🛠️ Gatilho da Ferramenta de Conversa

O Gatilho da Ferramenta de Conversa capacita agentes de IA dentro do SmartFlow a interagir dinamicamente com ferramentas e sistemas externos, tomando decisões inteligentes para realizar tarefas, recuperar dados ou acionar ações subsequentes. Usando um motor de decisão de IA, os agentes decidem quais ferramentas usar e gerenciam múltiplas ações de forma eficiente. Este sistema suporta até 10 ações de ferramenta por interação antes de fornecer uma resposta.

📝 Detalhes do Gatilho

Nome: Conversation Tool
Categoria: Gatilhos

🔧 Parâmetros

Nome da Ferramenta
- Tipo: string
- Descrição: Especifica a ferramenta a ser executada pelo agente de IA. A ferramenta deve estar pré-configurada e integrada ao SmartFlow.
- Obrigatório: Sim
- Exemplo: "CRM Lookup"
Variáveis de Entrada
- Tipo: object
- Descrição: Os dados necessários para que a ferramenta execute sua tarefa, frequentemente derivados do contexto do fluxo de trabalho ou da conversa.
- Obrigatório: Sim
- Exemplo:
```
{
  "customerId": "12345"
}
```

3. **Observação**
   - **Tipo:** `string` (padrão: Saída específica da ferramenta)  
   - **Descrição:** O resultado da ação, que pode influenciar o comportamento subsequente da IA. Por padrão, a observação é definida como a saída da ferramenta, mas pode ser definida manualmente para guiar a próxima ação do agente.  
   - **Exemplo:**  
     - Observação Padrão: Resultado da API retornado pela ferramenta.
     - Observação Personalizada: `"Acionar o próximo formulário com base nas preferências do usuário."`

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## 🚀 Como Funciona

```mermaid
graph TD
    Start["Conversation Tool Trigger"]
    ToolSelection["AI selects tool based on input"]
    ExecuteTool["Tool executes action"]
    DefaultObservation["Default Observation: Action output"]
    CustomObservation["Custom Observation: User-defined"]
    DecisionEngine["AI Decision Engine analyzes observation"]
    NextAction["Next tool/action based on observation"]
    Response["Agent formulates response after up to 10 actions"]

    Start --> ToolSelection
    ToolSelection --> ExecuteTool
    ExecuteTool --> DefaultObservation
    ExecuteTool --> CustomObservation
    DefaultObservation --> DecisionEngine
    CustomObservation --> DecisionEngine
    DecisionEngine --> NextAction
    NextAction -->|Up to 10 iterations| ExecuteTool
    DecisionEngine --> Response
    Response --> End["Interaction complete"]

Observações Padrão:
- Cada ação da ferramenta gera uma observação padrão com base no resultado da ferramenta.
- Exemplo: Uma chamada de API bem-sucedida retorna a resposta da API como a observação.
Configuração Manual de Observação:
- Os usuários podem substituir a observação padrão para influenciar a próxima decisão da IA.
- Exemplo: Em vez de usar o resultado da API como a observação, uma mensagem personalizada como "Iniciar processo de envio do formulário" pode guiar a IA a iniciar outra ação.
Motor de Decisão da IA:
- O motor de decisão analisa a observação atual e determina a próxima ação da ferramenta, encadeando várias ferramentas de forma contínua quando necessário.
Formulação de Resposta:
- Após executar até 10 ações da ferramenta, o agente de IA formula uma resposta, seja usando diretamente as observações ou com base em informações adicionais do usuário.

💡 Casos de Uso

Suporte ao Cliente Dinâmico:
- Cenário: Um usuário pergunta: "Posso obter uma atualização sobre meu pedido recente?"
- Fluxo de Trabalho:
  - Ferramenta: chamada API para buscar detalhes do pedido.
  - Observação: resultado da API com o status do pedido.
  - Resposta: "Seu pedido está a caminho e chegará em 15 de janeiro de 2025."
Redirecionamento de Fluxo de Trabalho Personalizado:
- Cenário: Um usuário aciona uma ferramenta, mas você quer que a IA inicie um formulário específico em vez disso.
- Fluxo de Trabalho:
  - Ferramenta: "Iniciador de Formulário."
  - Observação: "Iniciar Formulário de Feedback do Usuário."
  - Resultado: A IA transita dinamicamente para a submissão do formulário.
Integração em Múltiplas Etapas:
- Cenário: "Qual é o valor da minha fatura atual e posso pagá-la agora?"
- Fluxo de Trabalho:
  - Etapa 1: Recuperar detalhes da fatura via API.
  - Etapa 2: Acionar o gateway de pagamento.
  - As observações orientam a sequência dessas ações.

🔍 Exemplo de Configuração

Observação Padrão

Nome da Ferramenta: "Order Management"
Variáveis de Entrada:

{
  "orderId": "67890"
}

Observação: API result

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Order Management",
  "input": {
    "orderId": "67890"
  },
  "observation": "Status do pedido obtido com sucesso."
}

Observação Personalizada

Nome da Ferramenta: "Start Form"
Variáveis de Entrada:

{
  "formId": "feedbackForm"
}

Observação: "Formulário de feedback do usuário iniciado."

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Start Form",
  "input": {
    "formId": "feedbackForm"
  },
  "observation": "Formulário de feedback do usuário iniciado."
}

🛠️ Melhores Práticas

Observações Padrão vs. Personalizadas:
- Use observações padrão para fluxos de trabalho e integrações de API padrão.
- Sobrescreva observações para redirecionar o comportamento da IA para cenários específicos.
Mensagens de Observação Claras:
- Certifique-se de que as observações personalizadas sejam precisas para guiar a IA de forma eficaz.
Encadeamento de Ações:
- Planeje fluxos de trabalho para minimizar etapas desnecessárias enquanto aproveita o limite de 10 ações de forma eficiente.
Testando Observações:
- Simule fluxos de trabalho para verificar se tanto as observações padrão quanto as personalizadas levam às decisões esperadas da IA.

📊 Monitoramento e Depuração

Use o painel de monitoramento SmartFlow para rastrear:
- Ações de ferramentas executadas.
- Observações geradas.
- Decisões da IA e seus resultados.
Depure fluxos de trabalho revisando os logs de observação para identificar e resolver comportamentos inesperados.

📝 Detalhes do Gatilho​

🔧 Parâmetros​

💡 Casos de Uso​

🔍 Exemplo de Configuração​

Observação Padrão​

Observação Personalizada​

🛠️ Melhores Práticas​

📊 Monitoramento e Depuração​