Langgraph Chatwoot

LangGraph Chatwoot Integration

Replica minimalista do agente financeiro do nxz-ai, focada em troca de mensagens com integração Chatwoot.

**⚠️ IMPORTANTE:** Este projeto passou por 2 revisões completas de código comparando com nxz-ai. Todos os bugs críticos foram corrigidos. Ver [CRITICAL_FIXES_FINAL.md](CRITICAL_FIXES_FINAL.md) para detalhes.

Recursos

• LangGraph StateGraph: Orquestração de agente com máquina de estados
• Buffer de Mensagens: Debounce de 20s usando Redis para agrupar mensagens consecutivas
• Split de Mensagens: Divide respostas longas (>200 chars) em múltiplas mensagens
• Persistência: Histórico de conversas salvo em PostgreSQL
• Tools/Funções: Agente pode usar ferramentas (exemplos inclusos)
• Integração Chatwoot: Webhook assíncrono + envio de respostas

Arquitetura

CHATWOOT (webhook)
    ↓
/api/v1/chatwoot/webhook
    ↓
[Validação rápida] → 200 OK (imediato)
    ↓
[Background Task]
    ↓
[Message Buffer Redis] (debounce 20s)
    ↓
[LangGraph Agent]
  ├─ agent node (LLM)
  ├─ tools node (ferramentas)
  └─ split_message node (divisão)
    ↓
[Chatwoot Service] → Envia respostas

Estrutura do Projeto

langgraph-chatwoot/
├── app/
│   ├── main.py                    # FastAPI app principal
│   ├── config.py                  # Configurações
│   ├── api/
│   │   └── chatwoot.py           # Webhook endpoint
│   ├── agent/
│   │   ├── graph.py              # LangGraph StateGraph
│   │   └── tools.py              # Ferramentas do agente
│   ├── services/
│   │   ├── chatwoot_service.py   # Cliente API Chatwoot
│   │   └── message_buffer.py     # Buffer Redis
│   └── schemas/
│       └── chatwoot.py           # Pydantic schemas
├── requirements.txt
├── .env.example
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── README.md

Instalação

Opção 1: Docker Compose (Recomendado)

1. Clone o repositório e entre no diretório:

cd /home/victor/top-hawks/langgraph-chatwoot

1. Crie o arquivo .env