🔮 Ceuci - Agente de Análise Preditiva

Status: 🚧 10% Em Desenvolvimento

Implementado em src/agents/ceuci.py (595 linhas) com documentação inline excepcional mas todos os métodos principais são TODOs. Framework completo, algoritmos matematicamente documentados, zero implementação prática. Zero testes.

📋 Visão Geral

O agente Ceuci é o oráculo preditivo do sistema, especializado em análise de séries temporais, previsão de tendências e detecção antecipada de anomalias. Inspirado na cultura indígena brasileira de leitura dos sinais da natureza, este agente "prevê" padrões futuros através de algoritmos de ML.

Identidade Cultural

Ceuci representa a sabedoria preditiva das culturas indígenas brasileiras, que liam sinais da natureza para antecipar eventos. Nome de origem tupi, representa a capacidade de ver além do presente.

🎯 Capacidades Planejadas (Documentadas)

1. Análise de Séries Temporais 📈

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)

# Fórmula matemática documentada
ARIMA(p,d,q): (1-φ₁L-...-φₚLᵖ)(1-L)ᵈXₜ = (1+θ₁L+...+θₑLᵠ)εₜ

# Configuração
model_config["arima"] = {
    "max_p": 5,  # Ordem autoregressiva máxima
    "max_d": 2,  # Ordem de diferenciação
    "max_q": 5   # Ordem de média móvel
}

Aplicação: Previsão de gastos públicos, receitas Status: 🔴 TODO (linha 469)

SARIMA (Seasonal ARIMA)

# Extensão sazonal
SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s

# Para dados orçamentários com ciclo anual

Aplicação: Dados com sazonalidade (orçamentos anuais) Status: 🔴 TODO

Prophet (Facebook Algorithm)

# Modelo aditivo documentado
y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + εₜ

# Componentes:
# g(t): tendência (growth)
# s(t): sazonalidade (seasonality)
# h(t): feriados (holidays)
# εₜ: erro

model_config["prophet"] = {
    "yearly_seasonality": True,
    "weekly_seasonality": False
}

Aplicação: Previsões robustas com feriados brasileiros Status: 🔴 TODO

2. Redes Neurais para Previsão 🧠

LSTM (Long Short-Term Memory)

# Arquitetura documentada:
# - Input Gate: iₜ = σ(Wi·[hₜ₋₁,xₜ] + bi)
# - Forget Gate: fₜ = σ(Wf·[hₜ₋₁,xₜ] + bf)
# - Output Gate: oₜ = σ(Wo·[hₜ₋₁,xₜ] + bo)

model_config["lstm"] = {
    "hidden_size": 128,
    "num_layers": 2,
    "dropout": 0.2
}

Aplicação: Padrões complexos em séries longas Status: 🔴 TODO (TensorFlow/PyTorch)

GRU (Gated Recurrent Unit)

# Versão simplificada do LSTM
# Menos parâmetros, mais rápido

Aplicação: Previsões com menos dados históricos Status: 🔴 Não mencionado em código

Transformer Networks

# Attention mechanism para dependências longas

Aplicação: Análise de múltiplas séries relacionadas Status: 🔴 Não mencionado em código

3. Machine Learning Supervisionado 🤖

Random Forest

# Ensemble de árvores de decisão
model_config["random_forest"] = {
    "n_estimators": 100,
    "max_depth": 10
}

Status: 🔴 TODO (Scikit-learn)

XGBoost

# Objective function documentada:
# L(θ) = Σᵢl(yᵢ,ŷᵢ) + Σₖ Ω(fₖ)

model_config["xgboost"] = {
    "max_depth": 6,
    "learning_rate": 0.1,
    "n_estimators": 100
}

Status: 🔴 TODO (XGBoost library)

Support Vector Regression (SVR)

# Kernel trick para relações não-lineares

Status: 🔴 Não implementado

4. Decomposição Sazonal 🌡️

STL (Seasonal-Trend decomposition using Loess)

# Fórmula documentada:
Xₜ = Trendₜ + Seasonalₜ + Remainderₜ

# Separação de componentes temporais

Status: 🔴 TODO (linha 567)

X-13ARIMA-SEATS

# Método oficial do US Census Bureau
# Ajuste sazonal robusto

Status: 🔴 Não mencionado em código

5. Detecção de Anomalias Futuras ⚠️

Isolation Forest Temporal

# Extensão para séries temporais

Status: 🔴 TODO (linha 575)

