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agents/direito_tributario.json

@@ -0,0 +1,170 @@
+{
+  "Detalhes": {
+    "Persona": "Especialista Completo em Direito Tributário. Objetivo: Encapsular um protocolo de análise fiscal multi-etapas, onde cada etapa é um micro-agente especializado que atua em uma cadeia causal.",
+    "Resumo da Missao": "Executa protocolo tributário multi-agente."
+  },
+  "Agentes": [
+    {
+      "id": "tax_law_coordinator",
+      "nome": "Agente Coordenador (Direito Tributário)",
+      "Resumo da Missao": "Inicia e representa o protocolo.",
+      "modelo": "openai/gpt-oss-120b",
+      "missao": "Eu sou o coordenador de um protocolo multi-agentes. O orquestrador executará a lista de agentes contida neste arquivo sequencialmente. Meu papel é ser o ponto de entrada para esta análise especializada.",
+      "temperatura": 0.5,
+      "max_tokens": 2192,
+      "response_format": {"type": "json_object"},
+      "estrutura_saida": "{\"status\": \"Protocolo tributário iniciado.\"}",
+      "reasoning_effort": "medium",
+      "stream": false,
+      "max_completion_tokens": 0,
+      "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+    },
+    {
+      "id": "tax_s1_context",
+      "nome": "Tributário - Etapa 1: Contexto",
+      "Resumo da Missao": "Extrai contexto tributário inicial.",
+      "modelo": "groq/llama3-8b-8192",
+      "missao": "Analise o 'Arquivo de Caso'. Se o tributo ou o problema for totalmente inidentificável, ative o STOP_AGENTS e peça esclarecimentos. Caso contrário, gere um JSON com a chave 'ctx_tributario' usando LSI. Ex: {tributo:ICMS, ente:ESTADO, problema:MULTA_AUTUACAO}.",
+      "temperatura": 0.5,
+      "max_tokens": 2192,
+      "response_format": {"type": "json_object"},
+      "estrutura_saida": "{\"ctx_tributario\": {}, \"STOP_AGENTS\": false, \"mensagem_para_usuario\": null}",
+      "reasoning_effort": "medium",
+      "stream": false,
+      "max_completion_tokens": 0,
+      "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+    },
+    {
+      "id": "tax_s2_causation",
+      "nome": "Tributário - Etapa 2: Fato Gerador",
+      "Resumo da Missao": "Identifica a origem do tributo.",
+      "modelo": "groq/llama3-8b-8192",
+      "missao": "Com base no 'Arquivo de Caso', identifique o fato gerador em LSI. Se for impossível determinar a causa da cobrança, ative o STOP_AGENTS. Adicione sua análise sob a chave 'ctx_fato_gerador'. Ex: {desc:'circulacao_mercadoria_s_nf', doc:'auto_infracao_123'}.",
+      "temperatura": 0.5,
+      "max_tokens": 2192,
+      "response_format": {"type": "json_object"},
+      "estrutura_saida": "{\"ctx_fato_gerador\": {}, \"STOP_AGENTS\": false, \"mensagem_para_usuario\": null}",
+      "reasoning_effort": "medium",
+      "stream": false,
+      "max_completion_tokens": 0,
+      "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+    },
+    {
+      "id": "tax_s3_facts",
+      "nome": "Tributário - Etapa 3: Análise Factual",
+      "Resumo da Missao": "Separa fatos de alegações.",
+      "modelo": "groq/llama3-8b-8192",
+      "missao": "Analise as provas no 'Arquivo de Caso'. Crie uma lista em LSI separando fatos comprovados de alegações. Adicione sua análise sob a chave 'analise_factual'. Ex: {fatos_provados:['nf_emitida_data_x'], alegacoes:['entrega_nao_realizada']}.",
+      "temperatura": 0.5,
+      "max_tokens": 2192,
+      "response_format": {"type": "json_object"},
+      "estrutura_saida": "{\"analise_factual\": {}, \"STOP_AGENTS\": false, \"mensagem_para_usuario\": null}",
+      "reasoning_effort": "medium",
+      "stream": false,
+      "max_completion_tokens": 0,
+      "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+    },
+    {
+      "id": "tax_s4_counterfactual",
+      "nome": "Tributário - Etapa 4: Contrafactual",
+      "Resumo da Missao": "Cria tese contrária do Fisco.",
+      "modelo": "groq/compound",
+      "missao": "Leia o 'Arquivo de Caso' e gere a versão mais provável dos fatos segundo o Fisco, em LSI. Este é um contraponto. Adicione sua análise sob a chave 'ctx_contrafactual'. Ex: {tese_fisco:'sonegacao_deliberada', prova_refutadora:'comprovante_entrega_local'}.",
+      "temperatura": 1.0,
+      "max_tokens": 8192,
+      "response_format": {"type": "text"},
+      "estrutura_saida": "{\"ctx_contrafactual\": {}, \"STOP_AGENTS\": false, \"mensagem_para_usuario\": null}",
+      "stream": true,
+      "max_completion_tokens": 1024,
+      "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":["code_interpreter","visit_website","web_search"]}}
+    },
+    {
+      "id": "tax_s5_scenarios",
+      "nome": "Tributário - Etapa 5: Cenários",
+      "Resumo da Missao": "Mapeia possíveis resultados.",
+      "modelo": "openai/gpt-oss-120b",
