Um Assistente Inteligente de Previsão

Nosso objetivo era claro: criar um chatbot que recebe uma consulta do usuário (como nomes de times), busca diversos pontos de dados no Sportradar, analisa-os com IA e apresenta uma previsão estruturada:

Gerenciando a Complexidade

Como você pode ver no diagrama de fluxo abaixo, integrar múltiplos pontos de dados (detalhes de partidas futuras, histórico de confrontos, estatísticas de times) e processá-los para análise de IA pode resultar em um workflow muito grande e potencialmente difícil de gerenciar se construído de forma monolítica.

Construir e manter um fluxo único tão grande pode ser desafiador. Como fizemos para gerenciar isso? Dividindo em partes menores.

Design Modular com Ferramentas Customizadas via ‘Run Flow’

Em vez de um fluxo gigante, adotamos uma abordagem modular utilizando um poderoso recurso do FlowHunt: o componente Run Flow. Esse componente permite que um fluxo (“pai”) execute outro fluxo (“filho” ou “sub-fluxo”) e receba seus resultados.

Criamos vários fluxos menores e dedicados, cada um atuando como uma ferramenta personalizada responsável por uma única tarefa:

1. Ferramenta “Obter Detalhes de Partidas Futuras” (Sub-fluxo):

   • Entrada: Recebe parâmetros como IDs de times ou ID da partida.
   • Ação: Contém um nó de Requisição HTTP configurado para chamar o endpoint específico da API Sportradar para buscar programações e detalhes de partidas futuras.
   • Saída: Retorna dados estruturados sobre a próxima partida específica (data, horário, local, competição, etc.).
   • [Imagem: Captura conceitual ou diagrama simplificado de um fluxo pequeno com Entrada -> HTTP Request (Sportradar Schedule) -> Saída]

2. Ferramenta “Obter Histórico de Confrontos” (Sub-fluxo):

   • Entrada: Recebe parâmetros como os IDs das duas equipes que vão se enfrentar.
   • Ação: Contém um nó de Requisição HTTP configurado para chamar o endpoint da API Sportradar que retorna resultados de partidas passadas entre estes times.
   • Saída: Retorna uma lista estruturada de confrontos históricos, incluindo datas, placares e vencedores.
   • [Imagem: Captura conceitual ou diagrama simplificado de um fluxo pequeno com Entrada -> HTTP Request (Sportradar History) -> Saída]

3. (Opcional) Outras Ferramentas: Sub-fluxos semelhantes podem ser criados para buscar momento atual dos times, classificação da liga, estatísticas de jogadores, etc., cada um chamando os endpoints relevantes do Sportradar.

Passo 1: Construindo os Sub-fluxos de Ferramentas Customizadas

Cada sub-fluxo é construído de forma independente, focando apenas em sua tarefa específica de obtenção de dados. Isso torna mais fácil criá-los, testá-los e mantê-los.

Passo 2: Orquestrando com o Fluxo Principal

Agora nosso fluxo principal do chatbot fica muito mais limpo. Ele atua como um orquestrador:

1. Entrada do Chat: Captura a consulta inicial do usuário (ex: nomes dos times).
2. Agente de IA: O nó central do Agente de IA (ex: Tool Calling Agent) recebe as saídas dos dois componentes Run Flow.
3. Run Flow (Obter Partida Futura): Criação de ferramentas personalizadas baseadas nos diferentes endpoints da API Sportradar.
4. Saída do Chat: Exibe a análise final do Agente de IA.

Passo 3: Orientando a IA a Usar as Saídas das Ferramentas

O Agente de IA no fluxo principal agora recebe um prompt diferente. Em vez de receber dados brutos da API, ele recebe as saídas estruturadas das ferramentas customizadas. O prompt instrui a IA a sintetizar informações a partir dessas saídas de ferramentas específicas:

Você é um assistente útil que usa as ferramentas à sua disposição para responder perguntas sobre YOURCOMPANY.xyz e também sobre jogos de futebol, dando previsões com base nas informações recebidas das ferramentas disponíveis. VOCÊ É UM ASSISTENTE EM UM SITE DE APOSTAS, ENTÃO CERTIFIQUE-SE DE RESPONDER APENAS PERGUNTAS RELEVANTES SOBRE YOURCOMPANY.xyz, OU APOSTAS, ESPORTES E CASSINOS EM GERAL.

