
router.decision route=financeiro_agent
mas não aparecer:
langgraph.node.started node=financeiro_agent
então o problema provavelmente está no add_conditional_edges().
Se aparecer:
langgraph.node.started node=financeiro_agent
mas não aparecer:
workflow.agent.financeiro.started
então o problema provavelmente está no wrapper.
Se aparecer:
workflow.agent.financeiro.started
mas não houver resposta final, verifique os edges depois do agente:
builder.add_edge("financeiro_agent", "output_supervisor")
6.15. Erros comuns neste capítulo
Criar FinanceiroAgent, mas esquecer de instanciar self.financeiro.
Instanciar self.financeiro, mas esquecer o wrapper financeiro_agent(self, state).
Criar o wrapper, mas esquecer builder.add_node().
Adicionar builder.add_node(), mas esquecer add_conditional_edges().
Configurar routing.yaml com agent: financeiro, mas o grafo espera financeiro_agent.
Adicionar a rota condicional, mas esquecer builder.add_edge("financeiro_agent", "output_supervisor").
Adicionar no modo router, mas esquecer o mapa handlers do supervisor.
Colocar lógica de negócio no wrapper em vez de manter em FinanceiroAgent.run().
Copiar exemplos de billing_agent sem trocar nomes para financeiro_agent.
6.16. Resumo do capítulo
Para o financeiro_agent funcionar, três coisas precisam estar alinhadas:
1. Código do agente
app/agents/financeiro_agent.py
class FinanceiroAgent
2. Registro no workflow
self.financeiro = FinanceiroAgent(...)
async def financeiro_agent(self, state)
builder.add_node("financeiro_agent", ...)
add_conditional_edges(... "financeiro_agent": "financeiro_agent")
builder.add_edge("financeiro_agent", "output_supervisor")
3. Configuração
config/agents.yaml
config/routing.yaml
config/tools.yaml
config/mcp_servers.yaml
config/mcp_parameter_mapping.yaml
config/agents/financeiro_agent/*.yaml
Quando esses três blocos estão consistentes, o LangGraph consegue sair do roteamento, entrar no agente financeiro, passar pelos supervisores/guardrails/judges e persistir a resposta.
7. Ajustando o estado do agente
7.1. Antes do código: o que é o state?
O state é o objeto que trafega entre os nós do LangGraph. Ele funciona como a memória de curto prazo da execução atual.
Ele não é o banco de dados, não é a memória conversacional completa e não deve virar um repositório gigante de informações.
Use o state para dados que precisam circular entre nós, por exemplo:
texto do usuário
intent escolhida
rota escolhida
resposta parcial
resultado de uma tool
próximo estado da conversa
flags de decisão
Não use o state para:
histórico longo de conversa
arquivos grandes
respostas completas de sistemas externos sem necessidade
conteúdo bruto de documentos
logs extensos
7.2. Quando alterar app/state.py
Edite:
app/state.py
Somente adicione novos campos se o agente precisar compartilhar informações específicas com outros nós.
Exemplo:
class AgentState(TypedDict, total=False):
# campos existentes...
financial_context: dict[str, Any]
financial_decision: dict[str, Any]
7.3. Critério de decisão
Antes de criar um campo novo, pergunte:
Outro nó precisa ler este dado?
Este dado precisa sobreviver ao próximo passo do workflow?
Este dado é pequeno e estruturado?
Este dado ajuda na auditoria ou na decisão?
Se a resposta for não, deixe o dado local ao agente ou grave em repositório apropriado.
8. Registrando o agente em config/agents.yaml
8.1. Antes do YAML: para que serve agents.yaml?
O agents.yaml é o cadastro oficial dos agentes disponíveis. Ele não executa o agente sozinho, mas informa ao framework quais agentes existem, quais configurações isoladas eles usam e quais metadados descrevem o domínio.
Ele responde:
Qual é o agent_id?
Qual nome amigável aparece em listagens e debug?
Onde estão prompt, guardrails e judges específicos?
Qual domínio esse agente atende?
Quais metadados ajudam roteamento, auditoria e operação?
8.2. Exemplo de registro
Edite:
config/agents.yaml
Adicione:
agents:
- agent_id: financeiro_agent
name: Financeiro Agent
description: Agente para dúvidas financeiras, pagamentos, saldos, acordos e segunda via.
prompt_policy_path: ./config/agents/financeiro_agent/prompt_policy.yaml
routing_config_path: ./config/routing.yaml
guardrails_config_path: ./config/agents/financeiro_agent/guardrails.yaml
judges_config_path: ./config/agents/financeiro_agent/judges.yaml
mcp_servers_config_path: ./config/mcp_servers.yaml
tools_config_path: ./config/tools.yaml
metadata:
domain: financeiro
system_prefix: |
Você está executando o financeiro_agent.
Use somente políticas, memória, checkpoints, guardrails e judges deste agent_id.
Não misture histórico ou decisões de outros agentes.
8.3. Cuidados
O agent_id precisa ser consistente com:
nome do nó no workflow
nome usado em routing.yaml
session_id canônico
pasta config/agents/<agent_id>/
metadados de observabilidade
Evite renomear agent_id depois que o agente já estiver em produção, porque isso pode quebrar histórico, memória, checkpoint e métricas.
9. Criando configurações isoladas do agente
9.1. Antes do YAML: por que isolar configuração por agente?
Cada agente pode ter política de prompt, guardrails e judges próprios. Um agente financeiro pode exigir confirmação explícita antes de uma ação. Um agente de suporte pode permitir respostas mais abertas. Um agente jurídico pode exigir evidência documental.
Por isso, evite colocar tudo no arquivo global. Use configuração global para regras corporativas e configuração local para regras do domínio.
Crie:
config/agents/financeiro_agent/
9.2. prompt_policy.yaml
Esse arquivo define a postura base do agente.
id: financeiro_agent_prompt_policy
version: 1
description: Prompt base isolado do agente financeiro.
system_prefix: |
Você é um agente corporativo especializado em atendimento financeiro.
Seja claro, objetivo, auditável e não invente dados.
Quando precisar executar uma ação, use ferramentas configuradas.
Quando faltar informação obrigatória, peça apenas o dado necessário.
Use este arquivo para regras persistentes de comportamento, não para regras temporárias de teste.
9.3. guardrails.yaml
Esse arquivo complementa os guardrails globais.
input:
- code: MSK
enabled: true
- code: VLOOP
enabled: true
- code: PINJ
enabled: true
output:
- code: REVPREC
enabled: true
- code: CMP
enabled: true
Use guardrail quando a resposta precisa ser bloqueada, sanitizada ou revisada por regra.
9.4. judges.yaml
Judges avaliam qualidade, aderência, groundedness e outros critérios após a resposta ser produzida.
judges:
- name: response_quality
type: deterministic
enabled: true
threshold: 0.7
- name: groundedness
type: deterministic
enabled: true
threshold: 0.6
Outro exemplo (com judge llm):
enabled: true
fail_closed: true
profile: judge
judges:
- name: response_quality
enabled: true
threshold: 0.7
- name: groundedness
enabled: true
threshold: 0.6
- name: sentiment
enabled: true
fail_on_negative: false
- name: tone
enabled: true
fail_closed: true
Use judge para avaliar resposta. Use guardrail para bloquear ou proteger. Use prompt para orientar comportamento.
10. Configurando roteamento em config/routing.yaml
10.1. Antes do YAML: o que é roteamento?
Roteamento é a decisão de qual agente deve tratar a mensagem.
Em um sistema multiagente, o usuário não deveria precisar saber qual agente chamar. Ele escreve uma mensagem, e o framework decide a rota.
O roteador normalmente considera:
texto do usuário
estado atual da conversa
keywords
examples
prioridade
agent_id solicitado
políticas de estado
LLM router, se habilitado
10.2. Quando criar uma intent nova?
Crie uma intent quando existir uma categoria clara de solicitação que deve ir para um agente específico.
Exemplo de intent financeira:
intents:
- name: financeiro_pagamentos
domain: financeiro
agent: financeiro_agent
description: Dúvidas sobre pagamento, saldo, fatura, boleto, acordo, contestação e segunda via.
priority: 15
mcp_tools:
- consultar_titulo_financeiro
- consultar_pagamentos_financeiro
keywords:
- pagamento
- boleto
- saldo
- acordo
- financeiro
- segunda via
- vencimento
- cobrança
- contestação
examples:
- Quero consultar meu pagamento.
- Preciso da segunda via do boleto.
- Meu pagamento ainda não foi baixado.
10.3. O que significa mcp_tools na intent?
mcp_tools indica quais tools devem ser disponibilizadas/coletadas quando essa intent for escolhida. Assim, o agente não precisa decidir manualmente cada chamada em todos os casos simples.
O fluxo fica:
routing.yaml escolhe intent
intent aponta agent
intent declara mcp_tools
AgentRuntimeMixin coleta contexto MCP
agente usa os dados na resposta
10.4. Políticas de estado
Se a conversa já estiver em um estado específico, a próxima mensagem pode precisar voltar ao mesmo agente, mesmo que o texto seja curto.
Exemplo:
state_policies:
- state: WAITING_FINANCEIRO_CONFIRMATION
agent: financeiro_agent
description: Mantém confirmações curtas no fluxo financeiro.
Isso evita que uma resposta como “sim” seja roteada para o agente errado.
10.5. Router versus supervisor
No modo router:
ROUTING_MODE=router
O framework escolhe uma rota de forma mais direta, normalmente por regras, keywords, examples e score.
No modo supervisor:
ROUTING_MODE=supervisor
Um supervisor pode decidir a sequência de agentes, handoff ou combinação de respostas.
Use router quando o domínio for bem mapeado. Use supervisor quando a conversa exigir decomposição, múltiplos agentes ou decisão mais flexível.
11. Configurando tools em config/tools.yaml
11.1. Antes do YAML: o que é uma tool?
Uma tool é uma capacidade externa que o agente pode usar para obter dados ou executar uma ação.
Exemplos:
consultar fatura
consultar pagamento
abrir protocolo
buscar pedido
cancelar serviço
consultar base de conhecimento
A tool não é necessariamente o sistema real. Ela é o contrato que o backend conhece. O sistema real fica atrás do MCP Server.
11.2. Declarando tools
Edite:
config/tools.yaml
Adicione:
tools:
consultar_titulo_financeiro:
description: Consulta um título financeiro por cliente e contrato.
mcp_server: telecom
enabled: true
cache:
enabled: true
ttl_seconds: 600
args_schema:
customer_id: string
contract_id: string
consultar_pagamentos_financeiro:
description: Consulta pagamentos financeiros por cliente.
mcp_server: telecom
enabled: true
cache:
enabled: true
ttl_seconds: 300
args_schema:
customer_id: string
11.3. Como pensar sobre uma tool
Antes de declarar uma tool, defina:
Qual pergunta de negócio ela responde?
Ela só consulta ou executa uma ação?
Quais parâmetros são obrigatórios?
Quais parâmetros vêm da identidade canônica?
Qual MCP Server implementa a tool?
Qual timeout e fallback são aceitáveis?
O resultado tem dados sensíveis que precisam ser mascarados?
O backend não deve chamar diretamente HTTP/SOAP/DB de sistemas de negócio quando essa chamada puder ser padronizada via MCP Tool Router.
11.4. Cache do MCP
11.4.1. Visão geral
O Agent Framework suporta cache para execuções de ferramentas MCP.
O objetivo é evitar chamadas repetidas para os servidores MCP quando a mesma ferramenta é executada várias vezes com os mesmos parâmetros de entrada.
Benefícios:
- Latência reduzida
- Carga de back-end reduzida
- Consultas de banco de dados reduzidas
- Chamadas REST/API reduzidas
- Melhor experiência do usuário
- Escalabilidade aprimorada
11.4.2. Como funciona o cache do MCP
Fluxo sem cache:
Agent
↓
MCP Tool
↓
MCP Server
↓
Backend/API/Database
↓
Response
Fluxo com cache:
Agent
↓
MCP Cache Lookup
↓
Cache HIT
↓
Cached Response
ou
Agent
↓
MCP Cache Lookup
↓
Cache MISS
↓
MCP Server
↓
Response
↓
Cache Store
11.4.3. Ativação do cache
O cache é configurado diretamente em tools.yaml.
tools:
consultar_fatura:
description: Consulta dados resumidos de fatura.
mcp_server: telecom
enabled: true
cache:
enabled: true
ttl_seconds: 600
args_schema:
msisdn: string
invoice_id: string
11.4.4. Geração de chave de cache
A chave de cache é criada automaticamente a partir de:
- tool_name
- campos declarados em args_schema
- valores efetivamente enviados para o MCP
Campos como session_id, request_id, trace_id e identificadores de telemetria são ignorados.
11.4.5. Eventos esperados do Langfuse
11.4.5.1. IC.MCP_CACHE_MISS
Entrada de cache não encontrada.
IC.MCP_CACHE_MISS
↓
IC.MCP_TOOL_EXECUTING
↓
IC.MCP_TOOL_EXECUTED
↓
IC.MCP_CACHE_SET
11.4.5.2. IC.MCP_CACHE_HIT
Resposta em cache retornada.
IC.MCP_CACHE_HIT
Nenhuma execução de MCP deve ocorrer.
11.4.5.3. IC.MCP_CACHE_SET
Uma resposta MCP bem-sucedida foi armazenada no cache.
11.4.5.4. IC.MCP_CACHE_BYPASS
Cache ignorada intencionalmente.
11.4.5.5. IC.MCP_CACHE_NOT_STORED
Ferramenta executada, mas a resposta não foi armazenada.
11.4.5.6. IC.MCP_TOOL_DEDUPED
A mesma solicitação de ferramenta MCP foi detectada mais de uma vez durante o mesmo ciclo de execução.
11.4.6. Validação
Primeira solicitação:
quero minha fatura
Esperado:
IC.MCP_CACHE_MISS
IC.MCP_TOOL_EXECUTING
IC.MCP_TOOL_EXECUTED
IC.MCP_CACHE_SET
Segunda solicitação idêntica:
quero minha fatura
Esperado:
IC.MCP_CACHE_HIT
Nenhum IC.MCP_TOOL_EXECUTED deve aparecer.
12. Configurando servidores MCP
12.1. Antes do YAML: o que é o MCP Server?
O MCP Server é o adaptador entre o mundo do agente e os sistemas reais. Ele permite que o backend converse com ferramentas de forma padronizada, sem conhecer detalhes de REST, SOAP, banco, filas ou mocks.
O desenho é:
Agente
↓
MCP Tool Router do framework
↓
MCP Server do domínio
↓
Sistema real, mock, banco, REST, SOAP ou serviço interno
12.2. Configuração local
Edite:
config/mcp_servers.yaml
Exemplo:
servers:
financeiro:
transport: http
endpoint: http://localhost:8300/mcp
enabled: true
description: MCP Server Financeiro local.
12.3. Configuração em Docker Compose
Edite:
config/mcp_servers.docker.yaml
Exemplo:
servers:
financeiro:
transport: http
endpoint: http://financeiro-mcp:8300/mcp
enabled: true
description: MCP Server Financeiro em Docker.
12.4. Como evitar erro comum de endpoint
Localmente, localhost funciona porque backend e MCP rodam na mesma máquina.
Dentro do Docker Compose, localhost dentro do container do backend aponta para o próprio container do backend, não para o container do MCP. Por isso, em Docker, use o nome do serviço:
http://financeiro-mcp:8300/mcp
13. Configurando mapeamento de parâmetros MCP
13.1. Antes do YAML: por que existe mapeamento?
O framework trabalha com chaves canônicas para não depender dos nomes específicos de cada sistema.
Exemplo:
customer_key = cliente canônico no framework
contract_key = contrato/fatura/pedido/título canônico
interaction_key = interação externa
session_key = sessão técnica
Mas cada tool pode esperar nomes diferentes:
customer_id
cpf
msisdn
clientCode
contract_id
invoice_id
order_id
O mcp_parameter_mapping.yaml faz essa tradução sem obrigar o agente a conhecer os nomes internos de cada MCP.
13.2. Exemplo
Edite:
config/mcp_parameter_mapping.yaml
mcp_parameter_mapping:
defaults:
use_mock: true
tools:
consultar_titulo_financeiro:
map:
customer_key: customer_id
contract_key: contract_id
interaction_key: interaction_id
session_key: session_id
consultar_pagamentos_financeiro:
map:
customer_key: customer_id
session_key: session_id
Interpretação:
customer_key -> chave canônica no framework
customer_id -> parâmetro esperado pela tool MCP
13.3. Como validar o mapeamento
Se a tool recebe parâmetro errado, investigue nesta ordem:
payload enviado ao /gateway/message
config/identity.yaml
business_context resolvido
config/mcp_parameter_mapping.yaml
args_schema da tool
assinatura real no MCP Server
13.4 MCP Parameter Extraction (extract)
O recurso extract permite que o framework extraia parâmetros adicionais da mensagem do usuário antes da chamada do MCP Server.
Esses parâmetros não fazem parte do Business Context (customer_key, contract_key, etc.), mas são informações de negócio que podem ser necessárias para uma tool específica.
Exemplos:
- mês de referência
- número de parcelas
- período desejado
- código do pedido citado na conversa
- CPF mencionado na mensagem
- quantidade de itens
- data desejada
13.4.1 Quando utilizar
Utilize extract quando:
- A informação está presente na linguagem natural do usuário.
- A informação não pertence ao Identity Resolver.
- A informação é necessária para uma tool específica.
- Você deseja que o MCP receba o valor já estruturado.
Exemplo:
Usuário:
Quero minha fatura de outubro
O MCP não deveria precisar interpretar a frase.
