Compartilhe seu Managed Deep Agent com a equipe usando 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: Share your Managed Deep Agent with your team using Slack · Canal: LangChain · 04:41 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Automação de tarefas e workflows

Resumo

O vídeo mostra como conectar um Managed Deep Agent existente ao Slack, implantá-lo e autorizar a integração. Depois, demonstra como acompanhar solicitações e traces no LangSmith e personalizar o nome, o ícone e a aparência do agente. Também explica como configurar os gatilhos de mensagens, incluindo a opção de responder a todas as mensagens de um canal. Por fim, apresenta usos como suporte com participação humana e envio automático de atualizações.

Pontos-chave

É possível adicionar uma conexão com Slack a um projeto existente usando o comando de inicialização do Slack.
Após configurar o canal, é necessário fazer um novo deploy para ativá-lo.
Na primeira implantação, é preciso autorizar a conexão com o workspace do Slack.
As solicitações feitas no Slack e seus traces podem ser acompanhados no LangSmith e no Studio.
O nome, a descrição, o ícone e a cor de fundo do agente podem ser personalizados na definição do canal.
Por padrão, o agente precisa ser mencionado para responder em um canal.
A opção de acionar o agente em todas as mensagens faz com que ele responda sem ser mencionado.
A opção de permitir gatilhos de bots possibilita que agentes mencionem e interajam uns com os outros.
O agente pode ser usado em canais dedicados, como suporte com participação humana ou para enviar atualizações programadas.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Conectar e implantar o agente no Slack	O vídeo apresenta a conexão do Slack a um projeto existente, o deploy necessário e a autorização do workspace.
01:04	Testar o agente e acompanhar as solicitações	O agente envia uma mensagem inicial, responde a uma solicitação e permite consultar a conversa e os traces no LangSmith.
02:06	Personalizar a aparência do agente	A configuração do canal permite alterar nome, descrição, ícone e cor de fundo, com as mudanças aplicadas após um novo deploy.
03:08	Configurar gatilhos e usos em canais	O vídeo explica como acionar o agente em todas as mensagens, permitir interações entre bots e escolher canais adequados para esse comportamento.

Citações

Seu agente será adicionado ao Slack no próximo deploy. — 00:31

A solicitação que acabei de fazer já apareceu. — 01:36

Vamos renomeá-lo para Meridian Agent. — 02:37

Com essa opção ativada, ele responderá a tudo em um canal. — 04:10

Conceitos e entidades

Managed Deep Agents (conceito): Agente gerenciado que pode ser implantado e conectado ao Slack para interagir com uma equipe.
Slack (ferramenta): Plataforma usada como principal ponto de interação entre a equipe e o agente.
LangSmith (ferramenta): Plataforma em que a implantação e os traces das solicitações do agente podem ser acompanhados.
LangSmith Studio (ferramenta): Ambiente usado no vídeo para trabalhar no agente e consultar a conversa criada no Slack.
LangChain (empresa): Canal que publicou o vídeo sobre conectar Managed Deep Agents ao Slack.
Meridian Agent (modelo): Nome escolhido no vídeo para o agente após personalizar sua configuração no Slack.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Neste vídeo, vamos dar uma olhada em como fazer o deploy de um Managed Deep Agent em produção usando o Slack como principal ponto de interação. Tenho este Managed Deep Agent, que é um agente assistente de pesquisa. Ele está em um estado bem bom. Venho trabalhando nele usando o LangSmith Studio. E o que quero fazer é disponibilizá-lo para minha equipe usando o Slack. Se você está criando um agente pela primeira vez e já sabe que quer usar o Slack, pode inicializar a conexão com o canal do Slack durante a criação. Mas, neste caso, quero adicionar um canal do Slack a um projeto existente. Então, vou executar o comando slack init.

