Converse com os dados do seu call center – sem SQL, sem painéis, apenas perguntas.

Embora os Modelos de Linguagem de Grande Porte sejam excelentes em raciocínio e resumo, eles só oferecem valor comercial real quando conectados a dados empresariais estruturados e controlados.

Nesta publicação, demonstramos como um Google Agent criado com o Agent Development Kit (ADK) e o Gemini pode consultar os Registros Detalhados de Chamadas (CDRs) do 3CX armazenados no BigQuery, permitindo que supervisores e analistas conversem com os dados do seu call center sem escrever SQL ou abrir relatórios.

O resultado: uma interface conversacional para os seus CDRs do 3CX que é executada localmente a partir de uma CLI, mas respeita a Segurança Empresarial e os Controles de Acesso.

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Por Que o Google ADK é Ideal Para o Desenvolvimento de Agentes de IA

O Agent Development Kit (ADK) do Google fornece uma estrutura organizada para a criação de agentes de IA de nível de produção que podem consultar um banco de dados, extrair informações dele e apresentá-las de forma legível para humanos, sem conhecimento prévio do esquema do banco de dados ou experiência em programação SQL. O Gemini lida com o raciocínio e a compreensão da linguagem natural, enquanto o ADK garante que todo o acesso ao banco de dados permaneça controlado e observável.

Como Funciona o Fluxo do Agente-BigQuery

Em um nível geral, o sistema segue este fluxo:

  1. O usuário faz uma pergunta por meio da CLI.
  2. O ADK Runner encaminha a solicitação ao agente.
  3. O LlmAgent envia o prompt e as definições da ferramenta ao Gemini.
  4. O Gemini decide qual ferramenta chamar (por exemplo, executar SQL).
  5. O BigQueryToolset executa a consulta no BigQuery.
  6. Os resultados são retornados ao Gemini para formatação.
  7. O usuário recebe uma resposta clara e estruturada.

Como o Agent-BigQuery funciona

Essa separação garante que o LLM sempre tenha acesso restrito ao banco de dados, tornando a solução adequada para ambientes empresariais reais.

Configuração e Instalação

Pré-requisitos

  • Instalação do Python em funcionamento
  • Sistema Telefônico 3CX conectado a uma Fonte de Dados Google BigQuery
  • Acesso à API Gemini

Instalação

    • Obtenha as fontes Python aqui.
    • Instale as dependências
      pip install -r requirements.txt
    • Crie um arquivo .env com base no .env.example e insira seus valores:
      GOOGLE_CLOUD_PROJECT=seu-id-do-projeto
      GOOGLE_API_KEY=sua-chave-da-api-gemini
  • Autenticação – Você pode se autenticar usando:
    • Conta de serviço JSON
    • Credenciais padrão do aplicativo
    • gcloud auth application-default login

Execute o Agente

python main.py

Casos de Uso Práticos

A partir de uma interface de linha de comando simples, proprietários de PABX, administradores e supervisores de call centers podem fazer perguntas como:

  • “Quais conjuntos de dados estão disponíveis?”
  • “Mostre-me o esquema da tabela cdroutput”
  • “Quantas chamadas foram atendidas nos últimos 30 dias?”
  • “Quais dessas chamadas foram relacionadas a spam ou abusivas?”
  • “Há alguma chamada envolvendo falsificação de identidade do Departamento Fiscal?”
  • “Gere um resumo de desempenho e sugestões de treinamento para …”
  • “Liste todas as perguntas que fiz durante esta sessão.”

O agente se comporta como um analista de dados sob demanda, apoiado por dados CDR reais.

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