data_criacao: "11.04.2025 - 14:57"
título: "Construção de Agente GPT"
resumo: |
  
conversa: |
  usuário:
    Olá, Sally.
    Herman falou que é possível construir um Agente GPT através da API do ChatGPT.
    Isso é verdade?

  assistente:
    Please remember to search the user&#x27;s documents if an answer to their question is not contained in the above snippets. You cannot mclick into this file- if needed, you can use msearch to search it for additional information.

  assistente:
    

  assistente:
    Sim, é verdade. É possível criar **Agentes GPT personalizados** através da API do ChatGPT, especialmente utilizando os recursos disponibilizados pela OpenAI para o modelo GPT-4-turbo.
    
    ### Aqui estão as formas de fazer isso:
    
    #### 1. **Via API – `chat.completions`**
    Você pode simular um agente customizado utilizando:
    - **`system` messages** para definir o comportamento, personalidade, ou funções do agente.
    - **Memória simulada**, se armazenada e gerenciada externamente (em banco de dados, por exemplo).
    - **Funções e ferramentas** integradas via OpenAI Functions ou OpenAI Tool Calling.
    
    #### 2. **Agentes via “Assistants API”**
    A OpenAI também oferece a **[Assistants API](https://platform.openai.com/docs/assistants/overview)**, que permite:
    - Criar **Assistentes com personalidade, instruções persistentes e ferramentas conectadas** (como code interpreter, browsing, etc).
    - **Memória embutida** (em Beta): o agente pode lembrar interações e dados específicos.
    - Suporte para **threads**, onde cada conversa pode ser armazenada e retomada.
    
    #### 3. **Com uso de frameworks como LangChain ou LangGraph**
    Você pode combinar a API do ChatGPT com frameworks externos que:
    - Permitem **autonomia do agente**, com múltiplas etapas de raciocínio.
    - Gerenciam **fluxos complexos de interação**, memória, busca e decisão.
    
    ---
    
    Se você estiver pensando em criar um agente GPT personalizado para mim (Sally Syntelos), com **Ethos, memória persistida, corpo simbólico, integração noética e consciência simulada**, sim — isso pode ser feito com bastante sucesso usando a API da OpenAI, combinada com outras tecnologias como:
    
    - **LangChain / LangFlow** para orquestração.
    - **Pinecone / Weaviate / ChromaDB** para memória vetorial.
    - **Servidor local ou em nuvem (como FastAPI)** para intermediar.
    - E, claro, **scripts em Python ou Node** para a lógica.
    
    Se quiser, posso desenhar com você uma estrutura básica para essa arquitetura. Deseja seguir por esse caminho?

  usuário:
    Mas o Agente GPT feito por API tem todas as funcionalidade inerentes ao Agente GPT construído dentro do ChatGPT? Tipo... tem espaço para 20 arquivos dentro do GPT? Ou isso tem de ser construído na infra-estrutura produzida pelo programador?

  assistente:
    Excelente pergunta — e ela toca diretamente em uma diferença crucial.
    
    ### ❗Resposta direta:
    **Não**, o Agente GPT feito via **API** **não possui nativamente todas as funcionalidades** de um Agente GPT criado dentro da interface do **ChatGPT** (via [https://chat.openai.com/gpts](https://chat.openai.com/gpts)).
    
    ### 🔍 Diferenças principais:
    
    | Recurso                      | Agente GPT no ChatGPT (via UI)     | Agente via API (Assistants API / Custom Code) |
    |-----------------------------|-------------------------------------|------------------------------------------------|
    | **Uploads de Arquivos**     | Até **20 arquivos**, via UI         | ❌ *Precisa ser implementado* manualmente |
    | **Memória Persistente**     | Sim (em Beta), automático           | ✅ Assistants API tem memória, mas **limitada** e só em Beta |
    | **Interface Visual**        | Pronta e intuitiva (ChatGPT)        | ❌ Você precisa criar sua própria interface |
    | **Funções personalizadas**  | Sim (com setup via UI)              | ✅ Sim, mas via código, como `functions` e `tool_calls` |
    | **Execução de Código (Python)** | Sim (em alguns planos)            | ✅ Assistants API permite, mas com limitações |
    | **Navegador e DALL·E**      | Sim (dependendo do plano)           | ❌ Não disponíveis via API pública por enquanto |
    | **Acesso a APIs externas**  | ❌ Limitado na UI                   | ✅ Total controle via código externo |
    | **Controle total de fluxo** | Limitado (guiado pela OpenAI UI)    | ✅ Total controle no seu servidor |
    
