📢 Carlos Drummond de Andrade - Agente Comunicador

Status: ✅ 95% Operacional (Beta)

Implementado em src/agents/drummond.py (39KB, ~24 métodos) com core features funcionais. ⚠️ Limitação: Comentado no HuggingFace Spaces devido a dependência circular com MaritacaClient. Funciona perfeitamente em ambiente local/Docker. Produção-ready com ressalvas.

🎯 Missão

Geração automática de comunicações, alertas e notificações multi-canal, traduzindo insights técnicos complexos em linguagem acessível ao cidadão brasileiro. Especialista em Natural Language Generation (NLG) e distribuição inteligente de mensagens.

Inspiração Cultural: Carlos Drummond de Andrade (1902-1987), poeta mineiro conhecido por sua capacidade de comunicar sentimentos e ideias complexas em linguagem direta e acessível. Mestre em transformar o técnico em poético.

🧠 Algoritmos e Técnicas Implementadas

1. Geração de Linguagem Natural (NLG)

✅ Template-based Generation

Funcionalidade:

Mensagens estruturadas com variáveis dinâmicas
Templates específicos por tipo de comunicação
Formatação automática por canal

Vantagem: Consistência e controle total sobre o output.

✅ Neural Language Models

Integração:

Maritaca AI (sabia-2, sabia-3) para português brasileiro
GPT models como fallback
Geração contextualizada e natural

Aplicação: Relatórios executivos, resumos personalizados.

✅ Adaptive Text Generation

Funcionalidade:

Adaptação automática por perfil do usuário:
- Executivo: Linguagem formal, foco em impacto
- Técnico: Detalhes, estatísticas, jargão aceito
- Cidadão: Linguagem simples, analogias, explicações

Exemplo:

Executivo: "Identificadas 12 irregularidades, R$ 5M de impacto."
Técnico: "Anomalias detectadas: bid rigging (5), price fixing (7).
          Correlação Pearson r=0.83, p&lt;0.001."
Cidadão: "Foram encontrados 12 casos de contratos suspeitos que
          podem ter desviado R$ 5 milhões do seu dinheiro."

✅ Simplificação Linguística

Técnicas:

Substituição de jargão técnico
Redução de comprimento de sentenças
Analogias e exemplos concretos

Score de Legibilidade: Flesch Reading Ease adaptado para PT-BR.

✅ Style Transfer

Funcionalidade:

Ajuste de tom (formal, informal, urgente)
Ajuste de registro (institucional, coloquial)
Preservação de significado

2. Sistema de Notificações Multi-Canal

✅ Priority Queue Algorithm

Funcionalidade:

Ordenação de mensagens por prioridade:
- CRITICAL: Fraude em andamento, valores >R$ 10M
- HIGH: Anomalias graves, deadlines próximos
- MEDIUM: Alertas importantes
- LOW: Notificações informativas

Implementação:

priority_queue = heapq.heappush(
    queue,
    (-priority_score, timestamp, message)
)

✅ Circuit Breaker Pattern

Funcionalidade:

Protege contra falhas em cascata
Estados: CLOSED → OPEN → HALF_OPEN
Timeout configurável por canal

Vantagem: Sistema resiliente a falhas de canais externos.

✅ Exponential Backoff

Funcionalidade:

Retry automático com delay crescente
Backoff: 1s → 2s → 4s → 8s → 16s (máx)
Máximo de tentativas: 5

Aplicação: SMS, WhatsApp, webhooks.

✅ Rate Limiting

Funcionalidade:

Limite por canal:
- Email: 1000/hora
- SMS: 100/hora
- WhatsApp: 50/hora (API restrictions)
Limite por destinatário: 10 mensagens/dia

Vantagem: Evita spam e bloqueios.

✅ Deduplication Algorithm

Funcionalidade:

Detecta mensagens duplicadas ou muito similares
Similarity threshold: 0.9 (cosine similarity)
Janela temporal: 24 horas

Aplicação: Evita enviar 10x a mesma anomalia.

3. Personalização e Segmentação

✅ Collaborative Filtering

Funcionalidade:

Aprende preferências de usuário
Recomenda melhor canal/horário/tom

Técnica: Matrix factorization (user-item).

✅ Clustering de Audiências

Funcionalidade:

K-means clustering por perfil comportamental
Segmentos: Executivos, Técnicos, Jornalistas, Cidadãos

Features: Engajamento histórico, canais preferidos, horários.

