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AI Agents · Aula

Sistemas proativos de notificações e alertas

Agentes que apresentam informações importantes sem que seja necessário solicitá-las.

Sistemas proativos de notificações e alertas é uma aula grátis de AI Agents no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de AI Agents, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.

Agentes proativos e reativos

A maioria dos agentes é reativa — responde a solicitações. Um agente proativo monitora condições e entra em contato com o usuário quando algo importante acontece, sem que seja solicitado. É mais parecido com ter um assistente pessoal.

Loop de sondagem em segundo plano

O padrão proativo mais simples é um loop em segundo plano que executa uma verificação a cada N minutos e envia um alerta quando uma condição é atendida. Use uma thread ou um loop assíncrono para evitar bloqueios.

import asyncio
import httpx
from datetime import datetime

async def poll_price(ticker: str, alert_threshold: float) -> None:
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(
            f'https://api.finance.example.com/quote/{ticker}',
            headers={'Authorization': 'Bearer your-api-key'}
        )
        data = response.json()
        price = float(data.get('price', 0))
        
        if price < alert_threshold:
            await send_push_notification(
                title=f'{ticker} Price Alert',
                message=f'{ticker} is now ${price:.2f}, below your threshold of ${alert_threshold:.2f}'
            )

async def price_alert_loop(ticker: str, threshold: float, interval_seconds: int = 300):
    print(f'Monitoring {ticker} every {interval_seconds}s, alert below ${threshold}')
    while True:
        try:
            await poll_price(ticker, threshold)
        except Exception as e:
            print(f'Polling error: {e}')
        await asyncio.sleep(interval_seconds)

print('Price alert loop defined')

Alertas baseados em limites

Alertas baseados em limites são acionados quando uma métrica ultrapassa um limite definido. Bons limites podem ser: valores absolutos (preço < $100), mudanças percentuais (caiu > 5%) ou comparações com médias históricas.

from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, Callable

@dataclass
class AlertRule:
    name: str
    check_fn: Callable  # Returns a float value
    condition: str      # 'lt', 'gt', 'lte', 'gte'
    threshold: float
    cooldown_minutes: int = 60  # Don't re-alert for this long
    last_alerted: Optional[float] = None

def evaluate_rule(rule: AlertRule) -> Optional[str]:
    import time
    
    # Respect cooldown
    if rule.last_alerted:
        elapsed = time.time() - rule.last_alerted
        if elapsed < rule.cooldown_minutes * 60:
            return None
    
    current_value = rule.check_fn()
    
    triggered = (
        (rule.condition == 'lt' and current_value < rule.threshold) or
        (rule.condition == 'gt' and current_value > rule.threshold) or
        (rule.condition == 'lte' and current_value <= rule.threshold) or
        (rule.condition == 'gte' and current_value >= rule.threshold)
    )
    
    if triggered:
        rule.last_alerted = time.time()
        return f'Alert: {rule.name} = {current_value:.2f} ({rule.condition} {rule.threshold})'
    return None

# Example rule
rule = AlertRule(
    name='CPU Usage',
    check_fn=lambda: 85.0,  # In reality: psutil.cpu_percent()
    condition='gt',
    threshold=80.0,
    cooldown_minutes=30
)
print(evaluate_rule(rule))

Critérios para identificar novos e-mails

Um agente de e-mail proativo monitora a caixa de entrada e alerta quando chegam mensagens que atendem a critérios específicos: enviadas por um remetente VIP, contendo palavras-chave ou com marcadores de alta importância.

