Log de Implementação: Orquestração de Agentes (LangGraph + Pydantic AI)

Data: 19/04/2026
Status: Concluído

Resumo das Atividades

Nesta sessão, implementamos o "Cérebro" do Amon Claw, utilizando LangGraph para a orquestração de estados e Pydantic AI para a execução determinística dos agentes.

O que foi feito

1. Interface Abstrata:
   • Criada a interface IBrain (src/amon_claw/application/interfaces/brain.py) para isolar a camada de apresentação da lógica do grafo.
   • Criada a interface BaseAgent (src/amon_claw/infrastructure/llm/agents/base.py) para padronizar a criação de agentes com Pydantic AI.
2. Estado do SDR:
   • Atualizado o SDRState para suportar controle de fluxo (admin vs user) e autenticação.
3. Roteamento Inteligente:
   • Implementado nó de roteamento que identifica o comando /admin e chaveia o fluxo da conversa.
4. Agente de Agendamento:
   • Implementado o SchedulingAgent como o primeiro executor real do fluxo de usuário.
5. Integração no Grafo:
   • O sdr_graph.py foi atualizado para conectar o roteador ao agente de agendamento.
6. Compatibilidade Pydantic AI:
   • Corrigidas incompatibilidades com a versão 1.70.0 da pydantic-ai (mudança de result_type para output_type e de .data para .output).

Desafios e Soluções

• API da Pydantic AI: A versão instalada tinha mudanças significativas na assinatura da classe Agent e na estrutura do AgentRunResult. Realizamos uma investigação via scripts e corrigimos o código e os testes para garantir a conformidade.
• Segurança do Grafo: Adicionadas proteções no user_node para lidar com estados de mensagens vazias e evitar erros de índice.

Próximos Passos

• Implementar o AdminFlow para permitir que o dono do negócio configure o SDR via chat.
• Injetar os repositórios reais (Beanie/MongoDB) nos agentes para persistência de dados de agendamento.
• Integrar o LangGraphBrain nos controladores da API.