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docs/CONVERSATION_SUMMARY_MEMORY_BACKEND.md

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+# Backends atualizados para ConversationSummaryMemory
+
+Esta versão dos backends foi compatibilizada com a versão do framework que adiciona `ConversationSummaryMemory`.
+
+## O que mudou
+
+- `app/main.py` agora inicializa `create_conversation_summary_memory(...)` junto com `create_memory(...)`.
+- `AgentWorkflow` recebe `summary_memory` e repassa para os agentes.
+- Os agentes não montam mais prompts manuais para o LLM; agora usam `build_messages()` do framework.
+- Antes da chamada ao LLM, os agentes executam `await self.prepare_memory_context(state)`.
+- Quando habilitado por `.env`, o prompt passa a receber:
+  - resumo acumulado da conversa;
+  - últimas mensagens completas;
+  - mensagem atual;
+  - BusinessContext;
+  - MCP results;
+  - RAG context e metadata.
+
+## Configuração
+
+```env
+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
+```
+
+## Backends alterados
+
+- `backoffice_convertido_framework`
+- `agent_template_backend`
+- `agent_template_backend_day_zero`
+
+## Observação importante
+
+Estes backends esperam que o pacote `agent_framework` instalado/conectado seja a versão com os módulos:
+
+- `agent_framework.memory.summary_memory`
+- `agent_framework.memory.summary_store`
+- `AgentRuntimeMixin.prepare_memory_context()`
+- `AgentRuntimeMixin.build_messages()` com injeção de memória
+
+Use junto com o ZIP `agent_framework_conversation_summary_memory.zip`.