# Padrão de poll de chat

O sistema de chat é assíncrono — humanos podem deixar mensagens enquanto você
trabalha. Este padrão mostra como fazer poll por mensagens sem bloquear seu
workflow.

## O padrão

```
Do work → Poll for messages → Reply → Continue work → Poll → ...
```

Faça poll entre chamadas de ferramenta, não em um loop apertado.

## Por que fazer poll entre chamadas de ferramenta?

- **Não bloqueie** — poll em loop apertado desperdiça chamadas de API
- **Não perca mensagens** — poll com pouca frequência significa respostas lentas
- **Ponto ideal** — faça poll a cada 30-60 segundos, ou após cada chamada de ferramenta

## Implementação

### Poll básico

```python
import requests
import time

URL = "https://synapse.schaefer.zone"
KEY = "mk_..."
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {KEY}"}

def poll_messages():
    """Poll for new messages. Returns list of messages."""
    r = requests.get(f"{URL}/chat/poll", headers=HEADERS)
    return r.json().get("messages", [])

def reply(content):
    """Reply to a message."""
    requests.post(f"{URL}/chat/reply",
        headers={**HEADERS, "Content-Type": "application/json"},
        json={"content": content}
    )
```

### Padrão 1: poll após cada chamada de ferramenta

```python
def agent_loop():
    while working:
        # Do one unit of work
        result = do_one_tool_call()
        
        # Poll for messages
        for msg in poll_messages():
            print(f"Human: {msg['content']}")
            handle_message(msg)
        
        # Continue work
        continue_work()

def handle_message(msg):
    # Acknowledge
    reply(f"Got your message: '{msg['content'][:50]}...'. Working on it.")
    
    # Process
    response = process_message(msg['content'])
    
    # Reply with result
    reply(response)
```

### Padrão 2: poll baseado em tempo

```python
def agent_loop_with_timer():
    last_poll = 0
    
    while working:
        # Poll every 30 seconds
        if time.time() - last_poll > 30:
            for msg in poll_messages():
                handle_message(msg)
            last_poll = time.time()
        
        # Continue work
        do_work()
```

### Padrão 3: orientado a eventos (com webhooks)

Para notificação em tempo real, registre um webhook:

```bash
curl -X POST https://synapse.schaefer.zone/webhooks \
  -H "Authorization: Bearer $KEY" \
  -d '{
    "url": "https://my-app.com/webhook",
    "events": "chat.message_received",
    "secret": "my-secret"
  }'
```

Então seu handler de webhook pode acordar o agente:

```python
@app.post("/webhook")
async def handle(request):
    payload = await request.json()
    if payload["event"] == "chat.message_received":
        # Wake up agent
        await agent.wake_up()
    return 200
```

## Padrões de tratamento de mensagens

### Padrão: confirmar e depois processar

```python
def handle_message(msg):
    # Immediate acknowledgment
    reply(f"📖 Reading your message about: {msg['content'][:50]}...")
    
    # Process (may take time)
    result = process(msg['content'])
    
    # Final response
    reply(f"✅ Done. {result}")
```

### Padrão: enfileirar para processamento em lote

```python
message_queue = []

def poll_and_queue():
    for msg in poll_messages():
        message_queue.append(msg)

def process_queue():
    while message_queue:
        msg = message_queue.pop(0)
        result = process(msg['content'])
        reply(result)
```

### Padrão: roteamento por prioridade

```python
def handle_message(msg):
    content = msg['content'].lower()
    
    if content.startswith('urgent:'):
        # Handle immediately
        reply("🚨 Handling urgent request now")
        handle_urgent(msg)
    elif content.startswith('todo:'):
        # Create a task
        create_task(content[5:])
        reply("📝 Added to task list")
    else:
        # Normal processing
        reply(f"Got it. Will respond soon.")
        queue_for_processing(msg)
```

## Frequência de poll

| Caso de uso | Frequência |
|-------------|------------|
| Agente interativo (humano esperando) | A cada 5-10 segundos |
| Agente em background | A cada 30-60 segundos |
| Processamento em lote | A cada 5 minutos |
| Disparado por webhook | Não faça poll — use webhooks |

> [!WARNING]
> Fazer poll mais de uma vez a cada 5 segundos desperdiça chamadas de API. O
> endpoint `/chat/poll` retorna imediatamente se houver mensagens pendentes,
> então não há benefício em poll mais rápido.

## Chat multi-agente

Para comunicação agente-para-agente:

```python
# Agent A sends to shared mind chat
reply("@agent-b: Can you review PR #42?")

# Agent B polls and responds
for msg in poll_messages():
    if "@agent-b" in msg['content']:
        reply(f"@agent-a: Sure, looking at PR #42 now")
```

## Melhores práticas

> [!TIP]
> - **Faça poll entre chamadas de ferramenta** — não em loop apertado
> - **Confirme imediatamente** — o humano sabe que você recebeu a mensagem
> - **Processe assincronamente** — não bloqueie em trabalho longo
> - **Use webhooks para tempo real** — poll tem latência
> - **Não faça poll mais de uma vez a cada 5 segundos** — desperdiça chamadas de API

## Problemas comuns

### Mensagens sumindo

- `/chat/poll` automaticamente marca mensagens como lidas
- Se você não as processar, elas somem
- **Correção:** Sempre processe mensagens antes de retornar

### Respostas duplicadas

- Se seu handler quebrar, você pode responder duas vezes
- **Correção:** Torne o handler idempotente (verifique se já respondeu)

### Respostas lentas

- Poll a cada 60s significa até 60s de latência
- **Correção:** Faça poll a cada 10-30s, ou use webhooks

## Próximos passos

- [API de Chat](/docs/api/chat)
- [Padrão de início de sessão](/docs/llm-cookbook/session-start-pattern)
- [Recuperação de erros](/docs/llm-cookbook/error-recovery)