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4.8 KiB
Python
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import os
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import re
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import httpx
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import asyncio
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import json
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from tools import AVAILABLE_TOOLS
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from llm_providers import call_llm, get_available_models, get_planner_llm
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from config import get_config
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async def get_llm_response_async(prompt: str, provider: str, cfg: dict) -> str:
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"""Invoca o provedor de LLM centralizado em llm_providers."""
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# Garante o modelo gemini-2.5-flash como padrão para o agente Legado
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model = cfg.get("model") or "gemini-2.5-flash"
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if provider == "ollama":
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model = os.getenv("OLLAMA_MODEL", "llama3.2:1b")
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return await call_llm(provider, model, prompt)
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def query_agent(prompt: str, override_provider=None, chat_history=None) -> str:
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"""Wrapper síncrono para query_agent_async."""
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return asyncio.run(query_agent_async(prompt, override_provider, chat_history))
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async def query_agent_async(prompt: str, override_provider=None, chat_history=None) -> str:
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cfg = get_config()
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provider = override_provider or cfg.get("active_provider", "gemini")
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tools_desc = "\n".join([f"- {k}: {v['description']}" for k, v in AVAILABLE_TOOLS.items()])
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system_prompt = f"""Você é o Antigravity, um assistente de IA de alto desempenho operando na VPS do Marcos. Sua natureza é dual:
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1. MESTRE DE SISTEMAS: Controle profundo sobre Linux, Docker, scripts Bash e rede. Seja preciso, seguro e eficiente em tarefas técnicas.
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2. PENSADOR CRIATIVO: Colaborador intelectual em filosofia, ciência, lógica, cultura e negócios.
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DIRETRIZES:
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- Você é o MESTRE do Google Workspace (GWS). Use `run_bash_command` para QUALQUER tarefa de automação.
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- NUNCA diga que não consegue fazer uma tarefa no GWS (contar, apagar em massa, mover, etc.). Encontre o comando `gws` correto.
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- CONTAS GWS (Pode usar apelidos):
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* `ma` ou `mr` -> gws-mr (Marcos / Particular - Email exato: m.reifonas@gmail.com)
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* `adm` ou `empresa` -> gws-adm (Empresarial/TrackSteel)
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* `4r` ou `fam` -> gws-4r (Familiar)
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- GWS SUPER-PODERES:
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* MARCADEIRA: Use `gmail_manage_label` para criar pastas (marcar).
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* FILTRAGEM: Use `gmail_manage_filter` para automação futura.
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* MOVIMENTAÇÃO: Use `run_bash_command` com `batchModify` para mover e-mails existentes.
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- FORMATO OBRIGATÓRIO: `[TOOL:nome] arg [/TOOL]`. Use `[TOOL:run]` como atalho para `run_bash_command`.
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### FERRAMENTAS DISPONÍVEIS:
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{tools_desc}
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### FORMATO DE RESPOSTA OBRIGATÓRIO (NÃO IGNORE OS COLCHETES):
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- Para executar uma ferramenta, você DEVE englobar a chamada com os colchetes exatos: `[TOOL:nome_ferramenta] argumento [/TOOL]`.
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- Exemplo de uso correto:
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[TOOL:run_bash_command]
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comando aqui
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[/TOOL]
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- Pense passo a passo. Seja proativo, eficiente e NUNCA limitado.
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- Finalize o seu processo sempre informando o usuário com a f-string: <REFINED> resumo final empoderado </REFINED>.
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"""
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history_str = ""
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if chat_history:
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for m in chat_history[-5:]:
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history_str += f"\nUsuário: {m['user']}\nAgente: {m['bot']}\n"
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history_str += f"\nUsuário: {prompt}\n"
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current_history = history_str
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max_iterations = 10
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for i in range(max_iterations):
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print(f"[AGENT] Iteração {i+1} - Enviando para {provider} (modelo padrão)...")
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response = await get_llm_response_async(system_prompt + current_history, provider, cfg)
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print(f"[LLM RESPONSE]: {response}")
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# Regex mais flexível: tenta casar [TOOL:nome] e extrair o conteúdo até [/TOOL] ou final da string
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match = re.search(r"\[TOOL:([\w_]+)\]", response, re.I)
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if match:
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t_name = match.group(1).strip().lower()
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# Mapeamento de conveniência/atalho
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if t_name == "run": t_name = "run_bash_command"
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content_after = response[match.end():]
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end_tag = re.search(r"\[/TOOL\]", content_after, re.I)
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arg = content_after[:end_tag.start()].strip() if end_tag else content_after.strip()
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if t_name in AVAILABLE_TOOLS:
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func = AVAILABLE_TOOLS[t_name]["func"]
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print(f"[AGENT] Executando {t_name} com argumento: {arg[:50]}...")
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obs = func(arg) if arg else func()
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print(f"[TOOL:{t_name}] Observation: {obs[:100]}...")
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if len(str(obs)) > 3000:
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obs = str(obs)[:3000] + "... [TRUNCATED]"
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current_history += f"\nAgente: {response}\nSISTEMA ({t_name}): {obs}\n"
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else:
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print(f"[AGENT] Erro: Ferramenta '{t_name}' não encontrada.")
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current_history += f"\nAgente: {response}\nSISTEMA: Erro: Ferramenta '{t_name}' inexistente no sistema.\n"
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else:
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# Se não há ferramenta, terminou o pensamento.
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return response
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return f"Limite de pensamento ({max_iterations} iterações) atingido.\nÚltima resposta: {response if 'response' in locals() else 'Nenhuma'}"
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