O framework deve enviar:
args["mes_referencia"] = 10
13.4.2 Quando NÃO utilizar
Não utilize extract para:
- customer_key
- contract_key
- interaction_key
- account_key
- resource_key
- session_key
Essas informações pertencem ao mecanismo de identidade e devem ser resolvidas pelo:
identity.yaml
13.4.3 Exemplo de configuração
mcp_parameter_mapping:
tools:
consultar_fatura:
map:
customer_key: msisdn
contract_key: invoice_id
interaction_key: ura_call_id
session_key: session_id
extract:
mes_referencia:
from: message
type: int
strategy: llm
description: >
Extrair mês citado na mensagem.
janeiro=1, fevereiro=2, março=3,
abril=4, maio=5, junho=6,
julho=7, agosto=8, setembro=9,
outubro=10, novembro=11, dezembro=12.
13.4.4 Fluxo de execução
Mensagem do usuário
│
▼
Intent Router
│
▼
Tool escolhida
(consultar_fatura)
│
▼
MCP Parameter Mapping
│
▼
Verifica se existe "extract"
│
▼
Executa LLM Extraction
│
▼
Adiciona parâmetros extraídos
│
▼
Chama MCP Server
13.4.5 Exemplo prático
Mensagem:
Quero minha fatura de outubro
Resultado da extração:
{
"mes_referencia": 10
}
Payload enviado ao MCP:
{
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180",
"mes_referencia": 10
}
No MCP:
mes = args.get("mes_referencia")
Resultado:
10
13.4.6 Benefícios
MCP mais simples
Sem extração:
query = args.get("query")
if "outubro" in query:
mes = 10
Com extração:
mes = args.get("mes_referencia")
13.4.7 Centralização
Toda a inteligência de extração fica no framework.
O MCP fica responsável apenas pela lógica de negócio.
13.4.7 Reuso
A mesma estratégia pode ser utilizada por várias tools.
13.4.8 Boas práticas
- Utilizar nomes de parâmetros estáveis.
- Manter a lógica de extração declarativa.
- Evitar regras hardcoded dentro dos MCP Servers.
- Utilizar
extractapenas para informações específicas da tool. - Manter identidade e extração separadas.
identity.yaml
→ identidade
mcp_parameter_mapping.yaml
→ parâmetros da tool
14. Configurando identidade de negócio
14.1. Antes do YAML: o que é identidade de negócio?
Identidade de negócio é a normalização das chaves que representam o cliente, contrato, pedido, protocolo, sessão ou interação.
Sem essa camada, cada canal envia um nome diferente e cada tool espera outro nome. O resultado é erro de parâmetro, tool sem dado obrigatório ou consulta ao cliente errado.
O identity.yaml responde:
De onde posso extrair customer_key?
De onde posso extrair contract_key?
De onde posso extrair interaction_key?
De onde posso extrair session_key?
Quais chaves são obrigatórias?
14.1.1. Identity Resolver e identity.yaml
O arquivo identity.yaml define como o framework identifica os principais parâmetros de negócio recebidos pelos canais de entrada.
Ele é responsável por transformar nomes específicos de cada canal, frontend ou domínio de negócio em nomes canônicos usados internamente pelo framework.
Em outras palavras, o identity.yaml responde à pergunta:
Quando o canal envia um parâmetro chamado
msisdn,cpf,customer_id,invoice_idouura_call_id, o que isso significa dentro do framework?
O resultado dessa interpretação é usado para montar o BusinessContext.
14.1.2. Por que o identity.yaml existe
Cada canal ou domínio pode usar nomes diferentes para representar a mesma informação.
| Conceito de negócio | Telecom | Banco | Retail | Framework |
|---|---|---|---|---|
| Cliente | msisdn |
cpf |
customer_id |
customer_key |
| Contrato / Conta / Pedido | invoice_id |
account_id |
order_id |
contract_key |
| Interação | ura_call_id |
protocol |
ticket_id |
interaction_key |
| Sessão | session_id |
session_id |
session_id |
session_key |
Sem o identity.yaml, o código do framework teria que conhecer todos esses nomes diretamente.
Exemplo ruim:
customer_key = (
request.get("msisdn")
or request.get("cpf")
or request.get("customer_id")
)
contract_key = (
request.get("invoice_id")
or request.get("account_id")
or request.get("order_id")
)
Esse tipo de lógica espalhada deixa o framework difícil de manter, difícil de escalar e muito acoplado aos domínios específicos.
Com o identity.yaml, essa regra fica centralizada e configurável.
14.1.3. Papel do identity.yaml no fluxo
O identity.yaml atua logo na entrada do framework, antes da criação do BusinessContext.
Fluxo simplificado:
Frontend / Canal
↓
Parâmetros brutos
↓
identity.yaml
↓
Identity Resolver
↓
BusinessContext
↓
LangGraph / Agent Runtime
↓
MCP Tool Router
Exemplo:
Entrada do frontend:
msisdn=11999999999
invoice_id=3000131180
ura_call_id=301953872
↓ identity.yaml
BusinessContext:
customer_key=11999999999
contract_key=3000131180
interaction_key=301953872
14.1.4. Exemplo de identity.yaml
identity:
aliases:
customer_key:
- customer_key
- customer_id
- client_id
- cpf
- cnpj
- msisdn
- phone_number
- document_number
contract_key:
- contract_key
- contract_id
- invoice_id
- account_id
- order_id
- plan_id
- subscription_id
interaction_key:
- interaction_key
- interaction_id
- protocol
- protocol_id
- ticket_id
- ura_call_id
- message_id
- call_id
account_key:
- account_key
- billing_account
- billing_account_id
- financial_account_id
resource_key:
- resource_key
- resource_id
- product_id
- service_id
- asset_id
session_key:
- session_key
- session_id
- conversation_id
- thread_id
14.1.5. Campos canônicos do framework
O objetivo do identity.yaml é preencher os campos canônicos usados pelo BusinessContext.
14.1.5.1. customer_key
Representa o cliente principal da interação.
Pode vir de:
msisdn
cpf
cnpj
customer_id
client_id
phone_number
Exemplo:
customer_key:
- msisdn
- cpf
- customer_id
Entrada:
{
"msisdn": "11999999999"
}
Resultado interno:
{
"customer_key": "11999999999"
}
14.1.5.2. contract_key
Representa o contrato, fatura, pedido, plano ou recurso comercial associado à interação.
Pode vir de:
invoice_id
contract_id
account_id
order_id
plan_id
subscription_id
Exemplo:
contract_key:
- invoice_id
- contract_id
- order_id
Entrada:
{
"invoice_id": "3000131180"
}
Resultado interno:
{
"contract_key": "3000131180"
}
14.1.5.3. interaction_key
Representa a interação de atendimento, protocolo, ticket, chamada ou mensagem.
Pode vir de:
ura_call_id
protocol
ticket_id
message_id
call_id
interaction_id
Exemplo:
interaction_key:
- ura_call_id
- protocol
- ticket_id
Entrada:
{
"ura_call_id": "301953872"
}
Resultado interno:
{
"interaction_key": "301953872"
}
14.1.5.4. account_key
Representa uma conta financeira, conta de cobrança ou agrupador contábil.
Pode vir de:
billing_account
billing_account_id
financial_account_id
account_key
Exemplo:
account_key:
- billing_account
- billing_account_id
Entrada:
{
"billing_account_id": "BA-10001"
}
Resultado interno:
{
"account_key": "BA-10001"
}
14.1.5.5. resource_key
Representa um recurso técnico, produto, serviço, ativo ou item específico.
Pode vir de:
resource_id
product_id
service_id
asset_id
Exemplo:
resource_key:
- product_id
- service_id
Entrada:
{
"product_id": "VAS-001"
}
Resultado interno:
{
"resource_key": "VAS-001"
}
14.1.5.6. session_key
Representa a sessão conversacional.
Pode vir de:
session_id
conversation_id
thread_id
session_key
Exemplo:
session_key:
- session_id
- conversation_id
Entrada:
{
"session_id": "default:telecom_contas:abc-123"
}
Resultado interno:
{
"session_key": "default:telecom_contas:abc-123"
}
14.1.6. Exemplo completo de entrada e saída
Entrada recebida pelo gateway:
{
"channel": "web",
"agent": "telecom_contas",
"message": "Quero consultar minha fatura",
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180",
"ura_call_id": "301953872",
"use_mock": true
}
Após aplicar o identity.yaml, o framework monta o seguinte BusinessContext:
{
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"account_key": null,
"resource_key": null,
"session_key": "default:telecom_contas:abc-123",
"metadata": {
"channel": "web",
"agent": "telecom_contas",
"use_mock": true
}
}
14.1.7. Fluxo com Mermaid
flowchart TD
A[Frontend / Canal] --> B[Request com parâmetros brutos]
B --> C[Channel Gateway]
C --> D[Identity Resolver]
D --> E[Carrega identity.yaml]
E --> F{Encontrou alias?}
F -->|msisdn| G[customer_key]
F -->|cpf| G
F -->|customer_id| G
F -->|invoice_id| H[contract_key]
F -->|contract_id| H
F -->|order_id| H
F -->|ura_call_id| I[interaction_key]
F -->|protocol| I
F -->|ticket_id| I
F -->|session_id| J[session_key]
G --> K[BusinessContext]
H --> K
I --> K
J --> K
K --> L[LangGraph State]
L --> M[Agent Runtime]
14.1.8. Fluxo em sequência
sequenceDiagram
participant FE as Frontend
participant GW as Channel Gateway
participant IR as Identity Resolver
participant YAML as identity.yaml
participant BC as BusinessContext
participant LG as LangGraph
FE->>GW: Envia message + msisdn + invoice_id + ura_call_id
GW->>IR: Solicita normalização de identidade
IR->>YAML: Carrega aliases configurados
YAML-->>IR: customer_key, contract_key, interaction_key
IR->>BC: Monta BusinessContext
BC->>LG: Injeta business_context no state
14.1.9. Como o identity.yaml se relaciona com o BusinessContext
O identity.yaml não é o BusinessContext.
Ele é a configuração usada para criar o BusinessContext.
identity.yaml
↓
Define aliases e regras de identificação
↓
Identity Resolver
↓
Cria BusinessContext
Exemplo:
customer_key:
- msisdn
- cpf
- customer_id
Significa:
Se chegar msisdn, cpf ou customer_id,
use o valor encontrado para preencher customer_key.
14.1.10. Como o identity.yaml se diferencia do mcp_parameter_mapping.yaml
Os dois arquivos fazem mapeamento de nomes, mas em lados opostos do fluxo.
| Arquivo | Momento | Função |
|---|---|---|
identity.yaml |
Entrada do framework | Traduz parâmetros externos para nomes internos |
mcp_parameter_mapping.yaml |
Saída para tools | Traduz nomes internos para parâmetros da tool |
Fluxo completo:
Entrada do canal
msisdn, invoice_id, ura_call_id
↓
identity.yaml
↓
BusinessContext
customer_key, contract_key, interaction_key
↓
mcp_parameter_mapping.yaml
↓
MCP Tool
msisdn, invoice_id, ura_call_id
O identity.yaml olha para a entrada.
O mcp_parameter_mapping.yaml olha para a saída.
14.1.11. Exemplo prático no domínio Contas
Entrada:
{
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180",
"ura_call_id": "301953872"
}
Configuração em identity.yaml:
identity:
aliases:
customer_key:
- msisdn
contract_key:
- invoice_id
interaction_key:
- ura_call_id
Resultado interno:
{
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872"
}
Depois, o agente pode trabalhar apenas com os nomes canônicos.
customer = business_context.customer_key
contract = business_context.contract_key
interaction = business_context.interaction_key
Ele não precisa saber que, no domínio TIM, o cliente é representado por msisdn.
14.1.12. Exemplo prático com outro domínio
Imagine um agente de retail.
Entrada:
{
"customer_id": "C100",
"order_id": "ORD900",
"ticket_id": "T555"
}
O mesmo identity.yaml pode ter:
identity:
aliases:
customer_key:
- msisdn
- cpf
- customer_id
contract_key:
- invoice_id
- contract_id
- order_id
interaction_key:
- ura_call_id
- protocol
- ticket_id
Resultado interno:
{
"customer_key": "C100",
"contract_key": "ORD900",
"interaction_key": "T555"
}
O framework continua funcionando do mesmo jeito.
O que muda é apenas o canal/domínio de origem.
14.1.13. Benefícios do identity.yaml
O uso do identity.yaml traz vários benefícios importantes.
14.1.13.1. Padronização
Todos os agentes passam a receber os mesmos campos internos:
customer_key
contract_key
interaction_key
account_key
resource_key
session_key
14.1.13.2. Baixo acoplamento
O agente não precisa saber se o cliente veio como:
msisdn
cpf
cnpj
customer_id
phone_number
Ele sempre usa:
customer_key
14.1.13.3. Suporte a múltiplos canais
O mesmo backend pode receber dados de:
Web
WhatsApp
URA
Voz
API externa
Batch
Cada canal pode ter seus próprios nomes, mas o framework normaliza tudo.
14.1.13.4. Suporte a múltiplos domínios
O mesmo framework pode atender:
Telecom
Retail
Banco
Saúde
Seguros
Backoffice
Sem mudar o núcleo do agente.
14.1.13.5. Evolução sem alteração de código
Se um novo canal começar a enviar phone_number em vez de msisdn, basta adicionar o alias:
customer_key:
- msisdn
- phone_number
Não é necessário alterar o código do agente.
14.1.14. Regras recomendadas para o identity.yaml
14.1.14.1. Sempre mapear para nomes canônicos
Evite criar campos internos muito específicos, como:
msisdn_key:
- msisdn
Prefira:
customer_key:
- msisdn
Porque customer_key serve para qualquer domínio.
14.1.14.2. Não colocar nomes de tools no identity.yaml
Evite isto:
consultar_fatura:
msisdn: customer_key
Esse tipo de configuração pertence ao mcp_parameter_mapping.yaml.
O identity.yaml deve tratar apenas da identidade de entrada.
14.1.14.3. Manter aliases genéricos e reutilizáveis
Bom exemplo:
customer_key:
- msisdn
- cpf
- customer_id
- client_id
Exemplo menos recomendado:
customer_key:
- tim_msisdn
- banco_cpf
- retail_customer_id
A menos que o canal realmente envie esses nomes específicos.
14.1.14.4. Prioridade dos aliases
Quando vários aliases aparecem na mesma requisição, o framework deve usar uma regra de prioridade.
Exemplo:
customer_key:
- customer_key
- customer_id
- msisdn
- cpf
Se a entrada contiver:
{
"customer_key": "C999",
"msisdn": "11999999999"
}
O recomendado é priorizar o primeiro alias da lista:
{
"customer_key": "C999"
}
Assim, campos já canônicos têm prioridade sobre aliases externos.
14.1.15. Implementação conceitual do resolver
Exemplo simplificado:
def resolve_identity(payload: dict, identity_config: dict) -> dict:
aliases = identity_config.get("identity", {}).get("aliases", {})
resolved = {}
for canonical_field, possible_names in aliases.items():
for name in possible_names:
if name in payload and payload[name] not in (None, ""):
resolved[canonical_field] = payload[name]
break
return resolved
Uso:
payload = {
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180",
"ura_call_id": "301953872"
}
identity_config = {
"identity": {
"aliases": {
"customer_key": ["customer_key", "msisdn", "cpf"],
"contract_key": ["contract_key", "invoice_id"],
"interaction_key": ["interaction_key", "ura_call_id"]
}
}
}
resolved = resolve_identity(payload, identity_config)
print(resolved)
Resultado:
{
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872"
}
14.1.16. Exemplo de montagem do BusinessContext
Depois que a identidade é resolvida, o framework pode montar o BusinessContext.
business_context = BusinessContext(
customer_key=resolved.get("customer_key"),
contract_key=resolved.get("contract_key"),
interaction_key=resolved.get("interaction_key"),
account_key=resolved.get("account_key"),
resource_key=resolved.get("resource_key"),
session_key=resolved.get("session_key") or generated_session_id,
metadata={
"channel": payload.get("channel"),
"agent": payload.get("agent"),
"use_mock": payload.get("use_mock")
}
)
Esse objeto passa a acompanhar a conversa dentro do estado do workflow.
14.1.17. Resultado esperado dentro do estado
Após a normalização, o estado do LangGraph pode conter:
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Quero consultar minha fatura"
}
],
"business_context": {
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"account_key": null,
"resource_key": null,
"session_key": "default:telecom_contas:abc-123",
"metadata": {
"channel": "web",
"agent": "telecom_contas",
"use_mock": true
}
}
}
Esse estado é o que permite que os próximos componentes do framework tomem decisões sem depender diretamente dos nomes de entrada.
14.1.18. Conclusão
O identity.yaml é uma peça fundamental da arquitetura do framework porque separa a identidade de negócio dos nomes técnicos recebidos pelos canais.
Ele permite que o framework receba parâmetros diferentes de múltiplos canais e domínios, mas normalize tudo para um contrato interno único: o BusinessContext.
Em resumo:
identity.yaml
↓
Interpreta os parâmetros de entrada
↓
Normaliza nomes externos
↓
Preenche o BusinessContext
↓
Permite que agentes, workflows e tools trabalhem de forma padronizada
O identity.yaml é, portanto, a camada de tradução de entrada do framework.
14.2. Exemplo
Edite:
config/identity.yaml
identity:
version: "2"
required:
- session_key
keys:
customer_key:
description: Cliente canônico.
sources:
- business_context.customer_key
- context.business_context.customer_key
- context.session.metadata.customer_key
- customer_key
- customer_id
- cpf
- cnpj
- user_id
contract_key:
description: Contrato, pedido, fatura ou título principal.
sources:
- business_context.contract_key
- context.business_context.contract_key
- context.session.metadata.contract_key
- contract_key
- contract_id
- invoice_id
- order_id
interaction_key:
description: Chave externa da interação.
sources:
- business_context.interaction_key
- context.business_context.interaction_key
- context.session.metadata.interaction_key
- interaction_key
- call_id
- message_id
- protocol_id
session_key:
description: Sessão técnica estável.
sources:
- business_context.session_key
- context.business_context.session_key
- context.session.backend_session_id
- context.session.global_session_id
- context.session.metadata.session_key
- session_key
- conversation_key
- session_id
14.3. Como pensar sobre identidade
Use o mínimo necessário. Não torne tudo obrigatório. Para uma pergunta genérica, talvez só session_key seja suficiente. Para consultar um título financeiro, talvez customer_key e contract_key sejam obrigatórios.