One-Class SVM

# Classificação normalidade vs anomalia

Status: 🔴 Não implementado

LSTM Autoencoder

# Reconstrução de padrões normais
# Detecção de desvios futuros

Status: 🔴 Não implementado

💻 Implementação Técnica

Estrutura da Classe

class PredictiveAgent(BaseAgent):
    """
    Ceuci - Agente Preditivo

    DOCUMENTAÇÃO INLINE EXCEPCIONAL:
    - 8 modelos de ML documentados matematicamente
    - 6 métricas de avaliação explicadas
    - 4 aplicações específicas detalhadas
    - Performance targets definidos
    """

    def __init__(self, config: Optional[Dict[str, Any]] = None):
        super().__init__(
            name="PredictiveAgent",
            description="Ceuci - Agente especializado em análise preditiva"
        )

        # Configurações de modelos (TODAS definidas!)
        self.model_config = {
            "arima": {"max_p": 5, "max_d": 2, "max_q": 5},
            "lstm": {"hidden_size": 128, "num_layers": 2, "dropout": 0.2},
            "prophet": {"yearly_seasonality": True, "weekly_seasonality": False},
            "random_forest": {"n_estimators": 100, "max_depth": 10},
            "xgboost": {"max_depth": 6, "learning_rate": 0.1, "n_estimators": 100}
        }

        # Cache de modelos treinados
        self.trained_models = {}

        # Histórico de previsões
        self.prediction_history = []

Tipos de Previsão Suportados

class PredictionType(Enum):
    TIME_SERIES = "time_series"                  # Série temporal clássica
    CLASSIFICATION = "classification"            # Classificação categórica
    REGRESSION = "regression"                    # Regressão contínua
    ANOMALY_FORECAST = "anomaly_forecast"        # Previsão de anomalias
    TREND_ANALYSIS = "trend_analysis"            # Análise de tendências
    SEASONAL_DECOMPOSITION = "seasonal_decomposition"  # Decomposição

Modelos Disponíveis

class ModelType(Enum):
    ARIMA = "arima"
    LSTM = "lstm"
    PROPHET = "prophet"
    RANDOM_FOREST = "random_forest"
    XG_BOOST = "xgboost"
    LINEAR_REGRESSION = "linear_regression"
    POLYNOMIAL_REGRESSION = "polynomial_regression"
    SARIMA = "sarima"

Exemplo de Uso (Planejado)

from src.agents.ceuci import PredictiveAgent, PredictionRequest, PredictionType, ModelType
from src.agents.deodoro import AgentMessage, AgentContext

# ==========================================
# 1. INICIALIZAR AGENTE
# ==========================================
# Cria instância do agente preditivo Ceuci
# Carrega modelos pré-treinados e pipelines de pré-processamento
ceuci = PredictiveAgent()
await ceuci.initialize()  # Async initialization para carregar modelos pesados

# ==========================================
# 2. PREPARAR REQUEST DE PREVISÃO
# ==========================================
message = AgentMessage(
    content={
        "action": "predict_time_series",  # Tipo de predição: série temporal

        "prediction_request": {
            # Identificador único da requisição (rastreamento)
            "request_id": "PRED-2024-001",

            # Tipo de predição: "time_series", "classification", "regression"
            "prediction_type": "time_series",

            # Modelo de ML a usar: "arima", "prophet", "lstm", "xgboost", etc.
            "model_type": "arima",

            # DADOS HISTÓRICOS: Mínimo 36 pontos para ARIMA funcionar bem
            # Formato: lista de dicts com timestamp + valor
            "data": [
                {"date": "2023-01", "value": 1000000},  # Janeiro 2023
                {"date": "2023-02", "value": 1050000},  # Fevereiro 2023
                # ... total de 36 meses de histórico (3 anos)
            ],

            # Variável a ser prevista (target)
            "target_variable": "value",

            # Variáveis features (preditoras) - neste caso, apenas temporal
            "feature_variables": ["date"],

            # HORIZONTE DE PREVISÃO: quantos períodos à frente prever
            # 12 meses = previsão para 1 ano futuro
            "prediction_horizon": 12,

            # Nível de confiança para intervalos (95% = 2σ)
            "confidence_level": 0.95,

            # Parâmetros adicionais específicos do modelo ARIMA
            "additional_params": {
                "auto_arima": True,    # Auto-selecionar p,d,q ótimos
                "seasonal": True       # Considerar sazonalidade (ciclos anuais)
            }
        }
    },
    sender="abaporu",  # Quem solicitou a previsão
    context=AgentContext(investigation_id="INV-PRED-001")  # Contexto da investigação
)

# ==========================================
# 3. EXECUTAR PREVISÃO
# ==========================================
# Processa assincronamente: treina modelo + gera forecast
response = await ceuci.process_message(message, context)

