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# TODO - Projeto Arthur (Agente de Suporte Técnico N2)
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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.
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## Fase 1: Planejamento e Arquitetura de Dados ✅
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- [x] **Consolidação do PRD N2:** Definição de escopo, hardware e lógica de atendimento.
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- [x] **Mapeamento do Tenant Resolver (Financeiro):**
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- MockFinancialClient implementado em `src/clients/mock_financial.py`
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- Esquema Pydantic `TenantContext` em `src/models/tenant.py`
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- [x] **Design do Schema de Auditoria:**
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- Modelo `AuditLog` em `src/models/audit.py` (PostgreSQL)
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- Migrations em `src/database/migrations.py`
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- [x] **Mapeamento de Segredos:**
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- `SecretsManager` em `src/security/secrets_manager.py`
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- Suporte a Docker Secrets + variáveis de ambiente
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## Fase 2: Infraestrutura e Conectores Core ✅
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- [x] **Ambiente de Inferência Local:**
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- `OllamaClient` em `src/clients/ollama_client.py`
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- Suporte a Llama 3.2 1B (Triagem) e Llama 3.1 8B (Especialista)
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- [x] **Configuração do Qdrant Multitenant:**
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- `QdrantMultitenant` em `src/clients/qdrant_client.py`
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- Persistência `on_disk: true` + filtro por `tenant_id`
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- [x] **Conector Zabbix API:**
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- `ZabbixConnector` em `src/clients/zabbix_connector.py`
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- Funções: `get_host_status`, `get_active_problems`, `get_neighbor_alerts`
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- [x] **Segurança de Infraestrutura:**
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- Docker Secrets configurado
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- `DLPFilter` em `src/security/dlp_filter.py` (redação de CPF/CNPJ/senhas)
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- [ ] **Módulo de Comunicação (Mail Client):**
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- ⏳ Aguardando senha do email `arthur.servicedesk@itguys.com.br`
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## Fase 3: Orquestração e Raciocínio (Cérebro) 🔄
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- [x] **Implementação do Agente de Triagem (1B):**
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- `TriageAgent` em `src/agents/triage_agent.py`
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- Prompt Engineering para extração de entidades + fallback regex
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- Classificação de prioridade/categoria
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- [x] **Implementação do Agente Especialista (8B):**
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- `SpecialistAgent` em `src/agents/specialist_agent.py`
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- Coleta de contexto Zabbix + RAG
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- Geração de diagnóstico e resposta
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- [x] **Pipeline de Processamento:**
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- `TicketPipeline` em `src/agents/pipeline.py`
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- Orquestração triage → specialist → audit
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- [ ] **Desenvolvimento do Multi-Agent Dispatcher:**
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- Criar o orquestrador (LangGraph) que gerencia o estado do chamado.
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- Incluir lógica de `RateLimiter` por Tenant na entrada do Dispatcher (Fila de Prioridade/Descarte).
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- [ ] **Desenvolvimento do Analista de Causa Raiz:**
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- Código Python para comparar alertas do host atual com alertas de sub-rede/vizinhança no Zabbix.
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- [ ] **Camada de Validação e Segurança (Self-Correction):**
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- Implementar Schemas Pydantic rigorosos para todas as saídas de ferramentas.
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- Criar nó de "Crítico/Reflexão" no LangGraph para validar a existência de hosts/serviços antes de sugerir ações.
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- Adicionar asserções de segurança (Defensive Programming) para bloquear ações em domínios não permitidos.
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## Fase 4: Flywheel e Qualidade (Aprendizado)
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- [ ] **Pipeline de Ingestão de RAG:**
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- Criar script para processar diretórios de Markdowns/PDFs técnicos e indexar no Qdrant com metadados de tecnologia.
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- **Segurança:** Implementar passo de sanitização onde anexos rodam em sandbox e apenas texto puro é extraído.
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- [ ] **Parser de Feedback de Encerramento:**
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- Desenvolver lógica para ler respostas de e-mail dos técnicos e identificar se o caso foi "Resolvido" ou "Reaberto".
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- [ ] **Módulo de Memória Episódica:**
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- Lógica para salvar casos resolvidos como "Lições Aprendidas" para futuras consultas similares.
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## Fase 5: Implantação e Monitoramento
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- [ ] **Configuração do Langfuse Local:**
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- Subir Langfuse via Docker para rastreamento (tracing) de todos os chamados.
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- [ ] **Teste de Stress e Latência:**
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- Validar tempo de resposta com 5+ chamados simultâneos (Contenção de CPU Xeon).
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- [ ] **Homologação com Sistema Financeiro:**
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- Validar a busca dinâmica de clientes em tempo real.
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### Diretrizes para Agentes de Execução:
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1. **CPU Only:** Nunca tente usar bibliotecas que exijam CUDA/GPU sem autorização expressa.
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2. **Auditabilidade:** Toda decisão do Arthur deve gerar um log no PostgreSQL.
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3. **Isolamento:** Garanta que os dados da ENSEG nunca vazem para um diagnóstico da OESTEPAN via filtros de Payload no Qdrant.
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