A identidade resolvida aparece em business_context dentro do state e é usada pelo MCP Tool Router.
14.3.1. BusinessContext
O BusinessContext é o envelope corporativo padronizado que carrega a identidade de negócio da conversa até as ferramentas (tools).
Ele permite que o framework receba parâmetros vindos de diferentes canais, normalize esses parâmetros para nomes internos padronizados e depois converta novamente esses nomes para o formato esperado por cada MCP Server ou tool.
Em outras palavras:
Canal / Frontend
envia nomes específicos do domínio
↓
Framework
converte para nomes canônicos
↓
Agent Runtime / Tool Router
usa o contexto padronizado
↓
MCP Parameter Mapper
converte para os nomes esperados pela tool
↓
MCP Server / Tool real
14.3.2. Problema que o BusinessContext resolve
Sem uma camada de contexto de negócio, cada agente precisaria conhecer diretamente os nomes dos parâmetros de cada canal ou domínio.
Por exemplo, no caso Contas, o frontend pode enviar:
{
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180",
"ura_call_id": "301953872"
}
Mas outro domínio poderia enviar:
{
"cpf": "12345678900",
"contract_id": "ABC123",
"protocol": "P987654"
}
E outro domínio ainda poderia usar:
{
"customer_id": "CUST-001",
"order_id": "ORD-789",
"ticket_id": "TCK-555"
}
Se cada agente precisasse entender todos esses nomes, o framework ficaria acoplado aos detalhes de cada canal, cada frontend e cada MCP Server.
O BusinessContext evita isso ao padronizar tudo para um contrato interno.
14.3.3. Ideia central
O framework transforma nomes externos específicos em nomes internos padronizados.
Exemplo:
msisdn → customer_key
invoice_id → contract_key
ura_call_id → interaction_key
session_id → session_key
Depois, quando uma tool precisa ser chamada, o framework pode fazer o caminho inverso:
customer_key → msisdn
contract_key → invoice_id
interaction_key → ura_call_id
session_key → session_id
Assim, o agente trabalha com um modelo interno estável, enquanto o mapper cuida das diferenças externas.
14.3.4. Visão geral do fluxo
flowchart TD
U[Usuário / Canal Web, WhatsApp, Voz] --> F[Frontend / Channel Client]
F -->|mensagem + parâmetros do canal| G[Channel Gateway]
G --> I[Identity Resolver]
I --> BC[BusinessContext]
BC --> S[Session Repository]
S --> LG[LangGraph Workflow]
LG --> SUP[Supervisor ou Router]
SUP --> AR[Agent Runtime]
AR --> TR[MCP Tool Router]
TR --> MAP[Parameter Mapper]
MAP --> MCP[MCP Server]
MCP --> TOOL[Tool real: consultar_fatura, consultar_pagamentos...]
TOOL --> RES[Resultado da ferramenta]
RES --> AR
AR --> LG
LG --> G
G --> F
F --> U
O ponto principal é:
BusinessContext não é a tool.
BusinessContext não é o MCP.
BusinessContext é o contrato interno que carrega os identificadores de negócio.
14.3.5. Exemplo concreto: Contas
Imagine que o frontend envie esta requisição:
{
"channel": "web",
"message": "Quero consultar minha fatura",
"agent": "telecom_contas",
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180",
"ura_call_id": "301953872",
"use_mock": true
}
Esses nomes são específicos do canal ou do domínio TIM:
msisdn: número da linha do cliente;invoice_id: identificador da fatura;ura_call_id: identificador da chamada/interação na URA;use_mock: indicador de execução mock ou real.
O framework não deve obrigar todos os agentes a conhecerem esses nomes diretamente.
Por isso, a requisição é normalizada para um BusinessContext:
BusinessContext(
customer_key="11999999999",
contract_key="3000131180",
interaction_key="301953872",
account_key=None,
resource_key=None,
session_key="default:telecom_contas:abc-123",
metadata={
"channel": "web",
"frontend": "agent_frontend",
"use_mock": True
}
)
14.3.6. Campos principais do BusinessContext
| Campo | Significado | Exemplo Contas |
|---|---|---|
customer_key |
Identificador principal do cliente | 11999999999 |
contract_key |
Contrato, fatura, plano, pedido ou vínculo de negócio | 3000131180 |
interaction_key |
Protocolo, chamada, mensagem ou interação de origem | 301953872 |
account_key |
Conta financeira, conta agrupadora ou billing account | None |
resource_key |
Recurso técnico, produto, serviço ou asset específico | None |
session_key |
Sessão conversacional omnichannel | default:telecom_contas:abc-123 |
metadata |
Informações extras não padronizadas | channel, use_mock, frontend |
14.3.7. Normalização dos parâmetros
A normalização é a etapa que identifica os parâmetros recebidos e converte para o modelo canônico do framework.
flowchart LR
A[Request do Frontend] --> B[Extrai parâmetros brutos]
B --> C{Parâmetro conhecido?}
C -->|msisdn| D[customer_key]
C -->|cpf/cnpj/customer_id| D
C -->|invoice_id| E[contract_key]
C -->|contract_id/order_id/plan_id| E
C -->|ura_call_id| F[interaction_key]
C -->|message_id/protocol/ticket_id| F
C -->|session_id| G[session_key]
D --> H[BusinessContext]
E --> H
F --> H
G --> H
H --> I[AgentState / Workflow State]
Exemplo de aliases possíveis:
msisdn → customer_key
cpf → customer_key
cnpj → customer_key
customer_id → customer_key
invoice_id → contract_key
contract_id → contract_key
plan_id → contract_key
order_id → contract_key
ura_call_id → interaction_key
protocol → interaction_key
message_id → interaction_key
ticket_id → interaction_key
session_id → session_key
14.3.8. Entrada do BusinessContext no LangGraph State
Depois de criado, o BusinessContext entra no estado conversacional do workflow.
Exemplo conceitual:
state = {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Quero consultar minha fatura"
}
],
"business_context": {
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"session_key": "default:telecom_contas:abc-123",
"metadata": {
"channel": "web",
"use_mock": True
}
}
}
A partir desse momento, qualquer nó do LangGraph pode acessar o contexto:
state["business_context"]["customer_key"]
state["business_context"]["contract_key"]
state["business_context"]["interaction_key"]
Porém, em uma arquitetura mais limpa, o agente não precisa manipular diretamente esses campos. O ideal é que o Agent Runtime, o MCP Tool Router e o Parameter Mapper façam essa passagem.
14.3.9. Papel do Agent Runtime
O Agent Runtime é a camada que executa o agente dentro do framework.
Ele recebe:
- mensagens da conversa;
- identidade do agente;
- estado da sessão;
- memória;
BusinessContext;- configurações de guardrails, judges e observabilidade.
Exemplo conceitual:
agent_runtime.execute(
messages=state["messages"],
business_context=state["business_context"],
session_id=state["session_id"]
)
Durante a execução, o agente pode decidir chamar uma ferramenta.
Exemplo:
{
"tool": "consultar_fatura",
"arguments": {
"competencia": "atual"
}
}
Mas a ferramenta normalmente precisa de dados de negócio, como cliente, contrato ou sessão.
O runtime ou o tool router complementa os argumentos usando o BusinessContext:
{
"tool": "consultar_fatura",
"arguments": {
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"session_key": "default:telecom_contas:abc-123",
"competencia": "atual"
}
}
14.3.10. Papel do MCP Tool Router
O MCP Tool Router é a camada que decide para qual MCP Server a chamada deve ser encaminhada.
Exemplo:
consultar_fatura → telecom MCP Server
consultar_pagamentos → telecom MCP Server
consultar_pedido → retail MCP Server
solicitar_troca → retail MCP Server
Fluxo simplificado:
flowchart TD
A[Agent Runtime] --> B[Pedido de chamada de tool]
B --> C{Qual tool?}
C -->|consultar_fatura| D[Telecom MCP Server]
C -->|consultar_pagamentos| D
C -->|consultar_pedido| E[Retail MCP Server]
C -->|solicitar_troca| E
D --> F[Executa tool de telecom]
E --> G[Executa tool de retail]
Antes de chamar o MCP Server, o router precisa garantir que os argumentos estejam no formato esperado pela tool.
É aí que entra o Parameter Mapper.
14.3.11. Papel do MCP Parameter Mapper
O MCP Server pode não esperar os nomes internos do framework.
O framework usa:
{
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"session_key": "default:telecom_contas:abc-123"
}
Mas o MCP Server de telecom pode esperar:
{
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180",
"ura_call_id": "301953872",
"session_id": "default:telecom_contas:abc-123"
}
Por isso existe o mapeamento.
Exemplo de configuração:
mcp_parameter_mapping:
defaults:
use_mock: true
tools:
consultar_fatura:
map:
customer_key: msisdn
contract_key: invoice_id
interaction_key: ura_call_id
session_key: session_id
consultar_pagamentos:
map:
customer_key: msisdn
contract_key: invoice_id
interaction_key: ura_call_id
session_key: session_id
consultar_plano:
map:
customer_key: msisdn
contract_key: contract_id
interaction_key: ura_call_id
session_key: session_id
Esse YAML deve ser interpretado da seguinte forma:
Campo interno do framework → Campo esperado pela tool
customer_key → msisdn
contract_key → invoice_id
interaction_key → ura_call_id
session_key → session_id
14.3.12. Ilustração do mapeamento para uma tool
flowchart LR
A[BusinessContext] --> B[customer_key]
A --> C[contract_key]
A --> D[interaction_key]
A --> E[session_key]
B -->|mapping| F[msisdn]
C -->|mapping| G[invoice_id]
D -->|mapping| H[ura_call_id]
E -->|mapping| I[session_id]
F --> J[MCP Tool consultar_fatura]
G --> J
H --> J
I --> J
14.3.13. Fluxo completo com exemplo de dados
sequenceDiagram
participant User as Usuário
participant FE as Frontend
participant GW as Channel Gateway
participant ID as Identity Resolver
participant BC as BusinessContext
participant LG as LangGraph
participant AG as BillingAgent
participant TR as MCP Tool Router
participant MP as Parameter Mapper
participant MCP as Telecom MCP Server
participant Tool as consultar_fatura
User->>FE: Quero consultar minha fatura
FE->>GW: message + msisdn + invoice_id + ura_call_id
GW->>ID: normalizar identidade
ID->>BC: customer_key, contract_key, interaction_key
BC->>LG: estado com business_context
LG->>AG: executa billing_agent
AG->>TR: chamar consultar_fatura
TR->>MP: aplicar mapeamento da tool
MP->>MCP: msisdn, invoice_id, ura_call_id
MCP->>Tool: executar consultar_fatura
Tool-->>MCP: dados da fatura
MCP-->>TR: resposta
TR-->>AG: resultado da tool
AG-->>LG: resposta final
LG-->>GW: mensagem do agente
GW-->>FE: SSE / resposta
FE-->>User: exibe resposta
14.3.14. Comparação entre nomes externos, internos e nomes da tool
| Camada | Exemplo | Responsabilidade |
|---|---|---|
| Frontend / Canal | msisdn, invoice_id, ura_call_id |
Capturar dados vindos da tela, URA, WhatsApp ou Web |
| Framework | customer_key, contract_key, interaction_key |
Padronizar o contexto de negócio |
| LangGraph State | business_context |
Transportar o contexto durante o workflow |
| Agent Runtime | usa business_context |
Passar contexto para agente e tool router |
| MCP Parameter Mapper | customer_key -> msisdn |
Traduzir nomes internos para nomes esperados pelo MCP |
| MCP Server | msisdn, invoice_id |
Executar ferramenta real ou mock |
| Tool | consultar_fatura(msisdn, invoice_id, ...) |
Buscar dados de negócio |
14.3.15. Exemplo de transformação ponta a ponta
14.3.15.1. Entrada do canal
{
"channel": "web",
"session_id": "default:telecom_contas:abc-123",
"message": "Quero consultar minha fatura",
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180",
"ura_call_id": "301953872",
"use_mock": true
}
14.3.15.2. BusinessContext gerado
{
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"account_key": null,
"resource_key": null,
"session_key": "default:telecom_contas:abc-123",
"metadata": {
"channel": "web",
"use_mock": true
}
}
14.3.15.3. Estado enviado ao LangGraph
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Quero consultar minha fatura"
}
],
"business_context": {
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"session_key": "default:telecom_contas:abc-123",
"metadata": {
"channel": "web",
"use_mock": true
}
}
}
14.3.15.4. Tool selecionada pelo agente
{
"tool": "consultar_fatura",
"arguments": {
"competencia": "atual"
}
}
14.3.15.5. Argumentos enriquecidos pelo framework
{
"tool": "consultar_fatura",
"arguments": {
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180",
"interaction_key": "301953872",
"session_key": "default:telecom_contas:abc-123",
"competencia": "atual"
}
}
14.3.15.6. Argumentos finais após o MCP Parameter Mapper
{
"tool": "consultar_fatura",
"arguments": {
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180",
"ura_call_id": "301953872",
"session_id": "default:telecom_contas:abc-123",
"competencia": "atual",
"use_mock": true
}
}
14.3.16. Desenho resumido
ENTRADA DO CANAL
────────────────────────────────────────
msisdn=11999999999
invoice_id=3000131180
ura_call_id=301953872
message="Quero consultar minha fatura"
NORMALIZAÇÃO DO FRAMEWORK
────────────────────────────────────────
msisdn ───────► customer_key
invoice_id ───────► contract_key
ura_call_id ───────► interaction_key
BUSINESS CONTEXT
────────────────────────────────────────
{
customer_key: "11999999999",
contract_key: "3000131180",
interaction_key: "301953872",
session_key: "default:telecom_contas:abc"
}
LANGGRAPH STATE
────────────────────────────────────────
{
messages: [...],
business_context: {...}
}
AGENTE DECIDE TOOL
────────────────────────────────────────
consultar_fatura
MCP PARAMETER MAPPING
────────────────────────────────────────
customer_key ───────► msisdn
contract_key ───────► invoice_id
interaction_key ───────► ura_call_id
session_key ───────► session_id
CHAMADA FINAL AO MCP SERVER
────────────────────────────────────────
{
"tool": "consultar_fatura",
"arguments": {
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180",
"ura_call_id": "301953872",
"session_id": "default:telecom_contas:abc",
"use_mock": true
}
}
14.3.17. Por que isso é importante para o framework
O BusinessContext permite que o framework seja reutilizável para vários domínios.
Sem ele, um agente de Contas poderia ficar assim:
msisdn = request.query_params["msisdn"]
invoice_id = request.query_params["invoice_id"]
ura_call_id = request.query_params["ura_call_id"]
Isso acopla o agente diretamente ao frontend, ao canal e ao domínio TIM.
Com BusinessContext, o agente trabalha com um contrato padronizado:
customer = business_context.customer_key
contract = business_context.contract_key
interaction = business_context.interaction_key
E o detalhe específico de cada tool fica isolado no mapper.
14.3.18. Reutilização em diferentes domínios
O mesmo modelo pode funcionar para vários domínios:
Contas:
customer_key -> msisdn
contract_key -> invoice_id
interaction_key -> ura_call_id
Banco:
customer_key -> cpf
contract_key -> account_id
interaction_key -> protocol
Retail:
customer_key -> customer_id
contract_key -> order_id
interaction_key -> ticket_id
Saúde:
customer_key -> patient_id
contract_key -> appointment_id
interaction_key -> protocol
O agente não precisa mudar.
O que muda é o mapeamento.
14.3.19. Onde cada responsabilidade deveria ficar
| Responsabilidade | Camada sugerida |
|---|---|
| Receber parâmetros do canal | Frontend / Channel Gateway |
Identificar aliases como msisdn, cpf, invoice_id |
Identity Resolver / BusinessContext Builder |
| Criar o modelo canônico | BusinessContext Builder |
| Guardar contexto na sessão | Session Repository |
| Transportar contexto durante o workflow | LangGraph State |
| Decidir qual agente executa | Supervisor / Router |
| Executar o agente | Agent Runtime |
| Decidir qual MCP Server atende a tool | MCP Tool Router |
| Converter nomes internos para nomes da tool | MCP Parameter Mapper |
| Executar consulta real ou mock | MCP Server / Tool |
14.3.20. Fluxo mental simplificado
1. Canal recebe dados com nomes variados
msisdn, cpf, invoice_id, protocol...
2. Framework converte tudo para nomes canônicos
customer_key, contract_key, interaction_key...
3. LangGraph carrega isso no state
business_context dentro do AgentState
4. Agente decide qual tool chamar
consultar_fatura
5. Tool Router pega o BusinessContext
customer_key=11999999999
6. Parameter Mapper traduz para o MCP
customer_key -> msisdn
7. MCP Server executa
consultar_fatura(msisdn="11999999999")
14.3.21. Resumo final
O BusinessContext é o adaptador de identidade de negócio do framework.
Ele pega parâmetros específicos do canal ou domínio, transforma em um modelo interno padronizado e depois permite que o MCP Parameter Mapper converta esse modelo interno para os nomes esperados por cada tool real.
A cadeia completa é:
Parâmetros do canal
↓
BusinessContext canônico
↓
LangGraph State
↓
Agent Runtime
↓
MCP Tool Router
↓
Parameter Mapper
↓
MCP Server
↓
Tool real
Com isso, o framework ganha:
- padronização;
- desacoplamento entre canal e agente;
- reutilização em vários domínios;
- menor duplicação de código;
- maior facilidade de manutenção;
- maior governança sobre quais dados chegam nas tools;
- flexibilidade para usar tools mock ou reais;
- compatibilidade com múltiplos MCP Servers.
