> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.evo-ai.co/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Workflow Agent > Construa workflows complexos com interface visual usando LangGraph e React Flow para orquestração avançada de agentes ## Visão Geral O **Workflow Agent** é o tipo mais avançado e flexível de agente na plataforma Evo AI. Utilizando **LangGraph** como engine de execução e **React Flow** para interface visual, permite criar workflows complexos com múltiplos tipos de nodes, condições, delays e controle de fluxo sofisticado. Diferentemente dos outros tipos de agentes (Sequential, Parallel, Loop), o Workflow Agent oferece controle granular sobre cada etapa do processo, permitindo criar lógicas de negócio complexas com ramificações condicionais, loops customizados e orquestração avançada. **Baseado em LangGraph**: Implementação usando [LangGraph](https://langchain-ai.github.io/langgraph/) para execução de workflows e React Flow para interface visual de construção. ## Características Principais Construção drag-and-drop com React Flow para workflows intuitivos Execução robusta baseada em LangGraph para workflows complexos Agent, Message, Condition e Delay nodes para máxima flexibilidade Teste individual de agentes e teste completo do workflow ## Tipos de Nodes ### 1. Agent Node **Função:** Executa agentes (novos ou existentes) como parte do workflow **Configurações:** * **Selecionar Agente Existente**: Escolha de agentes já criados na plataforma * **Criar Novo Agente**: Criação inline de agente específico para o workflow * **Editar Agente**: Modificação de agentes existentes * **Input Mapping**: Mapeamento de dados de entrada * **Output Key**: Chave para armazenar resultado no contexto **Exemplo de uso:** ``` Agent Node: "Analisador de Sentimento" - Agent: sentiment_analyzer (existente) - Input: texto do output anterior - Output Key: sentiment_analysis ``` Agent Node no Canvas **Formulário de configuração:** Configurando Agent Node ### 2. Message Node **Função:** Envia mensagens diretas como agente no fluxo, ideal para controle de etapas **Configurações:** * **Type**: Tipo da mensagem (atualmente apenas "Texto" disponível) * **Content**: Conteúdo da mensagem a ser enviada **Tipo disponível:** * **Texto**: Mensagem em formato texto simples **Exemplo de configuração:** ``` Type: Texto Content: Iniciando análise de qualidade do conteúdo recebido ``` **Casos práticos:** * **Instruções para próximos nodes**: Orientações específicas para agentes subsequentes * **Mensagens de status**: Informações sobre progresso do workflow * **Dados estruturados**: Informações formatadas para processamento * **Controle de contexto**: Mensagens que definem contexto entre etapas * **Notificações**: Avisos sobre estados ou condições específicas * **Logs de processo**: Registros de etapas importantes do workflow **Exemplos práticos:** **Instrução para Análise:** ``` Type: Texto Content: Analise o documento focando em aspectos de qualidade e conformidade ``` **Status de Progresso:** ``` Type: Texto Content: Etapa de validação concluída com sucesso, prosseguindo para aprovação ``` **Contexto para Próxima Etapa:** ``` Type: Texto Content: Documento classificado como alta prioridade, aplicar processo acelerado ``` Message Node no Canvas **Formulário de configuração:** Configurando Message Node ### 3. Condition Node **Função:** Verifica output do node anterior e direciona execução baseado em condições **Condition Type:** * **Previous output**: Valida o resultado retornado pelo node anterior (único tipo disponível) **Configurações:** * **Output Field**: Campo do output anterior para verificar (Content ou Status) * **Operator**: Operador de comparação * **Comparison Value**: Valor para comparação * **Preview**: Visualização da condição configurada **Campos de Output disponíveis:** * **Content**: Conteúdo da resposta do node anterior * **Status**: Status de execução do node anterior **Operadores disponíveis:** **Verificação de Existência:** * **is defined**: Verifica se o campo está definido * **is not defined**: Verifica se o campo não está definido **Comparação de Igualdade:** * **is equal to**: Campo é igual ao valor especificado * **is not equal to**: Campo não é igual ao valor especificado **Verificação de Conteúdo:** * **contains**: Campo contém o texto especificado * **does not contain**: Campo não contém o texto especificado * **starts with**: Campo inicia com o texto especificado * **ends with**: Campo termina com o texto especificado **Comparação Numérica:** * **is greater than**: Campo é maior que o valor