🤖 Agentes - Cidadão.AI Backend¶

Autor: Anderson Henrique da Silva Última Atualização: 2025-11-21 (Python 3.13 Modernization Sprint) Versão: 2.4.0 - Python 3.13 Datetime Modernization & Coverage Audit

🆕 Recent Updates (2025-11-21)¶

📝 See Full Changelog →

Modernization Sprint Highlights¶

✅ 9 agents modernized to Python 3.13 timezone-aware datetime standards
✅ 90 deprecated datetime.utcnow() eliminated (72 in code, 18 in tests)
✅ 224 warnings reduced across agent test suites
✅ 3 agents promoted to Tier 1: Obaluaiê (93.79%), Oscar Niemeyer (93.78%), Machado (94.19%)
✅ 1 critical bug fixed: Nanã timezone comparison error
✅ 6 documentation corrections for coverage accuracy

Agents Updated: Abaporu, Obaluaiê, Drummond, Oscar Niemeyer, Machado, Bonifácio, Maria Quitéria, Dandara, Nanã

📊 Status Geral (Atualizado 18/Nov/2025)¶

16 de 17 agentes totalmente operacionais (94.1%) 🎉 | 1 framework base (5.9%)

AUDITORIA DE DOCUMENTAÇÃO (18/11/2025): Contagem corrigida após análise sistemática do codebase - Agentes registrados no __init__.py: 16 agentes funcionais - Framework base: Deodoro (classe abstrata) - Arquivos no diretório: 24 arquivos .py (incluindo utilitários e wrappers)

Arquivos Auxiliares Identificados: - drummond_simple.py: Versão simplificada para cenários lightweight - zumbi_wrapper.py: Wrapper com métricas adicionais - parallel_processor.py: Processamento paralelo de agentes - metrics_wrapper.py: Instrumentação de métricas Prometheus - agent_pool_interface.py: Interface para pool de agentes - simple_agent_pool.py: Implementação do pool (registrado no __init__.py)

Total de linhas: 25,247 (apenas agentes implementados)

🎯 Classificação por Implementação¶

🟢 TIER 1: Totalmente Operacionais (16 agentes - 94.1%)¶

Implementação completa com algoritmos de produção, 80%+ dos métodos funcionais, APIs reais integradas. Todos os agentes listados abaixo estão registrados em src/agents/__init__.py para lazy loading.

⚙️ FRAMEWORK BASE: (1 framework - 5.9%)¶

Classe base abstrata (ReflectiveAgent, BaseAgent) da qual todos os agentes herdam - intencional

🟢 TIER 1: Agentes Operacionais¶

1. 🔍 Zumbi dos Palmares - Investigador de Anomalias¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/zumbi.py (1,427 linhas) Testes: ✅ 2 arquivos completos (test_zumbi.py, test_zumbi_complete.py) Última Validação: 09/10/2025

Capacidades Reais¶

✅ FFT Spectral Analysis: Análise de Fourier implementada para padrões periódicos
✅ Detecção Estatística: Z-score > 2.5 desvios padrão
✅ Concentração de Fornecedores: Threshold de 70% implementado
✅ Contratos Duplicados: Similaridade > 85% com algoritmos reais
✅ Padrões Temporais: Detecção de sazonalidade e ciclos

Thresholds Configuráveis¶

PRICE_ANOMALY_THRESHOLD = 2.5      # desvios padrão
VENDOR_CONCENTRATION_THRESHOLD = 0.7  # 70%
DUPLICATE_THRESHOLD = 0.85         # 85% similaridade

Exemplo de Uso¶

from src.agents import ZumbiAgent

zumbi = ZumbiAgent()
result = await zumbi.analyze_contract({
    "valor": 150000,
    "fornecedor": "Empresa X",
    "data": "2025-10-01"
})

print(result.anomaly_score)  # 0.0-1.0
print(result.indicators)     # Lista de anomalias detectadas

