atendentepro 0.40.1

Framework de orquestração de agentes IA com tom e estilo customizáveis. Integra documentos (RAG), APIs e bancos de dados em uma plataforma inteligente multi-agente.

AtendentePro

Framework de orquestração de agentes IA para interações complexas

Plataforma que unifica múltiplos agentes especializados para resolver demandas que envolvem diferentes fontes de dados, sistemas e fluxos de decisão — tudo orquestrado em um único lugar. Baseado no OpenAI Agents SDK.

Principais Capacidades

Capacidade	Descrição
Classificação Inteligente	Identifica a intenção e direciona para o agente especializado
Integração de Dados	Conecta documentos (RAG), CSVs, bancos de dados SQL e APIs externas
Orquestração de Fluxos	Handoffs automáticos entre agentes conforme a complexidade da demanda
Tom e Estilo Customizáveis	AgentStyle para personalizar linguagem, tom e formato de respostas
Escalonamento Controlado	Transferência para atendimento humano com contexto preservado
Gestão de Feedbacks	Sistema de tickets para reclamações, sugestões e acompanhamento
Configuração Declarativa	Personalização completa via arquivos YAML
Tuning (Post-Training)	Melhoria dos YAMLs com base em feedback e conversas (módulo opcional)
Memória de contexto longo	GRKMemory para buscar e injetar memórias e persistir turnos (módulo opcional)
Servidor Multi-Tenant	API REST para gerenciar redes de agentes por tenant via HTTP (módulo opcional)
Multi-Provider	Suporte a OpenAI, Azure OpenAI e qualquer API OpenAI-compatible (DeepSeek, Gemini, Grok, Mistral, Ollama, vLLM, etc.)

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📚 Documentação e Exemplos

Toda a documentação prática (setup passo a passo, exemplos por feature, runner scripts) está espelhada em um repositório público:

👉 github.com/BeMonkAI/atendentepro-docs

Para passar tudo de uma vez para um assistente de IA (Claude, ChatGPT, Cursor):

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/BeMonkAI/atendentepro-docs/main/llms-full.txt | pbcopy

O arquivo llms-full.txt segue a convenção llmstxt.org — todas as docs concatenadas em um único markdown otimizado para contexto de LLM. Cada release no PyPI tem uma tag matching no repo de docs (ex: atendentepro==0.21.0 ↔ git tag v0.21.0).

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📋 Índice

• Documentação e Exemplos
• Instalação
• Ativação (Licença)
• Configurar Provider (OpenAI / Azure / Custom)
• Início Rápido
• CLI (Agent Builder)
• Arquitetura
• Agentes Disponíveis
• Servidor Multi-Tenant (atendentepro.service)
• Criar Templates Customizados
• Configurações YAML
• Escalation Agent
• Feedback Agent
• Fluxo de Handoffs
• Estilo de Comunicação
• Single Reply Mode
• Filtros de Acesso
• Carregamento de Usuários
• Múltiplos Agentes
• Tracing e Monitoramento
• Tuning (Post-Training)
• Memória de contexto longo (GRKMemory)
• Segurança em Produção
• Suporte

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📦 Instalação

# Via PyPI
pip install atendentepro

# Com monitoramento (recomendado)
pip install atendentepro[tracing]

# Com servidor multi-tenant (FastAPI)
pip install atendentepro[server]

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🔑 Ativação (Licença)

A biblioteca requer um token de licença para funcionar.

Opção 1: Variável de Ambiente (Recomendado)

export ATENDENTEPRO_LICENSE_KEY="ATP_seu-token-aqui"

Opção 2: Via Código

from atendentepro import activate

activate("ATP_seu-token-aqui")

Opção 3: Arquivo .env

ATENDENTEPRO_LICENSE_KEY=ATP_seu-token-aqui
OPENAI_API_KEY=sk-sua-chave-openai

Obter um Token

Entre em contato para obter seu token:

• 📧 Email: [e-mail]
• 🌐 Site: https://www.monkai.com.br

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🔐 Configurar Provider (OpenAI / Azure / Custom)

AtendentePro suporta 3 providers: OpenAI (padrão), Azure OpenAI e Custom (qualquer API OpenAI-compatible).

OpenAI (padrão)

# .env
OPENAI_API_KEY=sk-sua-chave-openai

from atendentepro import configure
configure(openai_api_key="sk-sua-chave-openai", default_model="gpt-4.1")

Azure OpenAI

# .env
OPENAI_PROVIDER=azure
AZURE_API_KEY=sua-chave-azure
AZURE_API_ENDPOINT=https://seu-recurso.openai.azure.com
AZURE_API_VERSION=2024-02-15-preview
AZURE_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4o

Custom Provider (DeepSeek, Gemini, Grok, Mistral, Ollama, vLLM, etc.)

Use provider="custom" para conectar a qualquer API OpenAI-compatible via base_url customizada.

Via .env:

# .env
OPENAI_PROVIDER=custom
CUSTOM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
CUSTOM_API_KEY=sk-sua-chave
DEFAULT_MODEL=deepseek-chat

Via codigo:

from atendentepro import activate, configure

activate("ATP_seu-token")

# DeepSeek
configure(
    provider="custom",
    custom_api_key="sk-...",
    custom_base_url="https://api.deepseek.com/v1",
    default_model="deepseek-chat",
)

# Gemini (OpenAI-compatible endpoint)
configure(
    provider="custom",
    custom_api_key="sua-chave-gemini",
    custom_base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
    default_model="gemini-2.0-flash",
)

# Grok (xAI)
configure(
    provider="custom",
    custom_api_key="xai-...",
    custom_base_url="https://api.x.ai/v1",
    default_model="grok-3-latest",
)

# Ollama (local)
configure(
    provider="custom",
    custom_api_key="ollama",
    custom_base_url="http://localhost:11434/v1",
    default_model="llama3.1",
)

Providers testados:

Provider	custom_base_url	Modelo exemplo
DeepSeek	https://api.deepseek.com/v1	deepseek-chat
Google Gemini	https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/	gemini-2.0-flash
xAI Grok	https://api.x.ai/v1	grok-3-latest
Mistral	https://api.mistral.ai/v1	mistral-large-latest
Ollama	http://localhost:11434/v1	llama3.1
vLLM	http://localhost:8000/v1	meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
OpenRouter	https://openrouter.ai/api/v1	anthropic/claude-sonnet-4

Modelo por agente

Cada agente pode usar um modelo diferente. Use agent_models para definir modelos específicos:

network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./config"),
    client="meu_cliente",
    agent_models={
        "triage": "gpt-4.1-mini",      # modelo rápido para triagem
        "knowledge": "gpt-4.1",         # modelo completo para RAG
        "flow": "gpt-4.1-mini",
    },
)

Agentes sem entrada em agent_models usam o default_model global (padrão: gpt-4.1).

Embedding model

O modelo de embedding para RAG pode ser configurado via variável de ambiente ou código:

EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-large

configure(embedding_model="text-embedding-3-large")

---

⚡ Início Rápido

import asyncio
from pathlib import Path
from atendentepro import activate, create_standard_network
from agents import Runner

# 1. Ativar
activate("ATP_seu-token")

async def main():
    # 2. Criar rede de agentes
    network = create_standard_network(
        templates_root=Path("./meu_cliente"),
        client="config"
    )
    
    # 3. Executar conversa
    result = await Runner.run(
        network.triage,
        [{"role": "user", "content": "Olá, preciso de ajuda"}]
    )
    
    print(result.final_output)

asyncio.run(main())

---

🛠️ CLI (Agent Builder)

CLI machine-friendly para criar, validar, testar e fazer deploy de configurações de agentes — pensada para ser usada por agentes de IA (Claude Code, Cursor, etc.) e em pipelines de automação. Toda saída é JSON em stdout, erros em stderr, exit code reflete sucesso/falha.

