[Arquitetura] Estudo de Comunicação entre bots

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Idealizar uma arquitetura para que haja uma interface de comunicação entre bots com escopos diferentes, para melhor a experiência do usuário.

Tarefas

• [x] Estudar o policy
• [ ] ~Criar tracker a partir de um determinado modelo~
• [ ] ~Implementar uma custom policy com vários trackers~
• [ ] ~Implementar um bot com modelo de treinamento da Tais e do Lappisudo~
• [ ] Testar a implementação via Custom Action #507 Critério de aceitação
• [ ] É possível interagir com um único bot que consiga responder assuntos da Tais e do Lappisudo.

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Encontramos três possíveis soluções:

• A primeira seria implementar múltiplas models, algo que não é suportado pelo Rasa ainda. Ou seja, um agente suportar vários modelos no mesmo "host". Teríamos que armazenar as models de todos os bots que estariam se comunicando.

• A segunda ideia teríamos que implementar vários agentes que cada um seria responsável pelo conteúdo de cada bot. Similar a primeira ideia, mas cada agente cuida de uma única model.

• A terceira seria ter múltiplos bots, tratando o conteúdo no fallback. Quando o bot principal (interface) cair no fallback teria uma custom action que redirecionaria a mensagem para a api dos outros bots, a resposta com maior confiança seria a resposta correta.

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Seguem alguns links que tiveram a mesma discussão dessa issue:

https://github.com/souvikg10/rasa_multi_bot https://blog.usejournal.com/building-a-multi-lingual-chatbot-using-rasa-and-chatfuel-cca20cbc645a https://forum.rasa.com/t/serving-multiple-bots-from-django-backend/590/4 https://forum.rasa.com/t/one-conversation-multiple-agents-and-routing/709/6

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No momento estamos fazer uma prova de conceito da terceira opção. Utilizando a estratégia de fazer o tratamento no Fallback.

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Essa issue foi trabalhada e se tornou depreciada, agora a implementação deste estudo será trabalhada na #507