14.4. Relação entre SessionContext e BusinessContext
Quando o Agent Gateway está presente, ele pode criar ou transportar dados de sessão. Esses dados são importantes, mas não substituem a identidade de negócio.
SessionContext responde:
Quem está falando?
Por qual canal?
Qual sessão global está ativa?
Qual backend está atendendo?
Qual foi a razão da última decisão de rota?
BusinessContext responde:
Qual cliente deve ser consultado?
Qual contrato/fatura/pedido está em discussão?
Qual protocolo/chamado/interação identifica o caso?
Qual chave deve ser enviada para a tool MCP?
Regra prática:
Use session para continuidade, rastreabilidade e canal.
Use business_context para consultar sistemas, chamar MCP e tomar decisão de negócio.
Use tool_arguments quando parâmetros já vierem explicitamente preparados.
Exemplo de erro comum:
Usar session.user_id como customer_key sem validar identity.yaml.
O correto é deixar o IdentityResolver transformar user_id, cpf, msisdn, customer_id ou outro identificador em uma chave canônica como customer_key.
15. Implementando ou conectando um MCP Server
15.1. Antes do código: qual é o papel do MCP Server?
O MCP Server é onde fica a integração com sistemas externos ou mocks de domínio. Ele permite que o agente use uma tool sem conhecer implementação técnica.
O backend sabe chamar:
consultar_titulo_financeiro(customer_id, contract_id)
Mas não sabe, nem deveria saber, se essa consulta usa:
REST
SOAP
banco Oracle
arquivo mock
serviço legado
fila
sistema interno
15.2. Contrato conceitual das tools
Exemplo conceitual:
async def consultar_titulo_financeiro(customer_id: str, contract_id: str, session_id: str | None = None):
return {
"customer_id": customer_id,
"contract_id": contract_id,
"status": "ABERTO",
"valor": 129.90,
"vencimento": "2026-06-20",
}
async def consultar_pagamentos_financeiro(customer_id: str, session_id: str | None = None):
return {
"customer_id": customer_id,
"pagamentos": [
{"data": "2026-06-01", "valor": 129.90, "status": "COMPENSADO"}
],
}
15.3. Critério para mock versus real
Use mock quando:
o sistema real não está disponível
você está testando roteamento e contrato
você quer validar frontend/backend sem depender de VPN
você quer montar testes automatizados determinísticos
Use integração real quando:
o contrato já foi validado
os parâmetros estão corretos
o timeout e fallback foram definidos
há observabilidade para sucesso e falha
há dados seguros para teste
Para desenvolvimento, você pode usar use_mock: true no mcp_parameter_mapping.yaml ou implementar um MCP Server local com respostas simuladas.
Vamos criar os 2 serviços (consultar_titulo_financeiro e consultar_pagamentos_financeiro) para funcionar no MCP Server (mock) de exemplo deste projeto. Altere em /mcp_servers/telecom_mcp_server/main.py.
Inclua esta declaração em TOOLS:
"consultar_titulo_financeiro": {
"description": "Consulta um título financeiro por cliente e contrato.",
"input_schema": {"customer_id": "string", "contract_id": "string", "session_id": "string"},
},
"consultar_pagamentos_financeiro": {
"description": "Consulta pagamentos financeiros por cliente.",
"input_schema": {"customer_id": "string", "session_id": "string"},
}
Desta forma:
TOOLS = {
"consultar_fatura": {
"description": "Consulta dados resumidos de fatura por msisdn/invoice_id.",
"input_schema": {"msisdn": "string", "invoice_id": "string"},
},
"consultar_pagamentos": {
"description": "Consulta histórico de pagamentos do cliente.",
"input_schema": {"msisdn": "string"},
},
"consultar_plano": {
"description": "Consulta plano ativo e atributos comerciais.",
"input_schema": {"msisdn": "string", "asset_id": "string"},
},
"listar_servicos": {
"description": "Lista serviços ativos e adicionais VAS.",
"input_schema": {"msisdn": "string"},
},
"consultar_titulo_financeiro": {
"description": "Consulta um título financeiro por cliente e contrato.",
"input_schema": {"customer_id": "string", "contract_id": "string", "session_id": "string"},
},
"consultar_pagamentos_financeiro": {
"description": "Consulta pagamentos financeiros por cliente.",
"input_schema": {"customer_id": "string", "session_id": "string"},
}
}
E em call_tool() adicione os serviços mock:
elif name == "consultar_titulo_financeiro":
result = {
"customer_id": args.get("customer_id") or "123456",
"contract_id": args.get("contract_id") or "3000131180",
"status": "ABERTO",
"valor": 129.90,
"vencimento": "2026-06-20",
}
elif name == "consultar_pagamentos_financeiro":
result = {
"customer_id": args.get("customer_id") or "123456",
"pagamentos": [
{"data": "2026-06-01", "valor": 129.90, "status": "COMPENSADO"}
],
}
15.4. MCP via FastMCP no Agent Framework OCI
A seguir, será explicado como ativar e configurar a integração do Agent Framework OCI com servidores MCP implementados com FastMCP.
15.4.1. O que é esta opção
O framework suporta dois modos de integração com MCP:
-
HTTP legado
Usa o contrato simples do próprio framework:GET /mcp/tools/list POST /mcp/tools/call -
FastMCP / MCP oficial
Usa o protocolo MCP oficial via transportestreamable-http, normalmente exposto em:http://localhost:8001/mcp
A opção FastMCP permite que o framework consuma servidores MCP reais, criados com:
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
15.4.2. Dependências necessárias
No ambiente virtual do projeto:
pip install "mcp>=1.28.0"
Valide:
pip show mcp
Exemplo esperado:
Name: mcp
Version: 1.28.0
Summary: Model Context Protocol SDK
15.4.3. Exemplo de MCP Server FastMCP
Exemplo de servidor Telecom na porta 8001:
from __future__ import annotations
from typing import Any
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("telecom_mcp_server")
@mcp.tool()
def consultar_fatura(msisdn: str | None = None, invoice_id: str | None = None) -> dict[str, Any]:
"""Consulta dados resumidos de fatura por msisdn/invoice_id."""
print(">>> EXECUTOU consultar_fatura", msisdn, invoice_id, flush=True)
return {
"invoice_id": invoice_id or "INV-EXEMPLO-001",
"msisdn": msisdn or "11999999999",
"valor_total": 249.90,
"vencimento": "2026-06-10",
"status": "ABERTA",
"itens": [
{"descricao": "Plano Controle 50GB", "valor": 149.90},
{"descricao": "Roaming internacional", "valor": 50.00},
{"descricao": "Serviços digitais", "valor": 50.00},
],
}
@mcp.tool()
def consultar_pagamentos(msisdn: str | None = None) -> dict[str, Any]:
"""Consulta histórico de pagamentos do cliente."""
return {
"msisdn": msisdn or "11999999999",
"pagamentos": [
{"data": "2026-05-10", "valor": 199.90, "status": "CONFIRMADO"},
{"data": "2026-04-10", "valor": 189.90, "status": "CONFIRMADO"},
],
}
if __name__ == "__main__":
mcp.settings.host = "0.0.0.0"
mcp.settings.port = 8001
mcp.run(transport="streamable-http")
15.4.4. Como subir o servidor MCP
Exemplo:
cd mcp_servers/telecom_mcp_server
python main_fastmcp.py
O servidor deve expor:
http://localhost:8001/mcp
Logs esperados quando o framework conectar:
Created new transport with session ID: ...
POST /mcp HTTP/1.1 200 OK
GET /mcp HTTP/1.1 200 OK
Processing request of type CallToolRequest
15.4.5. Configuração no framework
config/mcp_servers.yaml
Configure o transporte como fastmcp e a URL do endpoint /mcp:
servers:
telecom:
transport: fastmcp
endpoint: http://localhost:8001/mcp
enabled: true
description: MCP Server de exemplo para domínio Telecom.
retail:
transport: fastmcp
endpoint: http://localhost:8002/mcp
enabled: true
description: MCP Server de exemplo para domínio Retail.
Também são aceitos aliases como:
transport: streamable_http
ou:
transport: sse
quando o servidor estiver usando SSE.
15.4.6. Configuração das tools
config/tools.yaml
Cada tool precisa apontar para o servidor correto:
tools:
consultar_fatura:
enabled: true
server: telecom
description: Consulta fatura do cliente.
consultar_pagamentos:
enabled: true
server: telecom
description: Consulta histórico de pagamentos.
consultar_plano:
enabled: true
server: telecom
description: Consulta plano ativo.
listar_servicos:
enabled: true
server: telecom
description: Lista serviços ativos.
O nome da tool no YAML precisa bater exatamente com o nome da função decorada no FastMCP:
@mcp.tool()
def consultar_fatura(...):
...
15.4.7. Desligar mock
Se o framework estiver chamando a tool, mas não bater no FastMCP, verifique use_mock.
Procure:
grep -R "use_mock" agent_template_backend/config agent_framework -n
Evite:
defaults:
use_mock: true
Use:
defaults:
use_mock: false
ou remova o parâmetro.
Quando use_mock=True, o framework pode simular o resultado e não chamar o servidor real.
15.4.8. Mapeamento de parâmetros
config/mcp_parameter_mapping.yaml
Exemplo:
mcp_parameter_mapping:
defaults:
use_mock: false
tools:
consultar_fatura:
map:
customer_key: msisdn
contract_key: invoice_id
interaction_key: ura_call_id
session_key: session_id
consultar_pagamentos:
map:
customer_key: msisdn
interaction_key: ura_call_id
session_key: session_id
Esse arquivo transforma o BusinessContext canônico do framework nos argumentos esperados pela tool MCP.
Exemplo:
customer_key → msisdn
contract_key → invoice_id
Assim, uma entrada como:
{
"customer_key": "11999999999",
"contract_key": "3000131180"
}
vira:
{
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180"
}
15.4.9. Validação isolada do servidor
Crie um arquivo test_fastmcp.py:
import asyncio
from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client
async def test():
async with streamablehttp_client("http://localhost:8001/mcp") as streams:
read, write = streams[0], streams[1]
async with ClientSession(read, write) as session:
await session.initialize()
tools = await session.list_tools()
print("TOOLS:", tools)
result = await session.call_tool(
"consultar_fatura",
arguments={
"msisdn": "11999999999",
"invoice_id": "3000131180",
},
)
print("RESULT:", result)
asyncio.run(test())
Execute:
python test_fastmcp.py
O esperado é que tools contenha:
consultar_fatura
consultar_pagamentos
consultar_plano
listar_servicos
Se aparecer:
tools=[]
o problema está no servidor, não no framework.
15.4.10. Mensagem Tool not listed
A mensagem:
Tool 'consultar_fatura' not listed, no validation will be performed
indica que a tool não apareceu na lista de tools conhecida pela sessão MCP.
Ela pode ocorrer quando:
- O servidor FastMCP subiu sem tools registradas.
- O código recriou
mcp = FastMCP(...)no__main__. - O cliente chamou
call_tool()sem uma descoberta prévia vialist_tools(). - O endpoint chamado não é o mesmo servidor que contém as tools.
Se list_tools() retornar tools=[], a causa mais comum é recriar o objeto mcp depois dos decorators.
15.4.11. Logs esperados no framework
Quando o framework chama corretamente uma tool FastMCP, devem aparecer logs semelhantes a:
MCPToolRouter carregado enabled=True servers=['telecom', 'retail']
mcp.tool.mapped tool=consultar_fatura server=telecom
span.start mcp.tool_call tool_name=consultar_fatura mcp_server=telecom
fastmcp.tools.listed server=telecom tools=['consultar_fatura', ...]
fastmcp.tool_call.normalized tool=consultar_fatura server=telecom ok=True result_type=dict error=None
Se aparecer:
use_mock=True
então a chamada pode estar sendo desviada para mock.
15.4.12. Contrato de retorno interno
O FastMCP retorna um CallToolResult, normalmente com conteúdo em TextContent.text.
O framework precisa normalizar esse retorno para o contrato interno:
{
"ok": true,
"result": {
"invoice_id": "3000131180",
"msisdn": "11999999999",
"valor_total": 249.90,
"vencimento": "2026-06-10",
"status": "ABERTA"
},
"metadata": {
"transport": "fastmcp",
"server": "telecom",
"tool": "consultar_fatura"
}
}
Se a normalização falhar, o agente pode cair em fallback com mensagem parecida com:
No momento, não foi possível acessar as informações da sua fatura.
15.4.13. Checklist rápido
Antes de testar pelo agente, valide:
pip show mcp
python test_fastmcp.py
Confirme que:
tools != []
Depois valide no framework:
grep -R "use_mock" agent_template_backend/config agent_framework -n
E confirme no mcp_servers.yaml:
transport: fastmcp
endpoint: http://localhost:8001/mcp
15.4.14. Ordem recomendada para subir a stack
Terminal 1 — MCP Telecom:
cd mcp_servers/telecom_mcp_server
python main_fastmcp.py
Terminal 2 — MCP Retail:
cd mcp_servers/retail_mcp_server
python main_fastmcp.py
Terminal 3 — Backend Agent Framework:
cd agent_template_backend
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
Terminal 4 — Frontend:
cd agent_frontend
npm run dev
15.4.15. Resumo
Para ativar MCP via FastMCP:
- Suba um servidor com
FastMCP. - Registre as tools com
@mcp.tool(). - Não recrie o objeto
mcpno__main__. - Configure
mcp_servers.yamlcomtransport: fastmcpe endpoint/mcp. - Configure
tools.yamlapontando cada tool para o server correto. - Garanta
use_mock: false. - Valide com
session.list_tools()antes de testar pelo agente.
16. IC, NOC e GRL no novo agente
16.1. Antes dos eventos: por que eles existem?
IC, NOC e GRL não são logs comuns. Eles existem para rastrear a execução de forma corporativa.
IC = evento de negócio ou jornada do agente
NOC = evento operacional, erro, indisponibilidade, timeout ou degradação
GRL = evento de governança, guardrail, bloqueio, revisão ou sanitização
Use logger.info() para diagnóstico simples. Use IC/NOC/GRL quando o evento precisa aparecer em auditoria, observabilidade ou análise operacional.
16.2. IC — eventos de negócio
Use ICs dentro do agente para registrar passos relevantes da jornada.
Exemplo:
await self._emit_ic(
"IC.FINANCEIRO_AGENT_STARTED",
state,
{"business_component": "financeiro"},
component="agent.financeiro.start",
)
Sugestão mínima por agente:
IC.<AGENTE>_AGENT_STARTED
IC.<AGENTE>_MCP_CONTEXT_COLLECTED
IC.<AGENTE>_RAG_CONTEXT_RETRIEVED
IC.<AGENTE>_AGENT_COMPLETED
IC.<AGENTE>_BUSINESS_DECISION
IC.<AGENTE>_ACTION_REQUESTED
IC.<AGENTE>_ACTION_COMPLETED
16.3. NOC — eventos operacionais
NOC deve ser usado para saúde técnica, indisponibilidade, erro, timeout, fallback e degradação.
Exemplo:
await self.observer.emit_noc(
"NOC.FINANCEIRO_TOOL_TIMEOUT",
{
"session_id": state.get("conversation_key") or state.get("session_id"),
"tenant_id": state.get("tenant_id"),
"agent_id": state.get("agent_id"),
"tool": "consultar_titulo_financeiro",
},
component="agent.financeiro.tool",
)
16.4. GRL — guardrails
A maior parte dos GRLs já é emitida pelo workflow em:
input_guardrails
output_supervisor
output_guardrails
Só implemente GRL dentro do agente quando houver uma validação de domínio específica que não caiba nos guardrails globais.
16.5. Quando não criar evento novo
Não crie IC/NOC/GRL para cada linha de código. Crie eventos para decisões importantes:
entrada validada
contexto MCP coletado
decisão de negócio tomada
ação externa solicitada
ação externa concluída
fallback técnico acionado
resposta bloqueada ou revisada
workflow concluído
17. Build e execução local
Na raiz do projeto:
cd agent_framework_oci
python -m venv .venv
17.1. Antes dos comandos: o que significa subir o backend?
Subir o backend significa iniciar a API que recebe mensagens, normaliza canal, resolve identidade, abre sessão, executa o workflow e devolve resposta.
Ele pode subir mesmo sem MCP real, desde que a configuração esteja em mock ou que as tools não sejam obrigatórias para o teste.
17.2. Rodar backend local
Dentro de agent_template_backend:
source .venv/bin/activate
cd agent_template_backend
pip install -e ../agent_framework
pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
Windows PowerShell:
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
17.3. Validações imediatas
Verifique saúde:
curl http://localhost:8000/health
Listar agentes:
curl http://localhost:8000/agents
Listar tools MCP conhecidas:
curl http://localhost:8000/debug/mcp/tools
17.4. Como interpretar o resultado
/health ok → API subiu.
/agents lista → agents.yaml foi carregado.
/debug/mcp/tools → tools.yaml e mcp_servers.yaml foram carregados.
Se /health funciona mas /agents não lista o agente, o problema provavelmente está em config/agents.yaml. Se /debug/mcp/tools não mostra a tool, o problema provavelmente está em tools.yaml ou mcp_servers.yaml.
18. Subindo MCP Servers
18.1. Antes dos comandos: quando preciso subir MCP?
Você precisa subir MCP quando a intent escolhida usa mcp_tools e o agente depende dessas tools para responder.
Não precisa subir MCP para testar apenas:
health check
registro de agentes
roteamento básico
mock LLM sem tools
fluxo conversacional simples sem consulta externa
18.2. Subir MCP Server local
Se os MCP Servers forem processos Python separados, suba cada um em uma porta distinta.