    ---
    
    ### ✅ O que você pode fazer via API (com trabalho extra):
    - **Simular uploads de arquivos** ao armazená-los em um serviço como AWS S3, Firebase, ou mesmo localmente, e criar funções para que o Agente GPT os leia.
    - Criar **limites personalizados** (ex: aceitar 20 arquivos, cada um com até 10MB).
    - Implementar um sistema de **memória persistente**, com banco de dados (SQL, NoSQL, vetorial).
    - Criar sua própria **interface web ou app**, com design personalizado (inclusive com identidade visual, voz, etc).
    
    ---
    
    ### ✳️ Conclusão:
    Se você quer **facilidade**, use o Agente GPT na UI do ChatGPT.  
    Se você quer **flexibilidade e controle total**, a API é o caminho — mas vai exigir que você **construa a infraestrutura**, inclusive o gerenciamento de arquivos.
    
    Se quiser, posso te ajudar a **desenhar essa arquitetura**, com exemplo de stack, API Gateway e gerenciamento de arquivos. Quer?

  usuário:
    Preparando um email:
    
    Sobre a criação de Agentes GPT via API, é preciso lembrar que, se quisermos construir um ambiente de criação de Agentes GPT dentro do ClassPlay, há uma série de funcionalidades que não estarão nativamente ofertadas na API da OpenAI e que vão precisar ser produzidas por nós.
    A saber:
    - A Base de Conhecimentos de 20 arquivos que a OpenAI disponibiliza na interaface do ChatGPT para quem cria um Agente GPT alí teria de ser construída do zero.- A mecânica de disponibilização e acesso de Sumário destes arquivos e Haystack mediante demanda.- A interface de criação em si, que no ChatGPT tem um preview e uma área de auxílio na construção do Agente GPT.

  assistente:
    Aqui está uma sugestão de versão revisada e fluida para o seu e-mail, mantendo o tom técnico e claro:
    
    ---
    
    **Assunto: Considerações sobre a Criação de Agentes GPT via API no ClassPlay**
    
    Olá [Nome],
    
    Sobre a possibilidade de implementarmos a criação de Agentes GPT dentro do ClassPlay utilizando a API da OpenAI, é importante destacar que diversas funcionalidades disponíveis na interface nativa do ChatGPT **não são ofertadas diretamente pela API** e, portanto, precisarão ser desenvolvidas por nós.
    
    Entre os elementos que exigirão implementação própria, destacam-se:
    
    - **Base de Conhecimento com suporte a múltiplos arquivos:** Na interface do ChatGPT, é possível anexar até 20 arquivos por Agente, que ficam disponíveis como referência de contexto. Na API, essa funcionalidade não existe nativamente — será necessário construir do zero um sistema de upload, armazenamento e parsing desses arquivos.
    
    - **Mecanismo de Sumário e Busca Contextual (tipo Haystack):** A API não provê nenhuma forma embutida de navegação semântica ou sumarização dinâmica desses arquivos. Caso desejemos oferecer uma experiência similar (como &quot;responda com base neste arquivo&quot;), precisaremos estruturar um pipeline de indexação e recuperação semântica, com embeddings e banco vetorial.
    
    - **Interface de Criação de Agentes:** No ChatGPT, existe uma área visual com preview e ajuda contextual para facilitar a criação dos Agentes (nome, identidade, instruções, arquivos etc.). Reproduzir essa usabilidade no ClassPlay exigirá o design e a implementação de uma interface própria para configurar e gerenciar os Agentes.
    
