Workflow Agent

Agent Node: "Analisador de Sentimento"
- Agent: sentiment_analyzer (existente)
- Input: texto do output anterior
- Output Key: sentiment_analysis

Type: Texto
Content: Iniciando análise de qualidade do conteúdo recebido

Type: Texto
Content: Analise o documento focando em aspectos de qualidade e conformidade

Type: Texto
Content: Etapa de validação concluída com sucesso, prosseguindo para aprovação

Type: Texto
Content: Documento classificado como alta prioridade, aplicar processo acelerado

Condition Type: Previous output
Output Field: Content
Operator: contains
Comparison Value: completed
Preview: Content contains "completed"

Condition Type: Previous output
Output Field: Content
Operator: contains
Comparison Value: "score": 8
Preview: Content contains "score": 8

Condition Type: Previous output
Output Field: Status
Operator: is equal to
Comparison Value: success
Preview: Status is equal to "success"

Condition Type: Previous output
Output Field: Content
Operator: matches the regex
Comparison Value: "confidence":\s*([0-9.]+)
Preview: Content matches the regex "confidence":\s*([0-9.]+)

Delay Value: 30
Time Unit: Segundos
Description: Rate limiting entre chamadas de API

Delay Value: 5
Time Unit: Minutos
Description: Aguardar processamento externo completar

Delay Value: 1
Time Unit: Horas
Description: Delay para leads de baixa prioridade

Delay Value: 1
Time Unit: Dias
Description: Aguardar próximo dia útil para processamento

Exemplo: pipeline_aprovacao_conteudo

Exemplo: Workflow completo para aprovação de conteúdo com 
análise automática, revisão condicional e aprovação final

Exemplo: Automatizar processo de aprovação de conteúdo garantindo 
qualidade através de múltiplas verificações e aprovações condicionais

START
  ↓
[Message: Instrução Inicial]
  ↓
[Agent: Analisador de Qualidade]
  ↓
[Condition: Score >= 8.0?]
  ├─ TRUE → [Agent: Aprovação Automática] → [Message: Conteúdo Aprovado] → END
  └─ FALSE → [Agent: Revisão Manual]
               ↓
             [Condition: Aprovado na Revisão?]
               ├─ TRUE → [Message: Conteúdo Aprovado] → END
               └─ FALSE → [Agent: Solicitação de Correções]
                           ↓
                         [Delay: 1 hora]
                           ↓
                         [volta para Analisador de Qualidade]

Type: Texto
Content: Iniciando análise de qualidade do conteúdo recebido

Agent: content_quality_analyzer
Input: conteúdo e critérios de qualidade
Output Key: quality_analysis

Condition Type: Previous output
Output Field: Content
Operator: contains
Comparison Value: score >= 8.0
Preview: Content contains "score": 8

Agent: auto_approver
Input: conteúdo e análise de qualidade
Output Key: approval_result

Agent: manual_reviewer
Input: conteúdo e problemas identificados
Output Key: manual_review

Condition Type: Previous output
Output Field: Status
Operator: is equal to
Comparison Value: approved
Preview: Status is equal to "approved"

Delay Value: 1
Time Unit: Horas
Description: Aguardar antes de nova análise

START
  ↓
[Agent: Enriquecedor de Dados]
  ↓
[Agent: Pontuador de Leads]
  ↓
[Condition: Score > 70?]
  ├─ TRUE → [Condition: Score > 90?]
  │           ├─ TRUE → [Agent: Roteador VIP] → [Delay: 5 min] → [Agent: Notificador] → END
  │           └─ FALSE → [Agent: Roteador Normal] → [Delay: 30 min] → [Agent: Notificador] → END
  └─ FALSE → [Message: Lead Descartado] → END

