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+license: mit
+language:
+  - pt
+tags:
+  - multi-agent-system
+  - legal-tech
+  - json
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+
+# IZAAC: Dataset de Configuração para um Ecossistema de Agentes Jurídicos de IA
+
+## Resumo do Dataset
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+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 principais, cada uma servindo a um propósito específico dentro da arquitetura do sistema:
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+1.  **`agents`**: As definições completas de cada agente especialista e protocolo multi-etapas. Inclui suas personas, missões, modelos de linguagem e estruturas de saída esperadas.
+2.  **`feedback_data`**: A estrutura para coletar dados de feedback (positivos e negativos) para o aprimoramento contínuo de cada agente.
+3.  **`manifest`**: Um manifesto central que lista todos os protocolos disponíveis, descrevendo seu propósito e tipo, permitindo que o orquestrador do sistema selecione a ferramenta certa para cada tarefa.
+
+## Estrutura dos Dados
+
+Este dataset é carregado como um `DatasetDict`, contendo 3 configurações (tabelas) separadas.
+
+### `agents`
+Contém as definições dos agentes.
+
+*   **`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 com os seguintes campos: `id`, `nome`, `modelo`, `missao`, `tipo_saida`, `estrutura_saida` (como uma string JSON), e outros parâmetros opcionais.
+
+### `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.
+
+### `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, onde cada objeto descreve um protocolo com `path`, `proposito` e `tipo`.
+
+## Uso
+
+Para carregar este dataset, você pode usar o seguinte código Python, assumindo que os arquivos estão organizados nas pastas `agents/`, `data/`, e `protocols/`.
+
+```python
+from datasets import load_dataset, DatasetDict
+
+# Carregar o dataset a partir do Hugging Face Hub
+# (Substitua 'seu-usuario/izaac-dataset-name' pelo nome real no Hub)
+izaac_dataset = load_dataset('seu-usuario/izaac-dataset-name')
+
+# Você também pode carregar localmente:
+# caminhos_agentes = "caminho/para/izaac_data/agents/*.json"
+# caminhos_dados = "caminho/para/izaac_data/data/*.json"
+# caminhos_protocolo = "caminho/para/izaac_data/protocols/*.json"
+
+# tabela_agentes = load_dataset('json', data_files=caminhos_agentes, split='train')
+# tabela_dados = load_dataset('json', data_files=caminhos_dados, split='train')
+# tabela_protocolo = load_dataset('json', data_files=caminhos_protocolo, split='train')
+
+# izaac_dataset = DatasetDict({
+#     'agents': tabela_agentes,
+#     'feedback_data': tabela_dados,
+#     'manifest': tabela_protocolo
+# })
+
+
+# Acessar cada tabela
+print(izaac_dataset)
+
+# Exemplo: Acessar o primeiro agente
+primeiro_agente = izaac_dataset['agents']
+print(primeiro_agente['Detalhes'])