Agendamentos para Managed Deep Agents: tarefas cron, prompts e entrega no Slack

Autoria: LangChain · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Schedules for Managed Deep Agents: Cron jobs, prompts, and Slack delivery · Canal: LangChain · 03:17 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Automação de tarefas e workflows

Resumo

O vídeo apresenta os agendamentos de Managed Deep Agents, que permitem enviar mensagens recorrentes usando as ferramentas e os dados disponíveis para o agent. O exemplo configura um resumo semanal do pipeline de vendas, com dados do Salesforce, uma estrutura definida no prompt e entrega em um canal do Slack. O agendamento é publicado no LangSmith por meio de um comando de deploy e pode ser conferido na interface. Agents configurados com agendamentos também continuam disponíveis para interações normais.

Pontos-chave

Agendamentos permitem executar tarefas recorrentes e enviar mensagens usando ferramentas e contatos disponíveis para o agent.
Um arquivo na pasta schedules define o cron, o fuso horário e o prompt; também é possível fornecer contexto adicional como entrada.
O exemplo gera toda segunda-feira um resumo do pipeline de vendas com dados do Salesforce.
A entrega é configurada para um canal do Slack.
O deploy no LangSmith publica o agent e configura o agendamento.
Cada agendamento aparece na aba de crons do deploy no LangSmith.
Quando o agent é executado, uma nova thread é criada e a mensagem é enviada ao Slack.
Um agent com agendamento também pode responder a perguntas como um agent padrão.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	O que são agendamentos para agents	Nathan apresenta tarefas recorrentes e descreve o exemplo de um resumo semanal do pipeline de vendas.
00:32	Configuração do cron, do prompt e do Slack	O vídeo mostra a configuração do agent, do arquivo de schedule, do prompt e do canal de entrega.
01:41	Deploy e verificação no LangSmith	O agent é publicado no LangSmith, onde é possível conferir os crons e seus prompts.
02:46	Uso do agent além do agendamento	O apresentador demonstra que o agent também pode responder a perguntas normalmente e encerra a introdução.

Citações

Os agendamentos podem ser configurados no seu agent para permitir que ele envie mensagens recorrentes ou regulares. — 00:00

Vamos enviar um resumo do pipeline toda segunda-feira. — 01:07

Só porque um agent está configurado com um agendamento não significa que essa seja a única coisa que ele pode fazer. — 02:46

Comece a criar sistemas automatizados alimentados pelo seu agent. — 03:17

Conceitos e entidades

Managed Deep Agents (conceito): Agents gerenciados que podem ser configurados com agendamentos para executar tarefas recorrentes.
schedules (conceito): Configurações que definem a recorrência, o prompt e o contexto de tarefas automatizadas de um agent.
cron (conceito): Expressão usada para definir quando uma tarefa agendada deve ser executada.
MCP (conceito): Protocolo mencionado como uma forma de conectar o agent ao Salesforce.
LangChain (empresa): Empresa associada ao vídeo e à plataforma apresentada.
LangSmith (ferramenta): Plataforma usada para publicar o agent, configurar crons e consultar traces.
Salesforce (ferramenta): Sistema de onde o agent pode consultar dados para preparar o resumo do pipeline.
Slack (ferramenta): Serviço no qual o agent entrega as mensagens recorrentes em um canal configurado.
Nathan (pessoa): Apresentador do vídeo, integrante da equipe de produto da LangChain.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Oi, sou Nathan. Trabalho com produto aqui na LangChain e hoje vamos falar sobre agendamentos para agents gerenciados. Os agendamentos podem ser configurados e adicionados ao seu agent para permitir que ele envie mensagens recorrentes ou regulares que acionem suas tools ou aproveitem os contatos disponíveis para ele. Você pode usar um agendamento, por exemplo, para enviar um resumo semanal dos PRs do GitHub ou um resumo dos tickets abertos no seu sistema de triagem de tickets. Neste exemplo, vamos usar agendamentos para enviar um resumo do pipeline. Assim, toda semana, a equipe de vendas pode ver atualizações do pipeline e dos negócios que podem estar em risco.

00:32 Para começar, temos nosso agent configurado, e ele está preparado com um arquivo de instruções, que você pode ver aqui. Esse agent tem algumas tools que representam o acesso ao Salesforce. Essa conexão é simulada, mas, na vida real, você se conectaria ao Salesforce usando um servidor MCP, por exemplo. Se dermos uma olhada no sistema de agendamentos, a sintaxe é bem simples. Você vai criar um novo arquivo no diretório schedules e pode definir o agendamento usando um cron, com um fuso horário específico e um prompt específico. Você também pode configurar uma entrada para o agendamento, a fim de fornecer contexto além de um prompt básico, caso precise,

01:07 por exemplo, uma mensagem de usuário. Então, a primeira coisa que vamos fazer é configurar nosso cron básico, para enviar um resumo do pipeline toda segunda-feira com base nos dados do Salesforce aos quais o agent tem acesso. Temos nosso prompt, certo? O pipeline de segunda-feira para a equipe de vendas e a estrutura específica em que queremos que ele seja escrito. Também queremos garantir que isso seja enviado ao Slack. Configuramos um canal do Slack para este agent usando o sistema de canais; você pode assistir a outro vídeo para saber mais sobre isso. Nesta situação, isso garantirá que, sempre que este resumo for gerado, ele seja enviado a uma conversa específica.