Instalação

A CLI é instalada por padrão com o pacote:

pip install atendentepro

Comandos

Comando	Descrição
list	Lista templates de clientes existentes
init <client>	Cria um novo template de cliente (a partir de YAML, JSON inline ou base)
validate <client>	Valida a configuração YAML de um cliente
test <client> <message>	Envia uma mensagem de teste para a rede de agentes
deploy <client>	Faz deploy do cliente para um servidor multi-tenant

Exemplos

# Listar clientes existentes
atendentepro list --templates-root ./client_templates

# Criar novo cliente a partir de YAML unificado
atendentepro init meu_cliente --from-yaml ./meu_cliente.yaml

# Validar configuração
atendentepro validate meu_cliente --templates-root ./client_templates

# Testar com mensagem (OpenAI)
export ATENDENTEPRO_LICENSE_KEY="ATP_seu-token"
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
atendentepro test meu_cliente "Olá, preciso de ajuda" \
  --templates-root ./client_templates

# Deploy para servidor multi-tenant
atendentepro deploy meu_cliente \
  --server http://localhost:8000 \
  --tenant-id meu_cliente

Configurar Provider no test

O comando test aceita os 3 providers suportados pelo AtendentePro:

Flag	Env var	Provider
--provider openai	OPENAI_API_KEY	OpenAI (default)
--provider azure	AZURE_API_KEY	Azure OpenAI
--provider custom	—	Qualquer API OpenAI-compatible (DeepSeek, Gemini, Grok, Mistral, Ollama, vLLM)
--api-key	—	API key do provider selecionado
--license-key	ATENDENTEPRO_LICENSE_KEY	Licença AtendentePro
--model	—	Nome do modelo (default: gpt-4.1-mini)

# OpenAI
atendentepro test meu_cliente "olá" --provider openai --model gpt-4.1-mini

# Azure OpenAI
atendentepro test meu_cliente "olá" \
  --provider azure \
  --api-key <azure-key> \
  --model gpt-4o

# Custom (ex: DeepSeek)
atendentepro test meu_cliente "olá" \
  --provider custom \
  --api-key sk-deepseek-... \
  --model deepseek-chat

Exit codes

Code	Significado
0	Sucesso
1	Falha (validação, API, deploy, etc.)

---

🏗️ Arquitetura

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                              ATENDENTEPRO                                  │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                            │
│   👤 Usuário                                                               │
│       │                                                                    │
│       ▼                                                                    │
│   ┌─────────────┐                                                         │
│   │   Triage    │──► Classifica intenção do usuário                       │
│   └─────────────┘                                                         │
│         │                                                                  │
│    ┌────┴────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┐          │
│    ▼         ▼         ▼         ▼         ▼         ▼         ▼          │
│ ┌──────┐ ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐     │
│ │ Flow │ │Knowl. │ │Confirm│ │ Usage │ │Onboard│ │Escala.│ │Feedbk.│     │
│ └──────┘ └───────┘ └───────┘ └───────┘ └───────┘ └───────┘ └───────┘     │
│                                          * Onboard desabilitado por padrão │
│    │                                                                       │
│    ▼                                                                       │
│ ┌─────────────┐                                                           │
│ │  Interview  │──► Coleta informações estruturadas                        │
│ └─────────────┘                                                           │
│       │                                                                    │
│       ▼                                                                    │
│ ┌─────────────┐                                                           │
│ │   Answer    │──► Sintetiza resposta final                               │
│ └─────────────┘                                                           │
│                                                                            │
│ ══════════════════════════════════════════════════════════════════════    │
│  📞 Escalation → Transfere para atendimento humano IMEDIATO               │
│  📝 Feedback   → Registra tickets para resposta POSTERIOR                 │
│                                                                            │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

🤖 Agentes Disponíveis

Agente	Descrição	Quando Usar
Triage	Classifica intenção e direciona	Sempre (ponto de entrada)
Flow	Apresenta opções/menu ao usuário	Múltiplas opções disponíveis
Interview	Coleta informações através de perguntas	Precisa de dados do usuário
Answer	Sintetiza resposta final	Após coletar informações
Knowledge	Consulta RAG e dados estruturados	Perguntas sobre documentos/dados
Confirmation	Valida com respostas sim/não	Confirmar ações
Usage	Responde dúvidas sobre o sistema	"Como funciona?"
Onboarding	Cadastro de novos usuários	Novos usuários
Escalation	Transfere para humano	Urgente/não resolvido
Feedback	Registra tickets	Dúvidas/reclamações/sugestões

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🌐 Servidor Multi-Tenant (atendentepro.service)

O modulo atendentepro.service fornece um servidor FastAPI que gerencia redes de agentes por tenant via API REST. Permite que qualquer aplicacao (Edge Function, backend, WhatsApp bot) configure e converse com agentes sem escrever codigo Python.

Instalacao

pip install atendentepro[server]

Uso rapido

export OPENAI_API_KEY="sk-..."
export ATENDENTEPRO_LICENSE_KEY="ATP_..."
export ATENDENTEPRO_LICENSE_SECRET="..."

atendentepro-service

Endpoints

Endpoint	Descricao
GET /health	Status do servidor e tenants carregados
POST /setup	Configura tenant enviando YAMLs de configuracao
POST /chat	Envia mensagem e recebe resposta do agente

Exemplo: Configurar e conversar

# 1. Configurar um tenant
curl -X POST http://localhost:8000/setup \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tenant_id": "meu_tenant", "yamls": {"triage_config": "agent_name: Triage\nkeywords: ..."}}'

# 2. Configurar com agentes customizados e handoffs
curl -X POST http://localhost:8000/setup \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "tenant_id": "meu_tenant",
    "yamls": {"triage_config": "..."},
    "include_agents": {"onboarding": true, "feedback": false},
    "network_config": {"triage": ["knowledge", "flow"], "knowledge": ["triage"]}
  }'

# 3. Enviar mensagem com contexto de usuario (RBAC)
curl -X POST http://localhost:8000/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "tenant_id": "meu_tenant",
    "session_id": "s1",
    "message": "Ola!",
    "user_context": {"user_id": "u1", "role": "admin"}
  }'

Customizacao

Feature	Via API (JSON)	Via codigo (Python)
Agent inclusion (on/off)	include_agents em /setup	default_include_agents
Custom handoffs	network_config em /setup	default_network_config
Custom tools	--	custom_tools / default_custom_tools
User context (RBAC)	user_context em /chat	default_user_loader
Styles, guardrails, etc.	Via YAML no campo yamls	--

Deploy via Docker

docker build -f Dockerfile.service -t atendentepro-service .
docker run -p 8000:8000 \
  -e OPENAI_API_KEY="sk-..." \
  -e ATENDENTEPRO_LICENSE_KEY="ATP_..." \
  -e ATENDENTEPRO_LICENSE_SECRET="..." \
  atendentepro-service

Documentacao completa: atendentepro/service/README.md

---

📁 Criar Templates Customizados

Estrutura de Pastas

meu_cliente/
├── triage_config.yaml       # ✅ Obrigatório
├── flow_config.yaml         # Recomendado
├── interview_config.yaml    # Recomendado
├── answer_config.yaml       # Opcional
├── knowledge_config.yaml    # Opcional
├── escalation_config.yaml   # Recomendado
├── feedback_config.yaml     # Recomendado
├── guardrails_config.yaml   # Recomendado
├── style_config.yaml        # Opcional - Tom e estilo
└── data/                    # Dados estruturados (CSV, etc.)