from dataclasses import dataclass
from typing import List
import re

@dataclass
class EmailAlertCriteria:
    from_domains: List[str] = None
    from_emails: List[str] = None
    subject_keywords: List[str] = None
    body_keywords: List[str] = None
    min_importance: str = None  # 'high', 'medium'

def matches_criteria(email: dict, criteria: EmailAlertCriteria) -> bool:
    sender = email.get('from', '').lower()
    subject = email.get('subject', '').lower()
    body = email.get('body', '').lower()
    
    if criteria.from_domains:
        domain_match = any(domain.lower() in sender for domain in criteria.from_domains)
        if not domain_match:
            return False
    
    if criteria.from_emails:
        email_match = any(e.lower() in sender for e in criteria.from_emails)
        if not email_match:
            return False
    
    if criteria.subject_keywords:
        keyword_match = any(kw.lower() in subject for kw in criteria.subject_keywords)
        if not keyword_match:
            return False
    
    return True

criteria = EmailAlertCriteria(
    from_domains=['@important-client.com', '@boss.company.com'],
    subject_keywords=['urgent', 'action required', 'ASAP']
)

email = {'from': 'john@important-client.com', 'subject': 'Urgent: Contract Issue'}
print('Matches:', matches_criteria(email, criteria))

Notificações do Pushover

O Pushover envia notificações instantâneas para iOS e Android. Ele tem uma API REST simples e um plano gratuito. É ideal para agentes pessoais que precisam alertar um único usuário.

import httpx
import os

PUSHOVER_TOKEN = os.environ.get('PUSHOVER_APP_TOKEN', 'your-app-token')
PUSHOVER_USER = os.environ.get('PUSHOVER_USER_KEY', 'your-user-key')

async def send_pushover(title: str, message: str, priority: int = 0, url: str = None) -> bool:
    '''
    priority: -2 (lowest) to 2 (emergency with acknowledgment)
    0 = normal, 1 = high priority (bypass quiet hours)
    '''
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        data = {
            'token': PUSHOVER_TOKEN,
            'user': PUSHOVER_USER,
            'title': title,
            'message': message,
            'priority': priority
        }
        if url:
            data['url'] = url
        
        response = await client.post('https://api.pushover.net/1/messages.json', data=data)
        result = response.json()
        
        if result.get('status') == 1:
            print(f'Push sent: {title}')
            return True
        else:
            print(f'Push failed: {result.get("errors")}')
            return False

async def send_push_notification(title: str, message: str):
    await send_pushover(title, message)

Notificações por DM do Slack

Envie alertas proativos como mensagens diretas do Slack. Ao contrário das mensagens em canais, as DMs garantem que o usuário seja notificado mesmo que não esteja em um canal específico.

from slack_sdk import WebClient
import os

slack_client = WebClient(token=os.environ.get('SLACK_BOT_TOKEN', 'xoxb-...'))

def send_slack_dm(user_id: str, title: str, message: str, urgency: str = 'normal') -> bool:
    # Build blocks for rich formatting
    blocks = [
        {
            'type': 'section',
            'text': {
                'type': 'mrkdwn',
                'text': f'*{title}*\n{message}'
            }
        }
    ]
    
    if urgency == 'high':
        # Add urgent emoji prefix
        blocks[0]['text']['text'] = '🚨 ' + blocks[0]['text']['text']
    
    try:
        response = slack_client.chat_postMessage(
            channel=user_id,  # DM: channel = user_id
            text=f'{title}: {message}',  # Fallback text
            blocks=blocks
        )
        return True
    except Exception as e:
        print(f'Slack DM failed: {e}')
        return False

print('Slack DM function defined')
print('Usage: send_slack_dm("U0123ABCD", "Price Alert", "AAPL dropped below $150")')

Notificação por e-mail

O e-mail é confiável para alertas que não são urgentes. Use o smtplib do Python ou a API do SendGrid para enviar e-mails programaticamente a partir do agente.

import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
import os

def send_email_alert(to_email: str, subject: str, html_body: str) -> bool:
    smtp_host = os.environ.get('SMTP_HOST', 'smtp.gmail.com')
    smtp_port = int(os.environ.get('SMTP_PORT', '587'))
    smtp_user = os.environ.get('SMTP_USER', '')
    smtp_pass = os.environ.get('SMTP_PASS', '')
    
    try:
        msg = MIMEMultipart('alternative')
        msg['Subject'] = subject
        msg['From'] = smtp_user
        msg['To'] = to_email
        
        html_part = MIMEText(html_body, 'html')
        msg.attach(html_part)
        
        with smtplib.SMTP(smtp_host, smtp_port) as server:
            server.starttls()
            server.login(smtp_user, smtp_pass)
            server.sendmail(smtp_user, to_email, msg.as_string())
        
        print(f'Email sent to {to_email}: {subject}')
        return True
    except Exception as e:
        print(f'Email failed: {e}')
        return False

html = '<p>Your agent detected a price drop: <strong>AAPL is now $147.50</strong></p>'
print('Email alert function defined')

