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# Backends atualizados para ConversationSummaryMemory
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Esta versão dos backends foi compatibilizada com a versão do framework que adiciona `ConversationSummaryMemory`.
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## O que mudou
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- `app/main.py` agora inicializa `create_conversation_summary_memory(...)` junto com `create_memory(...)`.
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- `AgentWorkflow` recebe `summary_memory` e repassa para os agentes.
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- Os agentes não montam mais prompts manuais para o LLM; agora usam `build_messages()` do framework.
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- Antes da chamada ao LLM, os agentes executam `await self.prepare_memory_context(state)`.
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- Quando habilitado por `.env`, o prompt passa a receber:
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- resumo acumulado da conversa;
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- últimas mensagens completas;
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- mensagem atual;
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- BusinessContext;
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- MCP results;
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- RAG context e metadata.
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## Configuração
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```env
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ENABLE_CONVERSATION_SUMMARY_MEMORY=true
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MEMORY_CONTEXT_STRATEGY=summary
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MEMORY_HISTORY_LIMIT=80
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MEMORY_RECENT_MESSAGES_LIMIT=8
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MEMORY_SUMMARY_TRIGGER_MESSAGES=20
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MEMORY_MAX_SUMMARY_CHARS=6000
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MEMORY_SUMMARY_USE_LLM=true
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MEMORY_INJECT_RECENT_MESSAGES=true
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MEMORY_INJECT_SUMMARY=true
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```
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## Backends alterados
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- `backoffice_convertido_framework`
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- `agent_template_backend`
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- `agent_template_backend_day_zero`
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## Observação importante
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Estes backends esperam que o pacote `agent_framework` instalado/conectado seja a versão com os módulos:
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- `agent_framework.memory.summary_memory`
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- `agent_framework.memory.summary_store`
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- `AgentRuntimeMixin.prepare_memory_context()`
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- `AgentRuntimeMixin.build_messages()` com injeção de memória
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Use junto com o ZIP `agent_framework_conversation_summary_memory.zip`.
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