# ======================================== # AgentGraph - Configurações de Ambiente # ======================================== # 🔑 API Keys (pelo menos uma é obrigatória) HUGGINGFACE_API_KEY=hf_your_key_here OPENAI_API_KEY=sk-your_key_here ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your_key_here # 🔍 LangSmith - Observabilidade (OPCIONAL) # Obtenha sua API key em: https://smith.langchain.com/ LANGSMITH_API_KEY=lsv2_pt_your_key_here LANGSMITH_TRACING=true LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com LANGSMITH_PROJECT=agentgraph-project # 🗄️ Configurações de Banco SQL_DB_PATH=data.db DEFAULT_CSV_PATH=tabela.csv UPLOAD_DIR=uploaded_data # 🤖 Configurações de Modelo DEFAULT_MODEL=GPT-4o-mini MAX_ITERATIONS=40 TEMPERATURE=0 # 🌐 Configurações do Gradio GRADIO_SHARE=false GRADIO_PORT=7860 # 📊 Configurações de Logging LOG_LEVEL=INFO # ======================================== # Instruções de Configuração # ======================================== # 1. Copie este arquivo para .env: # cp .env.example .env # 2. Configure pelo menos uma API key (OpenAI, Anthropic ou HuggingFace) # 3. Para habilitar LangSmith (observabilidade): # - Crie conta em https://smith.langchain.com/ # - Obtenha sua API key # - Configure LANGSMITH_API_KEY e LANGSMITH_TRACING=true # - Personalize LANGSMITH_PROJECT se desejar # 4. Execute a aplicação: # python app.py # ======================================== # Benefícios do LangSmith # ======================================== # ✅ Rastreamento completo de execuções # ✅ Monitoramento de performance # ✅ Debug de agentes LangGraph # ✅ Análise de custos de tokens # ✅ Comparação de modelos # ✅ Dashboards de observabilidade