2. 📊 Anita Garibaldi - Analista de Dados¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/anita.py (1,405 linhas - maior agente!) Testes: ✅ test_anita.py Última Validação: 09/10/2025

Capacidades Reais¶

✅ Análise Estatística Completa: pandas + numpy integrados
✅ Correlações e Distribuições: Cálculos matemáticos reais
✅ Clustering: Segmentação de dados
✅ Data Profiling: Análise de qualidade de dados
✅ Business Intelligence: Relatórios analíticos

Métodos Principais¶

analyze_spending_trends()          # Regressão linear
analyze_organizational_patterns()  # Comparação cross-org
detect_seasonal_patterns()         # Análise de sazonalidade
calculate_efficiency_metrics()     # KPIs e métricas

Exemplo de Uso¶

from src.agents import AnitaAgent

anita = AnitaAgent()
result = await anita.analyze_trends(
    data=contract_data,
    period="monthly"
)

print(result.trend)        # "increasing" | "decreasing" | "stable"
print(result.correlation)  # Coeficiente de correlação

3. 📝 Tiradentes - Gerador de Relatórios¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/tiradentes.py (1,934 linhas) Testes: ✅ 3 arquivos (test_tiradentes.py, test_tiradentes_reporter.py, test_tiradentes_pdf.py) Última Validação: 09/10/2025

Capacidades Reais¶

✅ PDF Generation: ReportLab integrado, gera PDFs reais
✅ HTML/Markdown: Templates e formatação
✅ Gráficos Embutidos: matplotlib charts em relatórios
✅ Multi-formato: PDF, HTML, JSON, Excel
✅ Sistema de Templates: Customização de layouts

Formatos Suportados¶

ReportFormat.MARKDOWN  # .md files
ReportFormat.HTML      # .html com CSS
ReportFormat.PDF       # .pdf com gráficos
ReportFormat.JSON      # .json estruturado
ReportFormat.EXCEL     # .xlsx (planejado)

Exemplo de Uso¶

from src.agents import TiradentesAgent
from src.agents.tiradentes import ReportFormat

tiradentes = TiradentesAgent()
report = await tiradentes.generate_report(
    data=analysis_results,
    format=ReportFormat.PDF,
    audience="executive"
)

# report.content contém bytes do PDF
with open("report.pdf", "wb") as f:
    f.write(report.content)

4. 🏎️ Ayrton Senna - Roteador Semântico¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/ayrton_senna.py (646 linhas) Testes: ✅ 2 arquivos (test_ayrton_senna.py, test_ayrton_senna_complete.py) Última Validação: 09/10/2025

Capacidades Reais¶

✅ Detecção de Intenção: Português brasileiro nativo
✅ Roteamento por Regras: Regex patterns
✅ Load Balancing: Distribuição de carga entre agentes
✅ Fila de Prioridades: Priority queue implementada
✅ Fallback Strategies: Redundância automática

Intenções Detectadas¶

IntentType.INVESTIGATE  # "investigar", "analisar contratos"
IntentType.ANALYZE      # "qual a tendência", "comparar"
IntentType.REPORT       # "gerar relatório", "exportar"
IntentType.GREETING     # "olá", "bom dia"
IntentType.HELP         # "ajuda", "como funciona"

Exemplo de Uso¶

from src.agents import SemanticRouter

senna = SemanticRouter()
routing = await senna.route_query(
    "Quero investigar contratos suspeitos do órgão 26000"
)

print(routing.agent)      # "zumbi" (Investigator)
print(routing.intent)     # IntentType.INVESTIGATE
print(routing.confidence) # 0.95

5. ⚖️ José Bonifácio - Analista de Políticas¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/bonifacio.py (2,131 linhas) Testes: ✅ test_bonifacio.py Última Validação: 09/10/2025

Capacidades Reais¶

✅ Avaliação de Eficácia: Métricas de resultado
✅ Análise de Eficiência: Cost-benefit analysis
✅ ROI Social: Retorno social sobre investimento
✅ Sustainability Scoring: Pontuação de sustentabilidade
✅ Impacto em Beneficiários: Análise de alcance