00:31 Isso criou o diretório channels e adicionou o arquivo slack.py, que define o Slack como um canal específico que vamos usar. Depois de fazer isso, você verá a mensagem: “Seu agente será adicionado ao Slack no próximo deploy.” Então, vou executar o deploy. Isso vai criar um novo deploy, porque ainda não fiz nenhum. Depois de criar um canal do Slack, você sempre precisa fazer um novo deploy para que esse canal seja ativado. Vamos deixar isso rodar. Certo, o deploy terminou. Se você estiver fazendo isso pela primeira vez, verá esta etapa de autorização do Slack, que será necessária

01:04 quando o deploy entrar no ar. Vou abrir esta URL de autorização. Neste caso, vou adicionar o agente ao nosso workspace interno do Slack. Vou clicar em Allow. Isso vai estabelecer a conexão e, quando ela for concluída, posso voltar ao terminal e finalizar o processo. Certo, o agente foi implantado no LangSmith, e acabei de receber uma mensagem dele. Vamos dar uma olhada. Assim que o agente foi autenticado, ele me enviou esta mensagem de apresentação, e

01:36 vamos testá-lo enviando uma pergunta cuja resposta ele precisará encontrar usando chamadas de ferramentas. Enquanto ele responde, vamos dar uma olhada no dashboard deste deploy no LangSmith. Podemos ver que a solicitação que acabei de fazer já apareceu. Se eu abrir este agente no Studio, também veremos a conversa. Aqui está a conversa do Slack que criei. E aqui está a resposta. Se você fizer o deploy deste agente no Slack e muitas pessoas interagirem com ele, é bem simples

02:06 monitorar os rastros dessas interações. Aqui posso ver o rastro completo da solicitação feita no Slack, enquanto o usuário — que, neste caso, sou eu — verá apenas a resposta e o progresso enquanto o agente faz uma busca. A última coisa que quero fazer é personalizar um pouco o agente. Você vai notar que ele criou um ícone automaticamente e que o nome foi baseado no nome do diretório. Mas podemos personalizá-lo um pouco mais alterando a definição do canal. Posso adicionar um nome, uma descrição, um ícone e uma cor de fundo.

02:37 Então, vou copiar o código de configuração daqui e adicioná-lo. Neste caso, tenho um ícone legal que quero usar, então vou colocá-lo no diretório channels. Pronto. E vamos renomear o agente para Meridian Agent. Ele responde a perguntas de clientes e sobre devoluções de pedidos, então vamos manter isso. Vou atualizar o caminho do ícone e, quando terminar, farei um novo deploy para que essas alterações entrem em vigor. Certo, o deploy do agente terminou. Vamos conferir o novo visual. Ele tem um novo nome e um novo avatar.

03:08 Legal. Essa foi uma personalização rápida. Agora que o agente foi adicionado ao Slack, posso mencioná-lo em conversas, adicioná-lo a canais e compartilhá-lo com colegas, o que é bem útil. A última coisa que quero mostrar são os gatilhos de mensagem. Há duas opções de configuração ao preparar o canal do Slack, que determinam quando um agente é executado. Uma delas é acionar o agente com todas as mensagens, opção que, por padrão, está desativada. É o que vimos até agora, embora tenhamos conversado com o agente por mensagem direta, em vez de usá-lo em um canal. Se eu ativar essa opção, cada nova mensagem em um canal acionará o agente.

03:39 A outra opção permite gatilhos de bots, possibilitando que vários agentes interajam entre si. Se você ativá-la, dois agentes podem mencionar um ao outro e interagir. Vamos dar uma olhada na opção de acionar o agente com todas as mensagens. Adicionei essa opção à definição do meu canal. Ativei o acionamento com todas as mensagens, mas mantive a opção de permitir gatilhos de bots desativada. Se eu for ao Slack e enviar uma mensagem como: “Oi, pessoal, podemos reprocessar algo na fila de mensagens não entregues?”, sem mencionar diretamente o agente, quando eu enviar a mensagem, o agente vai responder.

04:10 Por padrão, é preciso mencionar manualmente o agente para acionar uma resposta. Mas, com essa opção ativada, ele vai responder a tudo em um canal. Isso pode ser útil se você estiver trabalhando com uma equipe e tiver um canal dedicado ao agente, ou se o agente for genérico o bastante para responder a todas as perguntas feitas em um único canal. Mas, claro, se eu disser algo como: “Alguém está livre para almoçar?”, o agente também vai responder a essa mensagem, porque é acionado por todas as mensagens. Então, o ideal é usar essa opção em um canal específico onde faça sentido.

04:41 Mas essa pode ser uma opção de configuração útil para agentes que você quer manter sempre ativos. Você também pode usar o agente como um tipo de suporte com uma pessoa no processo, ou fazer com que ele seja executado em uma programação e envie atualizações automaticamente. Há muitas maneiras de usar um agente depois de adicioná-lo ao Slack. Essa foi uma introdução rápida às conexões e aos canais do Slack para seus Managed Deep Agents.

