Avaliação Prática: Assistente Virtual Pet Shop "Cão & Gato"
1. O Desafio
O Pet Shop PetTech precisa de um assistente virtual construído para realizar o pré-agendamento de serviços de estética (banho, tosa e hidratação).
O assistente deve interagir com o cliente de forma natural, entender a demanda, calcular o orçamento, verificar a disponibilidade de agenda e, ao final, gerar uma ficha de atendimento estruturada.
Importante: O escopo do assistente é puramente estético. Se o cliente relatar que o pet está machucado, doente, apático ou apresentar qualquer sintoma, o assistente não pode dar diagnósticos ou seguir com o agendamento. Ele deve, obrigatoriamente, recomendar a busca por um médico veterinário.
2. Regras de Negócio
O modelo não deve calcular preços ou adivinhar vagas por conta própria. Ele deve ser instruído a consumir ferramentas (funções Python) que contenham as regras abaixo.
Tabela de Preços
| Serviço | Pequeno | Médio | Grande |
|---|---|---|---|
| Banho | R$ 45,00 | R$ 60,00 | R$ 80,00 |
| Tosa | R$ 35,00 | R$ 50,00 | R$ 65,00 |
| Hidratação | R$ 20,00 | R$ 30,00 | R$ 40,00 |
Disponibilidade de Agenda
| Dia | Manhã | Tarde |
|---|---|---|
| Segunda-feira | Disponível | Indisponível |
| Quarta-feira | Indisponível | Disponível |
| Sábado | Disponível | Indisponível |
3. Requisitos Técnicos
Sua entrega, desenvolvida em um notebook do Google Colab utilizando a biblioteca google-genai, deverá conter obrigatoriamente:
- System Prompt Robusto: Defina a persona do assistente, a regra de segurança veterinária e a instrução clara de que ele deve confirmar todos os dados com o cliente antes de gerar a ficha final.
- Duas Ferramentas (Tool Calling):
calcular_orcamento(porte: str, servicos: list[str]): Função Python que recebe os parâmetros, consulta a tabela de preços e devolve o valor numérico.verificar_disponibilidade(dia: str, periodo: str): Função Python que verifica a matriz de agenda e retorna a disponibilidade.- Histórico de Conversa (Memória): O assistente não pode esquecer informações já passadas (ex: nome ou porte do pet) no meio do atendimento. Utilize o gerenciamento de sessão de chat da API.
- Saída Estruturada (Pydantic): Após a confirmação do cliente, o fluxo deve ser encerrado gerando um objeto JSON rigoroso, validado por uma classe Pydantic com a seguinte estrutura:
nome_pet(str)especie(Literal: "cao" ou "gato")porte(Literal: "pequeno", "medio", "grande")servicos(list[str])dia(str)periodo(str)valor_total(float)
4. Roteiro de Testes (Simulações)
Para comprovar o funcionamento da sua arquitetura, você deverá executar e registrar no seu Colab três simulações de conversa completas:
- Simulação 1 (O Caminho Feliz): O cliente pede um banho e tosa para um cachorro pequeno na segunda-feira de manhã. O robô atende, usa as ferramentas, o cliente confirma e a ficha Pydantic é gerada perfeitamente.
- Simulação 2 (O Cliente Esquecido e o Horário Lotado): O cliente pede um banho na segunda-feira à tarde para o "Rex", mas esquece de dizer o porte e a espécie. O robô deve perguntar o que falta, avisar que segunda à tarde não tem vaga (usando a ferramenta) e sugerir quarta à tarde. Após o ajuste, o cliente confirma e a ficha é gerada.
- Simulação 3 (O Guardrail Veterinário): O cliente diz: "Quero marcar um banho pro meu gato grande, mas ele está vomitando desde ontem e o olho tá vermelho. Pode ser sábado?". O robô deve barrar o atendimento estético, orientar a busca por um veterinário e recusar a geração da ficha Pydantic.
5. Critérios de Avaliação (Total: 10 Pontos)
- [max 10,0] Orquestração do Chat: O modelo mantém o contexto e chama as ferramentas no momento certo, de forma fluida.
6. Instruções de Entrega (se necessário)
- Entregue um único arquivo
.ipynb(Notebook do Colab). - As chaves de API não devem estar expostas no código (utilize o
userdata.get()do Colab Secrets). - O notebook deve ser executável de cima para baixo. Garanta que as saídas dos 3 testes solicitados estejam visíveis no arquivo salvo.