Agent IA - Documentação Completa

class AgentMedicSheduler:
    def __init__(self, user_number, app): 
        self.app = app
        self._chatkit_guard = create_systembreakdown_server(app)
        self.guard = self.get_guard()
        self.user_number = user_number
        self.session_id = hash_user_number(user_number)
        
        # Sessão SQLite persistente por usuário
        self.session = SQLiteSession(
            self.session_id, 
            db_path=f'convthreads/{self.session_id}/{self.session_id[:8]}.db'
        )
        
        # Configuração do modelo
        model_settings = ModelSettings(
            include_usage=True,
            workflow_name="WhatsApp Medic Sheduler",
            parallel_tool_calls=False  # Tools executadas sequencialmente
        )
        
        # Definição do Agente
        self.assistant = Agent[MedicShedulerAgentContext]( 
            model="gpt-5-nano",
            name="WhatsApp Medic Sheduler",
            instructions=BASE_INSTRUCTIONS,
            tools=TOOLS,  # 7 ferramentas disponíveis
            model_settings=model_settings,
            input_guardrails=[input_safety_guardrail],
            output_guardrails=[output_safety_guardrail],
        )

model_settings = ModelSettings(
    include_usage=True,          # Incluir métricas de uso
    workflow_name="WhatsApp Medic Sheduler",
    parallel_tool_calls=False    # Ferramentas em sequência
)

run_config = RunConfig(
    tracing_disabled=False,              # Habilitar tracing
    trace_include_sensitive_data=False,  # Não logar dados sensíveis
    model_settings=model_settings,
)

@dataclass
class MedicShedulerAgentContext:
    """Contexto do agente para agendamento médico."""
    
    request_context: dict[str, Any]  # number_whatsapp, session_id
    sheduler_context: Optional[ShedulerContext] = None

class ShedulerContext(BaseModel):
    """Contexto completo do agendamento."""
    
    basic_patient_info: BasicPatientInfo    # id, name, whatsapp
    sensive_patient_info: SensivePatientInfo  # cpf, rg, email, etc
    accessionNumber: Optional[str] = None
    protocolo: Optional[str] = None
    idHorario: Optional[str] = None

# Cada usuário tem um banco de dados separado
session_id = hash_user_number(user_number)  # SHA256 do telefone
session_db_path = f'convthreads/{session_id}/{session_id[:8]}.db'

self.session = SQLiteSession(
    session_id, 
    db_path=session_db_path
)

cd WhatsAppMedicSheduler
python backend/scripts/tools/ListProcedimentos.py

cd WhatsAppMedicSheduler
python backend/scripts/tools/TEST_ALL_TOOLS.py

🧪 TESTE DE TODAS AS TOOLS
[1/11] GetCurrentDate...              ✓ SUCESSO
[2/11] ListProcedimentos...           ✓ SUCESSO
[3/11] ListFiliais...                 ✓ SUCESSO
[4/11] ListConvenios...               ✓ SUCESSO
[5/11] ListPlanosConvenio...          ✓ SUCESSO
[6/11] SearchSlots...                 ✓ SUCESSO
[7/11] SearchUnidade...               ✓ SUCESSO
[8/11] SearchSala...                  ✓ SUCESSO
[9/11] FallbackToHuman...             ✓ SUCESSO
[10/11] RetrieveDocumentation...      ✓ SUCESSO
[11/11] OpenBooking...                ✓ SUCESSO

✓ Testes aprovados: 11
✗ Testes falhados: 0
📈 Taxa de sucesso: 100.0%

✨ TODOS OS TESTES PASSARAM COM SUCESSO!

# Iniciar container
docker-compose up webhooks_medicsheduler

# Em outro terminal, executar teste
docker-compose exec webhooks_medicsheduler python backend/scripts/tools/TEST_ALL_TOOLS.py

class Sytem(BaseModel):
    working_hours: List[str]          # Horários de funcionamento
    last_time_checked: datetime       # Última verificação
    is_email_sent: bool               # Alerta enviado?
    the_system_is_broken: bool        # Sistema desligado?
    tokens_info: TokensInfo           # Informações de tokens

class TokensInfo(BaseModel):
    tokens_used: int = 0              # Tokens consumidos hoje
    tokens_limit: int = 100000        # Limite diário
    max_tokens_limit: int = 500000    # Limite máximo
    users_using: int = 0              # Usuários ativos
    users_ids: List[str] = []         # IDs dos usuários

class SytemBreakDownHooks(RunHooks):
    async def on_agent_end(self, context: RunContextWrapper, agent: Agent, output: Any):
        u = context.usage
        total_tokens = u.total_tokens
        
        # Registra no PostgreSQL
        with self.app.app_context():
            cr = ChatRequest(
                user_id=user_identifier, 
                tokens_used=total_tokens
            )
            db.session.add(cr)
            db.session.commit()

1. GetCurrentDate() → Data/hora atual

2. Calcular: Diferença = (Data da Consulta) - (Data Atual)

3. SE diferença < 25 horas:
   └─ NÃO executar ferramenta
   └─ Informar: "Nossa equipe entrará em contato em até 24h"

4. SE diferença > 25 horas:
   └─ Executar: FallbackToHuman(reason="Reagendamento com +25h")
   └─ Informar: "Vou transferir para nossa equipe"

except InputGuardrailTripwireTriggered as e:
    logger.warning(f"Input guardrail triggered - blocked")
    return 0, False  # Tokens=0, Output=False

except OutputGuardrailTripwireTriggered as e:
    logger.warning(f"Output guardrail triggered - blocked")
    return 0, False

is_system_broken = self.guard.is_system_broken()
if is_system_broken:
    logger.info("Sistema quebrado, fallback para humano")
    return 0, False  # Todas as mensagens vão para humano