# Agente de Suporte ao Cliente IA

> Esta aplicação Streamlit implementa um agente de suporte ao cliente baseado em IA para dados sintéticos gerados utilizando o GPT-4o. O agente utiliza o modelo GPT-4o da OpenAI e mantém um histórico de interações passadas.

- Fonte: https://doutorai.pt/apps/ai-customer-support-agent
- Categoria: Agentes Avançados
- Dificuldade: Médio
- Modelos: OpenAI
- Frameworks: -
- Corre local?: Precisa de APIs cloud
- Chaves necessárias: OPENAI_API_KEY
- Licença: Apache-2.0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

## Tutorial completo

## 🛒 Agente de Suporte ao Cliente AI com Memória

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Esta aplicação Streamlit implementa um agente de suporte ao cliente alimentado por AI para dados sintéticos gerados usando o GPT-4o. O agente utiliza o modelo GPT-4o da OpenAI e mantém uma memória de interações passadas usando a biblioteca Mem0 com o Qdrant como armazenamento de vetores.

### Funcionalidades

- Interface de chat para interagir com o agente de suporte ao cliente AI
- Memória persistente de interações e perfis de clientes
- Geração de dados sintéticos para testes e demonstração
- Utiliza o modelo GPT-4o da OpenAI para respostas inteligentes

### Como Começar?

1. Clona o repositório do GitHub

```bash
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
cd advanced_ai_agents/single_agent_apps/ai_customer_support_agent
```

```markdown
# 2. Instala as dependências necessárias:

```bash
pip install -r requirements.txt
```
```

```bash
pip install -r requirements.txt
```

```markdown
3. Assegura que o Qdrant está a correr:
A aplicação espera que o Qdrant esteja a correr em localhost:6333. Ajusta a configuração no código se a tua configuração for diferente.
```

```bash
docker pull qdrant/qdrant

docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \
    -v "$(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage:z" \
    qdrant/qdrant
```

# 4. Executa a Aplicação Streamlit

Para executar a aplicação Streamlit, segue os passos abaixo:

1. Abre o terminal.
2. Navega até ao diretório onde se encontra o teu ficheiro `app.py`.
3. Executa o seguinte comando:

   ```bash
   streamlit run app.py
   ```

4. Após alguns momentos, deves ver uma mensagem no terminal com um URL. Abre esse URL no teu navegador para visualizar a aplicação.

```bash
streamlit run customer_support_agent.py
```

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