Agentes Inteligentes SipPulse AI
Este documento é o guia de referência central para compreender, configurar e operar Agentes na plataforma SipPulse AI. Ele detalha conceitos fundamentais, funcionalidades e melhores práticas para maximizar o potencial dos seus Agentes.
O que é um Agente SipPulse AI?
Um Agente na SipPulse AI é uma entidade de software sofisticada que atua como um orquestrador inteligente. Utilizando um Modelo de Linguagem Grande (LLM) como seu "cérebro" computacional, um Agente é projetado para:
- Conduzir Diálogos Coerentes: Manter conversas naturais e contextualmente relevantes com os usuários
- Gerenciar Memória e Contexto: Reter informações de interações passadas para informar respostas futuras, garantindo continuidade
- Executar Ferramentas (Tool Calls): Interagir com sistemas externos e internos de forma autônoma, como APIs, bases de conhecimento (RAG), e funcionalidades de telefonia (SIP)
Esta capacidade de integrar diálogo, memória e ação em um fluxo unificado distingue fundamentalmente um Agente de um LLM "puro".
LLM vs. Agente SipPulse AI
Compreender a distinção entre um LLM "puro" e um Agente SipPulse AI é crucial para arquitetar soluções eficazes:
| Característica | LLM "Puro" (Tradicional) | Agente SipPulse AI |
|---|---|---|
| Propósito Principal | Geração de texto com base em um prompt | Orquestração de tarefas, diálogo e execução de ferramentas para atingir objetivos |
| Execução de Ferramentas | Pode sugerir a chamada de uma função (geralmente em JSON ou texto), mas não a executa | Executa ativamente APIs, RAG, SIP e outras ferramentas configuradas |
| Memória e Contexto | Geralmente sem estado. O histórico da conversa precisa ser enviado explicitamente a cada chamada | Mantém e gerencia ativamente o histórico e o contexto da conversa |
| Orquestração de Fluxo | O desenvolvedor controla o fluxo lógico, decidindo quando chamar o LLM e quando executar código externo | O Agente, guiado por suas instruções, decide autonomamente quando e como utilizar cada ferramenta |
| Acesso a Dados | Limitado ao conhecimento com o qual foi treinado e ao que é fornecido no prompt atual | Pode conectar-se dinamicamente a bases de dados internas, APIs de terceiros, calendários, sistemas CRM, etc. |
| Autonomia | Baixa. Reage a cada entrada de forma isolada | Alta. Pode realizar múltiplos passos para resolver um problema ou completar uma tarefa |
Dica Estratégica
Ao usar um LLM "puro" para tarefas que exigem interação com o mundo exterior (ex: buscar dados de um pedido), seu código precisa:
- Interpretar a intenção do usuário
- Pedir ao LLM para formatar os parâmetros para uma API
- Extrair esses parâmetros da resposta do LLM
- Chamar a API externa
- Receber a resposta da API
- Injetar essa resposta de volta no LLM para que ele formule uma resposta ao usuário
Com um Agente SipPulse AI, você define o schema da ferramenta (ex: "buscarStatusPedido" com parâmetro "numeroPedido"). O Agente lida com a extração de parâmetros, a chamada da ferramenta e a utilização do resultado de forma transparente e integrada ao fluxo da conversa.
Boas Práticas
Adotar estas práticas pode melhorar significativamente a eficácia, confiabilidade e manutenibilidade dos seus Agentes:
Comece Simples e Itere
- Por quê: Tentar construir um Agente excessivamente complexo desde o início pode levar a dificuldades de depuração e resultados imprevisíveis
- Como: Inicie com um conjunto mínimo de instruções claras e uma ou duas ferramentas essenciais. Teste exaustivamente e adicione complexidade gradualmente
Mantenha Instruções Focadas
- Por quê: Instruções muito longas ou com informações desnecessárias podem confundir o LLM, aumentar a latência e os custos
- Como: Priorize o uso de
tool callspara buscar informações dinâmicas em vez de "colar" grandes volumes de dados diretamente nas instruções
Priorize a Clareza nas Instruções de Ferramentas
- Por quê: O Agente depende da descrição das ferramentas para entender quando e como usá-las. Descrições ambíguas levam a erros
- Como: Seja muito claro sobre o propósito da ferramenta, os parâmetros que ela aceita e o que ela retorna. Forneça exemplos se possível. Não é preciso repetir a descrição da ferramenta nas instruções do Agente, pois ela já está disponível para o LLM
Teste Rigorosamente antes de Implantar
- Por quê: Agentes podem interagir com sistemas críticos e dados sensíveis. Testes inadequados podem levar a erros custosos em produção
- Como: Utilize a plataforma para interagir com o Agente em um ambiente de teste. Simule uma variedade de cenários, incluindo casos de borda e entradas inesperadas. Verifique se o Agente responde corretamente e executa as ferramentas conforme esperado
Teste diferentes modelos
- Por quê: Diferentes modelos têm capacidades e limitações distintas. O que funciona bem em um modelo pode não funcionar em outro
- Como: Teste seu Agente com vários modelos disponíveis na plataforma. Compare o desempenho em termos de precisão, latência e custo. Escolha o modelo que melhor atende às suas necessidades