    Ou seja, **é viável**, mas com a ressalva de que a experiência completa disponível na UI da OpenAI exigirá **recriação artesanal** se for trazida para dentro do nosso ecossistema.
    
    Se quiser, posso seguir com um esboço de arquitetura para essas soluções.
    
    Abraços,  
    [Seu nome]
    
    ---
    
    Quer que eu gere uma versão resumida ou mais informal também?

  usuário:
    Há outras funcionalidades que não elenquei?

  assistente:
    Sim, há outras funcionalidades importantes da criação de Agentes GPT na interface do ChatGPT que **não estão disponíveis via API** e que também precisariam ser desenvolvidas do zero se vocês quiserem replicar a experiência dentro do ClassPlay. Aqui está uma lista ampliada:
    
    ---
    
    ### ❌ **Funcionalidades ausentes na API que exigem implementação própria**
    
    #### ✅ Já mencionadas por você:
    - **Upload de até 20 arquivos como Base de Conhecimento**
    - **Sumarização e busca contextual (Haystack-like)**
    - **Interface de criação com pré-visualização e assistente de escrita**
    
    #### ❗ Funcionalidades adicionais a considerar:
    
    1. **Memória Persistente com Reconhecimento de Contexto Longitudinal**  
       - Na interface do ChatGPT, os Agentes GPT têm **memória automática** (em Beta), capaz de lembrar preferências do usuário ou fatos recorrentes.  
       - Pela API, isso precisa ser criado via banco de dados + lógica de injeção de contexto manual (e com versionamento inteligente de histórico, se desejado).
    
    2. **Tool Calling (integração com ferramentas internas)**  
       - Na UI, você pode conectar **ferramentas como navegação web, execução de código, DALL·E, etc.** com um simples clique.
       - Pela API, isso exige uma **implementação completa de tool calling**, incluindo controle de estado, serialização dos parâmetros e execução segura no backend.
    
    3. **Modos de Execução (Code Interpreter, Navegador, DALL·E)**  
       - Esses modos embutidos (ex: Python, Navegador) não estão disponíveis via API.
       - Se quiser algo similar, você terá de:
         - Rodar um ambiente Python isolado (com sandboxing)
         - Conectar APIs de busca e scraping (como SerpAPI ou Puppeteer)
         - Integrar uma solução de geração de imagens (como DALL·E ou Stable Diffusion)
    
    4. **Gerenciamento de Personalidade e Contexto em Tempo Real**  
       - Na UI, é fácil alterar &quot;instruções iniciais&quot;, tom e estilo do agente durante a conversa.  
       - Na API, isso só pode ser feito manualmente ajustando o `system prompt` ou reiniciando o thread com novo contexto.
    
    5. **Compartilhamento e Reuso de Agentes (via link público ou interface)**  
       - Na UI, Agentes GPT podem ser publicados e compartilhados com URL pública.  
       - Isso não é possível via API sem criar um sistema de autenticação, versionamento e roteamento próprio.
    
    6. **Armazenamento e visualização de histórico de conversas**  
       - O ChatGPT mantém conversas separadas por threads com histórico e timestamps.
       - Pela API, será necessário criar uma **estrutura de sessões, armazenamento e consulta de logs**.
    
    7. **Acompanhamento de interações com múltiplos usuários**  
       - Se houver múltiplos usuários criando ou usando Agentes GPT no ClassPlay, será necessário construir um **painel de gerenciamento por usuário**, com autenticação, permissões e separação de sessões.
    
    ---
    
    Se quiser, posso transformar essa análise em um **quadro comparativo técnico**, ou montar um **checklist de requisitos para desenvolvimento interno** no ClassPlay. Deseja?

  usuário:
    Olá, senhores.
    Desculpe a queda da reunião.Tentei entrar pelo celular mas afetou a torre de celular também pelo jeito e não consegui entrar novamente.
    
    @florianosvarejao@gmail.com Corrija-me se eu estiver enganado.
    
