nova troca do GRONK pela OPEN AI

llms.py

@@ -8,19 +8,53 @@ from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
 from langchain_anthropic import ChatAnthropic
 from langchain_openai import ChatOpenAI
 from langchain_experimental.openai_assistant import OpenAIAssistantRunnable
+from langchain_core.runnables import RunnableLambda
 
 # Carrega as variáveis de ambiente do arquivo .env
 load_dotenv()
 
+# --- Funções Auxiliares para o OpenAI Assistant ---
+
+def format_assistant_input(prompt_value):
+    """
+    Converte a saída de um PromptTemplate (PromptValue) para o formato de dicionário
+    que o OpenAIAssistantRunnable espera.
+    """
+    # Extrai o texto do objeto PromptValue
+    content_string = prompt_value.to_string()
+    return {"content": content_string}
+
+def parse_assistant_output(assistant_output_messages):
+    """
+    Extrai o conteúdo de texto da última mensagem retornada pelo assistente.
+    A API de Assistentes retorna uma lista de todas as mensagens da interação.
+    """
+    if assistant_output_messages and len(assistant_output_messages) > 0:
+        # A última mensagem na lista é a resposta do assistente
+        last_message = assistant_output_messages[-1]
+        
+        # O conteúdo da mensagem está em uma lista, geralmente com um único item de texto
+        if last_message.content and len(last_message.content) > 0:
+            # Acessa o valor do texto
+            return last_message.content[0].text.value
+
+    return "" # Retorna string vazia se não houver saída
+
 # --- Inicialização dos LLMs ---
 
 # OpenAI
-openai_llm = OpenAIAssistantRunnable(
+assistant_runnable = OpenAIAssistantRunnable(
     assistant_id=os.getenv("OPENAI_ASSISTANT_ID"), 
-    as_agent=True, # O 'as_agent=True' garante o comportamento correto de entrada/saída
+    as_agent=True,
     timeout=900
 )
 
+openai_llm = (
+    RunnableLambda(format_assistant_input) # Recebe PromptValue, retorna dict
+    | assistant_runnable                   # Executa o assistente
+    | RunnableLambda(parse_assistant_output) # Recebe lista de mensagens, retorna string
+)
+
 # GROK da xAI
 grok_llm = GrokChatModel(
    api_key=os.getenv("X_API_KEY"),