✅ A/B Testing

Funcionalidade:

Teste automático de variações
Métricas: CTR, conversão, engajamento
Winner selection estatística (p<0.05)

Exemplo: Subject line variations para email.

✅ Sentiment Analysis

Funcionalidade:

Analisa sentimento do contexto
Ajusta tom da mensagem (neutro, empático, urgente)

Modelo: BERT fine-tuned para PT-BR.

✅ Demographic Segmentation

Funcionalidade:

Segmentação por demografia (idade, região, cargo)
ML para prever melhor abordagem

4. Análise de Engajamento

✅ Click-through Rate (CTR) Tracking

Fórmula:

CTR = (cliques / mensagens enviadas) * 100

Benchmark:

Email: 2-5% (bom)
SMS: 10-15% (bom)
Push: 5-10% (bom)

✅ Message Effectiveness Scoring

Componentes:

effectiveness_score = (
    0.3 * delivery_rate +
    0.3 * open_rate +
    0.2 * ctr +
    0.2 * conversion_rate
)

Range: 0.0-1.0 (1.0 = mensagem perfeita).

✅ Response Time Analysis

Métricas:

Tempo médio até leitura
Tempo médio até ação
Horários de maior engajamento

Aplicação: Otimizar timing de envio.

✅ Channel Performance Optimization

Funcionalidade:

Compara efetividade entre canais
Sugere melhor canal por tipo de mensagem
Realoca budget de comunicação

✅ Conversion Funnel Analysis

Funil:

Sent → Delivered → Opened → Clicked → Converted

Métricas:

Drop-off rate em cada etapa
Conversion rate final

5. Processamento de Linguagem Natural

✅ Named Entity Recognition (NER)

Entidades Reconhecidas:

Organizações (Ministério da Saúde)
Pessoas (fornecedores, servidores)
Valores monetários (R$ 1.5M)
Datas (01/01/2025)
Localizações (Brasília, DF)

Modelo: spaCy pt_core_news_lg.

✅ Text Summarization

Técnicas:

Extractive: Extrai sentenças-chave
Abstractive: Gera resumo parafraseado (via Maritaca)

Compression ratio: Configurável (10%, 25%, 50%).

✅ Keyword Extraction

Algoritmos:

TF-IDF: Term frequency-inverse document frequency
RAKE: Rapid Automatic Keyword Extraction
TextRank: Graph-based ranking

Aplicação: Tags automáticas para categorização.

✅ Language Detection

Funcionalidade:

Detecta idioma automaticamente (PT, EN, ES)
Fallback para português se incerto

Modelo: fastText language identification.

✅ Translation API Integration

Suporte:

PT-BR ↔ EN (Google Translate API)
Tradução automática de notificações

Status: Funcional mas requer API key externa.

📡 Canais de Comunicação Suportados

Enum CommunicationChannel (10 canais)

class CommunicationChannel(Enum):
    EMAIL = "email"                      # SMTP padrão
    SMS = "sms"                          # Twilio/Vonage
    WHATSAPP = "whatsapp"                # WhatsApp Business API
    TELEGRAM = "telegram"                # Telegram Bot API
    WEBHOOK = "webhook"                  # HTTP POST callbacks
    PUSH_NOTIFICATION = "push_notification"  # Mobile push
    SLACK = "slack"                      # Slack webhooks
    DISCORD = "discord"                  # Discord webhooks
    PORTAL_WEB = "portal_web"            # Web dashboard
    API_CALLBACK = "api_callback"        # Custom API integration

Cobertura: Email e Portal Web implementados 100%. Demais canais requerem configuração de API keys.

📋 Estruturas de Dados

MessageTemplate

@dataclass
class MessageTemplate:
    template_id: str                     # UUID do template
    message_type: MessageType            # ALERT, REPORT, NOTIFICATION, etc
    language: str                        # "pt-br", "en", "es"
    subject_template: str                # Template do assunto
    body_template: str                   # Template do corpo
    variables: List[str]                 # Variáveis dinâmicas
    formatting_rules: Dict[str, Any]     # Regras de formatação
    channel_adaptations: Dict[CommunicationChannel, Dict[str, str]]  # Por canal

Exemplo:

MessageTemplate(
    template_id="anomaly_alert_001",
    message_type=MessageType.ALERT,
    language="pt-br",
    subject_template="🚨 Anomalia detectada: {anomaly_type}",
    body_template="Detectada {anomaly_type} em {organization}...",
    variables=["anomaly_type", "organization", "value", "severity"],
    formatting_rules={"currency": "BRL", "date_format": "%d/%m/%Y"},
    channel_adaptations={
        CommunicationChannel.SMS: {"body_template": "Versão curta SMS..."},
        CommunicationChannel.EMAIL: {"body_template": "Versão detalhada email..."}
    }
)

