graph TD %%{init: {'theme': 'mc','layout': 'elk'}}%% ParseData-aice2[<div><img src="/_astro/braces.Djq0PW4_.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Parse Data] style ParseData-aice2 stroke:#a170ff LanggraphReactAgent-u2os9[Agent] style LanggraphReactAgent-u2os9 stroke:#a170ff Prompt-8pfns[<div><img src="/_astro/square-terminal.BMOXc-nZ.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Prompt] style Prompt-8pfns stroke:#a170ff ChatOutput-zqoh9[<div><img src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Output] style ChatOutput-zqoh9 stroke:#a170ff OpenAIModel-zu1vo[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI] style OpenAIModel-zu1vo stroke:#a170ff JiraReader-i2erv[List Issue Types] style JiraReader-i2erv stroke:#a170ff JiraIssueHandler-8ctxx[Update Subtask] style JiraIssueHandler-8ctxx stroke:#a170ff JiraIssueHandler-phklc[Update Issue] style JiraIssueHandler-phklc stroke:#a170ff JiraReader-3f3ut[Jira Reader] style JiraReader-3f3ut stroke:#a170ff Prompt-8pfns -.- LanggraphReactAgent-u2os9 linkStyle 0 stroke:#a170ff LanggraphReactAgent-u2os9 -.- ChatOutput-zqoh9 linkStyle 1 stroke:#a170ff OpenAIModel-zu1vo -.- LanggraphReactAgent-u2os9 linkStyle 2 stroke:#a170ff ParseData-aice2 -.- Prompt-8pfns linkStyle 3 stroke:#a170ff JiraIssueHandler-phklc -.- LanggraphReactAgent-u2os9 linkStyle 4 stroke:#a170ff JiraIssueHandler-8ctxx -.- LanggraphReactAgent-u2os9 linkStyle 5 stroke:#a170ff JiraReader-i2erv -.- LanggraphReactAgent-u2os9 linkStyle 6 stroke:#a170ff JiraReader-3f3ut -.- ParseData-aice2 linkStyle 7 stroke:#a170ff

Classificador de Tipos de Issue no Jira

🧩 Visão Geral

O fluxo Classificador de Tipos de Issue no Jira automatiza a categorização de tipos de issue dentro de um projeto específico. Ele extrai os dados das issues, converte essas informações em um prompt em linguagem natural, utiliza um LLM para determinar o tipo de issue mais adequado para cada item, atualiza as issues no Jira e apresenta o resultado em um formato de chat conversacional. Isso facilita a manutenção da taxonomia de issues, reduz esforço manual e garante categorização consistente em todo o projeto.

⚙️ Funcionalidades Principais

Extração automática do Jira – Recupera todas as issues de um projeto escolhido sem chamadas manuais à API.
Construção dinâmica de prompt – Formata os dados brutos das issues em um prompt legível para o modelo de linguagem.
Classificação por LLM – Usa um Langgraph React Agent com um modelo OpenAI para decidir o tipo correto de cada issue.
Atualizações integradas no Jira – O agente chama ferramentas de manipulação de issues para aplicar o novo tipo a cada item.
Saída em estilo chat – Exibe as respostas do agente de forma amigável para revisão rápida.
Modularidade baseada em ferramentas – Todas as ações externas (leitura e escrita no Jira) estão expostas como ferramentas reutilizáveis para outros agentes.

🔄 Etapas do Fluxo

Componente	Papel no Fluxo	Entradas Principais	Saídas Principais
Jira Reader	Lê todas as issues do projeto especificado.	`project_key`, `jira_api_token`, `jira_base_url`, `jira_email`	`jira_response` (Data)
Parse Data	Converte os dados brutos do Jira em texto plano usando um template.	`jira_response` (Data), `template`, `separator`	`text` (Message)
Prompt	Constrói o prompt que será enviado ao LLM.	`text` (Message), `project_key`	`prompt` (Message)
OpenAI Model	Fornece o modelo de linguagem usado pelo agente.	`prompt` (Message), `system_message`, `temperature`, `model_name`	`text_output` (Message)
Langgraph React Agent	Orquestra a conversa, invoca ferramentas e gera a resposta final.	`text_output` (Message) como `input_value`, `OpenAI Model` como `llm`, todas as ferramentas habilitadas (Jira Reader – List Issue Types, Jira Issue Handler – Update Issue, Jira Issue Handler – Update Subtask)	`response` (Message)
Chat Output	Exibe a resposta do agente em uma interface de chat.	`response` (Message) como `input_value`, `sender`, `sender_name`	`message` (Message)
Jira Reader – List Issue Types	Ferramenta usada pelo agente para obter os tipos de issue disponíveis no projeto.	`project_key`, `jira_api_token`, `jira_base_url`, `jira_email`	`jira_response` (Data)
Jira Issue Handler – Update Issue	Ferramenta usada para alterar o tipo de uma issue regular.	`issue_key`, `project_key`, `jira_api_token`, `jira_base_url`, `jira_email`	`jira_response` (Data)
Jira Issue Handler – Update Subtask	Ferramenta usada para alterar o tipo de uma sub‑task.	`issue_key`, `issue_parent_key`, `project_key`, `jira_api_token`, `jira_base_url`, `jira_email`	`jira_response` (Data)

As etapas estão listadas na ordem de execução durante uma execução do fluxo.

🧠 Observações

O fluxo depende de um token de API Jira válido e do e-mail do usuário; essas credenciais são armazenadas com segurança e não são expostas no fluxo.
O Langgraph React Agent utiliza um modelo de fallback apenas se o modelo OpenAI principal falhar; isso pode ser alternado via a flag enable_fallback.
O template de parsing pode ser ajustado para modificar como os dados do Jira são apresentados ao LLM; por padrão, mostra uma lista concisa de keys, summaries e descrições das issues.
Todas as ações de atualização no Jira são realizadas em modo batch se mapping_mode estiver habilitado, permitindo que o agente processe múltiplas issues em uma única chamada.
O chat output usa um ID de conversa estático; para casos de múltiplas sessões, isso pode ser substituído por um identificador de sessão dinâmico.
Os metadados das ferramentas (nomes, descrições, esquemas de argumentos) ajudam o agente a entender quando e como invocar cada operação do Jira corretamente.