Documentação do processo de evolução de um agente de voz LiveKit do…

INEMA

Criando o V4

Aqui está a sugestão de melhoria conceitual que transformará o seu basic_agent_v3.py em um Agente LiveKit v4 inteligente e modular, com roteamento automático e expansão futura garantida. Depois desta etapa, eu preparo a instrução completa de implementação para o dev.

🌐 SUGESTÃO DE MELHORIA – AGENTE LIVEKIT v4⌗

Objetivo⌗

Evoluir o Agente v3 de um modelo linear (voz → LLM → resposta) para um modelo cognitivo modular, com tomada de decisão inteligente sobre o tipo de ação necessária.

🔁 Estrutura Proposta⌗

/agente_v4/ │ ├── basic_agent_v4.py ← orquestra voz, STT, TTS, sessão e integração geral ├── router_llm.py ← agente LLM de decisão inteligente (ações / conhecimento / conversa) ├── agente_actions.py ← ações executáveis (email, calendário, tarefas, etc.) ├── agente_know.py ← consultas (RAG, SQL, JSON, API) └── agente_assistente.py ← diálogo natural e estilo de fala

🔧 Principais Melhorias⌗

1️⃣ Roteamento Inteligente (Router LLM)⌗

Novo agente router_llm.py com prompt avançado.
Interpreta a intenção da frase do usuário e retorna:
"ação" → executa funções do agente_actions.py
"conhecimento" → consulta agente_know.py
"conversa" → envia para agente_assistente.py

2️⃣ System Prompt Cognitivo⌗

Cria contexto global no RouterLLM para entender intenção, prioridade e contexto anterior.
Responde em formato JSON estruturado, ex:

{"tipo": "ação", "alvo": "agendar_reuniao", "contexto": "usuário quer marcar um horário amanhã"}

3️⃣ Modularização Real⌗

Cada módulo (actions, know, assistente) pode ser desenvolvido, atualizado e testado independentemente.
Suporte futuro para múltiplos “subagentes” especializados.

4️⃣ Contexto Dinâmico⌗

O router_llm pode manter histórico curto (últimas 3 mensagens) para compreender sequência de intenções.
Exemplo: “Agende amanhã às 10h” → entende que se refere à reunião anterior.

5️⃣ Logs e Aprendizado⌗

Registra todas as decisões do roteador em logs/router_decisions.json para aprimorar comportamento.

6️⃣ Preparado para Expansão⌗

Facilmente integrável com bancos vetoriais (RAG), Pinecone, Notion API, ou Google Calendar.
Permite adicionar novos módulos (por exemplo: agente_pagamentos.py) sem alterar o core.

🔍 Resultado Esperado⌗

O agente passa a entender o tipo de pedido e agir conforme a intenção real.
Responde mais rápido, de forma contextual e com menos dependência do LLM central.
Sistema mais escalável, com separação clara entre: voz / decisão / ação / conhecimento / diálogo.

Exemplo de Fluxo Real⌗

Usuário: “Quantos produtos temos em estoque do tipo sabonete?”

O LLM interpreta a intenção → “consulta de produto”.
Chama buscar_informacao("sabonete").
O KnowledgeRouter escolhe from_sql.
Retorna: “Produto: Sabonete de Lavanda, R$12,00, 45 unidades.”

A base pronta para evoluir o basic_agent_v3.py (que já faz STT, TTS e usa o GPT-4o-mini) em direção ao modelo dinâmico de integração universal, onde o agente pode buscar informações em qualquer tipo de base (RAG, SQL, API, etc.) conforme o contexto da conversa.

Abaixo está um plano prático e modular para atingir isso:

1️⃣ Estrutura Conceitual⌗

A meta é que, durante a conversa, o agente consiga:

Detectar intenção de busca (ex: “qual o preço do produto X?”);
Escolher fonte de dados apropriada (RAG, SQL, API, arquivo etc.);
Executar a busca e retornar a resposta contextualizada.

Para isso, o ideal é adicionar uma camada de “roteamento de conhecimento”, que decide dinamicamente de onde buscar a informação.