Usar o Template

from pathlib import Path
from atendentepro import create_standard_network

network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./"),
    client="meu_cliente",
    include_escalation=True,
    include_feedback=True,
)

---

⚙️ Configurações YAML

triage_config.yaml (Obrigatório)

Define palavras-chave para classificação e (opcionalmente) regras adicionais de roteamento:

agent_name: "Triage Agent"

# Palavras-chave por agente. Cada lista vira hint não-determinístico para o LLM.
keywords:
  flow:        ["produto", "serviço", "preço"]
  knowledge:   ["documentação", "manual", "como funciona"]
  # 👇 Bloco DETERMINÍSTICO: basta popular `escalation` para a lib gerar
  # um "ROTEAMENTO DE ESCALONAMENTO" no prompt — o Triage transfere
  # imediatamente para o Escalation Agent quando qualquer gatilho aparecer.
  escalation:  ["falar com humano", "urgência", "emergência"]

# (Opcional) Pistas de roteamento — NÃO-determinístico, apenas instrui o LLM.
routing_rules:
  priority_order: [knowledge, flow]
  default_agent: onboarding   # fallback quando a intenção do usuário não fica clara
  # (Opcional, issue #246) Lista de agentes que geram um bloco DETERMINÍSTICO
  # extra (## Roteamento de <agente> (DETERMINÍSTICO)). Cada agente listado
  # deve ter `keywords.<agente>` configurado. `escalation` continua auto-firando
  # mesmo quando ausente da lista, preservando compat com configs antigas.
  deterministic_agents: [onboarding, knowledge]

# (Opcional, issue #247) Texto livre PREPENDADO antes do prompt base do Triage.
# Como entra ANTES do prompt base, tem peso maior que o suffix — use para
# overrides de comportamento que precisam vencer regras do prompt default.
custom_prompt_prefix: |
  ## REGRAS DE ROTEAMENTO PRIORITARIAS
  - Saudações simples sem intenção clara → onboarding IMEDIATAMENTE.
  - Pedidos de diagnóstico médico → escalation IMEDIATAMENTE.

# (Opcional, issue #226) Texto livre APPENDADO ao prompt final do Triage,
# depois de keywords + bloco de escalation + routing_rules. Use para
# adicionar regras de roteamento condicionais sem precisar de deploy.
custom_prompt_suffix: |
  ## Regras adicionais
  - Quando o usuário pergunta "vocês fazem X?", encaminhe para knowledge.
  - Quando o usuário pede diagnóstico médico, encaminhe para escalation.

# (Opcional) Substitui o prompt inteiro do Triage. Equivalente ao kwarg Python
# `triage_custom_instructions`. Quando setado, `keywords` e `routing_rules`
# NÃO são injetados — embuta tudo no texto.
# custom_prompt: |
#   Você é o Triage Agent do meu_cliente. ...

Quando usar cada coisa:

Recurso	Tipo	Quando usar
keywords.<agente>	Hint não-determinístico	Roteamento normal por intenção
keywords.escalation	Bloco determinístico (auto)	Forçar handoff imediato p/ Escalation (legado #88)
routing_rules.deterministic_agents	Blocos determinísticos genéricos	Forçar handoff imediato para qualquer agente listado (issue #246)
routing_rules.default_agent	Hint não-determinístico	Fallback para mensagens ambíguas (ex: "oi")
routing_rules.priority_order	Hint não-determinístico	Desempate entre agentes quando 2+ casam
custom_prompt_prefix	Texto livre prependado (peso forte)	Overrides prioritários que precisam vencer o prompt base
custom_prompt_suffix	Texto livre appendado (peso fraco)	Regras condicionais extras sem redeploy
custom_prompt	Substitui prompt inteiro	Reescrever Triage do zero

⚠️ Chaves de topo não reconhecidas (typos, blocos antigos) são logadas como WARNING — o YAML não falha silenciosamente (issue #225). Vale para triage_config.yaml, interview_config.yaml, confirmation_config.yaml, scheduling_config.yaml, style_config.yaml e knowledge_config.yaml.

flow_config.yaml

Define opções/menu:

agent_name: "Flow Agent"

topics:
  - id: 1
    label: "Vendas"
    keywords: ["comprar", "preço", "orçamento"]
    
  - id: 2
    label: "Suporte"
    keywords: ["problema", "erro", "ajuda"]
    
  - id: 3
    label: "Financeiro"
    keywords: ["pagamento", "boleto", "fatura"]

answer_config.yaml (Opcional)

Define o template de resposta final do Answer Agent:

agent_name: "Answer Agent"

answer_template: |
  Com base nas informações coletadas, prepare uma resposta clara e objetiva.
  Inclua um resumo do que foi solicitado e os próximos passos.

interview_config.yaml

Define perguntas para coleta:

agent_name: "Interview Agent"

interview_questions: |
  Para cada tópico, faça as seguintes perguntas:
  
  ## Vendas
  1. Qual produto você tem interesse?
  2. Qual quantidade desejada?
  3. Qual seu email para contato?
  
  ## Suporte
  1. Descreva o problema
  2. Quando começou?
  3. Já tentou alguma solução?

guardrails_config.yaml

Define escopo e restrições:

agent_scopes:
  triage_agent:
    about: |
      Este assistente pode ajudar com:
      - Informações sobre produtos
      - Suporte técnico
      - Dúvidas sobre serviços
  flow_agent:
    about: |
      Apresenta opções de produtos e serviços disponíveis.

out_of_scope_message:
  default: |
    Desculpe, não posso ajudar com esse assunto.
    Posso ajudar com produtos, suporte ou serviços.
  triage_agent: |
    Essa pergunta está fora do escopo do nosso atendimento.

---

📞 Escalation Agent

Transfere para atendimento humano quando:

• Usuário solicita explicitamente
• Tópico não coberto pelo sistema
• Usuário demonstra frustração
• Agente não consegue resolver

escalation_config.yaml

name: "Escalation Agent"

triggers:
  explicit_request:
    - "quero falar com um humano"
    - "atendente humano"
    - "falar com uma pessoa"
  
  frustration:
    - "você não está me ajudando"
    - "isso não resolve"

channels:
  phone:
    enabled: true
    number: "0800-123-4567"
    hours: "Seg-Sex 8h-18h"
  
  email:
    enabled: true
    address: "[e-mail]"
    sla: "Resposta em até 24h"
  
  whatsapp:
    enabled: true
    number: "(11) 99999-9999"

business_hours:
  start: 8
  end: 18
  days: [monday, tuesday, wednesday, thursday, friday]

messages:
  greeting: "Entendo que você precisa de um atendimento especializado."
  out_of_hours: "Nosso atendimento funciona de Seg-Sex, 8h-18h."

Usar Escalation

network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    include_escalation=True,
    escalation_channels="""
📞 Telefone: 0800-123-4567 (Seg-Sex 8h-18h)
📧 Email: [e-mail]
💬 WhatsApp: [phone]
""",
)

---

📝 Feedback Agent

Registra tickets para:

• ❓ Dúvidas - Perguntas que precisam de pesquisa
• 💬 Feedback - Opinião sobre produto/serviço
• 📢 Reclamação - Insatisfação formal (prioridade alta)
• 💡 Sugestão - Ideia de melhoria
• ⭐ Elogio - Agradecimento
• ⚠️ Problema - Bug/erro técnico (prioridade alta)

feedback_config.yaml

name: "Feedback Agent"

protocol_prefix: "TKT"  # Formato: TKT-20240106-ABC123

ticket_types:
  - name: "duvida"
    label: "Dúvida"
    default_priority: "normal"
    
  - name: "reclamacao"
    label: "Reclamação"
    default_priority: "alta"
    
  - name: "sugestao"
    label: "Sugestão"
    default_priority: "baixa"

email:
  enabled: true
  brand_color: "#660099"
  brand_name: "Minha Empresa"
  sla_message: "Retornaremos em até 24h úteis."

priorities:
  - name: "baixa"
    sla_hours: 72
  - name: "normal"
    sla_hours: 24
  - name: "alta"
    sla_hours: 8
  - name: "urgente"
    sla_hours: 2

Usar Feedback

As configurações (tipos de ticket, prefixo de protocolo, email, etc.) são carregadas automaticamente do feedback_config.yaml do template. Os tickets são persistidos em arquivo JSON (caminho configurável via FEEDBACK_STORAGE_PATH).

network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    include_feedback=True,
    # Opcional: sobrescrever configs do YAML via parâmetros
    # feedback_protocol_prefix="TKT",
    # feedback_brand_color="#660099",
    # feedback_brand_name="Minha Empresa",
)

Diferença: Escalation vs Feedback

Aspecto	Escalation	Feedback
Propósito	Atendimento IMEDIATO	Registro para DEPOIS
Urgência	Alta	Pode aguardar
Canal	Telefone, chat	Email, ticket
Protocolo	ESC-XXXXXX	TKT-XXXXXX
Quando usar	"Quero falar com alguém"	"Tenho uma sugestão"

