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Plano de Unificação Jasmine & Capitão

Objetivo

Fundir as capacidades customizadas da "Jasmine" (RAG, Detecção de Intenção, Ferramentas Específicas) na estrutura nativa do "Capitão" (IA do Chatwoot). O resultado será um assistente único e poderoso ("Capitão") que possui toda a inteligência originalmente construída para a Jasmine.

Arquitetura

1. Estratégia de Modelo de Dados

Adoção: Transição dos modelos Jasmine::* para modelos Captain::*.

• Jasmine::InboxConfig -> Captain::Assistant (já suporta configuração)
• Jasmine::Document -> Captain::Document (suporte nativo a RAG)
• Jasmine::UnknownIntent -> Captain::AssistantResponse (para FAQs pendentes)

2. Integração de Lógica

Portabilidade do BrainService: A lógica central do Jasmine::BrainService (Detecção de Intenção + Seleção de Estratégia) será integrada ao Captain::Llm::ResponseService (ou equivalente).

• Detecção de Intenção: Implementar como uma etapa no pipeline de processamento do Capitão.
• Estratégia RAG: Usar as capacidades existentes de KnowledgeBase do Capitão, mas aprimoradas com a lógica de "Playbook" da Jasmine.

3. Unificação de Ferramentas

Migração de Ferramentas:

• Jasmine::ToolConfig -> Captain::CustomTool
• Garantir que o executor de ferramentas do Capitão suporte as integrações de API específicas que a Jasmine usava (reservas de hotel, etc.).

4. Regras de Ouro (Cérebro Jasmine)

⚠️ RAG do Capitão vs Jasmine:

• A lógica RAG da Jasmine prevalece.
• Obrigatório uso de threshold por distância.
• Brain decide se busca RAG, não o LLM.

⚠️ Playbook vs System Prompt:

• No Capitão, o campo instructions será logicamente dividido:
  1. System Prompt (Identidade fixa)
  2. Playbook (Estratégia operacional montada pelo Brain)

⚠️ Ferramentas Críticas:

• Ferramentas de negócio (reservas, fotos, escalar) NÃO usam function calling do LLM.
• São executadas pelo Brain antes do LLM.

5. Ordem Obrigatória de Execução

1. Verificar etiqueta desligar_ia
2. Rodar Brain (intenção + estratégia)
3. Executar ferramenta (se houver - ToolRunner não-nativo)
4. Buscar RAG (se obrigatório pela estratégia)
5. Montar prompt (com Playbook + Contexto + Output Normalizado)
6. Chamar LLM (apenas para redação final)
7. Atualizar estado/etiquetas

Passos de Implementação

Fase 1: Exploração e Mapeamento (Atual)

• Identificar modelos do Capitão (Captain::Assistant, Captain::Document)
• Identificar serviços do Capitão (Captain::Llm::*, Captain::Tools::*)

Fase 2: Brain Layer Implementation (Concluída)

• Schema: Criada tabela captain_tool_configs (indexada por conta/inbox/tool).
• Serviços: Criados JasmineBrain, ToolRunner, Definitions, StatusParser.
• Injeção: AssistantChatService modificado para consultar o Brain antes do LLM.
• Lógica: Implementada lógica de "Stop AI" (desligar_ia) e Webhooks.

Fase 3: Integração de Ferramentas (UI)

• Backend: Criar API para gerenciar configurações de ferramentas (CaptainToolConfig).
• Frontend: Adicionar aba "Ferramentas" nas configurações do Assistente Capitão.
• Frontend: Criar formulário dinâmico que lista as ferramentas disponíveis (DEFINITIONS) e permite configuração por Inbox (Ativar/Desativar, URL, Credenciais).

Fase 4: Unificação Frontend

• Usar UI do Capitão: Direcionar o usuário para usar a aba "Assistentes" (Capitão).
• Ocultar Aba Jasmine: Remover o painel customizado da Jasmine assim que a funcionalidade for equiparada.

Ações Necessárias do Usuário

1. Criar um Assistente: Usar a UI do Capitão para criar um novo Assistente.
2. Habilitar Ferramentas: Configurar as ferramentas de API dentro desse Assistente.
3. Upload de Docs: Re-enviar a base de conhecimento (PDF/Texto) para o Assistente Capitão.

Benefícios

• Interface Única: Sem alternância entre "Jasmine" e "Capitão".
• Recursos Nativos: Beneficiar-se das atualizações futuras de IA do Chatwoot.
• Manutenibilidade: Menos código customizado para manter.