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-# 🤖 AgentGraph - Plataforma Multi-Agente LangGraph
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-Uma plataforma inteligente de agentes especializados que utiliza LangGraph para processar consultas em linguagem natural, com suporte a múltiplos provedores de LLM e arquitetura modular extensível.
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-## ✨ Funcionalidades Principais
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-### 🎯 **Sistema Multi-Agente**
-- **Agente SQL**: Consultas inteligentes em dados CSV/SQLite
-- **Detecção Automática**: Identifica tipo de processamento necessário
-- **Arquitetura Extensível**: Preparado para PDF, MySQL, Gráficos e ML
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-### 🧠 **Múltiplos Provedores LLM**
-- **OpenAI**: GPT-4o, GPT-4o-mini, o3-mini
-- **Anthropic**: Claude-3.5-Sonnet com tool-calling
-- **HuggingFace**: LLaMA 70B, LLaMA 8B, DeepSeek-R1 (refinamento)
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-### 🔄 **LangGraph Avançado**
-- Arquitetura baseada em nós especializados
-- Processamento assíncrono e paralelo
-- Gerenciamento inteligente de objetos não-serializáveis
-- Sistema de retry com backoff exponencial
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-### 🔍 **Observabilidade com LangSmith**
-- Rastreamento completo de execuções LangGraph
-- Monitoramento de performance em tempo real
-- Debug avançado de agentes e fluxos
-- Análise de custos e uso de tokens
-- Dashboards de observabilidade integrados
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-### 🌐 **Interface Moderna**
-- Interface Gradio responsiva e centralizada
-- Configurações separadas do chat principal
-- Upload de CSV com processamento automático
-- Histórico detalhado e logs estruturados
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-### 💾 **Sistema Inteligente**
-- Cache otimizado com verificação de hits
-- Processamento genérico de CSV com detecção automática
-- Modo avançado com refinamento de respostas
-- Verbose ativo para debugging
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-## 📁 Estrutura do Projeto
-
-```
-agentgraph/
-├── app.py                     # 🚀 Entry point: Gradio + LangGraph
-├── graphs/
-│   └── main_graph.py          # 🔄 StateGraph principal com roteamento
-├── nodes/                     # 🎯 Nós especializados
-│   ├── csv_processing_node.py # 📊 Processamento genérico de CSV
-│   ├── database_node.py       # 🗄️ Operações de banco de dados
-│   ├── query_node.py          # 🔍 Processamento de consultas
-│   ├── refinement_node.py     # ✨ Refinamento de respostas
-│   ├── cache_node.py          # 💾 Gerenciamento de cache
-│   └── agent_node.py          # 🤖 Coordenação geral
-├── agents/                    # 🧠 Agentes especializados
-│   ├── sql_agent.py           # 📝 Agente SQL multi-provedor
-│   └── tools.py               # 🛠️ Ferramentas e detecção
-├── utils/                     # ⚙️ Utilitários
-│   ├── database.py            # 🗃️ Funções de banco de dados
-│   ├── config.py              # 📋 Configurações centralizadas
-│   └── object_manager.py      # 🎛️ Gerenciador de objetos
-├── uploaded_data/             # 📂 Arquivos CSV enviados
-├── requirements.txt           # 📦 Dependências
-├── README.md                  # 📖 Documentação
-├── architecture.md            # 🏗️ Arquitetura detalhada
-└── .env                       # 🔐 Variáveis de ambiente
-```
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-## 🚀 Instalação Rápida
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-### 1. **Clone o Repositório**
-```bash
-git clone https://github.com/seu-usuario/agentgraph.git
-cd agentgraph
-```
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-### 2. **Instale as Dependências**
-```bash
-pip install -r requirements.txt
-```
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-### 3. **Configure as Variáveis de Ambiente**
-Crie/edite o arquivo `.env`:
-
-```env
-# 🔑 API Keys (pelo menos uma é obrigatória)
-HUGGINGFACE_API_KEY=hf_your_key_here
-OPENAI_API_KEY=sk-your_key_here
-ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your_key_here
-
-# 🔍 LangSmith - Observabilidade (OPCIONAL)
-LANGSMITH_API_KEY=lsv2_pt_your_key_here
-LANGSMITH_TRACING=true
-LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com
-LANGSMITH_PROJECT=agentgraph-project
-
-# 🗄️ Configurações de Banco
-SQL_DB_PATH=data.db
-DEFAULT_CSV_PATH=tabela.csv
-UPLOAD_DIR=uploaded_data
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-# 🤖 Configurações de Modelo
-DEFAULT_MODEL=GPT-4o-mini
-MAX_ITERATIONS=40
-TEMPERATURE=0
-
-# 🌐 Configurações do Gradio
-GRADIO_SHARE=False
-GRADIO_PORT=7860
-```
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-### 4. **Execute a Aplicação**
-```bash
-python app.py
-```
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-🎉 **Pronto!** Acesse `http://localhost:7860` no seu navegador.