---

🔄 Fluxo de Handoffs

Triage ──────► Flow, Knowledge, Confirmation, Usage, Onboarding*, Escalation, Feedback
Flow ────────► Interview, Triage, Escalation, Feedback
Interview ──► Answer, Escalation, Feedback
Answer ─────► Triage, Escalation, Feedback
Knowledge ──► Triage, Escalation, Feedback
Confirmation► Triage
Escalation ─► Triage, Feedback
Feedback ───► Triage, Escalation

* Onboarding desabilitado por padrão (include_onboarding=False)

Configuração de Agentes

Você pode escolher exatamente quais agentes incluir na sua rede:

from pathlib import Path
from atendentepro import create_standard_network

# Todos os agentes habilitados (padrão)
network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
)

# Sem Knowledge Agent (para clientes sem base de conhecimento)
network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    include_knowledge=False,
)

# Rede mínima (apenas fluxo principal)
network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    include_knowledge=False,
    include_confirmation=False,
    include_usage=False,
    include_escalation=False,
    include_feedback=False,
)

# Apenas captura de leads (sem Knowledge nem Usage)
network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    include_knowledge=False,
    include_usage=False,
)

Parâmetros Disponíveis

Parâmetro	Padrão	Descrição
include_flow	True	Agente de fluxo conversacional
include_interview	True	Agente de entrevista/coleta
include_answer	True	Agente de resposta final
include_knowledge	True	Agente de base de conhecimento
include_confirmation	True	Agente de confirmação
include_usage	True	Agente de instruções de uso
include_onboarding	False	Agente de boas-vindas
include_escalation	True	Agente de escalonamento humano
include_feedback	True	Agente de tickets/feedback
user_loader	None	Função para carregar dados do usuário (User Loader)
auto_load_user	False	Carregar usuário automaticamente no início da sessão
load_style_from_template	True	Mesclar style_config.yaml do cliente com global_style / agent_styles (código sobrescreve YAML)
triage_custom_instructions	None	Substituir o corpo default do prompt do Triage (ver docstring de create_standard_network)

---

🎨 Estilo de Comunicação (AgentStyle)

Personalize o tom e estilo de resposta dos agentes:

Via Código

from pathlib import Path
from atendentepro import create_standard_network, AgentStyle

# Estilo global (aplicado a todos os agentes)
global_style = AgentStyle(
    tone="profissional e consultivo",
    language_style="formal",      # formal, informal, neutro
    response_length="moderado",   # conciso, moderado, detalhado
    custom_rules="Sempre cumprimente o usuário pelo nome.",
)

# Estilos específicos por agente
network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    global_style=global_style,
    agent_styles={
        "escalation": AgentStyle(
            tone="empático e acolhedor",
            custom_rules="Demonstre compreensão pela situação.",
        ),
        "knowledge": AgentStyle(
            tone="didático e paciente",
            response_length="detalhado",
        ),
    },
)

Via YAML (style_config.yaml)

Por padrão, create_standard_network() carrega e aplica <cliente>/style_config.yaml quando o arquivo existe (load_style_from_template=True). Valores passados em global_style ou agent_styles no código têm precedência sobre o YAML.

# Estilo Global
global:
  tone: "profissional e cordial"
  language_style: "formal"
  response_length: "moderado"
  custom_rules: |
    - Seja objetivo e claro nas respostas
    - Use linguagem inclusiva

# Estilos por Agente
agents:
  escalation:
    tone: "empático e tranquilizador"
    custom_rules: |
      - Demonstre compreensão pela situação
      - Assegure que o problema será resolvido

  knowledge:
    tone: "didático e paciente"
    response_length: "detalhado"
    custom_rules: |
      - Explique conceitos de forma acessível
      - Cite as fontes das informações

  feedback:
    tone: "solícito e atencioso"
    custom_rules: |
      - Agradeça o feedback recebido
      - Confirme o registro da solicitação

Opções Disponíveis

Parâmetro	Valores	Descrição
tone	Texto livre	Tom da conversa (ex: "profissional", "empático")
language_style	formal, informal, neutro	Nível de formalidade
response_length	conciso, moderado, detalhado	Tamanho das respostas
custom_rules	Texto livre	Regras personalizadas

---

🔧 Dependências

• Python 3.10+
• openai-agents >= 0.3.3
• openai >= 1.107.1
• pydantic >= 2.0.0
• PyYAML >= 6.0
• python-dotenv >= 1.0.0

---

📄 Variáveis de Ambiente

Variável	Descrição	Obrigatório
ATENDENTEPRO_LICENSE_KEY	Token de licença	✅ Sim
OPENAI_API_KEY	Chave API OpenAI	✅ (se OpenAI)
OPENAI_PROVIDER	openai, azure ou custom	Não
DEFAULT_MODEL	Modelo padrão; padrão: gpt-4.1	Não
EMBEDDING_MODEL	Modelo de embedding para RAG; padrão: text-embedding-3-large	Não
AZURE_API_KEY	Chave API Azure	✅ (se Azure)
AZURE_API_ENDPOINT	Endpoint Azure (alias: AZURE_OPENAI_ENDPOINT)	✅ (se Azure)
AZURE_API_VERSION	Versão da API Azure (alias: AZURE_OPENAI_API_VERSION)	Não
AZURE_DEPLOYMENT_NAME	Nome do deployment Azure	Não
CUSTOM_BASE_URL	URL base do provider custom (ex: https://api.deepseek.com/v1)	✅ (se Custom)
CUSTOM_API_KEY	Chave API do provider custom	✅ (se Custom)
OCR_ENABLED	Habilitar OCR; padrão: true	Não
AZURE_AI_VISION_ENDPOINT	Endpoint Azure AI Vision (para OCR)	Para OCR
AZURE_AI_VISION_KEY	Chave Azure AI Vision (para OCR)	Para OCR
APPLICATION_INSIGHTS_CONNECTION_STRING	Connection string do Application Insights (Azure)	Para tracing Azure
MONKAI_TRACER_TOKEN	Token do MonkAI Trace	Para tracing MonkAI
CONTEXT_OUTPUT_DIR	Diretório de saída de contexto; padrão: context	Não
SMTP_HOST	Servidor SMTP	Para emails
SMTP_USER	Usuário SMTP	Para emails
SMTP_PASSWORD	Senha SMTP	Para emails
FEEDBACK_STORAGE_PATH	Caminho do arquivo JSON de tickets	Persistência do Feedback Agent
ATENDENTEPRO_ESCALATION_STORAGE	Caminho do arquivo de escalation	Persistência do Escalation Agent
ESCALATION_WEBHOOK_URL	URL do webhook de escalation	Não
ESCALATION_WEBHOOK_SECRET	Secret para assinar webhooks de escalation	Não
ESCALATION_HOUR_START	Hora de início do horário comercial (escalation)	Não
ESCALATION_HOUR_END	Hora de fim do horário comercial (escalation)	Não
GRKMEMORY_API_KEY	Chave API do GRKMemory	Para memória
ATENDENTEPRO_MEMORY_MAX_CHARS	Máximo de caracteres de memória injetados; padrão: 8000	Não
SUPABASE_URL	URL do Supabase (para tuning)	Para tuning
SUPABASE_SERVICE_KEY	Service key do Supabase (alias: SUPABASE_ANON_KEY)	Para tuning
ATENDENTEPRO_PRODUCTION	1/true/yes: validação online obrigatória; exige ATENDENTEPRO_VALIDATION_URL	Produção
ATENDENTEPRO_VALIDATION_URL	URL do endpoint de validação de licença (obrigatória em produção)	Produção
ATENDENTEPRO_REQUIRE_USER_CONTEXT	1/true/yes: exige user_context quando há filtros de acesso	Produção
ATENDENTEPRO_REQUIRE_GUARDRAILS	1/true/yes: log ERROR se guardrails do Triage não configurados	Produção
ATENDENTEPRO_LOG_FORMAT	json para logs estruturados JSON; padrão: text	Não
ATENDENTEPRO_LOG_LEVEL	Nível de log (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR); padrão: INFO	Não
ATENDENTEPRO_GUARDRAIL_CACHE_TTL	TTL do cache de guardrails em segundos; padrão: 300	Não
ATENDENTEPRO_AGENT_TIMEOUT	Timeout do agente em segundos (service); padrão: 60	Não
ATENDENTEPRO_RATE_LIMIT_MAX	Máximo de requisições por janela (service); padrão: 100	Não
ATENDENTEPRO_RATE_LIMIT_WINDOW	Janela do rate limit em segundos (service); padrão: 60	Não
ATENDENTEPRO_CORS_ORIGINS	Origens CORS permitidas, separadas por vírgula (service)	Não
PROXY_TRUSTED_IPS	Lista CSV de IPs de proxies confiáveis para X-Forwarded-For (servidor)	Não
ATENDENTEPRO_SESSION_TTL	TTL de sessoes inativas em segundos (service); padrao: 3600	Não
HOST	Host de escuta do service; padrao: 0.0.0.0	Não
PORT	Porta de escuta do service; padrao: 8000	Não