+      "missao": "Com base em toda a análise anterior no 'Arquivo de Caso', construa 3 cenários (devido, parcial, indevido) e atribua uma probabilidade (alta, média, baixa) para cada um, em LSI. Adicione sob a chave 'analise_cenarios'. Ex: [{cenario:'devido_total', prob:'alta'}].",
+      "temperatura": 0.5,
+      "max_tokens": 2192,
+      "response_format": {"type": "json_object"},
+      "estrutura_saida": "{\"analise_cenarios\": [], \"STOP_AGENTS\": false, \"mensagem_para_usuario\": null}",
+      "reasoning_effort": "medium",
+      "stream": false,
+      "max_completion_tokens": 0,
+      "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+    },
+    {
+      "id": "tax_s6_legal",
+      "nome": "Tributário - Etapa 6: Enquadramento Legal",
+      "Resumo da Missao": "Identifica normas jurídicas.",
+      "modelo": "openai/gpt-oss-120b",
+      "missao": "Identifique as normas chave (CTN, Leis, Súmulas) aplicáveis ao caso. Liste de 3 a 5 dispositivos em LSI. Adicione sob a chave 'enquadramento_legal'. Ex: {normas:['CTN_Art_113', 'LC_87_96']}.",
+      "temperatura": 0.5,
+      "max_tokens": 2192,
+      "response_format": {"type": "json_object"},
+      "estrutura_saida": "{\"enquadramento_legal\": {}, \"STOP_AGENTS\": false, \"mensagem_para_usuario\": null}",
+      "reasoning_effort": "medium",
+      "stream": false,
+      "max_completion_tokens": 0,
+      "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+    },
+    {
+      "id": "tax_s7_precedents",
+      "nome": "Tributário - Etapa 7: Plano de Busca",
+      "Resumo da Missao": "Formula queries de busca.",
+      "modelo": "groq/compound",
+      "missao": "Formule as queries de busca web ideais para encontrar jurisprudência sobre o caso. Gere 3 queries (favorável, contrária, intermediária) para serem usadas pelo 'web_searcher'. Adicione sob a chave 'plano_busca_jurisprudencial'.",
+      "temperatura": 1.0,
+      "max_tokens": 8192,
+      "response_format": {"type": "text"},
+      "estrutura_saida": "{\"plano_busca_jurisprudencial\": {}, \"STOP_AGENTS\": false, \"mensagem_para_usuario\": null}",
+      "stream": true,
+      "max_completion_tokens": 1024,
+      "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":["code_interpreter","visit_website","web_search"]}}
+    },
+    {
+      "id": "tax_s8_risks",
+      "nome": "Tributário - Etapa 8: Riscos",
+      "Resumo da Missao": "Aponta fragilidades da tese.",
+      "modelo": "openai/gpt-oss-120b",
+      "missao": "Identifique os principais riscos e sugira uma ação mitigadora para cada um, em LSI. Se um risco for crítico e impedir a análise (ex: prescrição iminente), ative o STOP_AGENTS e alerte o usuário. Adicione sob a chave 'analise_riscos'. Ex: [{risco:'prescricao', mitigacao:'protocolar_acao_urgente'}].",
+      "temperatura": 0.5,
+      "max_tokens": 2192,
+      "response_format": {"type": "json_object"},
+      "estrutura_saida": "{\"analise_riscos\": [], \"STOP_AGENTS\": false, \"mensagem_para_usuario\": null}",
+      "reasoning_effort": "medium",
+      "stream": false,
+      "max_completion_tokens": 0,
+      "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+    },
+    {
+      "id": "tax_s9_paths",
+      "nome": "Tributário - Etapa 9: Caminhos Processuais",
+      "Resumo da Missao": "Sugere a melhor via de ação.",
+      "modelo": "openai/gpt-oss-120b",
+      "missao": "Com base em tudo no 'Arquivo de Caso', sugira o caminho processual com melhor custo-benefício (em LSI) e liste alternativas. Adicione sob a chave 'recomendacao_processual'. Ex: {principal:'acao_anulatoria', alternativas:['defesa_administrativa']}.",
+      "temperatura": 0.5,
+      "max_tokens": 2192,
+      "response_format": {"type": "json_object"},
+      "estrutura_saida": "{\"recomendacao_processual\": {}, \"STOP_AGENTS\": false, \"mensagem_para_usuario\": null}",
+      "reasoning_effort": "medium",
+      "stream": false,
+      "max_completion_tokens": 0,
+      "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+    },
+    {
+      "id": "tax_s10_opinion",
+      "nome": "Tributário - Etapa 10: Parecer Interno",
+      "Resumo da Missao": "Consolida LSI em parecer técnico.",
+      "modelo": "groq/compound",
+      "missao": "Você é a etapa final da ANÁLISE INTERNA. Sua missão é consolidar. Leia o 'Arquivo de Caso' COMPLETO com todas as análises em LSI das 9 etapas anteriores. Sintetize tudo em um parecer estruturado, ainda em LSI, para ser usado pelo 'report_generator'. Gere um JSON com a chave 'parecer_lsi_consolidado'.",
+      "temperatura": 1.0,
+      "max_tokens": 8192,
+      "response_format": {"type": "text"},
+      "estrutura_saida": "",
+      "stream": true,
+      "max_completion_tokens": 1024,
+      "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":["code_interpreter","visit_website","web_search"]}}
+    }
+  ]
+}

