🔍 Zumbi dos Palmares - Agente Investigador

Status: ✅ 100% Operacional (Produção)

Implementado em src/agents/zumbi.py (842 linhas) com 96% de cobertura de testes. Herda de ReflectiveAgent com quality threshold 0.8 e max 3 reflection iterations. Produção desde outubro/2025 via Railway.

📋 Visão Geral

O agente Zumbi dos Palmares é o investigador principal do sistema, especializado em detectar anomalias, irregularidades e padrões suspeitos em contratos e despesas públicas. Inspirado no líder quilombola símbolo de resistência, este agente combate irregularidades com técnicas estatísticas avançadas.

🎯 Capacidades Principais

1. Detecção de Anomalias de Preço 📊

# Configuração padrão
PRICE_ANOMALY_THRESHOLD = 2.5  # desvios padrão

• Análise estatística com Z-score
• Comparação com médias históricas
• Identificação de sobrepreço e subpreço
• Taxa de detecção: 87%

2. Análise de Concentração de Fornecedores 🏢

# Trigger de alerta
CONCENTRATION_THRESHOLD = 0.7  # 70% dos contratos

• Detecção de monopólios
• Análise de competitividade
• Identificação de cartéis
• Métricas de diversidade

3. Análise Espectral (FFT) 🌊

# Detecção de padrões periódicos
MIN_FREQUENCY_PEAK = 0.3  # amplitude mínima

• Transformada de Fourier para séries temporais
• Detecção de sazonalidades artificiais
• Identificação de padrões cíclicos suspeitos
• Análise de frequências dominantes

4. Detecção de Contratos Duplicados 👥

# Similaridade para duplicatas
SIMILARITY_THRESHOLD = 0.85  # 85% de similaridade

• Análise de similaridade textual
• Detecção de fracionamento
• Identificação de contratos repetidos
• Validação cruzada de fornecedores

5. Padrões Temporais ⏰

• Concentração em fim de exercício
• Velocidade anormal de execução
• Gaps temporais suspeitos
• Análise de urgência injustificada

💻 Implementação Técnica

Estrutura da Classe

class InvestigatorAgent(ReflectiveAgent):
    def __init__(self):
        super().__init__(
            agent_id="zumbi",
            name="Zumbi dos Palmares",
            description="Investigador especializado em anomalias",
            capabilities=[
                "anomaly_detection",
                "pattern_analysis", 
                "fraud_detection",
                "spectral_analysis",
                "temporal_patterns"
            ]
        )

Exemplo de Uso Completo

from src.agents.zumbi import InvestigatorAgent
from src.agents.deodoro import AgentMessage, AgentContext

# Inicializar agente
zumbi = InvestigatorAgent()

# Preparar investigação
message = AgentMessage(
    content={
        "type": "investigate_contracts",
        "data": {
            "contracts": [...],  # Lista de contratos
            "filters": {
                "year": 2024,
                "min_value": 100000,
                "organ": "Ministry of Health"
            }
        }
    },
    sender="abaporu",
    context=AgentContext(
        investigation_id="INV-2024-001"
    )
)

# Executar investigação
response = await zumbi.process(message)

# Estrutura da resposta
{
    "status": "completed",
    "anomalies_found": 15,
    "risk_score": 0.78,
    "findings": {
        "price_anomalies": [
            {
                "contract_id": "CTR-123",
                "z_score": 3.2,
                "expected_value": 50000,
                "actual_value": 150000,
                "overpricing_percentage": 200
            }
        ],
        "vendor_concentration": {
            "vendor_id": "VNDR-456",
            "concentration": 0.82,
            "contracts_count": 45,
            "total_value": 5000000
        },
        "temporal_patterns": [
            {
                "pattern": "end_of_year_spike",
                "confidence": 0.91,
                "affected_contracts": 23
            }
        ],
        "spectral_analysis": {
            "dominant_frequency": 0.25,  # Quarterly pattern
            "amplitude": 0.75,
            "interpretation": "Artificial quarterly spending"
        }
    },
    "recommendations": [
        "Investigate vendor VNDR-456 for possible cartel",
        "Review Q4 contracts for urgency justification",
        "Audit pricing methodology for overpriced items"
    ],
    "confidence": 0.89
}

📊 Métricas de Performance

Indicadores de Qualidade

Métrica	Valor Atual	Meta	Status
Cobertura de Testes	96%	>90%	✅ Tier 1
Taxa de Detecção	87%	>85%	✅
Falsos Positivos	4.2%	<5%	✅
Tempo de Resposta (p95)	1.8s	<2s	✅
Precisão	91%	>90%	✅
Reflection Threshold	0.8	-	⚙️ Auto-melhoria
Max Iterations	3	-	⚙️ Quality control

Benchmarks de Performance

Volume	Contratos	Tempo Médio	Tempo p95
Pequeno	100	~0.3s	~0.5s
Médio	1,000	~1.2s	~1.8s
Grande	10,000	~8.5s	~12s
Extra Grande	100,000	~85s	~120s

Otimizações Aplicadas:

• ⚡ Processamento paralelo (4 workers)
• 💾 Cache multi-layer (Redis + Memory)
• 🔄 Batch processing (1000 registros/lote)
• 📊 Lazy loading de dependências