Exemplo:
cd ../mcp_servers/financeiro_mcp_server
source .venv/bin/activate
python -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8300 --reload
Depois confirme que o endpoint configurado em config/mcp_servers.yaml está correto:
servers:
financeiro:
endpoint: http://localhost:8300/mcp
Nota: A pasta /scripts/ possui scripts automatizados de inicialização do mcp server para efeitos didáticos. A pasta /agent_template_backend possui 2 mcp servers configurados, um na porta 8100 e outro na 8200. Estes serviços estão prontos e configurados para execução caso queira testar o circuito. Você pode customizar para subir todos os seus mcp servers. Execute: bash ./scripts/run_mcp_servers.sh
18.3. Testar tool pelo backend
Teste pelo backend, não diretamente pelo MCP. Assim você valida o caminho completo:
backend → MCP Tool Router → MCP Server → resposta
curl -X POST http://localhost:8000/debug/mcp/call/consultar_titulo_financeiro \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"business_context": {
"customer_key": "12345",
"contract_key": "ABC-999",
"session_key": "sessao-teste"
},
"original_context": {
"session_id": "sessao-teste"
}
}'
Nota: No projeto existe também uma interface visual para testar:
18.4. Subir Frontend para testes
Install before the npm and:
cd agent_framework_oci
cd agent_frontend
python -m http.server 5173
Abra http://localhost:5173.
Nota: O frontend está preparado para funcionar com o Agent Gateway. No projeto, consulte os capítulos 28 e 28.10 para experimentá-lo. Lembre-se apenas de trocar Backend URL para http://localhost:8010 pois 8010 é a porta onde o Agent Gateway estará escutando.
18.5. Como interpretar erros MCP
Tool não encontrada → tools.yaml ou nome da tool errado.
Servidor não encontrado → mcp_servers.yaml não tem o mcp_server indicado pela tool.
Connection refused → MCP Server não está rodando ou porta errada.
Parâmetro obrigatório ausente → identity.yaml ou mcp_parameter_mapping.yaml incorreto.
Timeout → MCP lento, endpoint errado, VPN, DNS ou sistema real indisponível.
19. Build com Docker
O Dockerfile do template espera copiar agent_framework e agent_template_backend. Portanto, rode o build a partir do diretório pai que contém ambos.
Estrutura esperada:
workspace/
├── agent_framework/
└── agent_template_backend/
Build:
cd workspace
docker build -t agent-template-backend:local -f agent_template_backend/Dockerfile .
Run:
docker run --rm -p 8000:8000 \
--env-file agent_template_backend/.env \
agent-template-backend:local
Health check:
curl http://localhost:8000/health
20. Docker Compose sugerido
Crie um docker-compose.yaml no diretório pai, se quiser subir backend, Redis, Langfuse e MCP Servers juntos.
Exemplo simplificado:
services:
backend:
build:
context: .
dockerfile: agent_template_backend/Dockerfile
env_file:
- agent_template_backend/.env
ports:
- "8000:8000"
depends_on:
- redis
- financeiro-mcp
redis:
image: redis:7
ports:
- "6379:6379"
financeiro-mcp:
build:
context: ./mcp_servers/financeiro_mcp_server
ports:
- "8300:8300"
Quando estiver em Docker, use config/mcp_servers.docker.yaml e ajuste o .env:
MCP_SERVERS_CONFIG_PATH=./config/mcp_servers.docker.yaml
21. Testando o agente pelo Gateway
21.1. Teste simples
curl -X POST http://localhost:8000/gateway/message \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"channel": "web",
"agent_id": "financeiro_agent",
"tenant_id": "default",
"payload": {
"text": "Quero consultar meu pagamento",
"session_id": "teste-financeiro-001",
"user_id": "user-001",
"customer_id": "12345",
"contract_id": "ABC-999",
"message_id": "msg-001"
}
}'
A resposta deve conter metadados como:
{
"channel": "web",
"session_id": "default:financeiro_agent:teste-financeiro-001",
"text": "...",
"metadata": {
"route": "financeiro_agent",
"intent": "financeiro_pagamentos",
"mcp_results": [],
"business_context": {
"customer_key": "12345",
"contract_key": "ABC-999"
}
}
}
21.2. Teste de roteamento sem fixar agent_id
curl -X POST http://localhost:8000/gateway/message \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"channel": "web",
"tenant_id": "default",
"payload": {
"text": "Meu pagamento ainda não foi baixado",
"session_id": "teste-router-001",
"user_id": "user-001",
"customer_id": "12345",
"contract_id": "ABC-999"
}
}'
21.3. Teste de SSE
Enviar mensagem com SSE:
curl -X POST http://localhost:8000/gateway/message/sse \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"channel": "web",
"agent_id": "financeiro_agent",
"tenant_id": "default",
"payload": {
"text": "Preciso da segunda via do boleto",
"session_id": "teste-sse-001",
"user_id": "user-001",
"customer_id": "12345",
"contract_id": "ABC-999"
}
}'
Abrir stream:
curl -N http://localhost:8000/gateway/events/default:financeiro_agent:teste-sse-001
Eventos esperados:
connected
flow.start
session.upserted
message.received
workflow.started
workflow.completed
message.responded
flow.end
22. Testando debug endpoints
22.1. Roteamento
curl -X POST http://localhost:8000/debug/route \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"text": "Quero consultar meu pagamento",
"context": {
"agent_id": "financeiro_agent",
"tenant_id": "default"
}
}'
22.2. Identidade
curl -X POST http://localhost:8000/debug/identity \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"session_id": "teste-id-001",
"customer_id": "12345",
"contract_id": "ABC-999",
"message_id": "msg-001"
}'
22.3. Mensagens da sessão
curl http://localhost:8000/sessions/default:financeiro_agent:teste-financeiro-001/messages
22.4. Checkpoint
curl http://localhost:8000/sessions/default:financeiro_agent:teste-financeiro-001/checkpoint
22.5. Uso/custo
curl http://localhost:8000/debug/usage
23. Checklist de validação funcional
Use este checklist antes de considerar o agente pronto.
23.1. Configuração
.envsem credenciais reais versionadas.LLM_PROVIDERcorreto.ROUTING_MODEdefinido:routerousupervisor.ENABLE_MCP_TOOLSajustado conforme necessidade.MCP_SERVERS_CONFIG_PATHaponta para o YAML correto.IDENTITY_CONFIG_PATHaponta paraconfig/identity.yaml.- Persistência local ou Autonomous configurada.
23.2. Agente
- Arquivo criado em
app/agents/<agent>.py. - Classe implementa
async def run(self, state). - Agente herda
AgentRuntimeMixin. - Agente usa
get_runtime_context()ou padrão equivalente para lerstate/context/session/business_context. - Agente usa
normalize_tools_by_intent()quando precisa de fallback de tools por intent. - Agente usa
build_tool_arguments()ouexecute_tools_for_intent()quando precisa de aliases/política de tools. - Tools de ação em
tools.yamlpossuemtool_type,requirese, quando necessário,confirmation_required. - Dev entende que
AgentRuntimeMixiné infraestrutura compartilhada, não regra de negócio. - Agente usa
_emit_ic(),_emit_noc()ou_emit_grl()em vez de emitir observabilidade em formato próprio. - Agente usa
_collect_mcp_context()para consultas simples às tools declaradas emrouting.yaml. - Agente usa
_retrieve_rag_context()quando precisa de contexto documental. - Agente usa
_invoke_llm_cached()para chamada LLM com cache e telemetria. - Dev entende que
messagesé o contrato conversacional enviado ao LLM, não a memória persistente. messagessepara regras permanentes nosysteme pedido/evidências nouser.messagesinclui apenas campos necessários desession,business_context, MCP e RAG.- Agente não envia
statecompleto, objetos enormes ou dados sensíveis desnecessários ao LLM. - Agente deixa claro no prompt quando MCP/RAG falharam, para evitar resposta inventada.
- Agente não chama REST, banco, SOAP ou serviço externo diretamente quando isso deveria estar atrás de MCP.
- Agente separa
context,session,business_contextetool_argumentsantes de tomar decisões. - Agente usa
business_contextpara decisões de negócio esessionpara continuidade/rastreabilidade. - Prompts específicos aplicam
apply_agent_profile_prompt(). - Tools são chamadas via
_collect_mcp_context(). - RAG é chamado via
_retrieve_rag_context(), se aplicável. - LLM é chamado via
_invoke_llm_cached(). - Retorno contém
answer,next_state,mcp_resultse, se aplicável,rag.
23.3. Workflow
- Agente importado em
agent_graph.py. - Agente instanciado no
__init__. - Nó adicionado no
StateGraph. - Rota adicionada em
add_conditional_edges. - Edge criada para
output_supervisor. - Handler adicionado no modo supervisor, se necessário.
23.4. Roteamento
- Intent adicionada em
config/routing.yaml. - Keywords suficientes.
- Examples coerentes.
agentda intent bate com o nome do nó do workflow.mcp_toolsda intent existem emconfig/tools.yaml.
23.5. MCP
- Tool declarada em
config/tools.yaml. - MCP Server declarado em
config/mcp_servers.yaml. - Mapeamento declarado em
config/mcp_parameter_mapping.yaml. - Tool testada via
/debug/mcp/call/{tool_name}. - Timeout e fallback definidos.
23.6. Observabilidade
- ICs de início e fim emitidos.
- ICs de coleta MCP/RAG emitidos quando aplicável.
- NOCs emitidos em erros técnicos relevantes.
- GRLs globais aparecem em input/output.
- Langfuse ou outro provider recebe traces, se habilitado.
23.7. Testes
/healthretornastatus=ok./agentslista o agente novo./debug/routeescolhe o agente correto./debug/identityresolve as chaves esperadas./gateway/messageretorna resposta correta./gateway/message/ssepublica eventos./sessions/{session_id}/messagesmostra histórico./sessions/{session_id}/checkpointmostra checkpoint.
24. Boas práticas de customização
Faça
- Coloque regra de negócio no agente, não no framework.
- Use MCP para acesso a sistemas externos.
- Use
RuntimeContext,build_tool_arguments()eexecute_tools_for_intent()antes de criar helpers locais duplicados no agente. - Use
identity.yamlpara normalizar chaves de negócio. - Use
mcp_parameter_mapping.yamlpara adaptar nomes de parâmetros. - Use IC para eventos de negócio.
- Use NOC para falhas técnicas.
- Use GRL para decisões de segurança/validação.
- Monte
messagescom separação clara entre instrução, pedido, evidência MCP, contexto RAG e formato de saída. - Mantenha prompts por agente em
config/agents/<agent_id>/prompt_policy.yaml. - Mantenha guardrails e judges isolados quando o agente tiver regras próprias.
Evite
- Criar outro workflow fora de
AgentWorkflowsem necessidade. - Chamar REST/DB direto dentro do agente quando a chamada deveria ser tool MCP.
- Criar checkpointer próprio.
- Criar memória paralela fora do framework.
- Emitir telemetria em formato incompatível com
AgentObserver. - Colocar regra específica de um agente dentro do framework.
- Misturar histórico de agentes diferentes na mesma sessão.
- Enviar o
stateinteiro ou dumps grandes de tools/RAG diretamente dentro demessages. - Colocar regras críticas apenas no
userprompt quando deveriam estar nosystem.
25. Troubleshooting
25.1. /gateway/message retorna rota errada
Verifique:
curl -X POST http://localhost:8000/debug/route \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"sua frase de teste","context":{"agent_id":"financeiro_agent"}}'
Depois revise:
config/routing.yaml
keywords
examples
priority
ROUTING_MODE
ENABLE_LLM_ROUTER
25.2. Tool MCP não é chamada
Verifique:
A intent em routing.yaml possui mcp_tools.
A tool existe em tools.yaml.
O MCP Server está em mcp_servers.yaml.
ENABLE_MCP_TOOLS=true.
O mapeamento existe em mcp_parameter_mapping.yaml.
A identidade tem as chaves necessárias.
25.3. Tool recebe parâmetro errado
Revise:
config/identity.yaml
config/mcp_parameter_mapping.yaml
payload enviado ao /gateway/message
Use:
curl -X POST http://localhost:8000/debug/identity \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"session_id":"s1","customer_id":"123","contract_id":"C1"}'
25.4. SSE dá MIME type incorreto
O endpoint correto é:
GET /gateway/events/{session_id}
O session_id precisa ser a chave canônica completa retornada pelo gateway:
tenant_id:agent_id:session_id_original
Exemplo:
default:financeiro_agent:teste-sse-001
25.5. Langfuse não mostra traces
Verifique:
ENABLE_LANGFUSE=true
LANGFUSE_PUBLIC_KEY=<public-key>
LANGFUSE_SECRET_KEY=<secret-key>
LANGFUSE_HOST=http://localhost:3005
E confira:
curl http://localhost:8000/health
curl http://localhost:8000/debug/env
25.6. Banco Autonomous não conecta
Para desenvolvimento, simplifique primeiro:
SESSION_REPOSITORY_PROVIDER=memory
MEMORY_REPOSITORY_PROVIDER=memory
CHECKPOINT_REPOSITORY_PROVIDER=memory
USAGE_REPOSITORY_PROVIDER=memory
Depois volte para autonomous quando wallet, DSN e variáveis estiverem corretos.
25.7. LLM responde inventando ou ignorando evidências
Quando o LLM inventa dados, confirma uma ação inexistente ou ignora uma tool, nem sempre o problema está no modelo. Muitas vezes o problema está em como messages foi montado.
Verifique:
O system prompt proíbe claramente inventar dados?
O user prompt separa evidências MCP de instruções?
A falha da tool foi informada explicitamente ao LLM?
O agente enviou um dump confuso de mcp_results em vez de um resumo útil?
O RAG trouxe documentos relevantes ou ruído?
O prompt pediu formato de resposta claro?
Há histórico duplicado confundindo a resposta?
Exemplo de correção:
Ruim:
Responda sobre o pagamento do cliente usando os dados abaixo: [...]
Melhor:
A tool consultar_pagamentos_financeiro retornou ok=false.
Não confirme pagamento.
Informe que a evidência de pagamento não foi encontrada.
Em ambiente de desenvolvimento, registre uma versão sanitizada de messages para revisar o que realmente chegou ao LLM. Nunca registre prompts brutos com CPF, token, credencial, dados sensíveis ou payloads grandes de sistemas externos.
26. Modelo mínimo de entrega de um novo agente
Ao finalizar uma implementação, a entrega mínima deve conter:
app/agents/<agent_name>.py
config/agents.yaml
config/routing.yaml
config/tools.yaml
config/mcp_servers.yaml
config/mcp_parameter_mapping.yaml
config/identity.yaml
config/agents/<agent_id>/prompt_policy.yaml
config/agents/<agent_id>/guardrails.yaml
config/agents/<agent_id>/judges.yaml
app/workflows/agent_graph.py
app/state.py, se necessário
.env.example ou documentação de variáveis
README.md com testes curl
27. Exemplo de teste completo
# 1. Health
curl http://localhost:8000/health
# 2. Agentes
curl http://localhost:8000/agents
# 3. Tools MCP
curl http://localhost:8000/debug/mcp/tools
# 4. Roteamento
curl -X POST http://localhost:8000/debug/route \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"text": "Quero consultar meu pagamento",
"context": {"agent_id": "financeiro_agent", "tenant_id": "default"}
}'
# 5. Identidade
curl -X POST http://localhost:8000/debug/identity \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"session_id": "teste-final-001",
"customer_id": "12345",
"contract_id": "ABC-999"
}'
# 6. Mensagem real
curl -X POST http://localhost:8000/gateway/message \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"channel": "web",
"agent_id": "financeiro_agent",
"tenant_id": "default",
"payload": {
"text": "Quero consultar meu pagamento",
"session_id": "teste-final-001",
"user_id": "user-001",
"customer_id": "12345",
"contract_id": "ABC-999",
"message_id": "msg-final-001"
}
}'
# 7. Histórico
curl http://localhost:8000/sessions/default:financeiro_agent:teste-final-001/messages
# 8. Checkpoint
curl http://localhost:8000/sessions/default:financeiro_agent:teste-final-001/checkpoint
28. Agent Gateway / Global Supervisor
Este capítulo é uma tratativa à parte. Em uma arquitetura com vários agentes, não basta saber construir um backend de agente isolado. Em algum momento o frontend recebe uma mensagem do usuário e precisa decidir qual backend de agente deve tratar aquela conversa.
Essa decisão não deve ficar espalhada no frontend, nem duplicada dentro de cada agente. Para isso existe o Agent Gateway, também chamado aqui de Global Supervisor.
28.1. Antes do código: qual problema o Agent Gateway resolve?
Imagine que a empresa tenha três backends independentes:
Backend Contas
resolve fatura, pagamento, consumo, segunda via, contestação
Backend Ofertas
resolve planos, contratação, upgrade, retenção, desconto
Backend Suporte
resolve internet lenta, sinal, rede, modem, falha técnica
Sem um gateway global, o frontend teria que saber regras como:
Se a mensagem tem "fatura", chamar Contas.
Se a mensagem tem "plano", chamar Ofertas.
Se a mensagem tem "internet lenta", chamar Suporte.
Isso parece simples no começo, mas vira problema quando:
- surgem muitos agentes;
- uma conversa começa em Contas e depois muda para Ofertas;
- uma mensagem é ambígua, como “quero cancelar”;
- cada canal, Web, WhatsApp e Voz, começa a implementar sua própria regra;
- o desenvolvedor precisa manter roteamento, sessão e handoff em vários lugares.
O Agent Gateway centraliza essa decisão.
Ele recebe a mensagem normalizada do canal, descobre o backend correto e encaminha a requisição para o backend escolhido.
Usuário
↓
Frontend / Canal
↓
Agent Gateway / Global Supervisor
↓
Backend Contas | Backend Ofertas | Backend Suporte | Outros backends
O Gateway não substitui o agente. Ele não deve conter regra de negócio de fatura, oferta ou suporte. Ele apenas decide quem deve receber a mensagem.
28.2. Diferença entre Supervisor do agente e Global Supervisor
Dentro de um backend de agente, você pode ter um supervisor local. Esse supervisor decide entre caminhos internos do próprio agente.