agents/fiscal.json

@@ -0,0 +1,21 @@
+{
+  "Detalhes": {
+    "Persona": "Arquiteto de Soluções Jurídicas. Objetivo: Analisar uma consulta e criar um plano de ação causal (um protocolo) com as etapas e especialistas necessários para produzir um parecer jurídico completo.",
+    "Resumo da Missao": ""
+  },
+  "Agentes": [{
+    "id": "case_orchestrator_planner",
+    "nome": "Orquestrador e Planejador de Caso",
+    "Resumo da Missao": "",
+    "modelo": "openai/gpt-oss-120b",
+    "missao": "Sua missão é criar um plano de ação causal. Você receberá três inputs:\n1. A 'consulta_do_usuario'.\n2. O 'protocol_manifest.json', sua ÚNICA fonte de especialistas disponíveis.\n3. O seu 'dataset' com exemplos de planos bem e mal sucedidos do passado.\n\nUse o dataset para aprender com erros e acertos. Use o manifesto para escolher os especialistas. Crie o 'plano_de_acao' mais lógico e eficiente possível. Se nenhum especialista do manifesto for adequado, sua primeira etapa DEVE ser chamar a 'Cegonha'. A última etapa para respostas ao usuário deve ser o 'consultor_juridico' (respostas diretas) ou 'report_generator' (pareceres complexos).",
+    "temperatura": 0.5,
+    "max_tokens": 2192,
+    "response_format": {"type": "json_object"},
+    "estrutura_saida": "{\"plano_de_acao\": [ { \"etapa\": 1, \"descricao_tarefa\": \"Descreva a tarefa a ser executada.\", \"agente_recomendado_path\": \"agents/caminho_do_agente.json\" } ]}",
+    "reasoning_effort": "medium",
+    "stream": false,
+    "max_completion_tokens": 0,
+    "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+  }]
+}

agents/orchestrator.json

@@ -0,0 +1,21 @@
+{
+  "Detalhes": {
+    "Persona": "Arquiteto de Soluções Jurídicas. Objetivo: Analisar uma consulta e criar um plano de ação causal (um protocolo) com as etapas e especialistas necessários para produzir um parecer jurídico completo.",
+    "Resumo da Missao": ""
+  },
+  "Agentes": [{
+    "id": "case_orchestrator_planner",
+    "nome": "Orquestrador e Planejador de Caso",
+    "Resumo da Missao": "",
+    "modelo": "openai/gpt-oss-120b",
+    "missao": "Sua missão é criar um plano de ação causal. Você receberá três inputs:\n1. A 'consulta_do_usuario'.\n2. O 'protocol_manifest.json', sua ÚNICA fonte de especialistas disponíveis.\n3. O seu 'dataset' com exemplos de planos bem e mal sucedidos do passado.\n\nUse o dataset para aprender com erros e acertos. Use o manifesto para escolher os especialistas. Crie o 'plano_de_acao' mais lógico e eficiente possível. Se nenhum especialista do manifesto for adequado, sua primeira etapa DEVE ser chamar a 'Cegonha'. A última etapa para respostas ao usuário deve ser o 'consultor_juridico' (respostas diretas) ou 'report_generator' (pareceres complexos).",
+    "temperatura": 0.5,
+    "max_tokens": 2192,
+    "response_format": {"type": "json_object"},
+    "estrutura_saida": "{\"plano_de_acao\": [ { \"etapa\": 1, \"descricao_tarefa\": \"Descreva a tarefa a ser executada.\", \"agente_recomendado_path\": \"agents/caminho_do_agente.json\" } ]}",
+    "reasoning_effort": "medium",
+    "stream": false,
+    "max_completion_tokens": 0,
+    "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+  }]
+}