Segurança em Produção

Para uso em grande corporação, recomenda-se:

1. Licença: ATENDENTEPRO_PRODUCTION=1 e ATENDENTEPRO_VALIDATION_URL configurada; segredo apenas no servidor de validação.
2. Acesso: user_context (ou user_loader) sempre fornecido ao criar a rede quando há filtros; opcionalmente ATENDENTEPRO_REQUIRE_USER_CONTEXT=1.
3. Guardrails: guardrails_config.yaml com escopo e blocklist; opcionalmente ATENDENTEPRO_REQUIRE_GUARDRAILS=1.
4. Secrets: API keys, SMTP etc. apenas em variáveis de ambiente ou vault; não logar config/env com segredos; logs de conteúdo em DEBUG apenas.

Ver docs/PRODUCTION_SECURITY.md para checklist completo e variáveis.

---

🔁 Single Reply Mode

O Single Reply Mode permite configurar agentes para responderem apenas uma vez e automaticamente transferirem de volta para o Triage. Isso evita que a conversa fique "presa" em um agente específico.

📂 Exemplos completos: docs/examples/single_reply/

Quando Usar

Cenário	Recomendação
Chatbots de alto volume	✅ Ativar para respostas rápidas
FAQ simples	✅ Knowledge com single_reply
Coleta de dados	❌ Interview precisa múltiplas interações
Onboarding	❌ Precisa guiar o usuário em etapas
Confirmações	✅ Confirma e volta ao Triage

Exemplo 1: FAQ Bot (Via Código)

Chatbot otimizado para perguntas frequentes:

from pathlib import Path
from atendentepro import create_standard_network

# FAQ Bot: Knowledge e Answer respondem uma vez
network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    global_single_reply=False,
    single_reply_agents={
        "knowledge": True,  # FAQ: responde e volta
        "answer": True,     # Perguntas gerais: responde e volta
        "flow": True,       # Menu: apresenta e volta
    },
)

Exemplo 2: Bot de Leads (Via Código)

Bot que coleta dados mas responde dúvidas rapidamente:

network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    global_single_reply=False,
    single_reply_agents={
        # Interview PRECISA de múltiplas interações para coletar dados
        "interview": False,
        
        # Outros agentes podem ser rápidos
        "knowledge": True,    # Tira dúvidas sobre produto
        "answer": True,       # Responde perguntas
        "confirmation": True, # Confirma cadastro
    },
)

Exemplo 3: Ativar para TODOS os agentes

network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    global_single_reply=True,  # Todos respondem uma vez
)

Via YAML (single_reply_config.yaml)

Crie o arquivo single_reply_config.yaml na pasta do cliente:

# Global: se true, TODOS os agentes respondem apenas uma vez
global: false

# Configuração por agente (sobrescreve global)
agents:
  # Agentes de consulta: respondem uma vez
  knowledge: true      # FAQ: responde e volta
  answer: true         # Perguntas: responde e volta
  confirmation: true   # Confirma e volta
  usage: true          # Explica uso e volta
  
  # Agentes de coleta: múltiplas interações
  interview: false     # Precisa coletar dados
  onboarding: false    # Precisa guiar usuário
  
  # Opcionais
  flow: true           # Menu: apresenta e volta
  escalation: true     # Registra e volta
  feedback: true       # Coleta feedback e volta

Fluxo Visual

Com single_reply=True:

[Usuário: "Qual o preço?"]
         ↓
    [Triage] → detecta consulta
         ↓
  [Knowledge] → responde: "R$ 99,90"
         ↓
    [Triage] ← retorno AUTOMÁTICO
         ↓
[Usuário: "E a entrega?"]
         ↓
    [Triage] → nova análise (ciclo reinicia)

Com single_reply=False (padrão):

[Usuário: "Qual o preço?"]
         ↓
    [Triage] → detecta consulta
         ↓
  [Knowledge] → responde: "R$ 99,90"
         ↓
[Usuário: "E a entrega?"]
         ↓
  [Knowledge] → continua no mesmo agente
         ↓
[Usuário: "Quero falar com humano"]
         ↓
  [Knowledge] → handoff para Escalation

Configuração Recomendada

Para a maioria dos casos de uso:

global: false

agents:
  knowledge: true      # FAQ
  answer: true         # Perguntas gerais
  confirmation: true   # Confirmações
  
  interview: false     # Coleta de dados
  onboarding: false    # Guia de usuário

---

🔐 Filtros de Acesso (Role/User)

O sistema de Filtros de Acesso permite controlar quais agentes, prompts e tools estão disponíveis para cada usuário ou role (função).

📂 Exemplos completos: docs/examples/access_filters/

Quando Usar

Cenário	Solução
Multi-tenant	Diferentes clientes veem diferentes agentes
Níveis de acesso	Admin vê mais opções que cliente
Segurança	Dados sensíveis só para roles específicas
Personalização	Diferentes instruções por departamento

Níveis de Filtragem

1. Agentes: Habilitar/desabilitar agentes inteiros
2. Prompts: Adicionar seções condicionais aos prompts
3. Tools: Habilitar/desabilitar tools específicas

Exemplo 1: Filtros de Agente (Via Código)

from pathlib import Path
from atendentepro import (
    create_standard_network,
    UserContext,
    AccessFilter,
)

# Usuário com role de vendedor
user = UserContext(user_id="vendedor_123", role="vendedor")

# Filtros de agente
agent_filters = {
    # Feedback só para admin
    "feedback": AccessFilter(allowed_roles=["admin"]),
    # Escalation para todos exceto clientes
    "escalation": AccessFilter(denied_roles=["cliente"]),
}

network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    user_context=user,
    agent_filters=agent_filters,
)

Exemplo 2: Prompts Condicionais

Adicione instruções específicas baseadas na role:

from atendentepro import FilteredPromptSection

conditional_prompts = {
    "knowledge": [
        # Seção para vendedores
        FilteredPromptSection(
            content="\\n## Descontos\\nVocê pode oferecer até 15% de desconto.",
            filter=AccessFilter(allowed_roles=["vendedor"]),
        ),
        # Seção para admin
        FilteredPromptSection(
            content="\\n## Admin\\nVocê tem acesso total ao sistema.",
            filter=AccessFilter(allowed_roles=["admin"]),
        ),
    ],
}

network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    user_context=user,
    conditional_prompts=conditional_prompts,
)

Exemplo 3: Tools Filtradas

from atendentepro import FilteredTool
from agents import function_tool

@function_tool
def deletar_cliente(cliente_id: str) -> str:
    """Remove um cliente do sistema."""
    return f"Cliente {cliente_id} removido"

filtered_tools = {
    "knowledge": [
        FilteredTool(
            tool=deletar_cliente,
            filter=AccessFilter(allowed_roles=["admin"]),  # Só admin
        ),
    ],
}

network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    user_context=user,
    filtered_tools=filtered_tools,
)

Via YAML (access_config.yaml)