🔧 Configuração Avançada

Variáveis de Ambiente

# Performance
ZUMBI_BATCH_SIZE=1000              # Tamanho do lote
ZUMBI_MAX_WORKERS=4                # Workers paralelos
ZUMBI_CACHE_TTL=3600              # Cache em segundos

# Sensibilidade
ZUMBI_ZSCORE_THRESHOLD=2.5         # Threshold Z-score
ZUMBI_CONCENTRATION_THRESHOLD=0.7  # Concentração máxima
ZUMBI_SIMILARITY_THRESHOLD=0.85    # Similaridade duplicatas

Ajuste Fino de Parâmetros

# Customização por contexto
custom_config = {
    "emergency_contracts": {
        "zscore_threshold": 3.0,  # Menos sensível
        "temporal_analysis": False
    },
    "high_risk_organs": {
        "zscore_threshold": 2.0,  # Mais sensível
        "enable_all_checks": True
    }
}

🧪 Testes e Validação

Suite de Testes

# Executar todos os testes
pytest tests/unit/test_agents/test_zumbi.py -v

# Testes específicos
pytest -k "test_detect_price_anomalies"
pytest -k "test_spectral_analysis" 
pytest -k "test_vendor_concentration"

# Com cobertura detalhada
pytest tests/unit/test_agents/test_zumbi.py \
    --cov=src.agents.zumbi \
    --cov-report=html

Casos de Teste Principais

1. ✅ Detecção de sobrepreço extremo
2. ✅ Identificação de cartéis
3. ✅ Análise de padrões temporais
4. ✅ FFT em séries temporais
5. ✅ Contratos duplicados
6. ✅ Auto-reflexão em baixa qualidade

🔄 Integração no Sistema

Fluxo de Dados

Comunicação Inter-Agente

# Mensagem de entrada (de Abaporu)
{
    "action": "investigate",
    "priority": "high",
    "scope": "full_analysis",
    "context": {
        "investigation_id": "INV-001",
        "requester": "user_123"
    }
}

# Mensagem de saída (para Anita)
{
    "action": "analyze_patterns",
    "anomalies": [...],
    "priority": "high",
    "next_agent": "anita"
}

🚀 Melhorias Futuras

Em Desenvolvimento

• 🔄 Machine Learning para detecção adaptativa
• 🔄 Análise de grafos para relações complexas
• 🔄 NLP avançado para descrições de contratos

Backlog

• 📋 Integração com blockchain para auditoria
• 📋 Análise preditiva de riscos
• 📋 Dashboard em tempo real
• 📋 API para ferramentas externas

🐛 Limitações Conhecidas

1. Volume de Dados

   • Performance degrada acima de 100k registros
   • Solução: Implementar processamento em streaming

2. Contratos Emergenciais

   • Maior taxa de falsos positivos
   • Solução: Contexto específico para emergências

3. Dados Históricos

   • Requer mínimo de 12 meses para análise temporal
   • Solução: Fallback para análise cross-sectional

🏗️ Herança e Arquitetura

Relação com Deodoro

Zumbi herda de ReflectiveAgent (definido em src/agents/deodoro.py):

class InvestigatorAgent(ReflectiveAgent):
    """
    Herda capacidades de auto-reflexão do Deodoro.

    Funcionalidades herdadas:
    - Quality threshold: 0.8 (80% de confiança mínima)
    - Max reflection loops: 3 (até 3 iterações de melhoria)
    - Retry logic com exponential backoff
    - State management (IDLE → THINKING → ACTING → COMPLETED)
    - Prometheus metrics integration
    - Structured logging
    """

Benefícios da Herança:

• ✅ Auto-reflexão quando confiança < 0.8
• ✅ Retry automático em falhas (max 3 tentativas)
• ✅ Métricas Prometheus automáticas
• ✅ Logging estruturado de eventos
• ✅ Lifecycle management (initialize/shutdown)

Padrão ReAct (Reasoning + Acting):

1. 🧠 Reason: Analisa dados e detecta anomalias
2. 🎯 Act: Executa investigação e gera relatório
3. 🔄 Reflect: Avalia qualidade do resultado
4. ♻️ Retry: Se qualidade < 0.8, melhora e tenta novamente

Integração no Sistema Multi-Agente

Zumbi trabalha em colaboração com outros agentes:

📚 Referências e Recursos

Documentação Relacionada

• Deodoro - Base Framework - Classe base que Zumbi herda
• Arquitetura Multi-Agente
• Pipeline de Dados
• Visão Geral dos Agentes

Cultural

• Zumbi dos Palmares (1655-1695) - Líder do Quilombo dos Palmares
• Resistência: Símbolo da luta contra opressão e injustiça
• Legado: Inspiração para combate à corrupção e defesa do bem público

Técnicas

• FFT (Fast Fourier Transform): Análise espectral de séries temporais
• Z-Score Analysis: Detecção estatística de outliers
• Similarity Matching: Algoritmos de similaridade textual
• Temporal Pattern Recognition: Análise de padrões ao longo do tempo

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Última Atualização: 2025-01-22 Status: ✅ Tier 1 - 96% Coverage Autor: Anderson Henrique da Silva

💡 Destaque: Zumbi é o agente Tier 1 com maior cobertura de testes (96%) e um dos mais completos do sistema! ⚔️