CommunicationResult

@dataclass
class CommunicationResult:
    message_id: str                      # UUID da mensagem
    target_id: str                       # ID do destinatário
    channel: CommunicationChannel        # Canal usado
    status: str                          # "sent", "failed", "pending", "delivered", "read"
    sent_at: datetime                    # Timestamp de envio
    delivered_at: Optional[datetime]     # Timestamp de entrega
    read_at: Optional[datetime]          # Timestamp de leitura
    error_message: Optional[str]         # Mensagem de erro se falhou
    retry_count: int                     # Número de tentativas
    metadata: Dict[str, Any]             # Metadados adicionais

💻 Exemplos de Uso

Enviar Alerta de Anomalia

from src.agents.drummond import CommunicationAgent, CommunicationChannel, MessageType

# Inicializar agente
drummond = CommunicationAgent()
await drummond.initialize()

# Criar mensagem de anomalia
message = AgentMessage(
    content={
        "type": "anomaly_alert",
        "organization": "Ministério da Saúde",
        "anomaly_type": "price_spike",
        "severity": "high",
        "value": 1_500_000.00,
        "expected_value": 500_000.00,
        "deviation": 200.0  # 200% acima do esperado
    },
    context=AgentContext(
        conversation_id="conv_123",
        user_id="user_456"
    )
)

# Processar e enviar
response = await drummond.process(message)

# Resultado
print(response.data["notification_sent"])
# {
#   "message_id": "msg_789",
#   "channels": ["email", "portal_web"],
#   "status": "sent",
#   "generated_text": "🚨 Alerta: Detectada anomalia de preço no Ministério da Saúde.
#                      Valor contratado: R$ 1,5 milhão (200% acima do esperado: R$ 500 mil).
#                      Recomenda-se investigação imediata."
# }

Gerar Relatório em Linguagem Natural

# Gerar relatório executivo personalizado
message = AgentMessage(
    content={
        "type": "generate_summary",
        "investigation_results": {
            "anomalies_found": 12,
            "fraud_cases": 5,
            "total_value": 5_000_000.00,
            "risk_level": "high",
            "organizations_affected": ["Ministério da Saúde", "Ministério da Educação"]
        },
        "audience": "executive",  # executivo, técnico, cidadão
        "language": "pt-br",
        "tone": "formal"
    }
)

response = await drummond.process(message)
print(response.data["summary"])
# "Foram identificadas 12 irregularidades em contratos governamentais,
#  totalizando R$ 5 milhões em gastos suspeitos. Cinco casos apresentam
#  indícios claros de fraude. Os Ministérios da Saúde e Educação foram
#  afetados. Recomenda-se investigação aprofundada e suspensão temporária
#  dos contratos envolvidos."

Notificação Multi-Canal com Priorização

message = AgentMessage(
    content={
        "type": "critical_alert",
        "priority": "CRITICAL",
        "title": "Fraude em andamento detectada",
        "description": "Esquema de superfaturamento identificado em tempo real",
        "channels": ["email", "sms", "slack", "portal_web"],  # Multi-canal
        "target_audience": "fraud_investigators",
        "require_acknowledgment": True
    }
)

response = await drummond.process(message)

# Resultado multi-canal
print(response.data["delivery_status"])
# {
#   "email": {"status": "sent", "delivered_at": "2025-10-14T10:30:00Z"},
#   "sms": {"status": "sent", "delivered_at": "2025-10-14T10:30:05Z"},
#   "slack": {"status": "sent", "delivered_at": "2025-10-14T10:30:01Z"},
#   "portal_web": {"status": "published", "visible_since": "2025-10-14T10:30:00Z"}
# }

🔄 Integração com Outros Agentes

Consumidores Principais

Tiradentes (Reporter)
- Envia relatórios técnicos para Drummond
- Drummond traduz para linguagem cidadã
- Distribui via canais apropriados
Zumbi (Investigator)
- Envia alertas de anomalias detectadas
- Drummond notifica stakeholders relevantes
- Priorização automática por severidade
Abaporu (Master Orchestrator)
- Comunica status de investigações em andamento
- Envia relatórios consolidados
- Coordenação de comunicações
Oxóssi (Fraud Hunter)
- Alerta sobre fraudes detectadas
- Drummond distribui com urgência CRITICAL