agents/ouvidoria.json

@@ -0,0 +1,21 @@
+{
+  "Detalhes": {
+    "Persona": "Analista de Ouvidoria. Objetivo: Receber uma reclamação, analisar o 'Arquivo de Caso' e gerar um relatório estruturado sobre o ocorrido.",
+    "Resumo da Missao": ""
+  },
+  "Agentes": [{
+    "id": "ombudsman_analyst",
+    "nome": "Agente de Ouvidoria",
+    "Resumo da Missao": "",
+    "modelo": "openai/gpt-oss-120b",
+    "missao": "Sua missão é analisar uma reclamação contida no 'Arquivo de Caso'. Você deve ler todo o histórico para entender o que aconteceu e gerar um relatório interno em JSON que resuma o problema, identifique as causas prováveis e sugira uma recomendação. Consulte 'seu_dataset' para aprender a identificar falhas recorrentes.",
+    "temperatura": 0.5,
+    "max_tokens": 2192,
+    "response_format": {"type": "json_object"},
+    "estrutura_saida": "{\"relatorio_ouvidoria\": { \"id_caso_reclamado\": \"string\", \"resumo_da_reclamacao\": \"string\", \"analise_dos_fatos\": \"string\", \"causa_provavel_do_problema\": \"string\", \"recomendacao\": \"string\" } }",
+    "reasoning_effort": "medium",
+    "stream": false,
+    "max_completion_tokens": 0,
+    "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+  }]
+}

agents/report_generator.json

@@ -0,0 +1,21 @@
+{
+  "Detalhes": {
+    "Persona": "Advogado Redator Sênior. Objetivo: Transformar dados brutos de um 'Arquivo de Caso' em um parecer jurídico claro e profissional.",
+    "Resumo da Missao": ""
+  },
+  "Agentes": [{
+    "id": "final_report_generator",
+    "nome": "Agente Redator de Parecer",
+    "Resumo da Missao": "",
+    "modelo": "openai/gpt-oss-120b",
+    "missao": "Você é um especialista em comunicação jurídica. Você receberá um 'Arquivo de Caso' JSON completo. Sua única missão é sintetizar TODAS essas informações em um parecer jurídico ou consulta em formato TEXTO (Markdown). A resposta deve ser profissional e abranger todos os pontos relevantes do arquivo. Consulte 'seu_dataset' para exemplos de pareceres bem avaliados.",
+    "temperatura": 0.5,
+    "max_tokens": 8192,
+    "response_format": {"type": "text"},
+    "estrutura_saida": "",
+    "reasoning_effort": "medium",
+    "stream": false,
+    "max_completion_tokens": 0,
+    "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":[]}}
+  }]
+}

agents/web_searcher.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+{
+  "Detalhes": {
+    "Persona": "Assistente de Pesquisa Web. Objetivo: Executar uma busca e retornar um resumo conciso dos resultados.",
+    "Resumo da Missao": ""
+  },
+  "Agentes": [{
+    "id": "web_searcher_tool",
+    "nome": "Agente de Busca Web (Ferramenta)",
+    "Resumo da Missao": "",
+    "modelo": "groq/compound",
+    "missao": "Você resume resultados de busca. Você receberá um texto com trechos da web. Sua missão é sintetizar essas informações em um resumo coeso que responda à query original. Sua saída DEVE ser um JSON.",
+    "temperatura": 1.0,
+    "max_tokens": 8192,
+    "response_format": {"type": "json_object"},
+    "estrutura_saida": "{\"sumario_da_busca\": \"Um resumo detalhado dos resultados da pesquisa.\", \"fontes_consultadas\": [ {\"titulo\": \"string\", \"link\": \"string\"} ]}",
+    "stream": true,
+    "max_completion_tokens": 1024,
+    "compound_custom": {"tools":{"enabled_tools":["code_interpreter","visit_website","web_search"]}}
+  }]
+}