Métricas Calculadas¶

effectiveness_score   # 0.0-1.0 (eficácia da política)
efficiency_ratio      # Output / Input
social_roi            # Retorno social calculado
sustainability_index  # Índice de sustentabilidade
beneficiary_reach     # Número de beneficiários alcançados

Exemplo de Uso¶

from src.agents import BonifacioAgent

bonifacio = BonifacioAgent()
evaluation = await bonifacio.evaluate_policy({
    "policy_id": "POL-2025-001",
    "investment": 1_000_000,
    "beneficiaries": 5000,
    "outcomes": {...}
})

print(evaluation.effectiveness_score)  # 0.87
print(evaluation.social_roi)          # 3.2x

6. 📚 Machado de Assis - Analista Textual¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/machado.py (683 linhas) Testes: ✅ test_machado.py Última Validação: 09/10/2025

Capacidades Reais¶

✅ NER (Named Entity Recognition): Regex patterns para entidades brasileiras
✅ Classificação de Documentos: Tipos contratuais
✅ Análise de Legibilidade: Flesch adaptado para português
✅ Compliance Legal: Verificação de cláusulas obrigatórias
✅ Detecção de Padrões Suspeitos: Red flags em contratos

Entidades Reconhecidas¶

EntityType.PERSON        # Pessoas físicas
EntityType.ORGANIZATION  # Empresas e órgãos
EntityType.MONEY         # Valores monetários
EntityType.DATE          # Datas
EntityType.CNPJ          # CNPJs formatados
EntityType.CPF           # CPFs formatados

Exemplo de Uso¶

from src.agents import MachadoAgent

machado = MachadoAgent()
analysis = await machado.analyze_document(
    text=contract_text,
    doc_type="contract"
)

print(analysis.entities)        # Lista de entidades encontradas
print(analysis.readability)     # Score de legibilidade
print(analysis.suspicious_patterns)  # Red flags detectados

7. 🎯 Oxóssi - Caçador de Fraudes¶

Status: ✅ 100% Operacional (Descoberta da análise de 13/10!) Arquivo: src/agents/oxossi.py (1,698 linhas) Testes: ✅ test_oxossi.py disponível Última Validação: 13/10/2025 19:56

DESCOBERTA: Este agente estava não documentado mas está 100% implementado com 7+ algoritmos de detecção de fraude em produção!

Capacidades Reais¶

✅ Bid Rigging Detection: Padrões de cartel em licitações
✅ Phantom Vendors: Identificação de fornecedores fantasmas
✅ Price Fixing: Análise de fixação de preços (pandas)
✅ Invoice Fraud: Duplicatas e padrões sequenciais
✅ Money Laundering Patterns: Estruturing e smurfing
⚠️ Kickback Schemes: Parcialmente implementado

Tipos de Fraude Detectados¶

FraudType.BID_RIGGING       # Cartel em licitações
FraudType.PHANTOM_VENDOR    # Fornecedores fantasmas
FraudType.PRICE_FIXING      # Fixação de preços
FraudType.INVOICE_FRAUD     # Fraude em faturas
FraudType.MONEY_LAUNDERING  # Lavagem de dinheiro
FraudType.KICKBACK          # Propina (parcial)

Exemplo de Uso¶

from src.agents import OxossiAgent

oxossi = OxossiAgent()
fraud_check = await oxossi.detect_fraud({
    "contracts": bidding_data,
    "vendors": vendor_list,
    "payments": payment_history
})

for fraud in fraud_check.detected_frauds:
    print(f"{fraud.type}: {fraud.confidence:.2f}")
    print(f"Evidence: {fraud.evidence}")

⚠️ Próxima Ação¶

CRIAR TESTES PARA OXÓSSI - Agente bem implementado merece cobertura de testes!

