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Este guia contém exemplos práticos de como usar os bodies das requests para cada endpoint da API.
POST /api/agents Content-Type: application/json { "name": "Web Research Agent", "description": "Agente especializado em pesquisa web e análise de conteúdo", "system_prompt": "Você é um especialista em pesquisa web. Use as ferramentas disponíveis (Firecrawl para scraping e Serper para busca) para encontrar informações relevantes e precisas. Sempre cite suas fontes e forneça análises detalhadas.", "mcps": [ { "type": "firecrawl", "enabled": true, "config": { "formats": ["markdown"], "onlyMainContent": true, "excludeTags": ["script", "style", "nav"] } }, { "type": "serper", "enabled": true, "config": { "type": "search", "location": "Brazil", "gl": "br", "hl": "pt" } } ] }
POST /api/agents Content-Type: application/json { "name": "SEO Analyst Agent", "description": "Especialista em análise de SEO e palavras-chave", "system_prompt": "Você é um especialista em SEO. Use o Semrush para analisar domínios, palavras-chave e competidores. Forneça insights acionáveis e recomendações estratégicas baseadas em dados.", "mcps": [ { "type": "semrush", "enabled": true, "config": { "database": "br", "display_limit": 20, "export_columns": "Ph,Po,Pp,Pd,Nq,Cp,Ur,Tr,Tc,Co,Nr,Td" } }, { "type": "serper", "enabled": true, "config": { "type": "search", "location": "Brazil" } } ] }
POST /api/agents Content-Type: application/json { "name": "Complete Research Agent", "description": "Agente completo com todos os MCPs disponíveis", "system_prompt": "Você é um pesquisador completo com acesso a ferramentas de web scraping (Firecrawl), busca (Serper) e análise SEO (Semrush). Use essas ferramentas de forma inteligente para fornecer análises abrangentes e insights valiosos.", "mcps": [ { "type": "firecrawl", "enabled": true, "config": { "formats": ["markdown", "html"], "includeTags": ["p", "h1", "h2", "h3", "h4", "ul", "ol", "li"], "onlyMainContent": true } }, { "type": "serper", "enabled": true, "config": { "type": "search", "location": "Brazil" } }, { "type": "semrush", "enabled": true, "config": { "database": "us", "display_limit": 15 } } ] }
POST /api/agents/{agent_id}/execute Content-Type: application/json { "input": "Pesquise sobre as últimas tendências em inteligência artificial para 2024" }
POST /api/agents/{agent_id}/execute Content-Type: application/json { "input": { "content": "Pesquise sobre as últimas tendências em inteligência artificial para 2024", "context": { "user_id": "user123", "project_id": "proj456", "preferences": { "detail_level": "high", "include_sources": true, "format": "structured_report" } } } }
POST /api/agents/{agent_id}/execute Content-Type: application/json { "input": { "query": "inteligência artificial 2024", "focus": "tendências e inovações", "sources_needed": 5, "language": "português", "depth": "comprehensive", "context": { "user_id": "user123", "project_id": "proj456", "preferences": { "detail_level": "high", "include_sources": true, "format": "structured_report" } } } }
POST /api/agents/{agent_id}/execute Content-Type: application/json { "input": { "task": "scrape_and_analyze", "url": "https://example.com/article-about-ai", "analysis_type": "content_summary", "extract_keywords": true, "sentiment_analysis": true }, "context": { "purpose": "competitive_analysis", "target_audience": "developers" } }
POST /api/agents/{agent_id}/execute Content-Type: application/json { "input": { "domain": "example.com", "analysis_type": "keyword_research", "competitors": ["competitor1.com", "competitor2.com"], "target_market": "Brazil", "focus_keywords": ["ia", "machine learning", "automação"] }, "context": { "campaign_goal": "content_strategy", "budget": "medium", "timeline": "Q1_2024" } }
POST /api/agents/{agent_id}/execute Content-Type: application/json { "input": { "messages": [ { "role": "user", "content": "Preciso de uma análise completa sobre IA em 2024, focando em aplicações práticas para empresas brasileiras" } ] }, "context": { "session_id": "session789", "previous_research": { "topics": ["machine learning", "neural networks"], "date": "2024-01-15" } } }
POST /api/workflows Content-Type: application/json { "name": "Research and Analysis Pipeline", "description": "Pipeline que primeiro pesquisa informações na web e depois analiza os resultados encontrados", "agents": [ { "agent_id": "research-agent-id", "order": 1, "input_mapping": {}, "output_mapping": { "research_results": "text", "sources": "sources", "keywords": "extracted_keywords" } }, { "agent_id": "analysis-agent-id", "order": 2, "input_mapping": { "data_to_analyze": "research_results", "source_urls": "sources", "key_terms": "keywords" }, "output_mapping": { "final_analysis": "analysis", "recommendations": "recommendations" } } ] }
