Código executável completo demonstrando os conceitos de Inteligência Artificial.

🗺️ Fluxo de Processamento

flowchart TD
    USER["Pergunta: 'Qual o clima em São Paulo?'"] --> LLM["LLM identifica necessidade de ferramenta e emite JSON de Function Calling"]
    LLM --> CALL["call: obter_clima(cidade='São Paulo')"]
    CALL --> API["API de Meteorologia (22°C, Ensolarado)"]
    API --> FINAL_LLM["LLM formula resposta natural: 'O clima em São Paulo está 22°C e ensolarado! ☀️'"]
    
    style LLM fill:#e1f5fe,stroke:#03a9f4,stroke-width:1px
    style CALL fill:#fff3e0,stroke:#ff9800,stroke-width:2px
    style FINAL_LLM fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:2px

📄 Código de Demonstração (tool_calling.py)

tools_schema = [
    {
        "name": "consultar_saldo_bancario",
        "description": "Consulta o saldo atual da conta do cliente",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"conta_id": {"type": "string"} },
            "required": ["conta_id"]
        }
    }
]

print("Schema de Function Calling pronto para registro no LLM.")

🚀 Saída Esperada no Terminal / Execução

Schema de Function Calling pronto para registro no LLM.

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