Introdução ao Problema
Ao integrar dados públicos para agentes de inteligência artificial (IA), uma das principais preocupações é garantir que os dados sejam confiáveis e atualizados. Neste artigo, exploraremos como lidar com situações como APIs fora do ar, timeouts e resultados parciais.
Status por Fonte
Toda resposta deve trazer um bloco de status, que pode ser ok, não_encontrado, erro, timeout ou limite_excedido. Uma lista vazia só existe se o status for ok. Fontes com erros devolvem null, nunca [] .
Resultado Parcial
Para fluxos de KYC ou due diligence, resultados parciais são preferíveis a falhas totais. Consulte múltiplas fontes em paralelo para garantir que o agente receba o que deu certo e saiba exatamente o que faltou.
Cache Visível
O cache é visível e quem consome decide se dados de ontem ainda são relevantes.
Fato, Não Opinião
O servidor deve devolver fatos com fonte e data, e quem interpreta é o agente do cliente. Score de risco não é uma fonte confiável.
Problemas de Fontes
Algumas fontes podem apresentar problemas, como consultas incompletas ou campos incompletos. Por exemplo, o filtro por CNPJ do Portal da Transparência só casa CNPJ exatos.
Soluções para Problemas de Fontes
Para problemas como campos com texto 'Sem informação' ou números negativos, use null. Para APIs sem ordenação, como a de contratos, leia as páginas e ordene localmente.
Cobertura dos Dados Públicos
A cobertura dos dados públicos é limitada. Por exemplo, a API de contratos da CVM não tem cobertura para sanções e contratos.
Conclusão
Ao integrar dados públicos para agentes de IA, é crucial garantir que os dados sejam confiáveis, atualizados e interpretados de forma clara e consistente.