numérico * **is greater than or equal to**: Campo é maior ou igual ao valor * **is less than**: Campo é menor que o valor numérico * **is less than or equal to**: Campo é menor ou igual ao valor **Expressões Regulares:** * **matches the regex**: Campo corresponde à expressão regular * **does not match the regex**: Campo não corresponde à regex **Exemplos de configuração:** **Verificação de Status Completo:** ``` Condition Type: Previous output Output Field: Content Operator: contains Comparison Value: completed Preview: Content contains "completed" ``` **Verificação de Score de Qualidade:** ``` Condition Type: Previous output Output Field: Content Operator: contains Comparison Value: "score": 8 Preview: Content contains "score": 8 ``` **Verificação de Status de Execução:** ``` Condition Type: Previous output Output Field: Status Operator: is equal to Comparison Value: success Preview: Status is equal to "success" ``` **Verificação com Regex:** ``` 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.]+) ``` **Como configurar:** 1. Selecione **"Previous output"** como Condition Type 2. Escolha o **Output Field** (Content ou Status) 3. Selecione o **Operator** apropriado 4. Digite o **Comparison Value** 5. Verifique o **Preview** da condição 6. Configure os caminhos True/False conectando as saídas Condition Node no Canvas **Formulário de configuração:** Configurando Condition Node **Dialog de adição de condição:** Dialog para Adicionar Condição ### 4. Delay Node **Função:** Adiciona delays simples no workflow para controle de timing **Configurações:** * **Delay Value**: Valor numérico do delay * **Time Unit**: Unidade de tempo (segundos, minutos, horas, dias) * **Description**: Descrição opcional do propósito do delay **Unidades de Tempo disponíveis:** * **Segundos**: Para delays curtos (1-59 segundos) * **Minutos**: Para delays médios (1-59 minutos) * **Horas**: Para delays longos (1-23 horas) * **Dias**: Para delays muito longos (1+ dias) **Exemplos de configuração:** **Delay para Rate Limiting:** ``` Delay Value: 30 Time Unit: Segundos Description: Rate limiting entre chamadas de API ``` **Delay para Processamento:** ``` Delay Value: 5 Time Unit: Minutos Description: Aguardar processamento externo completar ``` **Delay para Priorização:** ``` Delay Value: 1 Time Unit: Horas Description: Delay para leads de baixa prioridade ``` **Delay para Agendamento:** ``` Delay Value: 1 Time Unit: Dias Description: Aguardar próximo dia útil para processamento ``` **Casos práticos:** * **Rate limiting**: Evitar sobrecarga de APIs externas * **Aguardar processamento**: Tempo para sistemas externos processarem * **Simular tempo humano**: Delays realistas em automações * **Controle de throughput**: Gerenciar velocidade de processamento * **Agendamento**: Delays para horários específicos * **Priorização**: Delays diferentes baseados em prioridade Delay Node no Canvas **Formulário de configuração:** Configurando Delay Node ## Criando um Workflow Agent ### Passo a Passo na Plataforma 1. Na tela principal do Evo AI, clique em **"New Agent"** 2. No campo **"Type"**, selecione **"Workflow Agent"** 3. Você verá a interface visual do React Flow Menu de Criação de Workflow Agent **Name:** Nome descritivo do workflow ``` Exemplo: pipeline_aprovacao_conteudo ``` **Description:** Resumo do workflow complexo ``` Exemplo: Workflow completo para aprovação de conteúdo com análise automática, revisão condicional e aprovação final ``` **Goal:** Objetivo do workflow ``` Exemplo: Automatizar processo de aprovação de conteúdo garantindo qualidade através de múltiplas verificações e aprovações condicionais ``` **Interface React Flow:** **Palette de Nodes:** Arraste nodes da palette para o canvas * 🤖 **Agent Node** - Para executar agentes * 💬 **Message Node** - Para mensagens diretas * 🔀 **Condition Node** - Para lógica condicional * ⏱️ **Delay Node** - Para delays temporais **Conexões:** Conecte nodes arrastando das saídas para entradas **Configuração:** Clique duplo em qualquer node para configurar Interface Visual do Canvas **Menu de Content Nodes:** Menu de Content Nodes **Menu de Logic Nodes:** Menu de Logic Nodes **Para cada node no workflow:** **Agent Nodes:** * Selecione agente existente ou crie novo * Configure input mapping * Defina output key **Message Nodes:** * Escreva conteúdo da mensagem * Use variáveis do contexto * Configure tipo de mensagem **Condition Nodes:** * Defina lógica de verificação * Configure caminhos true/false * Teste condições **Delay Nodes:** * Configure duração * Defina condições de skip * Configure delays