🤖 Agent Management Platform

API em FastAPI para gestão e orquestração de agentes de IA usando LangGraph (stub) com CRUD de prompts e agentes, execução de workflows e integrações com PostgreSQL e Redis.

Rodando com Docker

1. Copie variáveis

cp .env.example .env

2. Suba os serviços

docker-compose up -d --build

3. Acesse

• Docs: http://localhost:8000/docs
• Health: http://localhost:8000/health

Endpoints chave

• Prompts: POST/GET/PATCH/DELETE /api/v1/prompts
• Agentes: POST/GET/PATCH/DELETE /api/v1/agents
• Execuções: POST /api/v1/executions

Observações

• OpenAI é opcional. Sem OPENAI_API_KEY, a orquestração retorna respostas stub.
• Banco e Redis são obrigatórios (via Docker Compose).

Configurando DeepSeek

Você pode usar DeepSeek como provedor alternativo de LLM.

1. Adicione as chaves no .env:

DEEPSEEK_API_KEY=seu_token
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
LLM_PROVIDER_PREFERENCE=deepseek   # ou 'auto' para tentar OpenAI e depois DeepSeek
WORKFLOW_MODE=hybrid               # workflow | llm | hybrid

2. Ajuste model dos agentes para o nome de modelo aceito pelo DeepSeek.
3. Se LLM_PROVIDER_PREFERENCE=auto, a ordem de tentativa é: OpenAI (se chave) → DeepSeek (se chave) → stub.

Modo de Execução (WORKFLOW_MODE)

• workflow: executa apenas o grafo (sem chamada a LLM) – útil para testes baratos.
• llm: ignora o grafo e chama diretamente o provedor (OpenAI/DeepSeek).
• hybrid: executa o grafo primeiro e envia o resumo ao LLM para refinamento final.

Para garantir resposta real do DeepSeek, use:

LLM_PROVIDER_PREFERENCE=deepseek
WORKFLOW_MODE=llm

Ou para combinar raciocínio + refinamento:

LLM_PROVIDER_PREFERENCE=deepseek
WORKFLOW_MODE=hybrid