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ReAct Agent

ReAct Agent no n8n: Raciocínio e Ação em Workflows Inteligentes​

Este documento descreve o Agente ReAct (ReAct Agent), um tipo de agente de IA que utiliza um loop de "Raciocínio e Ação" para resolver problemas.

O que é o ReAct Agent?​

O ReAct Agent (Reasoning and Acting) é um tipo de agente de IA que combina raciocínio lógico com execução de ações. Ele segue um ciclo de:

  1. Observação: Analisa o estado atual
  2. Pensamento: Planeja a próxima ação
  3. Ação: Executa a ação planejada
  4. Repetição: Volta ao passo 1

Funcionalidades Principais​

Raciocínio Inteligente​

  • Análise de situações complexas
  • Planejamento de ações sequenciais
  • Tomada de decisão baseada em contexto

Execução de Ferramentas​

  • Uso de ferramentas externas
  • Integração com APIs
  • Execução de workflows

Ciclo de Aprendizado​

  • Aprendizado com tentativas anteriores
  • Adaptação a novos cenários
  • Melhoria contínua de performance

Configuração Básica​

1. Definição de Ferramentas​

// Exemplo de ferramentas disponíveis
const tools = [
  {
    name: "search_web",
    description: "Busca informações na web",
    parameters: {
      query: "string"
    }
  },
  {
    name: "calculate",
    description: "Realiza cálculos matemáticos",
    parameters: {
      expression: "string"
    }
  }
];

2. Configuração do Agente​

  • Defina o modelo de IA base
  • Configure as ferramentas disponíveis
  • Estabeleça limites de iterações

3. Prompts de Sistema​

  • Instruções claras sobre o objetivo
  • Regras de comportamento
  • Critérios de sucesso

Casos de Uso​

Análise de Dados​

  • Processamento de relatórios complexos
  • Identificação de padrões
  • Geração de insights

Automação de Processos​

  • Execução de tarefas sequenciais
  • Integração entre sistemas
  • Resolução de problemas

Suporte Inteligente​

  • Diagnóstico de problemas
  • Execução de soluções
  • Escalação quando necessário

Configurações Avançadas​

Ciclos de Raciocínio​

// Exemplo de ciclo ReAct
const reactCycle = {
  observation: "Analisar dados de entrada",
  thought: "Planejar próximas ações",
  action: "Executar ferramentas",
  iteration: "Repetir até objetivo alcançado"
};

Ferramentas Customizadas​

  • Desenvolvimento de ferramentas específicas
  • Integração com sistemas empresariais
  • APIs brasileiras (Serasa, Receita Federal)

Monitoramento​

  • Logs de raciocínio
  • Métricas de performance
  • Análise de decisões

Integração com Outros Nodes​

Memory Manager​

  • Mantenha contexto entre execuções
  • Aprenda com experiências anteriores
  • Otimize decisões futuras

OpenAI Chat​

  • Use como modelo base
  • Configure prompts específicos
  • Implemente fallbacks

Code Node​

  • Processe resultados do agente
  • Implemente lógica customizada
  • Valide decisões tomadas

Exemplos Práticos​

Análise de Relatórios​

// Agente para análise de relatórios financeiros
const financialAgent = {
  tools: ["read_pdf", "extract_data", "calculate_metrics"],
  objective: "Analisar relatório e identificar anomalias",
  max_iterations: 10
};

Diagnóstico de Problemas​

// Agente para diagnóstico técnico
const diagnosticAgent = {
  tools: ["check_system", "search_knowledge_base", "create_ticket"],
  objective: "Identificar e resolver problemas técnicos",
  escalation_threshold: 3
};

Troubleshooting​

Problemas Comuns​

  • Loops Infinitos: Configure limites de iteração
  • Decisões Incorretas: Melhore prompts e ferramentas
  • Performance Lenta: Otimize ferramentas e modelo

Otimizações​

  • Use ferramentas específicas para cada domínio
  • Implemente cache de resultados
  • Monitore custos de API
Dica

Comece com agentes simples e expanda gradualmente. Teste extensivamente com dados brasileiros para validar o comportamento.

Próximos Passos​

Em desenvolvimento: Este conteúdo incluirá agentes específicos para processos empresariais brasileiros.