← Todos os projetos

Estudo de caso 04 / IA aplicada · Projeto experimental

Agente de e-mail com IA

Triagem, leitura de anexos e recuperação de contexto para preparar rascunhos de resposta no Outlook.

  • Python
  • LangGraph
  • ChromaDB
  • Microsoft Graph
  • Flask
Ver código no GitHub
ai / workflow
Esquema do fluxo · sem dados operacionais

01 / Contexto

O problema

Responder a solicitações comerciais exige interpretar mensagens e anexos, recuperar contexto e organizar uma resposta para revisão.

02 / Implementação

A solução

Um grafo de processamento conecta triagem, extração de anexos, contexto e geração de rascunhos, integrando LangGraph, ChromaDB e Microsoft Graph.

  1. Triagem
  2. Anexos
  3. Contexto
  4. Rascunho

03 / Participação

Minha contribuição

Desenvolvimento experimental do fluxo e integração ao Outlook, descritos no currículo e presentes no código público. O trabalho explora IA aplicada a uma necessidade operacional concreta.

04 / Engenharia

Decisões que importam

Decompor a decisão

O StateGraph separa etapas e usa uma rota condicional para decidir quais mensagens seguem para processamento.

Recuperar contexto

Uma etapa dedicada consulta exemplos de estilo antes da geração, explorando recuperação de contexto com armazenamento vetorial.

Preservar a revisão humana

A integração salva a resposta como rascunho. Essa separação permite que uma pessoa confira conteúdo e destinatário antes de enviar.

05 / Entrega

Resultado e limites

O fluxo termina na criação de um rascunho. O envio permanece sob revisão humana; o módulo público de escrita usa os endpoints de criação e atualização de rascunhos.

06 / Código aberto

Veja a implementação

Próximo projetoOmie Label Automation