# TODO - Projeto Arthur (Agente de Suporte Técnico N2)

Este documento serve como o roteiro técnico detalhado para a implementação do Agente Arthur. O foco é soberania (local-only), otimização de CPU e integração auditável via e-mail.

## Fase 1: Planejamento e Arquitetura de Dados ✅
- [x] **Consolidação do PRD N2:** Definição de escopo, hardware e lógica de atendimento.
- [x] **Mapeamento do Tenant Resolver (Financeiro):**
    - MockFinancialClient implementado em `src/clients/mock_financial.py`
    - Esquema Pydantic `TenantContext` em `src/models/tenant.py`
- [x] **Design do Schema de Auditoria:**
    - Modelo `AuditLog` em `src/models/audit.py` (PostgreSQL)
    - Migrations em `src/database/migrations.py`
- [x] **Mapeamento de Segredos:**
    - `SecretsManager` em `src/security/secrets_manager.py`
    - Suporte a Docker Secrets + variáveis de ambiente

## Fase 2: Infraestrutura e Conectores Core ✅
- [x] **Ambiente de Inferência Local:**
    - `OllamaClient` em `src/clients/ollama_client.py`
    - Suporte a Llama 3.2 1B (Triagem) e Llama 3.1 8B (Especialista)
- [x] **Configuração do Qdrant Multitenant:**
    - `QdrantMultitenant` em `src/clients/qdrant_client.py`
    - Persistência `on_disk: true` + filtro por `tenant_id`
- [x] **Conector Zabbix API:**
    - `ZabbixConnector` em `src/clients/zabbix_connector.py`
    - Funções: `get_host_status`, `get_active_problems`, `get_neighbor_alerts`
- [x] **Segurança de Infraestrutura:**
    - Docker Secrets configurado
    - `DLPFilter` em `src/security/dlp_filter.py` (redação de CPF/CNPJ/senhas)
- [ ] **Módulo de Comunicação (Mail Client):**
    - ⏳ Aguardando senha do email `arthur.servicedesk@itguys.com.br`

## Fase 3: Orquestração e Raciocínio (Cérebro) 🔄
- [x] **Implementação do Agente de Triagem (1B):**
    - `TriageAgent` em `src/agents/triage_agent.py`
    - Prompt Engineering para extração de entidades + fallback regex
    - Classificação de prioridade/categoria
- [x] **Implementação do Agente Especialista (8B):**
    - `SpecialistAgent` em `src/agents/specialist_agent.py`  
    - Coleta de contexto Zabbix + RAG
    - Geração de diagnóstico e resposta
- [x] **Pipeline de Processamento:**
    - `TicketPipeline` em `src/agents/pipeline.py`
    - Orquestração triage → specialist → audit
- [ ] **Desenvolvimento do Multi-Agent Dispatcher:**
    - Criar o orquestrador (LangGraph) que gerencia o estado do chamado.
    - Incluir lógica de `RateLimiter` por Tenant na entrada do Dispatcher (Fila de Prioridade/Descarte).
- [ ] **Desenvolvimento do Analista de Causa Raiz:**
    - Código Python para comparar alertas do host atual com alertas de sub-rede/vizinhança no Zabbix.
- [ ] **Camada de Validação e Segurança (Self-Correction):**
    - Implementar Schemas Pydantic rigorosos para todas as saídas de ferramentas.
    - Criar nó de "Crítico/Reflexão" no LangGraph para validar a existência de hosts/serviços antes de sugerir ações.
    - Adicionar asserções de segurança (Defensive Programming) para bloquear ações em domínios não permitidos.

## Fase 4: Flywheel e Qualidade (Aprendizado)
- [ ] **Pipeline de Ingestão de RAG:**
    - Criar script para processar diretórios de Markdowns/PDFs técnicos e indexar no Qdrant com metadados de tecnologia.
    - **Segurança:** Implementar passo de sanitização onde anexos rodam em sandbox e apenas texto puro é extraído.
- [ ] **Parser de Feedback de Encerramento:**
    - Desenvolver lógica para ler respostas de e-mail dos técnicos e identificar se o caso foi "Resolvido" ou "Reaberto".
- [ ] **Módulo de Memória Episódica:**
    - Lógica para salvar casos resolvidos como "Lições Aprendidas" para futuras consultas similares.

## Fase 5: Implantação e Monitoramento
- [ ] **Configuração do Langfuse Local:**
    - Subir Langfuse via Docker para rastreamento (tracing) de todos os chamados.
- [ ] **Teste de Stress e Latência:**
    - Validar tempo de resposta com 5+ chamados simultâneos (Contenção de CPU Xeon).
- [ ] **Homologação com Sistema Financeiro:**
    - Validar a busca dinâmica de clientes em tempo real.

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### Diretrizes para Agentes de Execução:
1. **CPU Only:** Nunca tente usar bibliotecas que exijam CUDA/GPU sem autorização expressa.
2. **Auditabilidade:** Toda decisão do Arthur deve gerar um log no PostgreSQL.
3. **Isolamento:** Garanta que os dados da ENSEG nunca vazem para um diagnóstico da OESTEPAN via filtros de Payload no Qdrant.