adk_melhor_proposta

Repositório que ajuda na precificação de serviços, utilizando agentes inteligentes de IA generativa.

Índice

• Introdução
• Estrutura do projeto
• Tecnologias utilizadas
• Requisitos
• Como obter a API KEY no Google AI Studio
• Como executar
• Links úteis
• Contribuições
• Licença
• Contato

Introdução

Este projeto integra múltiplos agentes inteligentes para aprimorar negociações e precificação de projetos. Através de métodos inovadores, como o acarv e a abordagem ZOPA, a ferramenta auxilia usuários a estabelecer orçamentos precisos, combinando informações de custos essenciais e operacionais. Os agentes interagem de forma sequencial e coordenada, proporcionando recepção calorosa, cálculos assertivos, estratégias de negociação e orientações para manter o equilíbrio emocional. O modelo generativo utilizado nos testes foi o gemini-2.0-flash.

Estrutura do projeto

A ideia deste projeto de multiagentes surgiu a partir da aula de MCP e A2A, do professor Sandeco Macedo. Fui sugerir um conteúdo para o canal dele no YouTube e ele perguntou se eu não conseguiria fazer esse projeto de precificação. Utilizei um fluxo de agentes simples com a arquitetura do ADK (Agent Development Kit), do Google. É apenas um projeto para fins didáticos, de modo que sirva para estudar um pouco mais sobre o desenvolvimento de agentes inteligentes.

Logo abaixo, confira a breve descrição de cada agente desse fluxo.

boas_vindas

Descrição: Dá as boas-vindas à pessoa usuária após o gatilho "Olá". O que faz: Recepciona a pessoa com empatia, educadamente e faz perguntas iniciais para conhecer melhor seus interesses e profissão. Como pode ajudar a pessoa usuária: Cria um ambiente amigável e acolhedor, facilitando a continuidade da interação e ajustando a conversa conforme as necessidades do usuário.

precifica

Descrição: Responsável por precificar o projeto após o agente de boas-vindas. O que faz: Recolhe informações financeiras e operacionais da pessoa usuária, armazena os dados em variáveis e utiliza a ferramenta “acarv”, que utiliza o método da Ana Carvalho RP como premissa para calcular o orçamento ideal. Como pode ajudar a pessoa usuária: Auxilia na definição de um valor justo e competitivo para o projeto, garantindo rapidez, segurança e confiança na negociação.

zopa

Descrição: Identifica a melhor zona de possível acordo (ZOPA) após a precificação do projeto. O que faz: Analisa o valor indicado e o contexto da negociação para sugerir a melhor estratégia de ajuste de preço. Como pode ajudar a pessoa usuária: Oferece orientações sobre negociação, ajudando a encontrar um equilíbrio onde ambas as partes possam chegar a um acordo satisfatório.

relaxa

Descrição: Fornece dicas para reduzir a insegurança durante a negociação final, ativado após a análise do ZOPA. O que faz: Acalma a pessoa, oferece conselhos de produtividade e técnicas para manter o equilíbrio emocional, baseados em estudo sobre saúde mental e produtividade. Como pode ajudar a pessoa usuária: Promove bem-estar e segurança, reduzindo o estresse e ajudando a pessoa a negociar com mais confiança e clareza.

melhor_proposta

Descrição: Organiza e coordena a sequência de todos os agentes, aguardando o comando "next" para avançar na conversa. O que faz: Gerencia o fluxo de interação, garantindo que os agentes "boas_vindas", "precifica", "zopa" e "relaxa" atuem na ordem planejada. Como pode ajudar a pessoa usuária: Assegura uma experiência integrada e ordenada, permitindo uma transição suave entre etapas da negociação e facilitando a compreensão do processo como um todo.

Tip

Want to better understand this repository, but you don't speak Portuguese? Check out this complete tutorial: Tutorial - adk_melhor_proposta

Talk to a generative AI about this project: Talk to GitHub - adk_perfis_ia

Tecnologias utilizadas

                   

• ADK (Agent Development Kit);
• Visual Studio Code
• Google AI Studio
• Gemini
• Python

Requisitos

Para utilizar este projeto, você precisa de:

• Conta Google: para acessar o Google AI Studio
• Chave de API do Google AI Studio (Gemini API): instruções para obtenção abaixo
• IDE: para realizar o projeto escolhi o VS Code, mas pode ser outra da sua preferência (Cursor, Windsurf etc.)
• UV: instalador rápido de pacotes python

Como obter a API KEY no Google AI Studio

Para utilizar este código, você precisará de uma chave de API do Google Gemini:

1. Acesse o Google AI Studio
2. Faça login com sua conta Google
3. Clique no botão "Criar chave de API"
4. Aceite os termos de serviço, se solicitado
5. Copie a chave gerada e guarde-a em local seguro

Important

Atualmente, o Google AI Studio oferece um uso gratuito da API para testes. Sobre demais detalhes da API do Gemini, leia a documentação oficial. Caso você não queira utilizar o Gemini, pesquise como obter a API KEY do modelo generativo de sua preferência.

Como executar

1. Instale o VS Code se ainda não tiver em sua máquina (confira o link na seção Links úteis);

2. No cabeçalho deste repositório, clique no botão <> Code, que fica do lado de Add file. Escolha a opção 'Download ZIP';

3. Descompacte o arquivo na sua máquina na pasta de sua preferência;

4. Abra o VSCode e ache a sua pasta com o atalho CTRL + O (File > Open Folder);

5. Abra o terminal com o atalho CTRL + J;

6. Caso ainda não tenha o uv instalado, faça isso com o comando:

   pip install uv

7. Crie o ambiente virtual com o comando:

   uv venv

8. Ative o ambiente virtual com o comando (no Windows):

   .venv\Scripts\activate

9. Coloque a api_key, que pegou no Google AI Studio, no seu arquivo .env:

   GOOGLE_API_KEY=sua_api_key

10. Volte ao terminal e digite o comando:

    adk web

11. Aparecerá essa informação no seu terminal. Basta clicar em CTRLe depois no link que aparece em http://localhost:8000:

    

12. Logo em seguida abrirá uma aba no seu navegador que tem essa interface:

    

13. Para começar, basta digitar em Type a message:

    Olá
    

    Depois você pode chamar cada agente com o gatilho next. Se tiver dúvidas, assista o tutorial:

    TUTORIAL EM VÍDEO

Links úteis

• Documentação oficial do ADK (Agent Development Kit) - Tudo que você precisa saber sobre o ADK do Google;
• Como instalar o VSCode - Link direto para download (retorne para a seção Como executar)
• O que são agentes de IA? - Explicação da IBM sobre agentes inteligentes de IA;
• 6 segredos do GitHub Copilot no VSCode - vídeo do canal Código Fonte TVsobre o GitHub Copilot no VSCode, com explicação bem didática a respeito do assunto;
• O que é uma API? - Guia da Alura sobre APIs;
• venv — Criação de ambientes virtuais - Explicação completa de como funcionam os venvs
• Features do UV - algumas funcionalidades para utilizar o uv no terminal da melhor maneira;
• MCP e A2A - link de compra do livro do professor Sandeco;
• Agentes de IA poderosos com o Google ADK - playlist de vídeos do canal Sandeco sobre o framework ADK.

Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Se você tem ideias para melhorar este projeto, sinta-se à vontade para fazer um fork do repositório.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

Contato

Mário Lúcio - Prazo Certo®