Roteador de alertas multicanal

Encaminhe os alertas para o canal adequado com base na urgência. Alertas críticos devem ser enviados por notificações instantâneas; alertas informativos, por e-mail; e resumos diários, por DM do Slack.

import asyncio
from enum import Enum

class AlertLevel(Enum):
    INFO = 'info'        # Email/Daily summary
    WARNING = 'warning'  # Slack DM
    CRITICAL = 'critical'  # Push notification immediately

async def route_alert(title: str, message: str, level: AlertLevel, user_config: dict):
    user_id = user_config.get('user_id')
    email = user_config.get('email')
    push_enabled = user_config.get('push_enabled', True)
    
    if level == AlertLevel.CRITICAL and push_enabled:
        success = await send_pushover(title, message, priority=1)
        if not success:
            # Fallback to Slack DM
            slack_user = user_config.get('slack_user_id')
            if slack_user:
                send_slack_dm(slack_user, title, message, urgency='high')
    
    elif level == AlertLevel.WARNING:
        slack_user = user_config.get('slack_user_id')
        if slack_user:
            send_slack_dm(slack_user, title, message)
    
    else:  # INFO
        if email:
            send_email_alert(email, title, f'<p>{message}</p>')

user_config = {
    'user_id': 'user-42',
    'email': 'user@example.com',
    'slack_user_id': 'U0123ABCD',
    'push_enabled': True
}

asyncio.run(route_alert('Price Alert', 'AAPL dropped to $147', AlertLevel.WARNING, user_config))

Deduplicação de alertas e períodos de espera

Sem deduplicação, uma condição que persiste por horas enviará centenas de alertas. Períodos de espera impedem o envio de novos alertas para a mesma condição dentro de um intervalo especificado.

import time
import redis
import json

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

def should_send_alert(alert_key: str, cooldown_seconds: int = 3600) -> bool:
    redis_key = f'alert:cooldown:{alert_key}'
    if r.exists(redis_key):
        ttl = r.ttl(redis_key)
        print(f'Alert {alert_key} on cooldown. {ttl}s remaining')
        return False
    return True

def record_alert_sent(alert_key: str, cooldown_seconds: int = 3600):
    redis_key = f'alert:cooldown:{alert_key}'
    r.setex(redis_key, cooldown_seconds, '1')

def maybe_send_alert(alert_type: str, metric_value: float, user_id: str, cooldown_hours: int = 1):
    # Create unique key per alert type per user
    alert_key = f'{user_id}:{alert_type}'
    
    if not should_send_alert(alert_key, cooldown_seconds=cooldown_hours * 3600):
        return False
    
    # Send the alert
    print(f'Sending alert: {alert_type} = {metric_value} for user {user_id}')
    record_alert_sent(alert_key, cooldown_seconds=cooldown_hours * 3600)
    return True

maybe_send_alert('price_drop_AAPL', 147.50, 'user-42')
maybe_send_alert('price_drop_AAPL', 146.00, 'user-42')  # Blocked by cooldown

Filtragem com base nas preferências do usuário

Nem todo usuário quer receber todos os alertas. Armazene as preferências do usuário sobre quais tipos de alerta deseja receber, em quais limites e por quais canais. O agente verifica as preferências antes de enviar o alerta.

