Cookbook

Receitas prontas para copiar para as integrações mais comuns. Cada uma é um exemplo completo e executável — sem conectar ferramentas ou modelos você mesmo; a plataforma roteia, chama ferramentas e transmite o resultado automaticamente.

1. O agent de uma linha (comece aqui)

A integração mais simples possível — envie uma tarefa, leia a resposta transmitida. A plataforma escolhe o modelo, chama quaisquer ferramentas que a tarefa precise (busca na web, sua base de conhecimento, código…) e retorna o resultado. Todo o resto nestes docs é um melhoria opcional disso.

bash

curl -N https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/agent/runs \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"task": "Summarize today's top AI news in 3 bullets."}'
# -> {"run_id":"…","trace_id":"…"}  (then tail /agent/runs/{run_id}/attach for the result)

python

import json, os, requests

WS = os.environ["NEXEVO_WORKSPACE"]
KEY = os.environ["NEXEVO_API_KEY"]

# 1. start the run
r = requests.post(
    f"https://nexevo.ai/v1/workspaces/{WS}/agent/runs",
    headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"},
    json={"task": "Summarize today's top AI news in 3 bullets."},
)
run_id = r.json()["run_id"]

# 2. read the streamed result
stream = requests.get(
    f"https://nexevo.ai/v1/workspaces/{WS}/agent/runs/{run_id}/attach",
    headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"},
    stream=True,
)
for line in stream.iter_lines():
    if not line or not line.startswith(b"data: "):
        continue
    payload = line[6:]
    if payload == b"[DONE]":
        break
    event = json.loads(payload)
    if event.get("type") == "run_end":
        print(event["final_text"])

2. Use o SDK da OpenAI (sem reescrita)

Já usa o SDK da OpenAI ou Anthropic? Aponte-o para a Nexevo mudando duas linhas — a URL base e a chave de API. Seu código existente continua funcionando, com roteamento inteligente e cobrança de graça.

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://nexevo.ai/v1",
    api_key=os.environ["NEXEVO_API_KEY"],  # your Nexevo workspace key
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="nexevo-auto",  # let Nexevo's router pick the model
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain SEPA Instant in two sentences."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Use nexevo-auto como modelo para deixar o roteador escolher, ou passe um id de modelo explícito. Veja o guia de compatibilidade para SDK Anthropic + streaming.

3. Consulte sua própria base de conhecimento

Faça upload de documentos para um project uma vez, depois faça perguntas sobre eles. O agent usa rag_search automaticamente sobre seu conhecimento — sem banco de vetores ou pipeline de recuperação separado para construir.

bash

# run an agent against a project's knowledge base
curl https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/agent/runs \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "task": "What is our refund policy for annual plans?",
    "project_id": "'"$PROJECT_ID"'"
  }'

4. Execute com um papel especialista

Dê ao agent uma identidade de domínio — um revisor jurídico, um analista de dados, um guardião de marca — passando persona_slug. O papel molda como ele raciocina; as ferramentas permanecem totalmente disponíveis.

bash

curl https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/agent/runs \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "task": "Audit our privacy policy for GDPR compliance gaps.",
    "persona_slug": "legal-privacy-counsel"
  }'

Liste papéis disponíveis com GET /v1/workspaces/{workspace_id}/skill-library (filtre kind: "agency"). Veja Papéis especialistas.

5. Digest de pesquisa agendado

Execute uma tarefa em um cron UTC recorrente — um digest diário de notícias, um relatório semanal de concorrentes. Cada disparo é um agent run comum; combine com um webhook para ser notificado ao terminar.

bash

# every weekday at 9:00 UTC
curl https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/schedules \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Daily competitor digest",
    "cron_expr": "0 9 * * 1-5",
    "task_text": "Find yesterday's top 3 moves from our competitors and summarize each.",
    "budget_usd": 0.3
  }'

6. Chat de múltiplos turnos com memória

Para conversa de ida e volta, use o endpoint de chat com um thread de conversa. O contexto é levado entre turnos automaticamente.

bash

# create a conversation, then chat into it
curl https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/conversations \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"title": "Q3 planning"}'
# -> {"id": "conv_…", ...}

curl -N https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/conversations/conv_…/messages \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"role": "user", "content": "What were our Q2 highlights?"}'

Quer que o agent lembre fatos em todas as conversas? Salve-as na memória uma vez, e o agent recupera automaticamente o contexto relevante a cada run.