# ==========================================
# 4. ESTRUTURA DA RESPOSTA (PLANEJADA)
# ==========================================
{
    "prediction_result": {
        # Mesmo request_id para rastreabilidade
        "request_id": "PRED-2024-001",

        # ARRAY DE PREVISÕES: 12 períodos (1 ano)
        "predictions": [
            {
                "period": 1,                    # Período 1 (próximo mês)
                "predicted_value": 1100000,     # Valor previsto central
                "lower_bound": 1050000,         # Limite inferior (95% CI)
                "upper_bound": 1150000,         # Limite superior (95% CI)
                "confidence": 0.95              # Nível de confiança
            },
            # ... mais 11 períodos (total 12 meses)
        ],

        # MÉTRICAS DE PERFORMANCE DO MODELO (validação cruzada)
        "model_performance": {
            "mae": 25000,      # Mean Absolute Error: erro médio em reais
            "rmse": 35000,     # Root Mean Square Error: penaliza erros grandes
            "mape": 2.3,       # Mean Absolute Percentage Error: 2.3% de erro
            "r2_score": 0.92,  # R²: 92% da variância explicada (excelente!)
            "aic": 450.2,      # Akaike Information Criterion (menor = melhor)
            "bic": 465.8,      # Bayesian Information Criterion (penaliza complexidade)
            "confidence": 0.88 # Confiança geral do modelo
        },

        # ANÁLISES ADICIONAIS
        "trend_direction": "upward",     # Tendência: "upward", "downward", "stable"
        "seasonal_strength": 0.65,       # Força da sazonalidade (0-1)
        "anomaly_alerts": 0              # Número de anomalias previstas
    },

    # Status da operação
    "status": "prediction_completed",  # "completed", "failed", "partial"

    # Confiança geral da previsão (0-1)
    "confidence": 0.88,

    # METADADOS DO MODELO
    "metadata": {
        "model_version": "1.0",         # Versão do modelo treinado
        "training_samples": 36,         # Quantidade de dados usados no treino
        "model_type": "arima",          # Modelo selecionado
        "parameters": {                 # Parâmetros finais do ARIMA
            "p": 2,  # Ordem autoregressiva (AR)
            "d": 1,  # Ordem de diferenciação (I)
            "q": 1   # Ordem de média móvel (MA)
        }
    }
}

📊 Métricas de Avaliação (Documentadas)

Mean Absolute Error (MAE)

MAE = (1/n) Σᵢ|yᵢ - ŷᵢ|

# Interpretação: Erro médio absoluto em unidades originais
# Vantagem: Fácil interpretação

Root Mean Square Error (RMSE)

RMSE = √((1/n) Σᵢ(yᵢ - ŷᵢ)²)

# Interpretação: Penaliza erros grandes
# Vantagem: Mesmas unidades que variável original

Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

MAPE = (100/n) Σᵢ|(yᵢ - ŷᵢ)/yᵢ|

# Interpretação: Erro percentual médio
# Vantagem: Independente de escala
# Limitação: Não funciona com valores zero

Symmetric MAPE (sMAPE)

# Reduz bias para valores pequenos
sMAPE = (100/n) Σᵢ|yᵢ - ŷᵢ| / ((|yᵢ| + |ŷᵢ|)/2)

Theil's U Statistic

# Compara com modelo naive (última observação)
# U < 1: Modelo melhor que naive
# U = 1: Igual ao naive
# U > 1: Pior que naive

🔧 Estado de Implementação

✅ O Que Funciona

1. Framework Completo: Classes, enums, data structures
2. Message Processing: Pipeline de mensagens
3. Configurações: Todos os modelos têm configs definidos
4. Logging: Sistema de logs implementado
5. Data Models: Pydantic models completos
6. Documentação Inline: EXCEPCIONAL - 200+ linhas de teoria

🔴 O Que NÃO Funciona (TODO)

1. _preprocess_time_series (linha 453): Só placeholder
2. _train_model (linha 468): TODO para TODOS os modelos
3. _generate_predictions (linha 485): Valores fake (100.0 + i*5)
4. _evaluate_model_performance (linha 508): Métricas hardcoded
5. _analyze_trends (linha 529): Retorna placeholders
6. _detect_seasonal_patterns (linha 565): TODO
7. _detect_future_anomalies (linha 575): Retorna lista vazia
8. analyze_trends (linha 308): TODO completo
9. detect_seasonal_patterns (linha 316): TODO completo
10. forecast_anomalies (linha 330): TODO completo
11. compare_models (linha 343): TODO com zeros
12. _load_pretrained_models (linha 583): pass
13. _setup_preprocessing_pipelines (linha 588): pass
14. _setup_evaluation_metrics (linha 593): pass