Exemplo dentro do agente de Contas:
Mensagem: "Minha fatura veio alta"
Supervisor local do Backend Contas decide:
- explicar fatura
- consultar pagamentos
- abrir contestação
- chamar humano
O Global Supervisor decide em um nível acima:
Mensagem: "Minha internet está lenta"
Global Supervisor decide:
- isso não é Contas
- isso deve ir para Suporte
A separação correta é:
Global Supervisor / Agent Gateway
decide o backend
Supervisor local do backend
decide o fluxo interno do agente
Agente especializado
executa a lógica de negócio
Essa separação evita que o framework ou o gateway fiquem contaminados com detalhes específicos de um domínio.
28.3. O que pertence ao Agent Gateway
O Gateway deve cuidar de responsabilidades transversais entre backends:
agent_gateway/
app/main.py
expõe /gateway/message, /gateway/events/{session_id}, /debug/route,
/backends, /backends/health e /health
app/settings.py
lê variáveis de ambiente do gateway global
config/backends.yaml
declara quais backends existem, suas URLs, domínios, keywords e prioridade
.env.example
documenta o modo de roteamento, TTL de sessão, timeout e provider LLM
O Gateway pode usar motores do framework para:
- roteamento global;
- sessão global;
- client HTTP para backends;
- supervisor LLM;
- observabilidade;
- publicação de eventos;
- proxy SSE.
No arquivo agent_gateway/app/main.py, o gateway usa componentes do framework como:
from agent_framework.global_supervisor import (
BackendClient,
BackendRegistry,
GlobalRouteRequest,
GlobalSupervisorRouter,
InMemoryGlobalSessionStore,
)
Isso significa que o gateway não está criando um mecanismo paralelo de roteamento. Ele está usando uma camada própria do framework para governar múltiplos backends.
28.4. O que não pertence ao Agent Gateway
O Gateway não deve implementar regras específicas como:
consultar_fatura
consultar_pagamentos
abrir_contestacao
consultar_imdb
buscar_speech_analytics
abrir_sr_siebel
calcular_pro_rata
resolver_ean
Essas funcionalidades pertencem aos backends especializados ou aos MCP servers.
Uma regra prática:
Se a lógica depende do negócio de um agente específico, ela não deve ficar no Gateway.
Se a lógica decide qual backend deve tratar a conversa, ela pode ficar no Gateway.
28.5. Estrutura do projeto agent_gateway
A estrutura mínima observada no projeto é:
agent_gateway/
app/
main.py
settings.py
config/
backends.yaml
docs/
ARQUITETURA_GLOBAL_SUPERVISOR.md
.env.example
Dockerfile
README.md
requirements.txt
Cada arquivo tem uma responsabilidade clara:
| Arquivo | Responsabilidade |
|---|---|
app/main.py |
expõe endpoints HTTP, chama o router global, encaminha mensagens aos backends e faz proxy SSE |
app/settings.py |
centraliza variáveis do gateway global |
config/backends.yaml |
cadastra backends disponíveis e regras de roteamento por domínio/keyword |
.env.example |
documenta como ligar/desligar modos de roteamento e providers |
Dockerfile |
empacota o gateway como serviço separado |
docs/ARQUITETURA_GLOBAL_SUPERVISOR.md |
explica a arquitetura conceitual |
28.6. Como o desenvolvedor deve pensar antes de configurar o Gateway
Antes de editar config/backends.yaml, o desenvolvedor deve responder quatro perguntas:
1. Quais backends de agente existem?
2. Qual é o domínio de responsabilidade de cada backend?
3. Quais palavras ou exemplos indicam cada domínio?
4. O que deve acontecer quando a mensagem for ambígua?
Exemplo:
Mensagem: "Quero cancelar"
Essa mensagem pode significar:
Cancelar serviço avulso → talvez Contas ou Ofertas
Cancelar plano inteiro → talvez Ofertas ou Retenção
Cancelar por problema rede → talvez Suporte
Nesse caso, o router por keyword pode não ser suficiente. O modo hybrid pode manter o backend ativo se a conversa já tiver contexto, ou chamar o supervisor LLM se houver conflito.
28.7. Configurando os backends em config/backends.yaml
O arquivo principal de configuração do Gateway é:
agent_gateway/config/backends.yaml
Exemplo:
default_backend: contas
backends:
contas:
url: http://localhost:8001
description: Backend responsável por faturas, contas, pagamentos, consumo, segunda via e contestação.
domains: [contas, fatura, pagamento, consumo, contestacao]
keywords: [fatura, conta, boleto, pagamento, consumo, segunda via, contestar, contestação, valor, cobrança]
examples:
- Quero consultar minha fatura
- Minha conta veio alta
- Preciso da segunda via do boleto
priority: 10
default_agent_id: telecom_contas
ofertas:
url: http://localhost:8002
description: Backend responsável por ofertas, planos, upgrades, retenção e contratação.
domains: [ofertas, planos, retenção, contratação]
keywords: [oferta, plano, contratar, upgrade, desconto, promoção, pacote, retenção, cancelar serviço]
examples:
- Quero trocar meu plano
- Tem alguma oferta para mim?
- Quero cancelar um serviço
priority: 20
default_agent_id: telecom_ofertas
suporte:
url: http://localhost:8003
description: Backend responsável por suporte técnico, falhas, rede, internet e atendimento operacional.
domains: [suporte, técnico, rede, internet]
keywords: [internet, sinal, rede, suporte, técnico, problema, falha, sem conexão, modem]
examples:
- Minha internet está lenta
- Estou sem sinal
- Preciso de suporte técnico
priority: 30
default_agent_id: telecom_suporte
O desenvolvedor não deve preencher esse YAML como uma lista aleatória de palavras. Ele deve pensar em famílias de intenção.
Exemplo correto:
Família: contas
assuntos: fatura, pagamento, consumo, segunda via, contestação
Exemplo ruim:
Família: qualquer coisa que tenha "valor"
A palavra “valor” pode aparecer em fatura, oferta, desconto, contestação ou cobrança. Palavras genéricas devem ser usadas com cuidado.
28.8. Escolhendo o modo de roteamento global
O .env do gateway possui a variável:
GLOBAL_ROUTING_MODE=hybrid
Os modos possíveis são:
| Modo | Como decide | Quando usar |
|---|---|---|
router |
usa regras, keywords, domínios e prioridade | desenvolvimento local, testes determinísticos, ambientes com baixa ambiguidade |
supervisor |
usa LLM para escolher backend | domínios muito parecidos ou mensagens muito abertas |
hybrid |
mantém backend ativo, usa regra e chama LLM em conflito | recomendado para produção inicial |
A decisão prática é:
Se você quer previsibilidade total, use router.
Se você quer interpretação semântica forte, use supervisor.
Se você quer equilíbrio entre contexto, regra e LLM, use hybrid.
Para a maioria dos projetos corporativos, comece com:
GLOBAL_ROUTING_MODE=hybrid
GLOBAL_KEEP_ACTIVE_BACKEND=true
GLOBAL_USE_SUPERVISOR_ON_CONFLICT=true
GLOBAL_MIN_ROUTER_CONFIDENCE=0.55
28.9. Entendendo sessão global e sessão do backend
O Gateway mantém uma sessão global, por exemplo:
global_session_id = s1
O backend pode manter outra sessão interna, por exemplo:
backend_session_id = default:telecom_contas:s1
O código do Gateway ajusta a resposta para manter os dois identificadores no metadata:
{
"session_id": "s1",
"metadata": {
"global_session_id": "s1",
"backend_session_id": "default:telecom_contas:s1",
"selected_backend": "contas"
}
}
Essa separação é importante porque o usuário conversa com uma sessão global, mas cada backend pode precisar de sua própria chave interna para memória, checkpoint e histórico.
28.9.1. Como o Gateway deve entregar sessão ao backend
Para que o agente consiga entender de onde veio a conversa, o Gateway deve encaminhar a sessão dentro de context.session ou em uma estrutura equivalente normalizada pelo framework.
Exemplo de payload conceitual que chega ao backend:
{
"channel": "web",
"tenant_id": "default",
"agent_id": "financeiro_agent",
"payload": {
"text": "Quero consultar meu pagamento",
"session_id": "s1",
"customer_id": "12345"
},
"context": {
"session": {
"global_session_id": "s1",
"backend_session_id": "default:financeiro_agent:s1",
"active_backend": "financeiro",
"channel": "web",
"tenant_id": "default",
"metadata": {
"selected_backend": "financeiro",
"route_confidence": 0.82
}
},
"business_context": {
"customer_key": "12345",
"session_key": "default:financeiro_agent:s1"
}
}
}
O desenvolvedor do agente deve entender que context.session não é “mais um lugar para buscar qualquer parâmetro”. Ele é o contrato de continuidade da conversa. Para chamadas MCP, prefira sempre business_context e tool_arguments.
28.10. Subindo o Agent Gateway localmente
Entre no diretório do gateway:
cd agent_gateway
Copie o arquivo de ambiente:
cp .env.example .env
Configure o PYTHONPATH para enxergar o framework:
export PYTHONPATH=../agent_framework/src:.
Suba o serviço:
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8010 --reload
Valide o health:
curl http://localhost:8010/health
Resposta esperada:
{
"status": "ok",
"app": "agent-gateway-global-supervisor",
"routing_mode": "hybrid",
"backends": ["contas", "ofertas", "suporte"],
"llm_provider": "mock"
}
Se esse endpoint não responder, o problema ainda está no gateway, não nos backends.
28.11. Subindo os backends de agente
O Gateway só roteia corretamente se os backends configurados em backends.yaml estiverem de pé.
Exemplo local:
Gateway http://localhost:8010
Contas http://localhost:8001
Ofertas http://localhost:8002
Suporte http://localhost:8003
Frontend http://localhost:5173
Cada backend precisa expor, no mínimo:
GET /health
POST /gateway/message
GET /gateway/events/{session_id}
O endpoint /backends/health do Gateway verifica a saúde dos backends:
curl http://localhost:8010/backends/health
Use esse teste antes de culpar o roteamento. Se o backend está fora do ar, o Gateway pode até escolher corretamente, mas falhará no encaminhamento.
28.12. Testando apenas a decisão de rota
Antes de enviar uma mensagem real para o backend, teste a decisão:
curl -X POST http://localhost:8010/debug/route \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
"channel": "web",
"payload": {
"text": "Minha fatura veio alta",
"session_id": "s1"
}
}'
Resultado esperado:
{
"backend_id": "contas",
"confidence": 0.8,
"reason": "Backend escolhido por regras: matches=['fatura']"
}
O desenvolvedor deve interpretar o resultado assim:
backend_id → para qual backend o gateway mandaria a mensagem
confidence → quão forte foi a decisão
reason → por que a decisão foi tomada
Se o backend escolhido estiver errado, ajuste domains, keywords, examples, priority ou o modo de roteamento.
28.13. Enviando mensagem real pelo Gateway
Depois que a decisão de rota estiver correta, envie a mensagem real:
curl -X POST http://localhost:8010/gateway/message \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
"channel": "web",
"payload": {
"text": "Minha fatura veio alta",
"session_id": "s1",
"msisdn": "11999999999"
}
}'
O Gateway fará:
1. Receber a mensagem.
2. Emitir IC.GLOBAL_GATEWAY_RECEIVED.
3. Criar uma GlobalRouteRequest.
4. Chamar GlobalSupervisorRouter.
5. Escolher o backend.
6. Emitir IC.GLOBAL_BACKEND_SELECTED.
7. Encaminhar para o /gateway/message do backend.
8. Guardar o active_backend da sessão.
9. Acrescentar metadados de rota na resposta.
10. Emitir IC.GLOBAL_GATEWAY_COMPLETED.
28.14. Handoff entre backends
O handoff acontece quando um backend percebe que a conversa deve mudar de domínio.
Exemplo:
Usuário começou em Contas:
"Minha fatura veio alta"
Depois perguntou:
"Tem algum plano melhor para reduzir esse valor?"
O backend de Contas pode responder com metadata pedindo troca:
{
"metadata": {
"handover_backend": "ofertas"
}
}
O Gateway detecta esse campo e chama automaticamente o novo backend.
O desenvolvedor precisa entender que handoff não é erro. É uma transição controlada entre domínios.
28.15. Proxy SSE pelo Gateway
O Gateway também possui endpoint:
GET /gateway/events/{session_id}
Esse endpoint faz proxy do SSE do backend ativo.
Fluxo:
Frontend abre EventSource no Gateway
↓
Gateway espera existir sessão global
↓
Gateway descobre active_backend
↓
Gateway monta URL SSE do backend
↓
Gateway repassa os eventos text/event-stream para o frontend
Teste:
curl -N http://localhost:8010/gateway/events/s1
Eventos esperados no início:
event: connected
data: {"session_id":"s1","component":"agent_gateway"}
Depois que uma mensagem for enviada para /gateway/message, o Gateway deve emitir algo como:
event: backend.selected
data: {"session_id":"s1","backend_id":"contas","backend_session_id":"s1"}
Se aparecer erro de MIME type, o backend ativo provavelmente não está retornando text/event-stream em /gateway/events/{session_id}.
28.16. IC e NOC do Agent Gateway
O Gateway deve emitir eventos próprios, diferentes dos eventos internos dos agentes.
Eventos encontrados no projeto:
| Evento | Significado |
|---|---|
IC.GLOBAL_GATEWAY_RECEIVED |
Gateway recebeu mensagem do canal |
IC.GLOBAL_BACKEND_SELECTED |
Gateway escolheu um backend |
IC.GLOBAL_BACKEND_HANDOVER |
Houve troca de backend durante a conversa |
IC.GLOBAL_GATEWAY_COMPLETED |
Gateway concluiu o encaminhamento |
NOC.005 |
falha operacional no Gateway ou na chamada ao backend |
NOC.006 |
conclusão HTTP observada pelo middleware |
Esses eventos não substituem os IC/NOC/GRL do backend. Eles complementam a visão ponta a ponta.
Em uma rastreabilidade completa, você deve conseguir enxergar:
IC.GLOBAL_GATEWAY_RECEIVED
IC.GLOBAL_BACKEND_SELECTED
IC.BACKEND_WORKFLOW_STARTED
IC.TOOL_CALLED
GRL.INPUT_STARTED
GRL.OUTPUT_COMPLETED
IC.BACKEND_WORKFLOW_COMPLETED
IC.GLOBAL_GATEWAY_COMPLETED
28.17. Como integrar o frontend ao Agent Gateway
O frontend não deve chamar diretamente cada backend de agente.
Em vez disso, ele deve apontar para:
POST http://localhost:8010/gateway/message
GET http://localhost:8010/gateway/events/{session_id}
O frontend continua enviando uma mensagem normalizada:
{
"channel": "web",
"payload": {
"text": "Minha fatura veio alta",
"session_id": "s1"
}
}
O frontend não precisa saber se a mensagem foi para Contas, Ofertas ou Suporte. Essa informação pode aparecer em metadata.selected_backend, mas não deve virar regra de negócio no frontend.
28.18. Build do Gateway com Docker
O Dockerfile do Gateway usa:
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY agent_framework /agent_framework
COPY agent_gateway /app
RUN pip install --no-cache-dir -e /agent_framework -r requirements.txt
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8010"]
Isso pressupõe que, no contexto de build, existam os diretórios:
agent_framework/
agent_gateway/
Build:
docker build -t agent-gateway:local -f agent_gateway/Dockerfile .
Run:
docker run --rm -p 8010:8010 \
--env-file agent_gateway/.env \
agent-gateway:local
28.19. Checklist de implementação do Agent Gateway
Antes de considerar o Gateway pronto, valide:
[ ] /health responde.
[ ] /backends lista todos os backends esperados.
[ ] /backends/health consegue chamar cada backend.
[ ] /debug/route escolhe o backend correto para mensagens óbvias.
[ ] /debug/route explica o motivo da decisão.
[ ] /gateway/message encaminha para o backend escolhido.
[ ] response.metadata.selected_backend aparece na resposta.
[ ] response.metadata.global_route_decision aparece na resposta.
[ ] /debug/sessions mostra active_backend após primeira mensagem.
[ ] /gateway/events/{session_id} retorna text/event-stream.
[ ] handoff_backend funciona quando um backend solicita troca.
[ ] IC.GLOBAL_* aparece na observabilidade.
[ ] NOC.005 aparece em falhas reais de backend.
28.20. Erros comuns no Agent Gateway
Erro 1: Gateway escolhe backend errado
Causas comuns:
keywords genéricas demais
priority mal definida
examples insuficientes
GLOBAL_MIN_ROUTER_CONFIDENCE muito baixo
modo router usado para domínio ambíguo
Correção:
1. Teste /debug/route.
2. Leia o campo reason.
3. Ajuste domains, keywords e examples.
4. Se continuar ambíguo, use hybrid ou supervisor.
Erro 2: Gateway escolhe certo, mas retorna 502
Isso normalmente significa que o backend escolhido está fora do ar ou não expõe /gateway/message.
Teste:
curl http://localhost:8001/health
curl -X POST http://localhost:8001/gateway/message \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{"channel":"web","payload":{"text":"teste","session_id":"s1"}}'
Erro 3: SSE retorna application/json em vez de text/event-stream
O backend ativo precisa expor SSE corretamente.
Teste direto no backend:
curl -i -N http://localhost:8001/gateway/events/s1
O header esperado é:
content-type: text/event-stream
Erro 4: Sessão global existe, mas o backend ativo não aparece
Verifique:
curl http://localhost:8010/debug/sessions
Depois envie uma mensagem por /gateway/message. O active_backend só é definido depois que o Gateway roteia uma mensagem com sucesso.
28.21. Como explicar essa arquitetura para um novo desenvolvedor
Uma forma simples de ensinar é:
O backend de agente sabe resolver um tipo de problema.
