ClientFlow v4928.1.5.4 — LLM-first Reply Assistant

Objetivo

Corrige a direção da versão anterior para evitar evolução excessivamente rule-based. As regras determinísticas passam a ser guardrails objetivos e o LLM/OpenRouter, quando ativo, passa a interpretar a intenção comercial/técnica e a gerar o rascunho com conhecimento BLIF.

Principais alterações

Adicionado modo CLIENTFLOW_REPLY_LLM_FIRST_ENABLED=true.
Novo template neutro LLM_BUSINESS_REPLY para respostas geradas por LLM.
Novo classify_reply_guardrail() apenas para guardrails objetivos:
- bounces/email devolvido;
- respostas automáticas/out-of-office;
- pedidos RGPD/unsubscribe;
- atualização de contacto.
O classify_reply_intent() antigo continua disponível como fallback determinístico quando LLM está desligado.
Novo MessageCleaner reforçado para remover:
- histórico citado;
- headers de email;
- assinaturas;
- disclaimers;
- rodapés que contaminavam suporte/IVA.
Prompt OpenRouter reformulado para interpretar primeiro a necessidade real do cliente.
Contexto LLM passa a incluir:
- mensagem limpa;
- cliente;
- oportunidade;
- documentos selecionados;
- conhecimento BLIF relevante;
- catálogo estruturado de produtos/acessórios;
- tipos de resposta permitidos.
Normalização LLM inclui:
- intent;
- reply_type;
- requires_attachment;
- confidence;
- customer_need;
- recommended_next_action;
- knowledge_used;
- warnings.
Se o LLM falhar em modo LLM-first, a tarefa fica bloqueada para revisão manual, em vez de sugerir uma resposta genérica.
O script de auditoria passa a mostrar intenção/necessidade/confiança do LLM.

Segurança mantida

O LLM não envia mensagens automaticamente.
O operador continua a rever/enviar.
O validador continua a bloquear promessas proibidas de instalação, anexos/documentos errados e preços suspeitos.
Sem OpenRouter ativo, o sistema regressa a fallback seguro/determinístico.

Configuração

CLIENTFLOW_REPLY_LLM_ENABLED=false
CLIENTFLOW_REPLY_LLM_FIRST_ENABLED=true
CLIENTFLOW_REPLY_LLM_MODEL=
OPENROUTER_API_KEY=

Para auditar com LLM:

python scripts/audit_task_reply_suggestions.py --status pending --use-llm --format markdown --out /tmp/task_reply_audit_llm.md

Validação

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