# Conversational Agent

Da documentação da API do Lero: https://lero.studio/docs/ai#conversational-agent. Tudo num arquivo só: https://lero.studio/docs/llms-full.txt.

Para o seu agente de código integrar o voice agent ao vivo (por exemplo, um entrevistador técnico que vê o code editor, ou um atendente com a sua base), cole este prompt com o seu objetivo:

```text
Integre o Lero Conversational Agent no meu projeto. Leia https://lero.studio/docs/llms-full.txt (seções Conversational Agent e "Conversational Agent: passo a passo") e https://lero.studio/docs/openapi.json (/agents e /agents/conversation). Regras: o client WebRTC cria o data channel "chat" antes da offer; o signaling passa pelo meu backend, que guarda LERO_API_KEY; versao, llm e voz vêm do GET /v1/agents; o meu system prompt vai em "instrucoes" e a minha base em "conhecimento"; o que o agente precisa ver durante a ligação vai por "lero-contexto". Objetivo: <descreva aqui>.
```

O contrato tem o request inteiro (`instrucoes`, `conhecimento`, `abertura`, `palavras`, `silencio_s`, `pesquisa`, `max_tokens`), os events e os erros. Para testes automáticos sem browser, o agente pode usar o client headless em Python da [rota de conversa](https://lero.studio/docs#conversa).