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List

@dataclass
class UserAlertPreferences:
    user_id: str
    enabled_channels: List[str] = field(default_factory=lambda: ['push'])
    alert_rules: Dict[str, dict] = field(default_factory=dict)
    quiet_hours_start: int = 22  # 10pm
    quiet_hours_end: int = 8    # 8am

def is_quiet_hours(prefs: UserAlertPreferences) -> bool:
    from datetime import datetime
    hour = datetime.now().hour
    start = prefs.quiet_hours_start
    end = prefs.quiet_hours_end
    if start > end:  # Spans midnight
        return hour >= start or hour < end
    return start <= hour < end

def should_alert_user(prefs: UserAlertPreferences, alert_type: str, value: float) -> bool:
    rule = prefs.alert_rules.get(alert_type)
    if not rule:
        return False  # User hasn't set up this alert type
    
    threshold = rule.get('threshold')
    condition = rule.get('condition', 'lt')
    urgent = rule.get('urgent', False)
    
    if is_quiet_hours(prefs) and not urgent:
        print(f'Suppressing non-urgent alert during quiet hours')
        return False
    
    return (
        (condition == 'lt' and value < threshold) or
        (condition == 'gt' and value > threshold)
    )

prefs = UserAlertPreferences(
    user_id='user-42',
    alert_rules={'price_drop': {'threshold': 150.0, 'condition': 'lt'}}
)
print('Should alert:', should_alert_user(prefs, 'price_drop', 147.50))

Agrupamento de alertas em resumos

Em vez de enviar alertas individuais para cada evento, acumule-os e envie um resumo. Isso reduz a fadiga causada por notificações para usuários que monitoram muitas condições.

import redis
import json
from datetime import datetime

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

def add_to_digest(user_id: str, alert: dict):
    key = f'digest:{user_id}:{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}'
    r.rpush(key, json.dumps(alert))
    r.expire(key, 86400 * 2)  # Keep for 2 days

def send_and_clear_digest(user_id: str) -> int:
    key = f'digest:{user_id}:{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}'
    raw_alerts = r.lrange(key, 0, -1)
    if not raw_alerts:
        print(f'No alerts for user {user_id} today')
        return 0
    
    alerts = [json.loads(a) for a in raw_alerts]
    digest_text = f'Daily Digest ({len(alerts)} alerts):\n'
    digest_text += '\n'.join([f'- {a["title"]}: {a["message"]}' for a in alerts])
    
    # Send as single notification
    print(f'Sending digest to {user_id}:\n{digest_text}')
    # send_email_alert(user_email, 'Daily Alert Digest', digest_text)
    
    r.delete(key)
    return len(alerts)

add_to_digest('user-42', {'title': 'AAPL Alert', 'message': 'Price at $147.50'})
add_to_digest('user-42', {'title': 'GOOG Alert', 'message': 'Price at $175.00'})
send_and_clear_digest('user-42')

Verificação de compreensão: notificações proativas

Verifique sua compreensão dos sistemas de notificação e alerta proativos.

Resumo das notificações proativas

Agentes proativos usam loops de sondagem em segundo plano para monitorar condições e enviar alertas por notificações instantâneas (Pushover), DM do Slack ou e-mail. Elementos essenciais do design: regras baseadas em limites com períodos de espera para evitar fadiga, filtragem pelas preferências do usuário para personalização, roteamento multicanal com base na urgência, suporte a horários de silêncio e resumos diários de alertas acumulados de baixa prioridade.

Perguntas Frequentes

A aula “Sistemas proativos de notificações e alertas” é grátis?

Sim — o texto completo de “Sistemas proativos de notificações e alertas” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de AI Agents, atualize para CoddyKit PRO. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Sistemas proativos de notificações e alertas”?

Agentes que apresentam informações importantes sem que seja necessário solicitá-las. Você pratica AI Agents com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar AI Agents?

Nenhuma experiência prévia é necessária. AI Agents no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Sistemas proativos de notificações e alertas”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de AI Agents?

Sim. Cada aula de AI Agents inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Padrões de projeto para agentes sempre ativos
  2. Sistemas proativos de notificações e alertas
  3. Persistência de contexto entre sessões
  4. Construindo um agente de briefing diário
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