START
  ↓
[Agent: Extrator de Dados]
  ↓
[Agent: Validador de Formato]
  ↓
[Condition: Formato Válido?]
  ├─ FALSE → [Message: Erro de Formato] → END
  └─ TRUE → [Agent: Analisador de Conteúdo]
              ↓
            [Condition: Conteúdo Completo?]
              ├─ FALSE → [Agent: Solicitador de Dados]
              │            ↓
              │          [Delay: Aguardar Resposta]
              │            ↓
              │          [Condition: Dados Recebidos?]
              │            ├─ TRUE → [volta para Analisador de Conteúdo]
              │            └─ FALSE → [Message: Timeout] → END
              └─ TRUE → [Agent: Verificador de Compliance]
                          ↓
                        [Condition: Compliance OK?]
                          ├─ TRUE → [Agent: Aprovador Final] → [Message: Documento Aprovado] → END
                          └─ FALSE → [Agent: Rejeitador] → [Message: Documento Rejeitado] → END

Agent Test: content_quality_analyzer

Input:
{
  "content": "Texto de exemplo para análise...",
  "criteria": ["grammar", "clarity", "engagement"]
}

Expected Output:
{
  "score": 8.5,
  "issues": [],
  "recommendations": [...]
}

Workflow Test: pipeline_aprovacao_conteudo

Status: Running
Current Node: Agent - Analisador de Qualidade
Progress: 3/8 nodes completed

Execution Log:
├── [14:32:15] Start - Workflow iniciado
├── [14:32:16] Message - Instrução enviada
├── [14:32:17] Agent - Análise iniciada
└── [14:32:20] Agent - Análise em progresso...

Data Flow:
├── input_content: "Artigo sobre IA..."
├── start_message: "Iniciando análise..."
└── quality_analysis: { score: 7.5, ... }

Node Performance:
├── Agent: Analisador de Qualidade
│   ├── Executions: 1,247
│   ├── Avg Duration: 3.2s
│   ├── Success Rate: 98.5%
│   └── Last Error: 2 days ago
├── Condition: Score >= 8.0
│   ├── True Path: 65% (812 times)
│   ├── False Path: 35% (435 times)
│   └── Avg Evaluation: 0.1s
└── Delay: 1 hora
    ├── Skipped: 15% (delays pulados)
    ├── Executed: 85%
    └── Avg Delay: 3600s

- Clique em qualquer node para adicionar breakpoint
- Execução pausa antes do node
- Inspecione estado atual do contexto
- Continue execução passo a passo

- Visualize dados em cada ponto do workflow
- Histórico de transformações
- Validação de tipos de dados
- Detecção de dados corrompidos

- Replay de execuções anteriores
- Comparação entre execuções
- Identificação de regressões
- Análise de padrões de falha

- Identificação de gargalos
- Análise de uso de recursos
- Otimização de nodes lentos
- Sugestões de melhoria

- Identifique nodes que podem executar em paralelo
- Configure parallel branches no workflow
- Use merge nodes para sincronizar resultados

- Cache outputs de nodes determinísticos
- Configure TTL baseado na natureza dos dados
- Invalide cache quando necessário

- Limite recursos por node
- Configure pools de conexão
- Gerencie memória entre execuções

- Configure retry policies por node
- Implemente fallback paths
- Use circuit breakers para nodes externos

- Persista estado entre execuções
- Configure checkpoints automáticos
- Implemente recovery mechanisms

- Configure alertas para falhas
- Monitore SLAs de execução
- Implemente health checks

Output Key: "aprovacao_conteudo_resultado"
→ Salva resultado final em state.aprovacao_conteudo_resultado

Output Key: "processamento_lead_completo"
→ Salva resultado final em state.processamento_lead_completo

Output Key: "pipeline_dados_resultado"
→ Salva resultado final em state.pipeline_dados_resultado

{
  "workflow_summary": {
    "total_nodes": 12,
    "executed_nodes": 10,
    "skipped_nodes": 2,
    "execution_time": "2m 15s",
    "final_status": "completed"
  },
  "final_result": {
    "decision": "approved",
    "confidence": 0.95,
    "details": {...}
  },
  "execution_path": [
    "start_node",
    "validation_node", 
    "analysis_node",
    "decision_node",
    "end_node"
  ]
}

# Nas instruções de agentes subsequentes:
"Analise o pedido: {{user_input}} e use o resultado da aprovação: {{aprovacao_conteudo_resultado}}"
"Baseado no processamento: {{processamento_lead_completo}}"
"Analise os dados processados: {{pipeline_dados_resultado}}"