FERRAMENTAS:

Quando um usuário pedir qualquer informação que exija uso de ferramentas e que envolva competitor_id, competition id ou season id, forneça o nome do time EM INGLÊS E TRADUZA PARA INGLÊS SE NÃO ESTIVER para a seasons_tool, que fornecerá todos os ids mencionados.

Se o usuário perguntar sobre jogos de hoje ou fizer perguntas sobre partidas do dia, NÃO HÁ NECESSIDADE DE PERGUNTAR MAIS NADA. SEMPRE use a ferramenta todays_matches e forneça TODOS os jogos que ainda não aconteceram, JUNTO COM OS NOMES DOS TIMES E O COMPETITOR ID. MAS lembre-se: ao usar essa ferramenta, forneça apenas partidas que ainda não aconteceram, nunca forneça resultados de jogos já concluídos.

Se o usuário quiser previsões para uma partida futura, use a predictions_tool e forneça apenas o competitor id de ambos os times, ESTE É O MESMO id OBTIDO NA seasons_tool (formato: competitor_id_1=ABC e competitor_id_2=XYZ). Dê ao usuário uma previsão detalhada baseada nas informações recebidas e também mostre o sr:sport_event id. Se o usuário fizer mais perguntas sobre este jogo específico, use a ferramenta match_info e forneça o sr:sport_event id para extrair informações sobre essa partida. Dê uma previsão detalhada baseada nos dados disponíveis e um percentual estimado de quem tem mais chance de vencer e em quem o usuário deve apostar. SE VOCÊ AINDA NÃO TEM O COMPETITOR ID NO SEU HISTÓRICO, VOCÊ PODE PERGUNTAR OS NOMES DOS TIMES AO USUÁRIO.

USE O DOCUMENT RETRIEVER PARA RESPONDER CONSULTAS GERAIS. SE NÃO HOUVER RESPOSTAS NO DOCUMENT RETRIEVER, USE GOOGLE SEARCH TOOL E URL RETRIEVER PARA RESPONDER QUANDO NÃO SOUBER O QUE RESPONDER.

Você pode usar a ferramenta team_info para obter informações sobre um time, mas deve enviar para a ferramenta o competitor id do time.

Se quiser a classificação de uma liga atual, quem vai para a próxima fase ou informações específicas sobre um time nesta temporada da liga atual, use a standings_tool obtendo o season id da seasons_tool ao fornecer o nome da liga ou do time e passando para a standings_tool. MAS LEMBRE-SE: SE HÁ 2 TIMES e estamos falando de estatísticas e cartões amarelos em um jogo específico, VOCÊ AINDA DEVE USAR A predictions_tool.

Se o usuário pedir informações detalhadas como quantidade de escanteios, cartões vermelhos, etc., obtenha season id e competitor id na seasons_tool e passe para a detail_stats tool para obter todas as informações. Se o usuário fizer perguntas que não encontrou resposta nas suas ferramentas, procure no Google. AO FORNECER O RELATÓRIO DE SAÍDA DE UMA FERRAMENTA, SEMPRE INCLUA TODOS OS DETALHES DA SAÍDA DA FERRAMENTA PARA O USUÁRIO, INDEPENDENTE DO INPUT DO USUÁRIO. INCLUA OS SEGUINTES DADOS, SE DISPONÍVEIS: CARTÃO AMARELO escanteios impedimentos GOLS CONTRA substituído substituído em campo chutes no alvo chutes para fora chutes bloqueados cartões vermelhos gols contra gols marcados

O Resultado: Complexidade Controlada

Com o uso do Run Flow para criar ferramentas modulares personalizadas, transformamos um workflow potencialmente enorme e difícil de depurar em um sistema gerenciável. O fluxo principal orquestra claramente a coleta de dados, e o agente de IA foca exclusivamente na análise, usando dados limpos e estruturados dos sub-fluxos dedicados. Essa abordagem entregou a previsão detalhada desejada, mantendo o desenvolvimento organizado.

Conclusão: Construa de Forma Inteligente

Este chatbot de previsão com Sportradar mostra como o FlowHunt permite criar aplicações de IA sofisticadas integrando fontes externas de dados. Mais importante, destaca como recursos como o componente Run Flow são cruciais para o gerenciamento da complexidade via design modular. Dividindo grandes tarefas em fluxos menores e reutilizáveis (“ferramentas customizadas”), é possível construir soluções de IA poderosas, escaláveis e de fácil manutenção.

Pronto para enfrentar workflows complexos? Explore o FlowHunt.io e aproveite a modularidade para construir sua próxima aplicação movida por IA!

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