izaac_data / README.md
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license: mit
language:
- pt
tags:
- multi-agent-system
- legal-tech
- json
configs:
- config_name: agents
data_files: "agents/*.json"
- config_name: agents_e
data_files: "especialista/direito/*.json"
- config_name: feedback_data
data_files: "data/*.json"
- config_name: manifest
data_files: "protocols/*.json"
---
# IZAAC: Dataset de Configuração para um Ecossistema de Agentes Jurídicos de IA
## Resumo do Dataset
Este repositório contém o conjunto completo de dados de configuração para o IZAAC, um ecossistema de agentes de IA especializados em tarefas jurídicas. O dataset é dividido em três configurações (tabelas) separadas, cada uma servindo a um propósito específico:
1. **`agents`**: As definições completas de cada agente especialista e protocolo multi-etapas. Carrega arquivos dos diretórios `agents/` (agentes de função única) e `especialista/direito/` (protocolos multi-agente).
2. **`feedback_data`**: A estrutura para coletar dados de feedback para o aprimoramento contínuo de cada agente.
3. **`manifest`**: Um manifesto central que lista todos os protocolos disponíveis.
## Estrutura dos Dados
Este dataset possui 3 configurações.
### Configuração: `agents`
Contém as definições de todos os agentes e protocolos.
* **`Detalhes`**: Um objeto contendo a `Persona` e o `Resumo da Missao` do agente/protocolo.
* **`Agentes`**: Uma lista de objetos, onde cada objeto é um agente (ou uma etapa de um protocolo) com seus parâmetros.
### Configuração: `feedback_data`
Contém os caminhos para os dados de feedback de cada agente.
* **`agent_path`**: String com o caminho para o arquivo de definição do agente correspondente.
* **`positive_data`**: Uma lista para armazenar exemplos de execuções bem-sucedidas.
* **`negative_data`**: Uma lista para armazenar exemplos de execuções mal-sucedidas.
### Configuração: `manifest`
Contém o manifesto de protocolos.
* **`versao_manifesto`**: String da versão do manifesto.
* **`descricao`**: Descrição do propósito do manifesto.
* **`protocolos_disponiveis`**: Uma lista de objetos que descrevem cada protocolo.
## Uso
Para carregar o dataset completo com todas as configurações, use o seguinte código:
```python
from datasets import load_dataset
# Substitua 'caarleexx/izaac_data' pelo seu nome de usuário/dataset no Hub
repo_id = "caarleexx/izaac_data"
# Carrega todas as configurações em um DatasetDict
izaac_dataset_dict = load_dataset(repo_id)
print(izaac_dataset_dict)
# Saída esperada:
# DatasetDict({
# agents: Dataset(...)
# feedback_data: Dataset(...)
# manifest: Dataset(...)
# })
# Para carregar uma configuração específica
agents_table = load_dataset(repo_id, name="agents", split="train")
print(agents_table)