dinâmicos **Conexões entre nodes:** * Arraste da saída de um node para entrada do próximo * Valide que todas as conexões fazem sentido * Configure múltiplas saídas para Condition Nodes **Validação automática:** * Verificação de loops infinitos * Validação de tipos de dados * Checagem de nodes órfãos * Verificação de caminhos completos **Start e End nodes:** * Todo workflow precisa de um Start node * Configure End nodes para diferentes cenários ## Exemplos Práticos ### 1. Pipeline de Aprovação de Conteúdo **Objetivo:** Automatizar aprovação de conteúdo com múltiplas verificações **Fluxo do workflow:** ``` 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] ``` **Configuração detalhada:** **1. Message Node: "Instrução Inicial"** ``` Type: Texto Content: Iniciando análise de qualidade do conteúdo recebido ``` **2. Agent Node: "Analisador de Qualidade"** ``` Agent: content_quality_analyzer Input: conteúdo e critérios de qualidade Output Key: quality_analysis ``` **3. Condition Node: "Score >= 8.0?"** ``` Condition Type: Previous output Output Field: Content Operator: contains Comparison Value: score >= 8.0 Preview: Content contains "score": 8 ``` **4. Agent Node: "Aprovação Automática"** ``` Agent: auto_approver Input: conteúdo e análise de qualidade Output Key: approval_result ``` **5. Agent Node: "Revisão Manual"** ``` Agent: manual_reviewer Input: conteúdo e problemas identificados Output Key: manual_review ``` **6. Condition Node: "Aprovado na Revisão?"** ``` Condition Type: Previous output Output Field: Status Operator: is equal to Comparison Value: approved Preview: Status is equal to "approved" ``` **7. Delay Node: "1 hora"** ``` Delay Value: 1 Time Unit: Horas Description: Aguardar antes de nova análise ``` ### 2. Workflow de Análise de Leads **Objetivo:** Processar leads com análise inteligente e roteamento automático **Fluxo do workflow:** ``` 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 ``` **Nodes principais:** **1. Agent Node: "Enriquecedor de Dados"** * Enriquece dados do lead com informações públicas * Output: dados\_enriquecidos **2. Agent Node: "Pontuador de Leads"** * Calcula score baseado em critérios * Input: dados\_enriquecidos * Output: lead\_score **3. Condition Node: "Score > 70?"** * Filtra leads de baixa qualidade * Condition: score maior que 70 **4. Condition Node: "Score > 90?"** * Identifica leads VIP * Condition: score maior que 90 **5. Agent Nodes: "Roteadores"** * Roteador VIP: Para vendedores sênior * Roteador Normal: Para vendedores padrão **6. Delay Nodes: "Priorização"** * VIP: 5 minutos (alta prioridade) * Normal: 30 minutos (prioridade padrão) ### 3. Workflow de Processamento de Documentos **Objetivo:** Processar documentos com validação e aprovação automática **Fluxo complexo com loops:** ``` 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 ``` ## Funcionalidades de Teste ### Teste Individual de Agentes **Teste de agentes individuais dentro do workflow:** **Como usar:** 1. Clique em qualquer Agent Node no workflow 2. Selecione **"Test Agent"** no menu contextual 3. Configure inputs de teste 4. Execute teste isolado 5. Analise outputs e performance **Benefícios:** * Validação rápida de agentes individuais * Debug de problemas específicos * Teste de diferentes inputs * Verificação de outputs esperados **Interface de teste:** ``` Agent Test: content_quality_analyzer Input: { "content": "Texto de exemplo para análise...", "criteria": ["grammar", "clarity", "engagement"] } Expected Output: { "score": 8.5, "issues": [], "recommendations": [...] } ``` ### Teste Completo do Workflow **Teste do workflow completo com dados reais:** **Como usar:** 1. Clique em **"Test Workflow"** na barra superior 2. Configure inputs iniciais do workflow 3. Execute teste completo 4. Acompanhe execução em tempo real 5. Analise resultados finais **Funcionalidades do teste:** * **Execução passo a passo**: Veja cada node sendo executado * **Visualização de dados**: Acompanhe dados fluindo entre nodes * **Breakpoints**: Pause execução em nodes específicos * **Logs detalhados**: Registros completos de execução * **Performance metrics**: Tempo de execução por node **Interface de teste:** ``` 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, ... } ``` **Interface de teste do workflow:** Testando Workflow Completo ## Monitoramento e Debugging ### Dashboard de Execução **Acompanhamento visual da execução:** **Visualização no React Flow:** * Nodes ativos destacados em verde * Nodes completados marcados com ✓ * Nodes com erro marcados com ✗ * Fluxo de dados visualizado nas conexões **Métricas