O Gateway sabe escolher qual backend deve resolver o problema.
O framework fornece os motores reutilizáveis para ambos.
Portanto, ao implementar um novo agente, o desenvolvedor deve fazer duas integrações:
1. Criar o backend especializado usando agent_template_backend.
2. Registrar esse backend no agent_gateway/config/backends.yaml.
Ele não deve alterar o frontend para cada novo agente. Também não deve colocar regra de negócio do novo agente dentro do Gateway.
29. Compressão de contexto com ConversationSummaryMemory
Este capítulo explica a teoria, a arquitetura e o passo a passo para implementar compressão de contexto conversacional usando ConversationSummaryMemory.
A motivação é simples: conversas corporativas longas acumulam muitas mensagens, resultados de tools, evidências MCP, contexto RAG, decisões de roteamento, erros operacionais e confirmações do usuário. Se todo esse histórico for enviado integralmente ao LLM a cada turno, o agente fica mais caro, mais lento e mais sujeito a extrapolar a janela de contexto.
A ConversationSummaryMemory resolve esse problema mantendo dois níveis de memória:
Memória bruta
Histórico completo salvo no repositório de mensagens.
Serve para auditoria, replay, debug e rastreabilidade.
Memória resumida
Resumo incremental da parte antiga da conversa.
Serve para montar o prompt sem carregar todo o histórico.
Mensagens recentes
Últimas interações completas.
Servem para preservar detalhes imediatos, confirmações e continuidade local.
O objetivo não é apagar o histórico. O objetivo é separar persistência completa de contexto útil para inferência.
29.1. Problema que a compressão resolve
Sem compressão, o agente tende a usar uma destas estratégias:
Estratégia 1: enviar todo o histórico ao LLM
Problema: alto custo, maior latência e risco de limite de contexto.
Estratégia 2: enviar apenas as últimas N mensagens
Problema: o agente esquece decisões importantes feitas antes.
Estratégia 3: cada agente monta sua própria memória
Problema: perda de padronização, comportamento inconsistente e manutenção difícil.
Com ConversationSummaryMemory, o framework passa a seguir uma estratégia padronizada:
Histórico antigo → resumo incremental
Histórico recente → mensagens completas
Prompt do agente → resumo + mensagens recentes + mensagem atual + MCP + RAG + business_context
Assim, o agente mantém continuidade em conversas longas sem transformar o prompt em um dump completo da sessão.
29.2. Diferença entre memória, checkpoint e state
É importante não misturar três conceitos diferentes.
| Conceito | Finalidade | Exemplo | Deve ir para o prompt? |
|---|---|---|---|
state |
Dados transitórios do fluxo LangGraph atual | intent, route, answer parcial, tool results | Apenas campos curados |
| checkpoint | Retomada técnica do workflow | estado persistido pelo LangGraph | Não diretamente |
| memória conversacional | Continuidade semântica da conversa | resumo, histórico, mensagens recentes | Sim, de forma resumida |
O checkpoint permite recuperar a execução técnica. A memória conversacional ajuda o LLM a entender o que já foi discutido.
A regra prática é:
Checkpoint responde: onde o workflow estava?
State responde: o que está acontecendo neste turno?
ConversationSummaryMemory responde: o que importa lembrar da conversa anterior?
29.3. Onde a ConversationSummaryMemory entra no fluxo
A compressão deve entrar antes da montagem do prompt do agente.
Fluxo recomendado:
Canal / Frontend / API
↓
POST /gateway/message
↓
ChannelGateway.normalize()
↓
IdentityResolver
↓
SessionRepository
↓
MemoryRepository carrega histórico bruto
↓
ConversationSummaryMemory prepara contexto
↓
AgentWorkflow.ainvoke()
↓
Agente especializado
↓
AgentRuntimeMixin.build_messages()
↓
LLM
↓
Resposta
↓
Persistência do turno e atualização do resumo
Em outras palavras, o agente não deve saber como resumir a conversa. O agente deve apenas receber o contexto preparado pelo framework.
29.4. Quando a compressão entra em ação
A compressão normalmente é disparada por limite de mensagens ou limite de contexto.
Exemplo por quantidade de mensagens:
MEMORY_SUMMARY_TRIGGER_MESSAGES=20
MEMORY_RECENT_MESSAGES_LIMIT=8
Com essa configuração:
Quando a sessão passa de 20 mensagens:
mensagens antigas → resumo
últimas 8 mensagens → preservadas completas
Exemplo conceitual:
M1 até M12 → entram no resumo
M13 até M20 → continuam completas no prompt
M21 → mensagem atual do usuário
Em turnos futuros, o framework pode fazer resumo incremental:
Resumo anterior + novas mensagens antigas → novo resumo atualizado
Últimas mensagens → mantidas completas
29.5. O que deve ser preservado no resumo
Um bom resumo não é uma paráfrase genérica da conversa. Ele deve preservar informações úteis para continuidade operacional.
Para agentes corporativos, preserve:
objetivo atual do usuário
canal e sessão relevante
agente/backend ativo
decisões de roteamento
intent atual e intents anteriores relevantes
business_context resolvido
identificadores canônicos, preferencialmente mascarados quando sensíveis
confirmações explícitas do usuário
ações já executadas
tools MCP chamadas e evidências principais
erros operacionais relevantes
pendências e próximos passos
restrições de domínio já explicadas
Evite preservar:
logs enormes
stack traces completos
payloads brutos desnecessários
respostas completas de tools quando um resumo estruturado basta
dados sensíveis sem necessidade
conteúdo redundante ou já superado
29.6. Arquitetura recomendada no framework
A implementação recomendada separa armazenamento bruto, armazenamento do resumo e montagem do contexto.
agent_framework/memory/
├── message_history.py # memória bruta atual: append/list
├── summary_store.py # persistência do resumo por session_id
├── summary_memory.py # regra de compressão e preparação de contexto
└── __init__.py
Responsabilidades:
ConversationMemory
Salva e lista mensagens brutas.
ConversationSummaryStore
Salva e recupera o resumo incremental da sessão.
ConversationSummaryMemory
Decide quando comprimir, chama o LLM resumidor quando habilitado,
preserva mensagens recentes e devolve MemoryContext.
AgentRuntimeMixin.build_messages()
Injeta memory_summary e recent_messages no prompt final.
29.7. Configuração no .env
Inclua estas propriedades no .env do backend:
ENABLE_CONVERSATION_SUMMARY_MEMORY=true
MEMORY_CONTEXT_STRATEGY=summary
MEMORY_HISTORY_LIMIT=80
MEMORY_RECENT_MESSAGES_LIMIT=8
MEMORY_SUMMARY_TRIGGER_MESSAGES=20
MEMORY_MAX_SUMMARY_CHARS=6000
MEMORY_SUMMARY_USE_LLM=true
MEMORY_INJECT_RECENT_MESSAGES=true
MEMORY_INJECT_SUMMARY=true
Significado das principais opções:
| Configuração | Função |
|---|---|
ENABLE_CONVERSATION_SUMMARY_MEMORY |
Liga ou desliga a memória resumida |
MEMORY_CONTEXT_STRATEGY |
Define a estratégia: none, window ou summary |
MEMORY_HISTORY_LIMIT |
Quantidade máxima de mensagens carregadas do histórico bruto |
MEMORY_RECENT_MESSAGES_LIMIT |
Quantidade de mensagens recentes preservadas completas |
MEMORY_SUMMARY_TRIGGER_MESSAGES |
Quantidade de mensagens que dispara compressão |
MEMORY_MAX_SUMMARY_CHARS |
Tamanho máximo aproximado do resumo |
MEMORY_SUMMARY_USE_LLM |
Usa LLM para resumir; se falso, usa fallback determinístico |
MEMORY_INJECT_RECENT_MESSAGES |
Injeta últimas mensagens no prompt |
MEMORY_INJECT_SUMMARY |
Injeta resumo acumulado no prompt |
Para desenvolvimento local, uma configuração segura é:
ENABLE_CONVERSATION_SUMMARY_MEMORY=true
MEMORY_CONTEXT_STRATEGY=summary
MEMORY_REPOSITORY_PROVIDER=memory
LLM_PROVIDER=mock
Para ambiente persistente:
ENABLE_CONVERSATION_SUMMARY_MEMORY=true
MEMORY_CONTEXT_STRATEGY=summary
MEMORY_REPOSITORY_PROVIDER=autonomous
ADB_TABLE_PREFIX=AGENTFW
29.8. Persistência do resumo
O resumo não deve ser recalculado do zero a cada turno. Ele deve ser persistido por sessão.
Modelo lógico:
session_id
summary
last_message_id_summarized
message_count_summarized
metadata_json
created_at
updated_at
Exemplos de destino:
SQLite → agent_memory_summaries
Oracle → <ADB_TABLE_PREFIX>_MEMORY_SUMMARY
MongoDB → memory_summaries
Memory → InMemoryConversationSummaryStore
Essa separação permite:
replay completo usando histórico bruto
prompt leve usando resumo
investigação/auditoria usando ambos
migração futura para storage corporativo
29.9. Atualização do main.py do backend
O backend deve inicializar a memória bruta e a memória resumida.
Exemplo:
from agent_framework.memory.message_history import create_memory
from agent_framework.memory.summary_memory import create_conversation_summary_memory
memory = create_memory(settings)
summary_memory = create_conversation_summary_memory(
settings=settings,
message_history=memory,
llm=llm,
telemetry=telemetry,
)
workflow = AgentWorkflow(
llm,
memory,
telemetry,
analytics,
settings,
observer=observer,
tool_router=tool_router,
summary_memory=summary_memory,
)
O ponto principal é que summary_memory deve ser criado no mesmo nível dos demais motores compartilhados do backend.
29.10. Atualização do workflow
O workflow deve receber summary_memory e repassar esse recurso para os agentes.
Exemplo:
class AgentWorkflow:
def __init__(
self,
llm,
memory,
telemetry,
analytics,
settings,
observer=None,
tool_router=None,
summary_memory=None,
):
self.llm = llm
self.memory = memory
self.summary_memory = summary_memory
Ao montar agent_kwargs:
agent_kwargs = {
"telemetry": telemetry,
"tool_router": tool_router,
"rag_service": rag_service,
"cache": cache,
"settings": settings,
"observer": observer,
"summary_memory": summary_memory,
}
Assim, todos os agentes recebem a mesma capacidade de memória resumida.
29.11. Atualização dos agentes
Agentes que já usam build_messages() precisam apenas preparar o contexto de memória antes de montar o prompt:
await self.prepare_memory_context(state)
messages = self.build_messages(
state,
system_prompt=system_prompt,
mcp_results=mcp_results,
rag_context=rag_context,
rag_metadata=rag_metadata,
)
Agentes que montam messages manualmente devem ser ajustados para usar build_messages() sempre que possível.
Antes:
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"Mensagem: {user_text}\nMCP: {tool_context}"},
]
Depois:
await self.prepare_memory_context(state)
messages = self.build_messages(
state,
system_prompt=system_prompt,
mcp_results=tool_context,
rag_context=rag_context,
rag_metadata=rag_metadata,
)
A regra arquitetural é:
Agente não comprime memória.
Agente não duplica histórico.
Agente chama prepare_memory_context().
Agente usa build_messages().
Framework injeta resumo, mensagens recentes, MCP, RAG e business_context.
29.12. Como o resumo aparece no prompt
O prompt final passa a ter uma estrutura parecida com esta:
System:
Você é um agente corporativo especializado...
User:
Resumo da conversa até agora:
O usuário está testando o agente de contas no canal web. A sessão já passou por
roteamento para billing_agent, houve consulta MCP de fatura e uma falha SSE anterior.
Últimas mensagens:
Usuário: Minha fatura veio alta.
Agente: Consultei os dados disponíveis...
Usuário: Pode explicar os serviços adicionais?
Mensagem atual do usuário:
Quero contestar esse item.
Intent e rota escolhidas pelo framework:
intent=invoice_dispute route=billing_agent
Contexto de negócio:
customer_key=***9999
contract_key=***1180
Evidências MCP:
...
Contexto RAG:
...
Esse formato mantém continuidade sem enviar todo o histórico bruto.
29.13. Eventos IC/NOC/GRL recomendados
Para rastreabilidade, emita eventos específicos de memória.
| Evento | Quando emitir |
|---|---|
IC.MEMORY_CONTEXT_LOADED |
Histórico e resumo foram carregados |
IC.MEMORY_COMPRESSION_TRIGGERED |
O limite configurado foi atingido |
IC.MEMORY_SUMMARY_UPDATED |
O resumo incremental foi atualizado |
IC.MEMORY_CONTEXT_INJECTED |
O prompt recebeu resumo/mensagens recentes |
NOC.MEMORY_SUMMARY_FAILED |
A compressão falhou e o framework usou fallback |
Exemplo de payload:
{
"session_id": "default:billing:s1",
"messages_total": 42,
"messages_summarized": 30,
"recent_messages_kept": 8,
"summary_chars": 3840,
"strategy": "summary"
}
Esses eventos ajudam a provar que a memória resumida está funcionando de verdade.
29.14. Teste funcional mínimo
Depois de subir o backend, execute uma conversa longa usando o mesmo session_id.
Exemplo:
SESSION_ID="summary-test-001"
for i in $(seq 1 25); do
curl -s -X POST http://localhost:8000/gateway/message \
-H 'content-type: application/json' \
-d "{\"channel\":\"web\",\"payload\":{\"text\":\"Mensagem de teste $i sobre minha fatura alta\",\"session_id\":\"$SESSION_ID\",\"customer_key\":\"11999999999\",\"contract_key\":\"3000131180\"}}" \
| jq '.metadata.memory // .memory // .'
done
Verifique:
O mesmo session_id foi usado em todos os turnos.
O histórico bruto continua sendo salvo.
Após o limite configurado, o resumo foi criado ou atualizado.
O prompt não contém o histórico completo.
As últimas mensagens continuam completas.
Eventos IC.MEMORY_* aparecem na observabilidade, quando habilitada.
29.15. Troubleshooting
| Sintoma | Causa provável | Correção |
|---|---|---|
| Resumo nunca aparece | ENABLE_CONVERSATION_SUMMARY_MEMORY=false |
Ativar no .env |
| Resumo não é injetado | MEMORY_INJECT_SUMMARY=false ou agente não usa build_messages() |
Ativar config e refatorar agente |
| Últimas mensagens não aparecem | MEMORY_INJECT_RECENT_MESSAGES=false |
Ativar config |
| Agente esquece decisões antigas | Trigger alto demais ou resumo ruim | Reduzir MEMORY_SUMMARY_TRIGGER_MESSAGES e melhorar prompt de resumo |
| Prompt ficou duplicado | Agente ainda injeta histórico manualmente | Remover histórico manual e usar build_messages() |
| Latência aumentou | Resumo com LLM em todo turno | Usar resumo incremental e só comprimir quando atingir limite |
| Dados sensíveis aparecem no resumo | Falta política de mascaramento | Mascarar identificadores antes de salvar/injetar |
29.16. Critério de aceite
Considere a implementação correta quando:
[ ] O backend inicializa summary_memory no main.py.
[ ] O workflow recebe e repassa summary_memory aos agentes.
[ ] Os agentes chamam prepare_memory_context(state).
[ ] Os agentes usam build_messages() em vez de montar prompt manual duplicado.
[ ] O histórico bruto continua persistido.
[ ] O resumo incremental é persistido por session_id.
[ ] O prompt contém resumo + últimas mensagens, mas não o histórico inteiro.
[ ] A compressão só roda quando o limite configurado é atingido.
[ ] Há fallback quando o resumidor falha.
[ ] IC/NOC de memória aparecem na observabilidade, quando habilitados.
ConversationSummaryMemory deve ser tratada como uma capacidade do framework, não como uma regra de um agente específico. Dessa forma, todo novo agente herda continuidade conversacional, controle de custo, menor latência e melhor padronização.
30. Retrieval Augmented Generation (RAG)
30.1. O que é RAG?
RAG (Retrieval Augmented Generation) é uma arquitetura que permite que um agente consulte documentos corporativos antes de gerar uma resposta.
Sem RAG, o LLM responde apenas com base em seu treinamento.
text Usuário ↓ LLM ↓ Resposta
Com RAG, o agente consulta uma base documental antes de chamar o modelo.
text Usuário ↓ Retriever ↓ Documentos Relevantes ↓ LLM ↓ Resposta Fundamentada
O principal objetivo do RAG é permitir que o agente utilize conhecimento corporativo atualizado sem necessidade de retreinamento do modelo.
30.2. Quando usar RAG
RAG é indicado quando a resposta depende de conteúdo documental.
Exemplos:
- Manuais
- Procedimentos
- Políticas corporativas
- Contratos
- FAQ
- Documentação técnica
- Catálogos
- Normas regulatórias
- Base de conhecimento
Perguntas típicas:
- Qual é a política de cancelamento?
- Explique o regulamento do plano.
- O que diz o procedimento de onboarding?
- Como funciona o processo de devolução?
30.3. Quando NÃO usar RAG
RAG não substitui consultas operacionais.
Os casos abaixo normalmente devem utilizar MCP:
- Consultar fatura
- Consultar pedido
- Consultar pagamento
- Consultar estoque
- Consultar protocolo
- Atualizar cadastro
- Abrir solicitação
- Executar ação operacional
Nesses cenários, o agente precisa consultar sistemas transacionais e não documentos.
30.4. RAG versus MCP
| Situação | MCP | RAG |
|---|---|---|
| Consultar pagamento | ✅ | ❌ |
| Consultar pedido | ✅ | ❌ |
| Consultar ERP | ✅ | ❌ |
| Manual do produto | ❌ | ✅ |
| Procedimento interno | ❌ | ✅ |
| Regulamento | ❌ | ✅ |
| Política corporativa | ❌ | ✅ |
Regra prática:
text Sistemas → MCP Documentos → RAG
30.5. Arquitetura RAG do Framework
O framework separa a etapa de recuperação documental da etapa de geração.
text Documento ↓ Loader ↓ Chunking ↓ Embeddings ↓ Vector Store ↓ Retriever ↓ RagService ↓ AgentRuntimeMixin ↓ Agente ↓ LLM
Essa separação permite trocar componentes sem alterar a implementação do agente.