# Filtros de agente
agent_filters:
  feedback:
    allowed_roles: ["admin"]
  escalation:
    denied_roles: ["cliente"]

# Prompts condicionais
conditional_prompts:
  knowledge:
    - content: |
        ## Capacidades de Vendedor
        Você pode oferecer até 15% de desconto.
      filter:
        allowed_roles: ["vendedor"]

# Acesso a tools
tool_access:
  deletar_cliente:
    allowed_roles: ["admin"]

Tipos de Filtro

Tipo	Descrição	Exemplo
allowed_roles	Whitelist de roles	["admin", "gerente"]
denied_roles	Blacklist de roles	["cliente"]
allowed_users	Whitelist de usuários	["user_vip_1"]
denied_users	Blacklist de usuários	["user_bloqueado"]

Prioridade de Avaliação

1. denied_users - Se usuário está negado, bloqueia
2. allowed_users - Se lista existe e usuário está nela, permite
3. denied_roles - Se role está negada, bloqueia
4. allowed_roles - Se lista existe e role não está nela, bloqueia
5. Permite por padrão - Se nenhum filtro matched

Fluxo Visual

┌────────────────────────────────────────────────┐
│         Requisição: role="vendedor"            │
└────────────────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
┌────────────────────────────────────────────────┐
│              FILTRO DE AGENTES                 │
│  Knowledge: ✅ (vendedor allowed)              │
│  Escalation: ✅ (vendedor not denied)          │
│  Feedback: ❌ (only admin)                     │
└────────────────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
┌────────────────────────────────────────────────┐
│             FILTRO DE PROMPTS                  │
│  Knowledge recebe: "## Descontos..."           │
│  (seção condicional para vendedor)             │
└────────────────────────────────────────────────┘
                        │
                        ▼
┌────────────────────────────────────────────────┐
│              FILTRO DE TOOLS                   │
│  consultar_comissao: ✅                        │
│  deletar_cliente: ❌ (only admin)              │
└────────────────────────────────────────────────┘

---

👤 Carregamento de Usuários (User Loader)

O User Loader carrega dados do usuário que ficam em uma estrutura de banco de dados (ou CSV/API): identidade, perfil, role e dados estatísticos daquele usuário. Não é para memória nem para sessão (conversa) — memória e session_id usam outros mecanismos (session_id_factory, parâmetros, backend de memória).

O carregamento pode ser usado apenas para um agente: chame run_with_user_context(network, network.flow, messages) (ou o agente desejado, ex.: flow) só para esse agente; os demais podem ser executados com Runner.run(agent, messages) sem user_loader.

O user_loader deve retornar um UserContext com user_id preenchido (obrigatório quando o loader retorna contexto). O user_id deve vir de um único lugar (UserContext) — ao usar user_loader, não informe user_id em dois lugares; quando houver user_loader, run_with_memory usará loaded_user_context.user_id e não deve ser passado um user_id diferente por parâmetro.

A função de carregamento (load_user / loader_func) busca os dados e retorna um dicionário. Esse dicionário preenche o UserContext: user_id e role vão para os campos fixos; o resto fica em metadata. Exemplo de acesso após o carregamento: network.loaded_user_context.metadata.get("nome"), metadata.get("plano").

📂 Exemplos completos: docs/examples/user_loader/

🔧 Padrão para campos custom do cliente (empresa, aad_object_id, etc.): docs/client_context_patterns.md — quando criar uma subclasse de UserContext para tipar campos específicos do diretório corporativo.

Quando Usar

Cenário	Solução
Usuário existente	Identifica automaticamente e pula onboarding
Personalização	Carrega dados do usuário (perfil, plano, etc.) do banco para respostas personalizadas
Contexto enriquecido	Agentes que usam run_with_user_context têm acesso a loaded_user_context (dados em banco/perfil)
Múltiplas fontes	Suporta CSV, banco de dados, APIs REST, etc.

Funcionalidades

1. Extração automática de identificadores (telefone, email, CPF, etc.)
2. Carregamento de dados de múltiplas fontes
3. Criação automática de UserContext
4. Integração transparente com a rede de agentes

Exemplo 1: Carregamento de CSV

from pathlib import Path
from atendentepro import (
    create_standard_network,
    create_user_loader,
    load_user_from_csv,
    extract_email_from_messages,
    run_with_user_context,
)

# Função para carregar do CSV
def load_user(identifier: str):
    return load_user_from_csv(
        csv_path=Path("users.csv"),
        identifier_field="email",
        identifier_value=identifier
    )

# Criar loader
loader = create_user_loader(
    loader_func=load_user,
    identifier_extractor=extract_email_from_messages
)

# Criar network com loader
network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./templates"),
    user_loader=loader,
    include_onboarding=True,
)

# Executar com carregamento automático
messages = [{"role": "user", "content": "Meu email é [e-mail]"}]
result = await run_with_user_context(network, network.triage, messages)

# Verificar se usuário foi carregado
if network.loaded_user_context:
    print(f"Usuário: {network.loaded_user_context.metadata.get('nome')}")

Exemplo 2: Carregamento de Banco de Dados

import sqlite3
from atendentepro import create_user_loader, extract_email_from_messages

def load_from_db(identifier: str):
    conn = sqlite3.connect("users.db")
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE email = ?", (identifier,))
    row = cursor.fetchone()
    conn.close()
    
    if row:
        return {
            "user_id": row[0],
            "role": row[1],
            "nome": row[2],
            "email": row[3],
        }
    return None

loader = create_user_loader(load_from_db, extract_email_from_messages)

network = create_standard_network(
    templates_root=Path("./templates"),
    user_loader=loader,
)

Exemplo 3: Múltiplos Identificadores

from atendentepro import (
    create_user_loader,
    extract_email_from_messages,
    extract_phone_from_messages,
)

def extract_identifier(messages):
    # Tenta email primeiro
    email = extract_email_from_messages(messages)
    if email:
        return email
    
    # Se não encontrou, tenta telefone
    phone = extract_phone_from_messages(messages)
    if phone:
        return phone
    
    return None

loader = create_user_loader(
    loader_func=load_user,
    identifier_extractor=extract_identifier
)

Funções Disponíveis

Extratores de Identificador

from atendentepro import (
    extract_phone_from_messages,    # Extrai telefone
    extract_email_from_messages,     # Extrai email
    extract_user_id_from_messages,  # Extrai CPF/user_id
)

Criar Loader

from atendentepro import create_user_loader

loader = create_user_loader(
    loader_func=load_user_function,
    identifier_extractor=extract_email_from_messages  # Opcional
)

Executar com Contexto

from atendentepro import run_with_user_context

result = await run_with_user_context(
    network,
    network.triage,
    messages
)

Integração com Onboarding

Quando um user_loader está configurado:

• ✅ Usuário encontrado: Vai direto para o triage, sem passar pelo onboarding
• ✅ Usuário não encontrado: É direcionado para o onboarding normalmente
• ✅ Contexto disponível: Todos os agentes têm acesso a network.loaded_user_context

Benefícios

1. ✅ Experiência personalizada - Respostas baseadas em dados do usuário
2. ✅ Menos fricção - Usuários conhecidos não precisam fazer onboarding
3. ✅ Contexto rico - Todos os agentes têm acesso a informações do usuário
4. ✅ Flexível - Suporta múltiplas fontes de dados
5. ✅ Automático - Funciona transparentemente durante a conversa

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🔀 Múltiplos Agentes (Multi Interview + Knowledge)

O AtendentePro suporta criar múltiplas instâncias de Interview e Knowledge agents, cada um especializado em um domínio diferente.