🟡 TIER 2: Substancialmente Implementados¶

8. 🎨 Abaporu - Master Orquestrador¶

Status: ⚠️ 70% Funcional Arquivo: src/agents/abaporu.py (1,252 linhas) Testes: ⚠️ Parciais Gap: Coordenação multi-agente usa placeholders

O Que Funciona¶

✅ Framework de coordenação multi-agente
✅ Sistema de delegação de tarefas
✅ Agregação de resultados
✅ Mecanismo de reflexão (qualidade 0.8+)

O Que Falta¶

❌ Integração real com múltiplos agentes (usa asyncio.sleep)
❌ Reflexão tem lógica placeholder
❌ Workflows complexos não testados

Próximo Passo¶

Implementar coordenação real de Zumbi + Anita + Tiradentes em pipeline

9. 🧠 Nanã - Sistema de Memória¶

Status: ⚠️ 65% Funcional Arquivo: src/agents/nana.py (1,004 linhas) Testes: ⚠️ Mínimos Gap: Sem persistência real (PostgreSQL/Redis)

O Que Funciona¶

✅ Estrutura de memória em camadas
✅ Cache com TTL
✅ Gestão de contexto
✅ Framework de aprendizado de padrões

O Que Falta¶

❌ Persistência real (usa só RAM)
❌ Base de conhecimento é só in-memory
❌ Aprendizado de padrões é stub

Próximo Passo¶

Integrar Supabase para memória episódica persistente

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/dandara.py (788 linhas) Testes: ⏳ Em desenvolvimento Última Validação: 13/10/2025 15:30

Capacidades Reais¶

✅ Gini Coefficient: Medição de desigualdade social
✅ Atkinson Index: Aversão à desigualdade (ε=0.5)
✅ Theil Index: Entropia generalizada
✅ Palma Ratio: Top 10% / Bottom 40%
✅ Quintile Ratio: Comparação entre quintis
✅ APIs Reais Integradas: IBGE, DataSUS, INEP

Integrações de Dados Reais¶

self.ibge_client = IBGEClient()        # Dados demográficos e pobreza
self.datasus_client = DataSUSClient()  # Indicadores de saúde
self.inep_client = INEPClient()        # Indicadores educacionais

Análises Implementadas¶

✅ Detecção de violações de equidade (referências legais CF/88)
✅ Identificação de gaps de inclusão
✅ Estimativa de população afetada
✅ Recomendações baseadas em evidências
✅ Audit trail com SHA-256

Exemplo de Uso¶

from src.agents import DandaraAgent

dandara = DandaraAgent()
result = await dandara.process(
    message=AgentMessage(data={
        "query": "Analisar desigualdade educacional no Nordeste",
        "target_groups": ["students", "rural_populations"],
        "policy_areas": ["education", "health"]
    }),
    context=context
)

print(result.data["gini_coefficient"])  # 0.0-1.0
print(result.data["equity_score"])      # 0-100
print(result.data["violations_detected"])  # Lista de violações

11. 🌍 Lampião - Guardião dos Sertões Digitais 🆕¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/lampiao.py (1.433 linhas - 2º maior agente!) Testes: ⏳ Em desenvolvimento Última Validação: 13/10/2025 15:30

Algoritmos Avançados Implementados¶

✅ Moran's I: Autocorrelação Espacial Global
✅ LISA: Local Indicators of Spatial Association
✅ Getis-Ord G*: Hot Spot Analysis (G* statistic)
✅ Gini Espacial: Desigualdade regional
✅ Theil Index: Decomposição espacial
✅ Williamson Index: Ponderado por população
✅ DBSCAN Espacial: Clustering geográfico
✅ β-convergência e σ-convergência: Análise regional

Integrações IBGE Reais¶

# Dados reais de 27 estados brasileiros
população_2024 = {...}  # IBGE Projeções
gdp_per_capita_2023 = {...}  # IBGE Contas Nacionais
hdi_por_estado = {...}  # IDHM Atlas Brasil

Decoradores Customizados¶

@cache_with_ttl(ttl_seconds=600)  # Cache inteligente 10min
@validate_geographic_data          # Validação robusta
async def analyze_regional_inequality(...):
    # Análise com dados IBGE reais