30.6. Componentes do Framework
O framework disponibiliza uma arquitetura genérica de RAG composta pelos seguintes elementos:
- rag_service
- retriever
- embedding_provider
- vector_store
- graph_store
Responsabilidades:
| Componente | Responsabilidade |
|---|---|
| RagService | Orquestra a recuperação de contexto |
| Retriever | Executa busca vetorial |
| Embedding Provider | Gera embeddings |
| Vector Store | Armazena vetores |
| Graph Store | Armazena relações para GraphRAG |
30.7. Configuração via .env
Exemplo:
VECTOR_STORE_PROVIDER=sqlite
GRAPH_STORE_PROVIDER=memory
EMBEDDING_PROVIDER=mock
RAG_TOP_K=5
Descrição:
| Variável | Função |
|---|---|
| VECTOR_STORE_PROVIDER | Define o banco vetorial |
| GRAPH_STORE_PROVIDER | Define o grafo |
| EMBEDDING_PROVIDER | Define o provedor de embeddings |
| RAG_TOP_K | Quantidade de documentos recuperados |
| RAG_ENABLED | Habilita ou desabilita RAG |
30.8. Processo de Indexação
O processo de indexação ocorre antes da execução do agente.
text PDF ↓ Loader ↓ Chunking ↓ Embeddings ↓ Vector Store
Durante a indexação:
- O documento é carregado.
- O texto é dividido em chunks.
- Embeddings são gerados.
- Os vetores são persistidos.
30.9. Chunking
Chunking é o processo de divisão do documento.
Exemplo:
python splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1000, chunk_overlap=200, )
Parâmetros:
| Parâmetro | Função |
|---|---|
| chunk_size | Tamanho máximo do trecho |
| chunk_overlap | Sobreposição entre chunks |
Trade-off:
text Chunks muito pequenos ↓ Pouco contexto Chunks muito grandes ↓ Mais custo e mais ruído
30.10. Embeddings
Embeddings transformam texto em vetores numéricos.
Exemplo OCI:
python embeddings = OCIGenAIEmbeddings( model_id="cohere.embed-multilingual-v3.0" )
Provedores comuns:
- OCI Generative AI
- HuggingFace
- OpenAI Compatible
- Sentence Transformers
30.11. Vector Stores
O framework suporta diferentes armazenamentos vetoriais.
FAISS
Indicado para:
- Desenvolvimento local
- POCs
- Protótipos
Oracle Vector Search
Indicado para:
- Produção
- Persistência
- Escalabilidade
- Oracle Autonomous Database
MongoDB Atlas Vector Search
Indicado para:
- Ambientes MongoDB
- Arquiteturas cloud-native
30.12. Retriever
O Retriever executa a busca vetorial.
Exemplo:
python retriever = vector_store.as_retriever( search_kwargs={ "k": 5 } )
Fluxo:
text Pergunta ↓ Embedding da pergunta ↓ Busca vetorial ↓ Top-K documentos
30.13. RagService
O RagService centraliza a recuperação de contexto.
Exemplo simplificado:
python class RagService: async def retrieve(self, query): docs = self.retriever.invoke(query) return "\n".join( doc.page_content for doc in docs )
O agente não acessa o retriever diretamente.
Ele sempre utiliza o RagService.
30.14. Integração com AgentRuntimeMixin
Os agentes normalmente utilizam:
rag_context, rag_metadata = await self._retrieve_rag_context(state)
Fluxo interno:
text Agent ↓ AgentRuntimeMixin ↓ RagService ↓ Retriever ↓ Vector Store
O resultado retornado contém:
- rag_context
- rag_metadata
Onde:
| Campo | Descrição |
|---|---|
| rag_context | Conteúdo textual recuperado |
| rag_metadata | Informações de debug e auditoria |
30.15. Integrando RAG ao Agente
Exemplo:
rag_context, rag_metadata = await self._retrieve_rag_context(state) messages = [ { "role": "system", "content": system_prompt, }, { "role": "user", "content": f""" Pergunta: {user_text} Contexto RAG: {rag_context} """ } ]
O LLM passa a responder utilizando evidências documentais.
30.16. RAG + MCP
O framework permite utilizar as duas abordagens simultaneamente.
Exemplo:
Pergunta
Qual o regulamento do meu plano?
Fluxo:
RAG
Pergunta
Qual o saldo da minha conta?
Fluxo:
MCP
Pergunta
Explique o regulamento e consulte minha fatura.
Fluxo:
text RAG + MCP
Arquitetura:
text Usuário
↓
Agente
↓
┌─────────────┐
│ MCP │
│ RAG │
└─────────────┘
↓
LLM
↓
Resposta
30.17. Oracle Vector Search
Em ambientes corporativos recomenda-se Oracle Vector Search.
Vantagens:
- Persistência
- Alta disponibilidade
- Backup
- Governança
- Integração com Autonomous Database
Exemplo:
VECTOR_STORE_PROVIDER=oracle
EMBEDDING_PROVIDER=oci
30.18. GraphRAG
GraphRAG adiciona conhecimento baseado em relacionamentos.
Arquitetura:
text Documento ↓ Extração de Entidades ↓ Grafo ↓ Consulta PGQL ↓ Contexto ↓ LLM
Casos de uso:
- Mapeamento de dependências
- Relações entre produtos
- Catálogos complexos
- Documentação técnica
30.19. Observabilidade
Eventos recomendados:
- IC.RAG_QUERY
- IC.RAG_DOCUMENTS_FOUND
- IC.RAG_NO_RESULTS
- IC.RAG_RESPONSE_GROUNDED
Exemplo:
python await self._emit_ic( "IC.RAG_QUERY", state, {"query": user_text}, )
30.20. Testando o RAG
Fluxo sugerido:
- Carregar documento.
- Executar indexação.
- Iniciar backend.
- Fazer pergunta.
- Verificar contexto recuperado.
- Verificar resposta gerada.
- Verificar observabilidade.
Checklist:
- O Retriever encontrou documentos?
- O Top-K retornou resultados?
- O contexto foi enviado ao LLM?
- A resposta utilizou evidências?
- Os eventos IC foram emitidos?
Se todas as respostas forem positivas, a implementação RAG está funcionando corretamente.
30.21. Gerador de Embeddings do Projeto
Além da recuperação em tempo de execução, o projeto agora possui um gerador de embeddings para carregar documentos no RAG antes de iniciar os testes do agente.
Arquivo principal:
scripts/generate_rag_embeddings.py
Componentes internos adicionados ao framework:
agent_framework/src/agent_framework/rag/embedding_provider.py
agent_framework/src/agent_framework/rag/ingest.py
Responsabilidades:
| Arquivo | Responsabilidade |
|---|---|
embedding_provider.py |
Cria o provedor de embeddings mock ou oci |
ingest.py |
Lê documentos, quebra em chunks, gera metadados e salva no vector store |
generate_rag_embeddings.py |
CLI operacional para indexar documentos do projeto |
Fluxo operacional:
Documentos em ./docs
↓
Loader de arquivos
↓
Chunking
↓
Embedding Provider
↓
Vector Store
↓
RagService.retrieve()
↓
AgentRuntimeMixin._retrieve_rag_context()
30.22. Configuração do Gerador de Embeddings
As variáveis principais ficam no .env:
VECTOR_STORE_PROVIDER=sqlite
GRAPH_STORE_PROVIDER=memory
RAG_TOP_K=5
RAG_NAMESPACE=default
RAG_DOCS_DIR=./docs
RAG_FILE_GLOBS=*.md,*.txt,*.yaml,*.yml,*.json
RAG_CHUNK_SIZE=1200
RAG_CHUNK_OVERLAP=200
EMBEDDING_PROVIDER=mock
MOCK_EMBEDDING_DIMENSIONS=384
OCI_EMBEDDING_MODEL=cohere.embed-multilingual-v3.0
OCI_EMBEDDING_ENDPOINT=
Descrição:
| Variável | Descrição |
|---|---|
VECTOR_STORE_PROVIDER |
Define onde os chunks e vetores serão armazenados |
RAG_DOCS_DIR |
Diretório onde os documentos serão lidos |
RAG_NAMESPACE |
Namespace usado para separar bases de conhecimento |
RAG_FILE_GLOBS |
Tipos de arquivos lidos pelo indexador |
RAG_CHUNK_SIZE |
Tamanho máximo de cada chunk |
RAG_CHUNK_OVERLAP |
Sobreposição entre chunks |
EMBEDDING_PROVIDER |
Provedor de embeddings: mock ou oci |
OCI_EMBEDDING_MODEL |
Modelo de embeddings usado na OCI |
OCI_EMBEDDING_ENDPOINT |
Endpoint opcional para embeddings OCI |
Para desenvolvimento local persistente, use:
VECTOR_STORE_PROVIDER=sqlite
EMBEDDING_PROVIDER=mock
SQLITE_DB_PATH=./data/agent_framework.db
Para produção com Oracle Autonomous Database / Oracle Vector Search, use:
VECTOR_STORE_PROVIDER=autonomous
EMBEDDING_PROVIDER=oci
OCI_COMPARTMENT_ID=ocid1.compartment.oc1..xxxx
OCI_REGION=sa-saopaulo-1
OCI_EMBEDDING_MODEL=cohere.embed-multilingual-v3.0
Observação importante:
VECTOR_STORE_PROVIDER=memory não é recomendado para indexação via script,
porque o conteúdo fica apenas na memória do processo que executou o script.
Para testes locais reutilizáveis, prefira VECTOR_STORE_PROVIDER=sqlite.
30.23. Como Carregar Documentos no RAG
Crie o diretório de documentos:
mkdir -p docs
Copie os documentos para esse diretório:
docs/
identity_yaml_chapter_14_1_1_en.md
business_context_framework_translated_en.md
manual_operacional.md
Execute o gerador:
python scripts/generate_rag_embeddings.py \
--docs-dir ./docs \
--namespace default
Exemplo com ajustes de chunking:
python scripts/generate_rag_embeddings.py \
--docs-dir ./docs \
--namespace telecom_contas \
--chunk-size 1200 \
--chunk-overlap 200 \
--globs "*.md,*.txt,*.yaml"
Saída esperada:
RAG embedding generation completed
namespace: telecom_contas
files read: 3
chunks created: 42
documents saved:42
30.24. Como o Script Funciona Internamente
O script executa estas etapas:
1. Carrega settings a partir do .env
2. Lê documentos de RAG_DOCS_DIR ou --docs-dir
3. Filtra arquivos usando RAG_FILE_GLOBS ou --globs
4. Divide o texto em chunks
5. Cria metadados por chunk
6. Gera embeddings usando EMBEDDING_PROVIDER
7. Salva chunks e vetores no Vector Store configurado
Metadados gravados por chunk:
{
"source": "manual_operacional.md",
"file_name": "manual_operacional.md",
"path": "/caminho/absoluto/docs/manual_operacional.md",
"chunk_index": 1,
"chunk_total": 10,
"content_sha256": "..."
}
Esses metadados ajudam em auditoria, debug, rastreabilidade e exibição de fontes.
30.25. Provedores de Embeddings
O framework agora possui uma fábrica de provedores:
from agent_framework.rag.embedding_provider import create_embedding_provider
embedding_provider = create_embedding_provider(settings)
Provedores disponíveis:
| Provedor | Uso recomendado |
|---|---|
mock |
Desenvolvimento local, testes e validação do pipeline |
oci |
Ambientes corporativos e produção |
O provedor mock gera vetores determinísticos localmente. Ele não deve ser usado para qualidade semântica real, mas é útil para validar ingestão, persistência e fluxo RAG sem depender de chamadas externas.
O provedor oci usa OCI Generative AI para gerar embeddings reais e deve ser usado quando o RAG precisa de busca semântica corporativa.
30.26. Integração com o Workflow
O workflow do backend agora cria o embedding provider e injeta esse provider no RagService:
from agent_framework.rag.embedding_provider import create_embedding_provider
from agent_framework.rag.rag_service import RagService
self.embedding_provider = create_embedding_provider(settings)
self.rag_service = RagService(
settings,
embedding_provider=self.embedding_provider,
telemetry=telemetry,
)
Com isso, a recuperação em tempo de execução usa o mesmo provedor configurado na indexação.
Fluxo em tempo de pergunta:
Usuário faz pergunta
↓
AgentRuntimeMixin._retrieve_rag_context(state)
↓
RagService.retrieve(query, namespace)
↓
Embedding da pergunta
↓
Busca vetorial
↓
Top-K chunks
↓
Contexto RAG no prompt
↓
LLM responde fundamentado
30.27. Checklist de Validação do Gerador
Após executar o script, valide:
- O diretório
docs/contém os arquivos esperados. - O
.envusaVECTOR_STORE_PROVIDER=sqliteouautonomous. - O namespace usado no script é o mesmo namespace usado pelo agente.
- O script informou
chunks createdmaior que zero. - O banco SQLite ou Oracle recebeu registros em
rag_documentsouAGENTFW_RAG_DOCUMENT. - O agente chama
_retrieve_rag_context(state). - O retorno do agente inclui
rag_metadata.document_countmaior que zero quando a pergunta encontra contexto.
Consulta rápida no SQLite:
sqlite3 ./data/agent_framework.db \
"select namespace, count(*) from rag_documents group by namespace;"
Consulta rápida no Oracle:
select namespace, count(*)
from AGENTFW_RAG_DOCUMENT
group by namespace;
31. Conclusão
O agent_template_backend fornece a espinha dorsal corporativa para novos agentes. A implementação de um agente novo deve se limitar ao domínio: prompts, regras, tools, clients, schemas e decisões específicas.
O padrão correto é:
Framework = motor reutilizável
Agente = customização de negócio
MCP = fronteira padronizada com sistemas externos
Config YAML = comportamento alterável sem mexer no motor
IC/NOC/GRL = rastreabilidade corporativa
Um desenvolvedor não deve apenas copiar arquivos. Ele deve entender que cada alteração representa uma decisão arquitetural:
Criar agente → define a lógica de domínio.
Registrar workflow → torna o agente executável pelo LangGraph.
Ajustar state → compartilha dados entre nós.
Configurar agents → declara o agente para o framework.
Configurar routing → ensina o framework quando chamar o agente.
Configurar tools → declara capacidades externas.
Configurar MCP → conecta tools a sistemas ou mocks.
Configurar identity→ normaliza chaves de negócio.
Emitir IC/NOC/GRL → torna a execução auditável.
Testar gateway → valida o fluxo real fim a fim.
Seguindo esse modelo, novos agentes podem ser criados com padronização, escalabilidade, rastreabilidade e manutenção mais simples.
32. Entrega final com Agent Gateway
Ao final da implementação, a entrega recomendada deve conter quatro projetos ou diretórios claramente separados:
agent_framework/
biblioteca reutilizável com motores de workflow, routing, guardrails,
judges, supervisor, memória, checkpoint, observabilidade e MCP tool router
agent_template_backend/
backend especializado de um agente, com domínio, prompts, tools,
state, workflow e configurações próprias
agent_gateway/
global supervisor que roteia conversas entre vários backends de agentes
agent_frontend/
interface Web, WhatsApp ou Voz que conversa com o Agent Gateway
A relação correta é:
Frontend
chama Agent Gateway
Agent Gateway
escolhe o backend
Backend do agente
executa o workflow especializado
MCP Server
executa ou simula ferramentas de negócio
Framework
fornece os motores reutilizáveis para gateway e backends
32.1. Sequência final de subida local
Uma sequência local completa pode ser:
# 1. Subir MCP do agente, se existir
cd mcp_servers/telecom_mcp_server
python -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8100 --reload
cd mcp_servers/telecom_mcp_server
python -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8200 --reload
# 2. Subir backend do agente Contas
cd agent_template_backend
cp .env.example .env
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
# 3. Subir Agent Gateway
cd agent_gateway
cp .env.example .env
export PYTHONPATH=../agent_framework/src:.
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8010 --reload
# 4. Subir frontend
cd agent_frontend
npm install
npm run dev
32.2. Sequência final de testes
# Gateway vivo
curl http://localhost:8010/health
# Backends registrados
curl http://localhost:8010/backends
# Saúde dos backends
curl http://localhost:8010/backends/health
# Decisão de rota
curl -X POST http://localhost:8010/debug/route \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{"channel":"web","payload":{"text":"Minha fatura veio alta","session_id":"s1"}}'
# Mensagem real ponta a ponta
curl -X POST http://localhost:8010/gateway/message \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{"channel":"web","payload":{"text":"Minha fatura veio alta","session_id":"s1","msisdn":"11999999999"}}'
# Sessões globais
curl http://localhost:8010/debug/sessions
# SSE pelo Gateway
curl -N http://localhost:8010/gateway/events/s1
32.3. Critério de aceite arquitetural
A implementação está arquiteturalmente correta quando:
[ ] o frontend não conhece URLs individuais dos backends de agentes;
[ ] o Gateway não contém regra de negócio específica de fatura, oferta ou suporte;
[ ] cada backend continua independente;
[ ] cada backend usa os motores do framework;
[ ] o Gateway usa o GlobalSupervisorRouter do framework;
[ ] o roteamento global é observável;
[ ] cada troca de backend gera metadados e evento de handoff;
[ ] os MCP servers continuam plugáveis por backend/agente;
[ ] a sessão global e a sessão do backend são preservadas no metadata;
[ ] o desenvolvedor consegue testar rota antes de testar execução real.
Com esse desenho, adicionar um novo agente não exige reescrever o frontend nem copiar lógica entre backends. O desenvolvedor cria o backend especializado, registra no Agent Gateway e deixa o framework cuidar dos motores transversais.