por node:** ``` 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 ``` **Alertas e notificações:** * Falhas de execução * Timeouts de nodes * Loops infinitos detectados * Performance degradada **Ferramentas de debug específicas:** **1. Breakpoints Visuais** ``` - Clique em qualquer node para adicionar breakpoint - Execução pausa antes do node - Inspecione estado atual do contexto - Continue execução passo a passo ``` **2. Data Inspector** ``` - Visualize dados em cada ponto do workflow - Histórico de transformações - Validação de tipos de dados - Detecção de dados corrompidos ``` **3. Execution Replay** ``` - Replay de execuções anteriores - Comparação entre execuções - Identificação de regressões - Análise de padrões de falha ``` **4. Performance Profiler** ``` - Identificação de gargalos - Análise de uso de recursos - Otimização de nodes lentos - Sugestões de melhoria ``` ## Configurações Avançadas ### Otimização de Performance **Estratégias para workflows eficientes:** **Paralelização Inteligente:** ``` - Identifique nodes que podem executar em paralelo - Configure parallel branches no workflow - Use merge nodes para sincronizar resultados ``` **Caching de Resultados:** ``` - Cache outputs de nodes determinísticos - Configure TTL baseado na natureza dos dados - Invalide cache quando necessário ``` **Resource Management:** ``` - Limite recursos por node - Configure pools de conexão - Gerencie memória entre execuções ``` **Configurações para workflows robustos:** **Error Handling:** ``` - Configure retry policies por node - Implemente fallback paths - Use circuit breakers para nodes externos ``` **State Management:** ``` - Persista estado entre execuções - Configure checkpoints automáticos - Implemente recovery mechanisms ``` **Monitoring e Alerting:** ``` - Configure alertas para falhas - Monitore SLAs de execução - Implemente health checks ``` **Campo `Output Key` na interface:** O Output Key permite que o Workflow Agent salve o resultado final do workflow complexo em uma variável específica no estado compartilhado, tornando-o disponível para outros agentes ou processos. **Como funciona:** * Configure o campo `Output Key` com um nome descritivo * O resultado final do workflow (último node executado) será salvo automaticamente * Outros agentes podem acessar usando placeholders `{{output_key_name}}` * Funciona em workflows aninhados, loops e sistemas multi-agente **Exemplos de configuração:** ```markdown theme={null} 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 ``` **Resultado do workflow:** ```json theme={null} { "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" ] } ``` **Uso em outros agentes:** ```markdown theme={null} # 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}}" ``` **Boas práticas:** * Use snake\_case: `workflow_resultado`, `processo_completo` * Seja específico: `aprovacao_credito_workflow` em vez de `workflow` * Documente estrutura do resultado final * Considere incluir metadados de execução (path, timing, status) * Use nomes que reflitam o processo de negócio * Configure o último node para produzir resultado estruturado ## Melhores Práticas **Princípios para workflows eficazes:** * **Modularidade**: Divida workflows complexos em sub-workflows * **Idempotência**: Garanta que re-execuções sejam seguras * **Observabilidade**: Adicione logging e monitoramento adequados * **Error handling**: Trate falhas graciosamente * **Performance**: Otimize caminhos críticos **Práticas para equipes:** * **Documentação**: Documente propósito de cada node * **Versionamento**: Use controle de versão para workflows * **Testing**: Implemente testes automatizados * **Code review**: Revise workflows antes de produção * **Monitoring**: Monitore performance e confiabilidade ## Casos de Uso Comuns **Workflows de Qualidade:** * Análise automática de qualidade * Aprovação condicional * Loops de correção **Qualificação Inteligente:** * Enriquecimento de dados * Scoring automático * Roteamento inteligente **Business Process Automation:** * Workflows de aprovação * Processamento de documentos * Integração de sistemas **Pipelines de Dados:** * ETL complexos * Análise multi-etapa * Relatórios automáticos ## Próximos Passos Compare com workflows sequenciais simples Entenda execução paralela básica Explore loops iterativos simples Integre agentes externos em workflows *** O Workflow Agent é a ferramenta mais poderosa para criar automações complexas. Use-o quando precisar de controle granular sobre cada etapa do processo e lógica de negócio sofisticada com múltiplas condições e caminhos de execução.