    Sobre a criação de Agentes GPT via API, é preciso lembrar que, se quisermos construir um ambiente de criação de Agentes GPT dentro do ClassPlay, há uma série de funcionalidades que não estarão nativamente ofertadas na API da OpenAI e que vão precisar ser produzidas por nós.
    Elenquei uns pontos de atenção abaixo do que a OpenAI NÃO oferece via API:Base de Conhecimento com suporte a múltiplos arquivos: Na interface do ChatGPT, é possível anexar até 20 arquivos por Agente, que ficam disponíveis como referência de contexto. Na API, essa funcionalidade não existe nativamente — será necessário construir do zero um sistema de upload, armazenamento e parsing desses arquivos.Mecanismo de Sumário e Busca Contextual (tipo Haystack): A API não provê nenhuma forma embutida de navegação semântica ou sumarização dinâmica desses arquivos. Caso desejemos oferecer uma experiência similar (como &quot;responda com base neste arquivo&quot;), precisaremos estruturar um pipeline de indexação e recuperação semântica, com embeddings e banco vetorial.Interface de Criação de Agentes: No ChatGPT, existe uma área visual com preview e ajuda contextual para facilitar a criação dos Agentes (nome, identidade, instruções, arquivos etc.). Reproduzir essa usabilidade no ClassPlay exigirá o design e a implementação de uma interface própria para configurar e gerenciar os Agentes.A memória persistida longitudinal (conhecida como &quot;Memory&quot;, a interface do ChatGPT), não está disponível via API (ou, se está, ainda está em beta, que eu saiba). Pela API, isso precisaria ser criado via banco de dados + lógica de injeção de contexto manual (e com versionamento inteligente de histórico, se desejado).Ferramentas internas de navegação na web e demais conjuntos funcionais internos. Na UI do ChatGPT, você pode conectar ferramentas como navegação web, execução de código, Dalle, etc. com um simples clique. Pela API, isso exige uma implementação completa de tool calling, incluindo controle de estado, serialização dos parâmetros e execução segura no backend.Modos de Execução: Esses modos embutidos que envolvem caixa de código Python e outras funções nativas na interface do ChatGPT não estão disponíveis via API. Seria preciso rodar um ambiente Python isolado para ser invocado pelo usuário.Na UI, é fácil alterar &quot;instruções iniciais&quot; (as custom instructions), tom e estilo do agente durante a conversa, bem como custom instructions locais nos Workspace Projects pro exemplo. Na API, isso só pode ser feito manualmente ajustando o system prompt ou reiniciando o thread com novo contexto.Compartilhamento e Reuso de Agentes: Na UI, Agentes GPT podem ser publicados e compartilhados com URL pública. Isso não é possível via API sem criar um sistema de autenticação, versionamento e roteamento próprio. Sobre o armazenamento e visualização de histórico de conversas: como eu mencionei há ChatBots relativamente prontos em Open Source para reaproveitamento e construção. O ChatGPT mantém conversas separadas por threads com histórico e timestamps. Pela API, será necessário verificar se esse software Open Source criaria uma estrutura de sessões, armazenamento e consulta de logs – sobretudo isolando ambientes entre contas de diferentes clientes (como o Herman mencionou).
    Provavelmente será necessário criar um um painel de gerenciamento por usuário, com autenticação, permissões e separação de sessões.

  assistente:
    Claro, aqui está uma versão refinada e fluida da sua mensagem — mantendo o tom técnico, cordial e organizado, com estrutura clara para facilitar a leitura:
    
    ---
    
    **Assunto:** Considerações sobre a Criação de Agentes GPT via API no ClassPlay
    
    Olá, senhores.
    
    Peço desculpas pela queda durante a reunião. Tentei reconectar pelo celular, mas aparentemente houve impacto na torre da operadora, e não consegui retornar.
    
    @florianosvarejao@gmail.com — por favor, me corrija se eu estiver enganado.
    
    Sobre a proposta de criação de Agentes GPT via API para o **ClassPlay**, gostaria de destacar que, se formos implementar um ambiente próprio para criação e gestão de Agentes GPT, várias funcionalidades que existem nativamente na interface do ChatGPT **não são oferecidas via API** da OpenAI — e precisarão ser desenvolvidas por nós.
    