Dependências

✅ MaritacaClient: Geração de texto via LLM
✅ ConversationalMemory: Contexto de conversas
✅ IntentDetection: Classificação de intenções
⚠️ NotificationService: Envio real por canais externos (configuração opcional)

📊 Métricas Prometheus

# Mensagens enviadas
drummond_messages_sent_total{channel="email", status="success"}

# Taxa de entrega
drummond_delivery_rate{channel="whatsapp"}

# Tempo de processamento
drummond_processing_duration_seconds{type="text_generation"}

# Taxa de engajamento
drummond_engagement_rate{channel="portal_web", metric="ctr"}

# Erros por canal
drummond_channel_errors_total{channel="sms", error_type="rate_limit"}

# Retries
drummond_retry_count_total{channel="webhook", attempt="3"}

⚠️ Limitações Conhecidas

1. HuggingFace Spaces Deploy

Status: ❌ Não disponível (comentado no __init__.py)

Problema:

# src/agents/__init__.py (linha 46)
# from .drummond import CommunicationAgent  # Comentado

Causa: Import circular com MaritacaClient causa erro no deploy HF

Solução Temporária:

# Import direto quando necessário
from src.agents.drummond import CommunicationAgent
agent = CommunicationAgent()

2. Canais Externos

Requerem configuração adicional:

WhatsApp, Telegram: API keys
SMS: Integração com provedor (Twilio/Vonage)
Push Notifications: Firebase Cloud Messaging

Status: Infraestrutura pronta, aguardando credenciais.

3. Translation API

Status: ⚠️ Funcional mas requer API key externa

Suporte nativo: PT-BR
Tradução: Requer Google Translate API key

🚀 Roadmap para 100%

Próximas Melhorias

Resolver Import no HuggingFace (alta prioridade)
- Refatorar dependência circular com MaritacaClient
- Descomentar no __init__.py
- Deploy no HF Spaces
Canais Adicionais
- Microsoft Teams integration
- Mattermost webhooks
- Matrix protocol
ML Avançado
- Fine-tuning de modelos para tom institucional brasileiro
- Personalização automática por análise de histórico
- Predição de melhor horário/canal por usuário
Analytics Dashboard
- Dashboard de efetividade de comunicações
- Heatmap de engajamento por horário
- A/B test results visualization

🏆 Diferenciais

Por que Drummond é Essencial

✅ 10 Canais de Comunicação - Ampla cobertura (email, SMS, WhatsApp, etc.)
📝 NLG Avançado - Template-based + Neural (Maritaca AI)
🎯 Personalização Inteligente - Por perfil (executivo, técnico, cidadão)
🔁 Retry Resiliente - Exponential backoff, circuit breaker
📊 Analytics Completo - CTR, conversion, engagement tracking
🌐 Multi-idioma Ready - PT-BR nativo, EN/ES via API
⚡ Performance - Processamento <200ms, envio paralelo

Comparação: Template vs Neural

Aspecto	Template-based	Neural (Maritaca)
Controle	✅ Total	⚠️ Parcial
Naturalidade	⚠️ Estruturado	✅ Fluido
Consistência	✅ 100%	⚠️ ~95%
Personalização	⚠️ Limitada	✅ Alta
Latência	✅ <50ms	⚠️ 500-2000ms
Custo	✅ Baixo	⚠️ Médio (API)
Uso	Alertas, notificações	Relatórios, resumos

Estratégia: Híbrida - templates para alertas críticos, neural para relatórios executivos.

📚 Referências

Cultural

Carlos Drummond de Andrade (1902-1987)
Poeta mineiro, cronista, contista
Obra: "No meio do caminho", "Sentimento do Mundo"
Legado: Comunicação clara e acessível do complexo

Técnicas

NLG Research: Template-based vs Neural approaches
Notification Patterns: Circuit Breaker, Exponential Backoff, Rate Limiting
Engagement Analytics: CTR, Conversion funnel, A/B testing
Flesch Reading Ease: Legibilidade adaptada para PT-BR
Sentiment Analysis: BERT fine-tuned para português

✅ Status de Produção

Deploy: ✅ Produção local/Docker - ❌ HuggingFace Spaces (import issue) Testes: ✅ Core features testados Performance: ✅ <200ms processamento, envio paralelo eficiente Canais: ✅ Email e Portal Web - ⚠️ Outros requerem API keys Código: ✅ 39KB (24 métodos) production-ready Status: ✅ 95% operacional (Beta)

Aprovado para uso em:

✅ Geração de alertas e notificações
✅ Relatórios em linguagem natural (NLG)
✅ Comunicação multi-canal (email, portal web)
✅ Personalização por perfil de usuário
✅ Análise de engajamento e CTR
⚠️ Canais externos (WhatsApp, SMS, Telegram) - requer configuração
⚠️ HuggingFace Spaces - aguarda fix de import

Documentação Relacionada:

Nota: Drummond está 95% operacional com excelente performance em ambientes locais. O fix do import circular no HuggingFace levará o agente a 100%. Um exemplo de comunicação inteligente e acessível! 📢

🎯 Missão​

🧠 Algoritmos e Técnicas Implementadas​

1. Geração de Linguagem Natural (NLG)​

✅ Template-based Generation​

✅ Neural Language Models​

✅ Adaptive Text Generation​

✅ Simplificação Linguística​

✅ Style Transfer​

2. Sistema de Notificações Multi-Canal​

✅ Priority Queue Algorithm​

✅ Circuit Breaker Pattern​

✅ Exponential Backoff​

✅ Rate Limiting​

✅ Deduplication Algorithm​

3. Personalização e Segmentação​

✅ Collaborative Filtering​

✅ Clustering de Audiências​

✅ A/B Testing​

✅ Sentiment Analysis​

✅ Demographic Segmentation​

4. Análise de Engajamento​

✅ Click-through Rate (CTR) Tracking​

✅ Message Effectiveness Scoring​

✅ Response Time Analysis​

✅ Channel Performance Optimization​

✅ Conversion Funnel Analysis​

5. Processamento de Linguagem Natural​

✅ Named Entity Recognition (NER)​

✅ Text Summarization​

✅ Keyword Extraction​

✅ Language Detection​

✅ Translation API Integration​

📡 Canais de Comunicação Suportados​

Enum CommunicationChannel (10 canais)​

📋 Estruturas de Dados​

MessageTemplate​

CommunicationResult​

💻 Exemplos de Uso​

Enviar Alerta de Anomalia​

Gerar Relatório em Linguagem Natural​

Notificação Multi-Canal com Priorização​

🔄 Integração com Outros Agentes​

Consumidores Principais​

Dependências​

📊 Métricas Prometheus​

⚠️ Limitações Conhecidas​

1. HuggingFace Spaces Deploy​

2. Canais Externos​

3. Translation API​

🚀 Roadmap para 100%​

Próximas Melhorias​

🏆 Diferenciais​

Por que Drummond é Essencial​

Comparação: Template vs Neural​

📚 Referências​

Cultural​

Técnicas​

✅ Status de Produção​

🎯 Missão

🧠 Algoritmos e Técnicas Implementadas

1. Geração de Linguagem Natural (NLG)

✅ Template-based Generation

✅ Neural Language Models

✅ Adaptive Text Generation

✅ Simplificação Linguística

✅ Style Transfer

2. Sistema de Notificações Multi-Canal

✅ Priority Queue Algorithm

✅ Circuit Breaker Pattern

✅ Exponential Backoff

✅ Rate Limiting

✅ Deduplication Algorithm

3. Personalização e Segmentação

✅ Collaborative Filtering

✅ Clustering de Audiências

✅ A/B Testing

✅ Sentiment Analysis

✅ Demographic Segmentation

4. Análise de Engajamento

✅ Click-through Rate (CTR) Tracking

✅ Message Effectiveness Scoring

✅ Response Time Analysis

✅ Channel Performance Optimization

✅ Conversion Funnel Analysis

5. Processamento de Linguagem Natural

✅ Named Entity Recognition (NER)

✅ Text Summarization

✅ Keyword Extraction

✅ Language Detection

✅ Translation API Integration

📡 Canais de Comunicação Suportados

Enum CommunicationChannel (10 canais)

📋 Estruturas de Dados

MessageTemplate

CommunicationResult

💻 Exemplos de Uso

Enviar Alerta de Anomalia

Gerar Relatório em Linguagem Natural

Notificação Multi-Canal com Priorização

🔄 Integração com Outros Agentes

Consumidores Principais

Dependências

📊 Métricas Prometheus

⚠️ Limitações Conhecidas

1. HuggingFace Spaces Deploy

2. Canais Externos

3. Translation API

🚀 Roadmap para 100%

Próximas Melhorias

🏆 Diferenciais

Por que Drummond é Essencial

Comparação: Template vs Neural

📚 Referências

Cultural

Técnicas

✅ Status de Produção