Transcrição original

[00:00] In this video, we’re gonna take a look at deploying a Managed Deep Agent to production using Slack as the main point of interaction. So I have this Managed Deep Agent, which is a research assistant agent. It’s in pretty good shape. I’ve been working on it using LangSmith Studio. And what I wanna do is distribute this to my team using Slack. So if you’re creating an agent for the first time and you know you wanna use Slack, you can initialize the Slack channel connection on creation. But in this case, I wanna add a Slack channel to an existing project So I’m gonna run the Slack init command.

[00:31] And what this has done is it’s created this channels directory, and it’s added slack.py, where it’s defined Slack as a specific channel that we’ll use. Once I’ve done this you can see it’ll say, “Your agent will be added to Slack on the next deploy.” So I’ll run deploy. And this is gonna create a new deployment because I haven’t deployed before. Once you create a Slack channel, you’re always going to need to redeploy in order for that channel to activate. So let’s let this run All right, so the deployment’s finished, and if you’re doing this for the first time, you’ll see there’s this Slack authorization step that you’ll run

[01:04] into once the deployment goes live. So I’ll open this authorization URL And in this case, I’m adding this to our internal Slack workspace. I’ll click Allow. This will run the connection, and once it’s completed, I can go back to my terminal and wrap things up. All right, so this has been deployed to LangSmith, and I just got a message from the agent, so let’s take a look So as soon as the agent was authenticated, it sent me this intro message, and

[01:36] let’s test it out by sending it a note that it’ll need to use tool calls in order to find the answer to. While it answers the question, we’ll take a look at the dashboard here on LangSmith for this deployment, and we can see that the request I just made has actually already shown up. And if I open up this agent in Studio, then we’ll also see the thread so here’s the Slack thread that I created. Here’s the answer. So if you’re deploying this agent into Slack and you have many users that are interacting with it, it’s pretty straightforward

[02:06] to monitor the traces for those. So I can see in here the complete trace for the request that happened in Slack, while of course the user, which is myself in this case, will just see the answer and the progress as the agent performs a lookup. So the last thing I wanna do is add some customization to my agent. You’ll notice that it created an icon automatically, and the name was based on the directory name. But we can customize this a bit further by changing the way our channel is defined. So I can add a name, description, icon, and a background color.

[02:37] So we’ll just grab the setup code here, add that in. And in this case, I have a nice icon that I like that I wanna use, so I’ll just put that into the channels directory. There it is. And we’ll rename this Meridian Agent. It does answer customer questions, the order returns, so we’ll leave that, and I’ll update my icon location and once that’s done, I’ll redeploy and these changes will take effect All right, so the agent has finished deploying. Let’s check out the new look. It’s got a new name and a new avatar.

[03:08] Cool. So that’s quick customization, but now the agent’s added to Slack, I can tag it in threads, add it to channels, share it with colleagues, which is pretty useful. The last thing I want to show is message triggers. There’s two configuration options when you’re setting up your Slack channel to determine when an agent runs. One is trigger on all messages, which by default is false. This is what we’ve been looking at already, although we’ve been DM-ing the agent rather than using it in a channel. If I flip this to true, every new message in a channel will activate the agent.

[03:39] The other is allowing bot triggers, where you can allow multiple agents to interact with each other. If you flip this on, then two agents can actually tag each other and interact. Let’s take a look at trigger on all messages. I’ve added this in my channel definition. I’ve enabled trigger on all messages, but I’ve kept allow bot triggers to be false. And if I go to Slack and I send a message like, “Hey team, can we replay something on the dead letter queue?” But I don’t tag the agent directly. When I run this, the agent will actually respond.

[04:10] So by default, you need to manually tag the agent in order to trigger a response. But with this enabled, it’ll just respond to everything in a channel. This can be useful if you’re working with a team and you have a dedicated agent channel, or if the agent is generic enough that you want it to answer every query that’s raised in a single channel. But you know, of course, if I say things like, “Anyone free for lunch?” then the agent will also reply to this message because it’s triggered on every message. So you really want to use this in a specific channel where it makes sense.

[04:41] But it may be a useful configuration option for agents that you want to be always on. You can also leverage your agent as a human in the loop type support or you can have the agent run on a schedule and automatically send updates. There’s tons of ways you can use an agent once it’s added into Slack. So that’s a quick intro to Slack connections and Slack channels for your Managed Deep Agents.