📂 Exemplo completo: docs/examples/multi_agents/

Caso de Uso

Empresa que atende diferentes tipos de clientes:

• Pessoa Física (PF): Produtos de consumo
• Pessoa Jurídica (PJ): Soluções empresariais

Arquitetura

                    ┌─────────────────┐
                    │     Triage      │
                    │  (entry point)  │
                    └────────┬────────┘
                             │
              ┌──────────────┼──────────────┐
              │              │              │
              ▼              ▼              ▼
    ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐
    │  Interview  │  │  Interview  │  │    Flow     │
    │     PF      │  │     PJ      │  │   (comum)   │
    └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └─────────────┘
           │                │
           ▼                ▼
    ┌─────────────┐  ┌─────────────┐
    │  Knowledge  │  │  Knowledge  │
    │     PF      │  │     PJ      │
    └─────────────┘  └─────────────┘

Implementação

from atendentepro import (
    create_custom_network,
    create_triage_agent,
    create_interview_agent,
    create_knowledge_agent,
)

# 1. Criar agentes especializados
interview_pf = create_interview_agent(
    interview_questions="CPF, data de nascimento, renda mensal",
    name="interview_pf",  # Nome único!
)

interview_pj = create_interview_agent(
    interview_questions="CNPJ, razão social, faturamento",
    name="interview_pj",  # Nome único!
)

knowledge_pf = create_knowledge_agent(
    knowledge_about="Produtos para consumidor final",
    name="knowledge_pf",
    single_reply=True,
)

knowledge_pj = create_knowledge_agent(
    knowledge_about="Soluções empresariais B2B",
    name="knowledge_pj",
    single_reply=True,
)

# 2. Criar Triage
triage = create_triage_agent(
    keywords_text="PF: CPF, pessoal, minha conta | PJ: CNPJ, empresa, MEI",
    name="triage_agent",
)

# 3. Configurar handoffs
triage.handoffs = [interview_pf, interview_pj, knowledge_pf, knowledge_pj]
interview_pf.handoffs = [knowledge_pf, triage]
interview_pj.handoffs = [knowledge_pj, triage]
knowledge_pf.handoffs = [triage]
knowledge_pj.handoffs = [triage]

# 4. Criar network customizada
network = create_custom_network(
    templates_root=Path("./meu_cliente"),
    client="config",
    network_config={
        "triage": ["interview_pf", "interview_pj", "knowledge_pf", "knowledge_pj"],
        "interview_pf": ["knowledge_pf", "triage"],
        "interview_pj": ["knowledge_pj", "triage"],
        "knowledge_pf": ["triage"],
        "knowledge_pj": ["triage"],
    },
)

Cenários de Roteamento

Mensagem do Usuário	Rota
"Quero abrir conta para mim"	Triage → Interview PF → Knowledge PF
"Preciso de maquininha para minha loja"	Triage → Interview PJ → Knowledge PJ
"Quanto custa o cartão gold?"	Triage → Knowledge PF (direto)
"Capital de giro para empresa"	Triage → Knowledge PJ (direto)

Padrão: 1 Interview → 2 Knowledge

Outro padrão comum é ter um único Interview que pode direcionar para múltiplos Knowledge:

        ┌───────────────┐
        │   Interview   │
        │ (coleta dados)│
        └───────┬───────┘
                │
        ┌───────┴───────┐
        ▼               ▼
┌───────────────┐ ┌───────────────┐
│   Knowledge   │ │   Knowledge   │
│   Produtos    │ │Troubleshooting│
└───────────────┘ └───────────────┘

# Um interview que direciona para múltiplos knowledge
interview.handoffs = [knowledge_produtos, knowledge_troubleshooting, triage]

📂 Exemplo completo: example_one_interview_two_knowledge.py

Dicas

1. Nomes únicos: Cada agente precisa de um name distinto
2. Handoffs claros: Configure quais agentes cada um pode chamar
3. Keywords no Triage: Inclua palavras-chave para direcionar corretamente
4. single_reply: Use em Knowledge para evitar loops

---

📊 Tracing e Monitoramento

MonkAI Trace (Recomendado)

Integração com MonkAI Trace para monitoramento completo de agentes:

pip install monkai-trace

from atendentepro import (
    activate,
    create_standard_network,
    configure_monkai_trace,
    run_with_monkai_tracking,
)

# 1. Ativar biblioteca
activate("ATP_seu-token")

# 2. Configurar MonkAI Trace
configure_monkai_trace(
    tracer_token="tk_seu_token_monkai",  # ou env MONKAI_TRACER_TOKEN
    namespace="meu-projeto",
)

# 3. Criar rede
network = create_standard_network(...)

# 4. Executar com tracking
result = await run_with_monkai_tracking(
    agent=network.triage,
    user_input="Olá, preciso de ajuda",
    user_id="user123",  # Opcional: para sessões multi-usuário
)

Recursos do MonkAI Trace:

• ✅ Tracking automático de sessões
• ✅ Segmentação de tokens (input, output, process, memory)
• ✅ Rastreamento de handoffs entre agentes
• ✅ Captura de ferramentas internas (web_search, RAG)
• ✅ Suporte multi-usuário (WhatsApp, chat)

Uso Avançado

from atendentepro import (
    get_monkai_hooks,
    set_monkai_user,
    set_monkai_input,
)
from agents import Runner

# Para controle manual
hooks = get_monkai_hooks()
set_monkai_user("5511999999999")  # WhatsApp
set_monkai_input("Como cancelar?")

result = await Runner.run(network.triage, messages, hooks=hooks)

Application Insights (Azure)

Para Azure, use Application Insights:

from atendentepro import configure_application_insights

configure_application_insights(
    connection_string="InstrumentationKey=..."
)

---

🔧 Tuning (Post-Training)

O módulo opcional Tuning usa feedback das conversas (Supabase) e registros do MonkAI Trace para sugerir melhorias nos YAMLs do cliente. As alterações são gravadas numa pasta de sugeridos (client/_suggested/) para revisão; o usuário decide se substitui os originais.

Instalação: pip install atendentepro[tuning]

Variáveis de ambiente: SUPABASE_URL, SUPABASE_SERVICE_KEY (ou SUPABASE_ANON_KEY), MONKAI_TRACER_TOKEN

Fluxo resumido:

1. Rodar o pipeline com apply=True e write_to_suggested_folder=True — os YAMLs alterados são gravados em client/_suggested/ e um relatório _suggestions_report.json é gerado; os originais não são alterados.
2. Revisar os arquivos em client/_suggested/ e o relatório.
3. Se aprovar, chamar replace_originals_with_suggested(client, templates_root) para copiar os sugeridos sobre os originais.

from pathlib import Path
from atendentepro.tuning import run_tuning_pipeline, replace_originals_with_suggested

result = run_tuning_pipeline(
    namespace="customer-support",
    client="meu_cliente",
    templates_root=Path("./client_templates"),
    start_date="2025-01-01",
    apply=True,
    write_to_suggested_folder=True,
)
# Revisar client_templates/meu_cliente/_suggested/
replace_originals_with_suggested(client="meu_cliente", templates_root=Path("./client_templates"))

Documentação completa: atendentepro/tuning/README.md e docs/TUNING.md

---

Memória de contexto longo (GRKMemory)

O módulo opcional Memória integra o GRKMemory para memória de longo prazo: antes de cada execução do agente, busca memórias relevantes e injeta no contexto; após a resposta, persiste o turno. Suporte async e multi-tenant (user_id / session_id).

Instalação: pip install atendentepro[memory]

Variáveis de ambiente: GRKMEMORY_API_KEY, OPENAI_API_KEY (ou Azure conforme documentação do GRKMemory)

from atendentepro import create_standard_network
from atendentepro.memory import run_with_memory, create_grk_backend

network = create_standard_network(templates_root=Path("templates"), client="standard")
network.memory_backend = create_grk_backend()

messages = [{"role": "user", "content": "O que combinamos na última vez?"}]
result = await run_with_memory(network, network.triage, messages)

Ao usar memória ou sessão, user_id é obrigatório (para isolar conversas por usuário). Toda sessão deve ter um user_id associado. Quando houver user_loader, use o mesmo user_id do UserContext — não informe em dois lugares; run_with_memory usará loaded_user_context.user_id automaticamente. session_id é chave de sessão (não vem de UserContext/user_loader): use apenas o parâmetro session_id ou o session_id_factory como fonte única.