POST /api/workflows Content-Type: application/json { "name": "SEO Analysis + Content Creation", "description": "Analisa palavras-chave de um domínio e cria conteúdo otimizado", "agents": [ { "agent_id": "seo-agent-id", "order": 1, "input_mapping": {}, "output_mapping": { "top_keywords": "keywords.high_volume", "competitor_analysis": "competitors.analysis", "content_gaps": "opportunities.content_gaps" } }, { "agent_id": "content-agent-id", "order": 2, "input_mapping": { "target_keywords": "top_keywords", "competitor_insights": "competitor_analysis", "content_opportunities": "content_gaps" }, "output_mapping": {} } ] }
POST /api/workflows Content-Type: application/json { "name": "Complete Competitive Analysis", "description": "Análise completa de concorrentes incluindo SEO, conteúdo e estratégias", "agents": [ { "agent_id": "web-research-agent-id", "order": 1, "input_mapping": {}, "output_mapping": { "competitor_info": "research_results", "market_data": "market_analysis" } }, { "agent_id": "seo-agent-id", "order": 2, "input_mapping": { "domains_to_analyze": "competitor_info.domains" }, "output_mapping": { "seo_insights": "seo_analysis", "keyword_gaps": "keyword_opportunities" } }, { "agent_id": "strategy-agent-id", "order": 3, "input_mapping": { "market_research": "market_data", "seo_data": "seo_insights", "opportunities": "keyword_gaps" }, "output_mapping": {} } ] }
POST /api/workflows/{workflow_id}/execute Content-Type: application/json { "input": { "topic": "inteligência artificial 2024", "research_depth": "comprehensive", "target_audience": "desenvolvedores", "output_format": "detailed_report", "language": "português" }, "context": { "project_id": "proj123", "deadline": "2024-02-01", "budget": "high", "stakeholders": ["CTO", "Product Manager"] } }
POST /api/workflows/{workflow_id}/execute Content-Type: application/json { "input": { "domain": "example.com", "target_keywords": ["ia", "machine learning", "automação"], "content_type": "blog_post", "word_count": 1500, "target_market": "Brazil" }, "context": { "campaign_name": "AI_Content_Q1", "brand_voice": "technical_but_accessible", "seo_goals": ["increase_organic_traffic", "improve_rankings"] } }
POST /api/workflows/{workflow_id}/execute Content-Type: application/json { "input": { "company": "MinhaEmpresa", "industry": "tecnologia", "competitors": ["competitor1.com", "competitor2.com", "competitor3.com"], "analysis_focus": ["pricing", "features", "marketing", "seo"], "market_region": "Brazil" }, "context": { "analysis_purpose": "strategic_planning", "quarter": "Q1_2024", "team": "product_strategy" } }
{ "type": "firecrawl", "enabled": true, "config": { "formats": ["markdown", "html"], "includeTags": ["p", "h1", "h2", "h3", "h4", "h5", "h6", "ul", "ol", "li", "blockquote", "table"], "excludeTags": ["script", "style", "nav", "footer", "aside", "advertisement"], "onlyMainContent": true } }
// Busca Web { "type": "serper", "enabled": true, "config": { "type": "search", "location": "Brazil", "gl": "br", "hl": "pt" } } // Busca de Imagens { "type": "serper", "enabled": true, "config": { "type": "images", "location": "Brazil" } } // Busca de Notícias { "type": "serper", "enabled": true, "config": { "type": "news", "location": "Brazil", "hl": "pt" } }
// Brasil { "type": "semrush", "enabled": true, "config": { "database": "br", "display_limit": 20, "export_columns": "Ph,Po,Pp,Pd,Nq,Cp,Ur,Tr,Tc,Co,Nr,Td" } } // Estados Unidos { "type": "semrush", "enabled": true, "config": { "database": "us", "display_limit": 50, "export_columns": "Ph,Po,Pp,Pd,Nq,Cp,Ur,Tr,Tc,Co,Nr,Td" } }
GET /api/executions/{execution_id} GET /api/executions/{execution_id}/status GET /api/executions/{execution_id}/logs
GET /api/executions?type=agent&status=running GET /api/executions?type=workflow&status=completed&limit=10
POST /api/executions/{execution_id}/cancel
POST /api/executions/{execution_id}/retry
- Use objetos estruturados para inputs complexos
- Inclua contexto relevante para melhor performance
- Seja específico sobre o que você quer como output
- Firecrawl: Use
onlyMainContent: truepara conteúdo limpo - Serper: Especifique localização para resultados relevantes
- Semrush: Ajuste
display_limitbaseado na necessidade
- Mapeie inputs/outputs cuidadosamente
- Use ordem lógica de execução
- Teste cada agente individualmente primeiro
- Sempre monitore execuções longas
- Use retry para execuções falhadas
- Analise logs para debugging
- Execuções assíncronas para operações longas
- Use contexto para evitar reprocessamento
- Configure timeouts adequados