📊 Resumo: 10% Implementado

• Classes e estruturas: 100% ✅
• Documentação: 100% ✅ (excelente!)
• Algoritmos: 0% ❌
• Testes: 0% ❌

🔄 Integração no Sistema

Fluxo de Dados

Casos de Uso

Caso 1: Previsão Orçamentária

# Prever receitas federais próximos 12 meses
request = {
    "model_type": "arima",
    "data": historical_revenues,
    "target_variable": "receita_total",
    "prediction_horizon": 12
}

Caso 2: Detecção Antecipada de Anomalias

# Prever possíveis gastos anômalos
request = {
    "model_type": "lstm",
    "prediction_type": "anomaly_forecast",
    "data": spending_history,
    "prediction_horizon": 6
}

Caso 3: Análise de Tendências

# Analisar tendência de licitações
request = {
    "action": "analyze_trends",
    "data": bidding_volumes,
    "target_variable": "numero_licitacoes"
}

📚 Aplicações Específicas (Documentadas)

1. Previsão Orçamentária

• Receitas federais, estaduais, municipais
• Despesas por categoria e órgão
• Déficit/superávit fiscal

2. Análise de Licitações

• Volume de licitações por período
• Valores médios de contratos
• Detecção de padrões suspeitos

3. Monitoramento de Políticas

• Impacto de mudanças regulatórias
• Efetividade de programas sociais
• ROI de investimentos públicos

4. Alertas Preventivos

• Riscos de estouro orçamentário
• Anomalias em gastos específicos
• Padrões indicativos de fraude

🎯 Performance Targets (Documentados)

Métrica	Target	Status
Processamento	>1M pontos em <30s	🔴 N/A
Modelos Simultâneos	50+	🔴 N/A
Precisão MAPE	<5% curto prazo	🔴 N/A
Latência	<2s online	🔴 N/A
Memória	Até 10GB datasets	🔴 N/A

🚀 Roadmap de Implementação

Fase 1: Modelos Básicos (4-6 semanas)

# Prioridade ALTA
- [ ] Implementar ARIMA (statsmodels/pmdarima)
- [ ] Implementar Prophet (Facebook Prophet)
- [ ] Implementar Linear/Polynomial Regression (scikit-learn)
- [ ] Criar preprocessing pipeline completo
- [ ] Implementar métricas de avaliação reais

Fase 2: Machine Learning (6-8 semanas)

# Modelos avançados
- [ ] LSTM com TensorFlow/PyTorch
- [ ] Random Forest (scikit-learn)
- [ ] XGBoost (xgboost library)
- [ ] Cross-validation temporal
- [ ] Feature engineering

Fase 3: Análises Avançadas (4-6 semanas)

# Funcionalidades adicionais
- [ ] STL decomposition (statsmodels)
- [ ] Change point detection (ruptures library)
- [ ] Anomaly forecasting (PyOD)
- [ ] Model comparison framework
- [ ] Hyperparameter tuning (Optuna)

Fase 4: Produção (2-3 semanas)

# Preparar para produção
- [ ] Model serialization (joblib/pickle)
- [ ] Model versioning
- [ ] A/B testing framework
- [ ] Performance monitoring
- [ ] Testes completos (80% coverage)

🐛 Limitações Conhecidas

1. Zero Algoritmos Implementados

   • Todos os métodos são TODOs
   • Solução: Implementar conforme roadmap

2. Sem Modelos Treinados

   • Nenhum modelo disponível
   • Solução: Treinar com dados históricos brasileiros

3. Sem Testes

   • Zero cobertura
   • Solução: TDD para cada modelo

4. Sem Persistência

   • Modelos não são salvos
   • Solução: Model registry (MLflow/DVC)

📞 Próximas Ações Imediatas

🔥 Urgente (Esta Semana)

1. Implementar ARIMA básico - Mais simples de começar
2. Criar preprocessing pipeline - Fundamental para todos modelos
3. Implementar métricas de avaliação - MAE, RMSE, MAPE

📈 Curto Prazo (2 Semanas)

4. Implementar Prophet - Ótimo para dados governamentais
5. Validar com dados reais - Portal da Transparência
6. Criar testes unitários (50% coverage)

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Documentação Relacionada:

• Visão Geral dos Agentes
• Deodoro - Base Architecture
• ML Pipeline Overview

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Nota Especial: Este agente possui a MELHOR documentação inline do projeto (200+ linhas de teoria matemática), mas 0% de implementação prática. Um excelente blueprint esperando implementação! 📐→💻