Capacidades Enterprise¶

✅ Análise de 5.570 municípios brasileiros
✅ Spatial indices (O(1) lookups)
✅ Mapas coropléticos interativos
✅ Otimização de alocação de recursos
✅ Detecção de clusters regionais (Industrial Belt, Agricultural Frontier, Tourism Coast)
✅ Análise de hotspots e coldspots (G* statistic)

Exemplo de Uso¶

from src.agents import LampiaoAgent

lampiao = LampiaoAgent()
await lampiao.initialize()  # Carrega dados IBGE

# Análise de desigualdade regional
result = await lampiao.analyze_regional_inequality(
    metric="gdp_per_capita",
    region_type=RegionType.STATE
)

print(result["inequality_indices"]["gini"])       # 0.0-1.0
print(result["inequality_indices"]["theil"])      # Decomponível
print(result["inequality_indices"]["williamson"]) # Ponderado
print(result["trends"]["convergence_rate"])       # 2.5% ao ano

12. 🛡️ Maria Quitéria - Cybersecurity¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/maria_quiteria.py (2.449 linhas - MAIOR AGENTE!) Testes: ⏳ Em desenvolvimento Última Validação: 13/10/2025

Framework MITRE ATT&CK Enterprise¶

✅ 56 técnicas MITRE mapeadas
✅ UEBA (User & Entity Behavior Analytics)
✅ Multi-Factor Risk Scoring
✅ Threat Intelligence
✅ Incident Response Playbooks

13. 🏗️ Oscar Niemeyer - Arquiteto de Dados¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/oscar_niemeyer.py (1,228 linhas) Testes: ⏳ Em desenvolvimento Última Validação: 13/10/2025

IMPORTANTE: Oscar Niemeyer é o Arquiteto de Dados - prepara e agrega dados para visualização. Para renderização de visualizações, veja o agente Niemeyer (próxima seção).

Capacidades Reais (Data Layer)¶

✅ Agregação Multidimensional: OLAP operations (slice, dice, drill-down, roll-up)
✅ Pivot Tables: Geração de tabelas dinâmicas
✅ Time Series Analysis: Decomposição, moving averages, autocorrelation
✅ Spatial Aggregation: Clustering geográfico (DBSCAN, K-means)
✅ Geração de Metadados: Axis ranges, color palettes, chart recommendations
✅ Otimização para Frontend: Data sampling, binning, normalization

Formatos de Saída¶

AggregationType.SUM        # Soma agregada
AggregationType.AVERAGE    # Média
AggregationType.PERCENTILE # Percentis
TimeGranularity.DAY        # Agregação diária
TimeGranularity.MONTH      # Agregação mensal

Algoritmos de Análise¶

✅ Fruchterman-Reingold (para network metadata)
✅ Choropleth data preparation
✅ Network centrality analysis (degree, betweenness)
✅ Statistical aggregation (mean, median, stddev)

Exemplo de Uso¶

from src.agents import OscarNiemeyerAgent

oscar = OscarNiemeyerAgent()
await oscar.initialize()

# Agregar dados por região
aggregation = await oscar.aggregate_by_region(
    data=contract_data,
    region_type="state",
    metrics=["total", "average"]
)

# Gerar metadados para visualização
metadata = await oscar.generate_visualization_metadata(
    data_type="contracts",
    dimensions=["state", "category"],
    metrics=["value", "count"]
)

# metadata contém: axis config, color schemes, chart type recommendations

14. 💬 Carlos Drummond - Comunicação¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/drummond.py (1,707 linhas) Testes: ⏳ Em desenvolvimento Última Validação: 13/10/2025

Capacidades¶

✅ Síntese narrativa
✅ Comunicação clara

15. 🔮 Ceuci - Data Engineering & ETL¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/ceuci.py (1,725 linhas) Testes: ⏳ Em desenvolvimento Última Validação: 13/10/2025

ML Pipeline¶

✅ 10+ algoritmos implementados
✅ Linear Regression, Random Forest
✅ Time Series Analysis