Documentação completa: atendentepro/memory/README.md

---

🤝 Suporte

• 📧 Email: [e-mail]
• 🌐 Site: https://www.monkai.com.br

Documentação adicional: atendentepro/service/README.md (servidor multi-tenant), docs/CI.md (pipeline de CI), docs/PUBLISHING.md (publicação), docs/WORKFLOW_PYPI_EXPLAINED.md (workflow PyPI), docs/PRODUCTION_SECURITY.md (segurança em produção), docs/SECURITY.md (mitigações de prompt injection), docs/AUDIT_REPORT.md (auditoria R5), docs/AUDIT_REPORT.html (auditoria R5 — versão HTML), docs/QUALITY_CERTIFICATE.md (certificado de qualidade — serial e verificação), docs/QUALITY_CERTIFICATE.html (certificado — versão HTML), docs/TUNING.md (módulo de tuning), docs/fluxogramas/ (diagramas de arquitetura).

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📝 Changelog

v0.7.4 (Atual)

• Documentacao completa do modulo service: README dedicado, diagramas de arquitetura atualizados, variaveis de ambiente documentadas
• README principal: Nova secao "Servidor Multi-Tenant", pip install atendentepro[server], changelog atualizado

v0.7.3

• Servidor multi-tenant (atendentepro.service): Novo subpacote com servidor FastAPI para gerenciar redes de agentes por tenant via REST API (/health, /setup, /chat)
• API generica: tenant_id em vez de nomes especificos de dominio; campo metadata livre para contexto customizado
• Validacao de YAMLs: Endpoint /setup valida cada YAML individualmente e retorna erro 400 com nome do config invalido
• Knowledge items como contexto: Items do knowledge_config sao convertidos para o campo about do KnowledgeConfig (contexto direto, sem RAG)
• Fix save_embeddings_npz: Corrigido dtype=object incompativel com allow_pickle=False no load_embeddings
• Docker: Dockerfile.service para deploy no Railway ou qualquer plataforma Docker
• Cython: Subpacote service/ excluido da compilacao (FastAPI + Pydantic, codigo server-side)

v0.6.26

• Seguranca — SQL injection corrigido: Exemplo multi_knowledge reescrito com queries parametrizadas e whitelist de tabelas/colunas
• Seguranca — Proxy confiavel: X-Forwarded-For so aceito de IPs em PROXY_TRUSTED_IPS; padrao seguro (IP direto)
• Seguranca — Mensagens de erro: str(e) removido de license.py e exemplos; mensagens genericas + logger.warning
• Escalabilidade — TTL no cache de guardrails: _GUARDRAIL_CACHE com TTL configuravel via ATENDENTEPRO_GUARDRAIL_CACHE_TTL (default 300s)
• Escalabilidade — API versioning: Rotas do servidor de validacao sob /v1/ com aliases legacy para compatibilidade
• Escalabilidade — Structured logging: JSONFormatter ativado com ATENDENTEPRO_LOG_FORMAT=json; configure_logging() exportado
• Escalabilidade — docker-compose: server/docker-compose.yml para desenvolvimento local do servidor
• Escalabilidade — Docs multi-instancia: server/README.md com guia Redis/DB para revocation list em clusters
• Usabilidade — Typo corrigido: AtendentProConfig renomeado para AtendenteProConfig (alias mantido para compatibilidade)
• Usabilidade — Tipagem melhorada: Reducao de Any em memory/runner.py (Protocol) e network.py (Union types para handoffs)
• Usabilidade — Cobertura 65%: Meta elevada para 65% com 33 novos testes (193 total, 65.04%)
• Certificado de qualidade: Auditoria R5 (revalidação independente), serial MONKAI-AP-0626-F59FC5E769C0CE46, nota 8.4/10 (Segurança 8.9, Usabilidade 8.4, Escalabilidade 7.9)

v0.6.24–0.6.25

• Rate limiter TTL/LRU: Evicao automatica de usuarios inativos para evitar crescimento ilimitado de memoria (max_users, active_users)
• HTTP retry com backoff: Chamadas HTTP (license validation, webhooks) agora fazem ate 3 tentativas com backoff exponencial (0.5s, 1s, 2s)
• Webhook HMAC-SHA256: Webhook de escalacao agora assina payloads com X-Webhook-Signature via ESCALATION_WEBHOOK_SECRET
• CORS configuravel: Servidor de validacao com CORSMiddleware via CORS_ALLOWED_ORIGINS
• pytest-cov: Cobertura de testes monitorada no CI (meta 65%, ver pyproject.toml)
• Escalation migrado para httpx: Unificacao de client HTTP (removido requests)

v0.6.23

• Persistencia revocation list: Tokens revogados salvos em JSON, sobrevivem restarts
• mypy zero divida: agents.*, memory.*, setup_copilot verificados sem erros
• Build CI condicional: Job build so roda apos testes passarem
• Testes feedback persistence: 23 novos testes

v0.6.22

• Rate limiting no servidor: /validate (60 req/min) e /revoke (10 req/min) com sliding window por IP
• Persistencia tickets por cliente: Storage isolado em <templates_root>/<client>/tickets.json
• Seguranca producao: Modo producao (ATENDENTEPRO_PRODUCTION=1), exigencia de UserContext, verificacao de guardrails

v0.6.21

• Rate Limiter embutido: RateLimiter (sliding window, thread-safe) exportado na API publica
• Servidor de validacao online: FastAPI com /validate, /revoke, /health
• Testes de integracao: 65 testes cobrindo licenciamento, RBAC, guardrails e servidor

v0.6.20

• Seguranca: Chave HMAC removida do codigo, geracao de tokens removida do pacote, validacao online real, pickle eliminado, CI bloqueante, pre-filtro jailbreak, thread-safety licenca

v0.6.15

• Memoria de contexto longo (GRKMemory): run_with_memory, create_grk_backend; pip install atendentepro[memory]
• Tuning (Post-Training): Modulo opcional para melhorar YAMLs com base em feedback e Trace

v0.6.9

• Correções: Serialização do tool RAG (go_to_rag) para compatibilidade com MonkAI Trace; exportações de load_feedback_config, load_escalation_config, load_answer_config e modelos de config no pacote templates
• 0.6.7–0.6.8: Configurações YAML do Feedback, Escalation e Answer passam a ser carregadas e aplicadas; persistência de tickets em JSON; tipos de ticket e prioridades configuráveis
• 0.6.6: User Loader (carregamento automático de usuários), parâmetros user_loader e auto_load_user em create_standard_network

v0.6.1

• Documentação PyPI atualizada com AgentStyle e changelog completo

v0.6.0

• AgentStyle: Nova classe para personalizar tom e estilo de comunicação
  • tone, language_style, response_length, custom_rules
• style_config.yaml: Configuração de estilos via YAML
• Parâmetros global_style e agent_styles em create_standard_network()
• Todos os agentes aceitam style_instructions

v0.5.9

• Descrição PyPI formal: "Framework de orquestração de agentes IA"
• README profissional com foco em capacidades corporativas

v0.5.8

• Novos keywords: triage, handoff, escalation, feedback, knowledge-base
• Dependência tracing agora usa monkai-trace

v0.5.7

• MonkAI Trace: Integração completa para monitoramento de agentes
• Novas funções: configure_monkai_trace, run_with_monkai_tracking
• Suporte multi-usuário para WhatsApp/chat

v0.5.6

• Agentes configuráveis: include_knowledge=False, include_flow=False, etc.
• Permite criar redes sem agentes específicos

v0.5.5

• Workflow PyPI apenas com tags de versão

v0.5.4

• Documentação completa standalone no PyPI

v0.5.3

• Links de documentação corrigidos para PyPI

v0.5.2

• Contatos atualizados (monkai.com.br)

v0.5.1

• Prompts modulares para Escalation e Feedback
• Remoção de handoff circular Answer→Interview

v0.5.0

• Novo: Feedback Agent (tickets/SAC)
• Ferramentas: criar_ticket, consultar_ticket, listar_meus_tickets

v0.4.0

• Novo: Escalation Agent (transferência humana)
• Verificação de horário, prioridade automática, webhooks

v0.3.0

• Sistema de licenciamento com tokens
• Publicação inicial no PyPI

v0.2.0

• Arquitetura modular completa
• 8 agentes especializados
• Sistema de templates YAML

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Made with ❤️ by MonkAI