# Pull Request: Implementação de Sistema de Logging para LLM e Transições de Agentes

[Horlando-Leao]

Resumo

Implementação de um sistema abrangente de logging para capturar todas as interações com LLMs e transições entre agentes, facilitando o debug e análise do processamento de conversas.

Objetivo

Adicionar logs detalhados para:

• Entradas e saídas de LLMs
• Transições entre agentes
• Chamadas e resultados de ferramentas
• Verificações de guardrails
• Início e fim de conversas

Principais Mudanças

1. Novo Módulo llm_logger.py

• Classe LLMLogger especializada para logging de LLM
• Métodos específicos para cada tipo de evento
• Sanitização automática de dados sensíveis
• Formato JSON estruturado para fácil parsing

2. Integração na API (api.py)

• Logs de requisições e respostas LLM
• Rastreamento de transições de agentes
• Logs de chamadas de ferramentas
• Verificações de guardrails

3. Logs em Ferramentas (main.py)

• Logs de entrada e saída em todas as ferramentas
• Rastreamento de hooks de handoff
• Contexto completo das operações

4. Endpoints de Visualização

• GET /logs - Visualizar últimas entradas
• GET /logs/download - Download completo do arquivo

Benefícios

1. Debugging: Identificação rápida de problemas no fluxo de agentes
2. Análise: Entendimento do comportamento dos LLMs
3. Monitoramento: Acompanhamento de performance e uso
4. Auditoria: Rastreamento completo de conversas

Exemplo de Uso

# Testar o sistema de logging
python test_logging.py

# Visualizar logs via API
curl http://localhost:8000/logs?limit=50

Formato dos Logs

Cada entrada inclui:

• Timestamp ISO
• Tipo de evento
• Agente responsável
• ID da conversa
• Dados relevantes (sanitizados)

Arquivos Modificados

• llm_logger.py (novo)
• api.py (integração)
• main.py (logs em ferramentas)
• test_logging.py (novo - testes)

Prints