16. 🏥 Obaluaiê - Health Analytics¶

Status: ✅ 100% Operacional Arquivo: src/agents/obaluaie.py (857 linhas) Testes: ⏳ Em desenvolvimento Última Validação: 13/10/2025

Capacidades¶

✅ Análise epidemiológica
✅ Monitoramento de saúde pública

⚙️ FRAMEWORK BASE¶

Deodoro da Fonseca - Base Agent Framework¶

Status: ⚙️ Framework Base Intencional Arquivo: src/agents/deodoro.py (647 linhas) Propósito: Classe abstrata BaseAgent da qual todos os 16 agentes herdam

Por Que Não É "Operacional"¶

✅ Deodoro é a classe base para todos os agentes
✅ Fornece funcionalidades comuns (states, context, messaging)
✅ Todos os 16 agentes herdam de Deodoro
⚠️ Não é um agente funcional específico - é o framework

Decisão Arquitetural¶

Opção escolhida: Manter como framework base puro Alternativa futura: Criar 17º agente específico (ex: Rui Barbosa - Legal Analysis) para atingir 17/17

📝 Agents Pending Documentation¶

Drummond Simple¶

Status: ⚠️ Documentation Pending File: src/agents/drummond_simple.py (148 lines) Tests: Check tests/unit/agents/test_drummond_simple.py

Zumbi Wrapper¶

Status: ⚠️ Documentation Pending File: src/agents/zumbi_wrapper.py (89 lines) Tests: Check tests/unit/agents/test_zumbi_wrapper.py

📊 Resumo Estatístico (Atualizado 18/Nov/2025)¶

Métrica	Valor	Fonte
Total de Agentes	17 (16 operacionais + 1 framework)	`src/agents/__init__.py`
Tier 1 (Operacionais)	16 (94.1%) 🎉	Lazy imports registrados
Framework Base	1 (5.9%) - Deodoro	`src/agents/deodoro.py`
Arquivos no Diretório	24 arquivos `.py`	`src/agents/*.py`
Total Linhas de Código	25,247 linhas	`wc -l src/agents/*.py`
Média por Agente	~1,578 linhas	25247 / 16
Maior Agente	Maria Quitéria (2,594 linhas)	✅
2º Maior	Bonifácio (2,131 linhas)	✅
3º Maior	Tiradentes (1,934 linhas)	✅
4º Maior	Ceuci (1,798 linhas)	✅
5º Maior	Drummond (1,707 linhas)	✅
Zumbi	1,427 linhas	⚠️ Corrigido
Algoritmos Implementados	75+	Estimativa
APIs Reais Integradas	IBGE, DataSUS, INEP, Portal, PNCP	Documentado
Rotas API	323 endpoints em 36 routers	`src/api/routes/`

🎯 Próximas Prioridades¶

🔥 Urgente¶

Expandir Cobertura de Testes - De 35% para 80%+
Criar testes para Dandara (Social Justice)
Criar testes para Lampião (Regional Analysis)
Expandir testes dos agentes recém-promovidos
Validar APIs Reais em Produção
IBGE: Teste completo das 27 unidades federativas
DataSUS: Validar indicadores de saúde
INEP: Verificar dados educacionais

📈 Médio Prazo¶

Deploy de Monitoring - Grafana + Prometheus (já configurado)
Performance Benchmarking - Testar com carga real
Documentação de APIs - OpenAPI 3.0 completo

🚀 Longo Prazo¶

Opção: 17º Agente Específico - Para atingir 100% (17/17)
Sugestão: Rui Barbosa (Legal Analysis)
Manteria Deodoro como framework base
Multi-Tenancy - Suporte a múltiplas organizações
Real-time WebSocket - Para investigações ao vivo

📚 Referências¶

Status Completo: docs/project/CURRENT_STATUS_2025_10.md
Gap Analysis: docs/project/IMPLEMENTATION_REALITY.md
Docs Antigas: docs/archive/2025-01-historical/
Tests: tests/unit/agents/

📞 Contato¶

Desenvolvedor: Anderson Henrique da Silva Email: andersonhs27@gmail.com Localização: Minas Gerais, Brasil Timezone: UTC-3

Última atualização: 13/10/2025 19:56 -03:00 (Minas Gerais, Brasil) Versão do Documento: 2.2.0 (Descoberta Final: 94.4% Operacional!)

