node-red-contrib-ai-flow-assistant

Plugin para Node-RED que adiciona uma nova aba lateral no editor com:

• um campo para descrever a alteracao desejada
• selecao de provedor LLM
• selecao de modelo
• cadastro persistente de API keys por provedor
• historico de iteracoes
• execucao estruturada em uma unica chamada
• instalacao automatica de nodes necessarios
• substituicao do fluxo completo e deploy

Provedores suportados

• OpenAI
• Google Gemini
• Anthropic Claude
• AWS Bedrock (sa-east-1|modelId e us-east-1|modelId)

Como funciona

1. O usuario cadastra as API keys na propria aba AI.
2. O usuario escolhe o provedor e o modelo.
3. O editor busca o fluxo atual (GET /flows) e os nodes instalados (GET /nodes).
4. O backend envia esses dados ao provedor selecionado em uma unica chamada estruturada.
5. A resposta traz as etapas, os pacotes a instalar e o fluxo completo final.
6. Se houver uma etapa install_modules, o editor instala os pacotes via POST /nodes.
7. Se a instalacao falhar com 404 Module not found, o plugin registra o modulo rejeitado, volta ao LLM, pede outro modulo valido e recalcula a execucao.
8. Na etapa apply_flow, a execucao pode retornar o fluxo completo ou um fragmento auto-contido para merge seguro.
9. O editor valida referencias, faz merge quando necessario e executa o deploy localmente, sem nova chamada ao LLM.

Onde as chaves ficam

As chaves dos provedores ficam persistidas no userDir do Node-RED em:

.ai-flow-assistant-config.json

Instalacao local

No diretorio do usuario do Node-RED, instale este pacote apontando para esta pasta:

npm install /caminho/para/node-red-contrib-ai-flow-assistant

Depois reinicie o Node-RED.

Permissoes esperadas

O usuario autenticado no editor precisa conseguir:

• ler flows
• escrever flows
• ler nodes
• instalar nodes

Observacoes

• O plugin trabalha sobre o fluxo ativo completo.
• A instalacao de nodes usa a Admin API do Node-RED, entao depende de externalModules.palette.allowInstall.
• O historico da UI fica em localStorage do navegador.
• OpenAI usa a API Responses com JSON Schema.
• Gemini usa generateContent com structured output via responseSchema.
• Anthropic usa a API Messages com tools para retorno estruturado.
• AWS Bedrock usa a API Converse com toolConfig, region e Authorization: Bearer <api-key>.
• Os modelos Bedrock aparecem no combo no formato regiao|modelId.
• Em us-east-1, o combo inclui tambem openai.gpt-oss-20b-1:0 e openai.gpt-oss-120b-1:0.
• O fallback de instalacao tenta ate 3 rodadas e impede que o LLM repita modulos que ja falharam com Module not found.
• O backend instrui os modelos a responderem campos descritivos em portugues do Brasil para facilitar o entendimento do workflow.
• O apply_flow usa o fluxo retornado na unica execucao e nao faz uma segunda chamada ao provedor.
• Cada iteracao exibe um trace com timestamps na UI para mostrar coleta de contexto, planejamento, instalacao de nodes e deploy.
• O deploy valida referencias e bloqueia aplicacao de fluxo vazio, nodes sem type valido ou fragmentos com referencias quebradas.
• Se o assistente nao retornar o fluxo completo, o plugin refaz o pedido com uma instrucao mais estrita antes de falhar.
• Em apply_flow, o assistente deve confirmar se realmente existe mudanca de fluxo; quando nao houver, pode responder apenas com instrucoes ao usuario em notes.
• Em install_modules, o assistente deve confirmar se realmente precisa instalar modulos; quando nao precisar, pode responder apenas com instrucoes ao usuario em notes.
• O LLM nao recebe mais o historico de conversas anteriores; recebe apenas o contexto atual da execucao.