01:41 Agora que configuramos nosso cron no nosso deep agent gerenciado, queremos fazer o deploy disso no LangSmith. Posso fazer isso com um comando de deploy e, quando o executar, ele vai publicar o agent no LangSmith e configurar o cron. Vamos deixar que ele termine de fazer o deploy com o novo cron. Se olharmos no LangSmith, podemos ver a configuração na interface. Na implantação do nosso deep agent gerenciado, na aba de crons, vemos o conjunto de crons associados a este agent, um por arquivo. Aqui está o agendamento, e aqui está o prompt que

02:15 definimos no código-fonte do nosso agent. Quando este agent for executado, ele criará uma nova thread associada ao servidor do agent e também publicará a mensagem no Slack. Aqui está ela no canal que configuramos. Com base neste prompt que vemos aqui — escrever o resumo do pipeline de segunda-feira, negócios em risco e volume de saída, além de um formato de saída estruturado específico —, ele fará isso usando o conjunto de tools e metadados disponíveis. Neste caso, ele consegue interagir com o Salesforce, então pode buscar dados reais no nosso banco de dados do Salesforce. Vale lembrar, é claro, que qualquer agent que você tenha

02:46 configurado com um agendamento ainda pode ser usado como um agent padrão. Então, interaja com ele normalmente, mencionando-o diretamente, e faça uma pergunta sobre dados que ele tenha; ele também poderá responder. Portanto, só porque um agent está configurado com um agendamento, isso não significa que essa seja a única coisa que ele pode fazer. Se eu olhar nesta thread, vejo que ele consegue usar tool calling e realmente buscar esses dados. E, como sempre, posso conferir os detalhes desse trace no LangSmith. Essa foi uma introdução rápida aos agendamentos para deep agents gerenciados, que você pode usar para configurar mensagens recorrentes automatizadas do seu agent no Slack ou em outros canais.

03:17 Experimente e comece a criar alguns sistemas automatizados com a potência do seu agent.

Transcrição original

[00:00] Hey, I’m Nathan. I’m a product here at LangChain, and today we’ll be talking about schedules for managed agents. Schedules can be configured and added to your agent to allow it to send recurring or regular messages that invoke its tools or leverage contacts that it has available. You can use a schedule to, for example, send a weekly summary of GitHub PRs or send a summary of tickets that have been opened inside of your ticket triage system. In this example, we’re going to use schedules to send a pipeline summary. So, every week the sales team can see updates to the pipeline and deals that may be at risk.

[00:32] To start, we have our agent that’s configured, and this agent is set up with an instructions file, which you can see here. This agent has some tools that represent access to Salesforce. Now, these are a mock connection, but in real life you would connect to Salesforce using an MCP server, for example. If we take a look at the schedule system, the syntax is pretty straightforward. You’re going to create a new file in the schedules directory, and you can define the schedule using a cron at specific time zone and with a specific prompt. You can also configure input to the schedule to provide context for it

[01:07] beyond a basic prompt, if that’s something that you need. For example, a user message. So, the first thing we’re going to do is set up our base cron, where we send a pipeline summary every Monday based on data that the agent has access to from Salesforce. So, we have our prompt, right? The Monday pipeline for the sales team and the specific structure that we want this written in. We also want to make sure that this is delivered to Slack. We’ve configured a Slack channel for this agent using the channel system, which you can take a look at another video to learn more about that. In this situation, this will ensure that every time this summary is generated, it’s actually delivered to a

[01:41] specific conversation. Now that we have our cron set up in our managed deep agent, we’ll want to deploy this to LangSmith. So, I can do so with a deploy command, and when I run this, this will publish the agent to LangSmith, and it’ll configure the cron. So, let’s let this So, finish deploying with the new cron, and if we take a look in LangSmith, we can actually see the setup here in the UI. So, under our deployment for our managed deep agent, we can see in the crons tab, we have the set of crons that are associated with this agent, one per file. Here’s the schedule, and here’s the prompt that we

[02:15] set in our agent source. When this agent runs, it’ll create a new thread associated with the agent server, and it’ll also publish the message to Slack. Well, here it is in the channel that we’ve configured. So, based on this prompt that we can see here, write the Monday pipeline summary, leak with risk and out volume, um and a specific structured output, it will do that using the set of tools and metadata that it has available. So, in this case, it’s able to interact with Salesforce, so it can pull real data out of our Salesforce database. So, bear in mind, of course, any agent that you have

[02:46] that’s set up with a schedule can still be used as a standard agent. So, interact with this as normal by tagging it directly, and ask it a question that it has data about, it can answer that question as well. So, just because an agent is configured on a schedule, doesn’t mean that’s the only thing that it can do. So, I look in this thread, it’s able to use its tool calling and actually fetch this data. And as always, I can check out the details of this trace in LangSmith. So, that’s a quick introduction to schedules for managed deep agents, which you can use to configure automated

[03:17] recurring messages from your agent into Slack or other channels. Take it for a spin, start building out some automated systems that are powered by your agent.