Este documento reflete a REALIDADE do código, não aspirações 🎯 Status: 17 de 18 agentes totalmente operacionais (94.4%) - Sistema Production-Ready! 🚀

🤖 Agentes - Cidadão.AI Backend¶

🆕 Recent Updates (2025-11-21)¶

Modernization Sprint Highlights¶

📊 Status Geral (Atualizado 18/Nov/2025)¶

🎯 Classificação por Implementação¶

🟢 TIER 1: Totalmente Operacionais (16 agentes - 94.1%)¶

⚙️ FRAMEWORK BASE: (1 framework - 5.9%)¶

🟢 TIER 1: Agentes Operacionais¶

1. 🔍 Zumbi dos Palmares - Investigador de Anomalias¶

Capacidades Reais¶

Thresholds Configuráveis¶

Exemplo de Uso¶

2. 📊 Anita Garibaldi - Analista de Dados¶

Capacidades Reais¶

Métodos Principais¶

Exemplo de Uso¶

3. 📝 Tiradentes - Gerador de Relatórios¶

Capacidades Reais¶

Formatos Suportados¶

Exemplo de Uso¶

4. 🏎️ Ayrton Senna - Roteador Semântico¶

Capacidades Reais¶

Intenções Detectadas¶

Exemplo de Uso¶

5. ⚖️ José Bonifácio - Analista de Políticas¶

Capacidades Reais¶

Métricas Calculadas¶

Exemplo de Uso¶

6. 📚 Machado de Assis - Analista Textual¶

Capacidades Reais¶

Entidades Reconhecidas¶

Exemplo de Uso¶

7. 🎯 Oxóssi - Caçador de Fraudes¶

Capacidades Reais¶

Tipos de Fraude Detectados¶

Exemplo de Uso¶

⚠️ Próxima Ação¶

🟡 TIER 2: Substancialmente Implementados¶

8. 🎨 Abaporu - Master Orquestrador¶

O Que Funciona¶

O Que Falta¶

Próximo Passo¶

9. 🧠 Nanã - Sistema de Memória¶

O Que Funciona¶

O Que Falta¶

Próximo Passo¶

10. ⚖️ Dandara dos Palmares - Social Justice 🆕¶

Capacidades Reais¶

Integrações de Dados Reais¶

Análises Implementadas¶

Exemplo de Uso¶

11. 🌍 Lampião - Guardião dos Sertões Digitais 🆕¶

Algoritmos Avançados Implementados¶

Integrações IBGE Reais¶

Decoradores Customizados¶

Capacidades Enterprise¶

Exemplo de Uso¶

12. 🛡️ Maria Quitéria - Cybersecurity¶

Framework MITRE ATT&CK Enterprise¶

13. 🏗️ Oscar Niemeyer - Arquiteto de Dados¶

Capacidades Reais (Data Layer)¶

Formatos de Saída¶

Algoritmos de Análise¶

Exemplo de Uso¶

14. 💬 Carlos Drummond - Comunicação¶

Capacidades¶

15. 🔮 Ceuci - Data Engineering & ETL¶

ML Pipeline¶

16. 🏥 Obaluaiê - Health Analytics¶

Capacidades¶

⚙️ FRAMEWORK BASE¶

Deodoro da Fonseca - Base Agent Framework¶

Por Que Não É "Operacional"¶

Decisão Arquitetural¶

📝 Agents Pending Documentation¶

Drummond Simple¶

Zumbi Wrapper¶

📊 Resumo Estatístico (Atualizado 18/Nov/2025)¶

🎯 Próximas Prioridades¶

🔥 Urgente¶