2️⃣ Módulo de Integração Dinâmica⌗

Crie um arquivo novo chamado knowledge_router.py:

```# knowledge_router.py from typing import Optional import json import sqlite3 import chromadb import httpx

class KnowledgeRouter: def init(self): self.chroma_client = chromadb.Client() self.sql_conn = sqlite3.connect("base.db")

async def query(self, query_text: str) -> str:
    """Determina automaticamente qual fonte usar"""
    if "manual" in query_text.lower():
        return await self.from_json("manual.json", query_text)
    elif "produto" in query_text.lower():
        return await self.from_sql(query_text)
    elif "documento" in query_text.lower() or "relatório" in query_text.lower():
        return await self.from_rag(query_text)
    elif "clima" in query_text.lower():
        return await self.from_api(query_text)
    else:
        return "Desculpe, não encontrei uma base correspondente."

async def from_json(self, filename: str, query_text: str) -> str:
    with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
        data = json.load(f)
    for k, v in data.items():
        if k.lower() in query_text.lower():
            return v
    return "Nada encontrado no arquivo JSON."

async def from_sql(self, query_text: str) -> str:
    cur = self.sql_conn.cursor()
    cur.execute("SELECT nome, preco, estoque FROM produtos WHERE nome LIKE ?", (f"%{query_text}%",))
    result = cur.fetchone()
    if result:
        return f"Produto: {result[0]}, Preço: R${result[1]}, Estoque: {result[2]}"
    return "Produto não encontrado."

async def from_rag(self, query_text: str) -> str:
    collection = self.chroma_client.get_collection("documentos")
    results = collection.query(query_texts=[query_text], n_results=2)
    if results and results['documents']:
        return "\n".join(results['documents'][0])
    return "Nada relevante encontrado na base semântica."

async def from_api(self, query_text: str) -> str:
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        r = await client.get("https://api.open-meteo.com/v1/forecast", params={"latitude": -23.55, "longitude": -46.63})
        return f"Dados meteorológicos recebidos: {r.status_code}"```

3️⃣ Conectando ao Agente (`basic_agent_v3.py`)⌗

Dentro da classe Assistant, adicione um método de ferramenta:

```from knowledge_router import KnowledgeRouter

router = KnowledgeRouter()

@function_tool async def buscar_informacao(self, context: RunContext, consulta: str) -> str: """Busca informação de forma dinâmica em várias bases.""" resposta = await router.query(consulta) return resposta```

Agora o agente pode responder a perguntas como:

“O que diz o manual sobre devolução?”
“Qual o estoque do produto Sabonete?”
“Mostre documentos sobre atendimento técnico.”

Ele automaticamente escolhe a base correta.

4️⃣ Mecanismo de Contexto Dinâmico⌗

Para torná-lo autoaprendente, adicione um “modo inteligente”:

Ao detectar falha de busca, o LLM pode gerar sugestões de novas fontes.
O agente pode armazenar logs e adaptar o roteamento (ex: salvar em router_history.json).

5️⃣ Próximos Passos (para escalar)⌗

Consultas Toda conversa passa pelo LLM — entre o áudio chegar (STT) e a resposta voltar (TTS), você pode interceptar e rotear a consulta para qualquer fonte (RAG, SQL, API etc.) antes de enviar a resposta final.

Ação Se a pessoa disser algo como “quero agendar uma reunião”, o item 5 (roteamento de ação) identifica a intenção e direciona o fluxo para a função agendar_reuniao() — o agente não pergunta mais nada ao LLM, apenas executa a ação e retorna o resultado.

Captura de voz (microfone ou WebRTC)
Transcrição STT (Deepgram ou OpenAI Whisper)
Interpretação LLM (OpenAI GPT-4o-mini)
Roteamento de intenção (decisão: ação, consulta ou resposta)
Execução de ferramenta ([@function_tool](https://t.me/function_tool))
Consulta de dados (RAG, SQL, JSON, API etc.)
Retorno de resultado ao LLM
Geração de texto final
Conversão TTS (OpenAI TTS)
Envio de áudio de volta (LiveKit)

Criando Acoes entre as conversas

Captura de voz (microfone via LiveKit)
Transcrição STT (Deepgram – modelo nova-2, idioma pt-BR)
Interpretação LLM (OpenAI GPT-4o-mini)
Geração de resposta textual direta (sem roteamento dinâmico)
Conversão TTS (OpenAI TTS – voz alloy)
Envio de áudio ao usuário (LiveKit)

Versão Funcional do V2 e V3 (v2 ingles, v3 adaptado a portugues)

LiveKit - Funcionamento

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