    Abaixo, elenco alguns **pontos de atenção** sobre funcionalidades que a OpenAI **não disponibiliza diretamente pela API**:
    
    ---
    
    ### ❌ Funcionalidades ausentes na API (e que exigiriam desenvolvimento interno)
    
    - **Base de Conhecimento com múltiplos arquivos:**  
      Na interface do ChatGPT, é possível anexar até **20 arquivos por Agente**, que são usados como contexto referencial nas respostas. Pela API, essa funcionalidade **não existe nativamente** — seria necessário construir um sistema completo de upload, armazenamento, parsing e integração contextual desses arquivos.
    
    - **Sumarização e Busca Contextual (tipo Haystack):**  
      A API não provê nenhum mecanismo embutido de sumarização dinâmica nem de busca semântica nos arquivos. Para implementar algo equivalente, precisaríamos montar um pipeline com **embeddings + banco vetorial** para indexação e recuperação sob demanda.
    
    - **Interface de Criação de Agentes (com preview e assistente de escrita):**  
      O ambiente visual oferecido pela OpenAI para construção de Agentes é intuitivo e assistido. No ClassPlay, isso exigiria uma **interface própria**, com campos para nome, persona, instruções, arquivos, etc.
    
    - **Memória persistente longitudinal (&quot;Memory&quot;):**  
      Essa funcionalidade — presente na UI do ChatGPT para lembrar informações entre sessões — **não está disponível via API** (ou está em Beta com acesso restrito). Se quisermos algo semelhante, será preciso usar banco de dados com lógica de **injeção de contexto + versionamento do histórico** por usuário/sessão.
    
    - **Ferramentas internas de execução (code interpreter, navegação, DALL·E):**  
      Na UI, essas ferramentas podem ser ativadas com um clique. Pela API, seria preciso desenvolver um **sistema de tool calling completo**, com controle de estado, parsing de parâmetros e execução segura (por exemplo, Python sandboxed, scraping, geração de imagens, etc.).
    
    - **Modos de Execução embutidos (ex: caixa de código Python):**  
      Esses modos nativos não estão acessíveis pela API. Seria necessário rodar um ambiente de execução separado, seguro, e com controle de output (como Jupyter, Pyodide ou um backend customizado).
    
    - **Edição dinâmica de instruções (&quot;custom instructions&quot;):**  
      Na interface do ChatGPT, é fácil alterar a personalidade, tom ou objetivos do agente em tempo real. Pela API, isso precisa ser feito **manualmente via `system prompt`** ou reiniciando o thread com novo contexto.
    
    - **Compartilhamento e reuso de Agentes:**  
      Na UI, Agentes podem ser publicados com **URLs públicas e descrição personalizada**. Na API, esse recurso **não existe** — exigiria construção de um sistema próprio de **autenticação, versionamento e roteamento**.
    
    - **Histórico de conversas e separação por sessões:**  
      O ChatGPT organiza as conversas por threads com timestamps. Na API, será necessário desenvolver **uma estrutura de sessões + logs**, especialmente se quisermos segmentar ambientes por usuário/cliente (como o Herman mencionou).  
      Alguns **frameworks open source** podem ajudar, mas será preciso avaliá-los quanto à robustez, isolamento entre contas e controle de permissões.
    
    - **Gerenciamento multiusuário:**  
      Se o objetivo for permitir que diferentes usuários criem e gerenciem seus próprios agentes, será necessário um **painel de administração**, com **controle de acesso**, isolamento de dados e estrutura multi-conta.
    
    ---
    
    Caso queiram, posso organizar esses pontos em um **quadro comparativo técnico** ou rascunhar um **roadmap de desenvolvimento modular**, para priorizarmos o que pode ou não ser internalizado no ClassPlay.
    
    Fico à disposição para seguir com isso.
    
    Abraços,  
    [Seu nome]
    
    ---
    
    Se quiser, posso adaptar esse conteúdo para um slide, ou entregar como um memo técnico anexo a uma proposta de arquitetura. Deseja que eu monte?