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Após passar por várias correções e evoluções na implementação, a versão 2.0 da plataforma Arisa Nest está quase pronta para ser lançada. Além de várias novidades, o designer de bot agora pode escrever seus scripts em Python também. A versão já está fechada e está apenas passando por um período de testes e correções de pequenos bugs para ser lançada.

Seguindo o processo de constante desenvolvimento da plataforma, seguem alguns ítens que foram atualizados:

• Correções de bugs em geral
• Correção no motor de conversação ao recuperar a mensagem de entrada em um diálogo de fuga de um subcontexto
• Adicionada a função callScript pra ser utilizada nos scripts e nos comportamentos. Essa função permite que um script possa ser chamado a partir de um comportamento ou de outro script
• Criada uma área para dicionário de sinônimos no bot
• Implementação de um recurso para debug nos Scripts
• Melhoria na função de consumo de serviços web REST/RESTFul

Lançada hoje a versão 1.1 da Plataforma Arisa Nest. Essa versão contem os seguintes recursos e melhorias:

• Melhorias gerais na interface com o intuito de deixar o sistema mais intuitivo, dinâmico e diminuir o fluxo de dados no carregamento das páginas;
• Correções de diversos bugs;
• Adição de consumo de serviços REST;
• Adição de funções para auto gerenciamento da base de conversação do bot e outras funções;
• Importação e exportação do bot para arquivo;
• Utilização do Codemirror como editor de programação Lua, com recursos de highliht, undo e redo;
• Conteúdo da Ajuda em português;
• Linguagem e Tema de cores da plataforma agora é ajustado nas configurações do usuário;
• Chamadas de scripts agora podem usar como parâmetro strings, delimitadas por aspas simples. Por exemplo: {@soma $1 ‘343’}.

Foi apresentado e publicado o artigo intitulado Arisa Nest – Uma Plataforma Baseada na Nuvem para Desenvolvimento de Assistentes Virtuais (slides) no 13th Workshop-School on Agents, Environments, and Applications (Wesaac 2019), que ocorreu entre os dias 2 a 4 de maio de 2019

O Projeto de Final de Curso (PFC) do aluno Ricardo Ventura, do curso de Engenharia de Controle e Automação da UFSC se deu por uma evolução do seu estágio acadêmico e foi defendido em Feveriro de 2019.

A avaliação produzida naquele projeto trouxe questionamentos para melhorias no processo de atendimento aos usuários de chatbots. O aluno usou todos recursos disponíveis na atual versão da plataforma Arisa Nest, indo mais no viés da assistência virtual do que especificamente de um chatbot. A intenção foi criar um bot para executar ações para os usuários, automatizar processos e, inclusive, com integração à serviços web padrão SOAP, desenvolvidos pelo próprio aluno, providos pela UFSC e por outras empresas ou ecossistemas.

Após analisar algumas situações, foram modelados os processos, definindo os diálogos, as crenças, scripts e implementação dos comportamentos. Entre algumas atividades do bot estão: informar o índice de aproveitamento semestral acumulado do aluno, as aulas de um dia na semana, cardápio do dia no restaurante universitário, a nota das disciplinas cursadas, alterar e-mail cadastrado, fazer matrícula, fornecer histórico semestral e, como proatividade, informar diariamente as aulas do usuário do dia seguinte.

Outra atividade do bot, mais para um coordenador de estágios e PFC, foi automatizar o processo analisar alguns critérios do termo de compromisso de estágio em que é necessário pesquisar informações em diferentes locais, findando o resultado das análises com o envio de um e-mail ao coordenador e ao aluno analisado.

Também foi criado um outro cenário para automatizar parte do atendimento aos clientes no processo de venda em uma empresa fictícia. Este cenário está mais para testes na plataforma para verificar a aplicabilidade de cenários do Operador 4.0 na mesma. Este se daria pela utilização de assistente virtual para auxiliar um operador de equipamentos industriais em um ambiente inteligente, nos moldes da indústria 4.0, em que o assistente pode tomar algumas decisões e realizar algumas tarefas de forma independente. Esse cenário foi uma adaptação simplificada de um caso mais complexo abordado no artigo “Softbots Supporting the Operator 4.0 at Smart Factory Environment” [Rabelo, Romero e Zambiasi 2018]. Segundo Ventura, com a utilização dos recursos da plataforma, a implementação foi simples.

O bot recebia uma informação que iniciava o processo por meio da execução de um script. A busca de informações se dava através de chamadas na camada de serviços e, conforme a orquestração dos serviços e atividades implementadas no script Lua, o resultado cumpriu com as diretrizes pré-programadas e concluindo a tarefa. Para ele, “todas as funcionalidades da plataforma Arisa Nest se mostraram bastante robustas e complementares entre si. A possibilidade de consumir serviços web, executar scripts, armazenar crenças” e automatização com os comportamentos possibilita “uma grande variedade de implementações em diferentes cenários”.