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-### 5. **Configure LangSmith (Opcional)**
-Para habilitar observabilidade avançada:
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-1. **Crie conta** em [LangSmith](https://smith.langchain.com/)
-2. **Obtenha API Key** no dashboard
-3. **Configure no .env**:
-   ```env
-   LANGSMITH_API_KEY=lsv2_pt_your_key_here
-   LANGSMITH_TRACING=true
-   LANGSMITH_PROJECT=agentgraph-project
-   ```
-4. **Reinicie** a aplicação
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-✨ **Com LangSmith você terá**:
-- 🔍 Rastreamento completo de execuções
-- 📊 Dashboards de performance
-- 🐛 Debug avançado de agentes
-- 💰 Análise de custos de tokens
-- 📈 Métricas de uso em tempo real
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-## 💡 Como Usar
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-### 🎯 **Fluxo Básico**
-1. **Acesse** `http://localhost:7860`
-2. **Selecione** o modelo LLM desejado (OpenAI, Anthropic ou HuggingFace)
-3. **Upload** de CSV (opcional) ou use dados padrão
-4. **Digite** perguntas em linguagem natural
-5. **Receba** respostas detalhadas com SQL e análises
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-### 🤖 **Modelos Disponíveis**
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-| Provedor | Modelo | Uso | Características |
-|----------|--------|-----|-----------------|
-| **OpenAI** | GPT-4o | AgentSQL | Tools + Verbose ativo |
-| **OpenAI** | GPT-4o-mini | AgentSQL | Modelo padrão, rápido |
-| **OpenAI** | o3-mini | AgentSQL | Sem temperature |
-| **Anthropic** | Claude-3.5-Sonnet | AgentSQL | Tool-calling + Retry |
-| **HuggingFace** | LLaMA 70B | Refinamento | Opcional |
-| **HuggingFace** | LLaMA 8B | Refinamento | Opcional |
-| **HuggingFace** | DeepSeek-R1 | Refinamento | Opcional |
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-### 📊 **Exemplos de Perguntas**
-```
-"Quais são os produtos com maior preço?"
-"Mostre as vendas por categoria"
-"Qual a média de idade dos clientes?"
-"Produtos com estoque baixo"
-"Análise de tendências mensais"
-```
-
-## 🧪 Verificação e Testes
-
-### **Verificação Rápida**
-```bash
-# Verifica configuração LangSmith
-python check_langsmith_setup.py
-
-# Teste completo de integração
-python test_langsmith_integration.py
-```
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-### **Arquivos de Teste Disponíveis**
-- `check_langsmith_setup.py` - Verificação rápida de configuração
-- `test_langsmith_integration.py` - Teste completo de integração
-- `test_new_architecture.py` - Teste da arquitetura LangGraph
-- `test_graph_functionality.py` - Teste de funcionalidades de gráficos
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-## 🛠️ Tecnologias
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-### **Core Framework**
-- **LangGraph**: Orquestração de agentes com nós especializados
-- **LangChain**: Framework de LLM com tool-calling
-- **LangSmith**: Observabilidade e rastreamento avançado
-- **Gradio**: Interface web moderna e responsiva
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-### **Processamento de Dados**
-- **SQLAlchemy**: ORM para banco de dados SQLite
-- **Pandas**: Processamento e análise de dados CSV
-- **SQLite**: Banco de dados embarcado
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-### **Provedores LLM**
-- **OpenAI**: GPT-4o, GPT-4o-mini, o3-mini
-- **Anthropic**: Claude-3.5-Sonnet
-- **HuggingFace**: LLaMA, DeepSeek via Together AI
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-### **Utilitários**
-- **AsyncIO**: Processamento assíncrono
-- **Logging**: Sistema de logs estruturados
-- **Retry**: Backoff exponencial para rate limiting
-
-## 🏗️ Arquitetura Atual
-
-### **Fluxo Principal**
-```
-Pergunta → Detecção de Tipo → AgentSQL → Refinamento (Opcional) → Resposta
-```
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-### **Nós Especializados**
-- **🔍 Query Node**: Detecção e processamento de consultas
-- **🗄️ Database Node**: Operações de banco e CSV
-- **💾 Cache Node**: Gerenciamento de cache e histórico
-- **✨ Refinement Node**: Melhoria de respostas (modo avançado)
-- **🤖 Agent Node**: Coordenação geral do fluxo
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-### **Características Técnicas**
-- ✅ **Async/Await**: Processamento não-bloqueante
-- ✅ **Multi-Provedor**: OpenAI, Anthropic, HuggingFace
-- ✅ **Tool-Calling**: Ferramentas SQL nativas
-- ✅ **Verbose Ativo**: Debugging detalhado
-- ✅ **Rate Limiting**: Retry automático para APIs
-- ✅ **Object Manager**: Gerenciamento de objetos não-serializáveis
-
-## 🚀 Roadmap - Implementações Futuras
-
-### **🎯 Curto Prazo (1-2 meses)**
-
-#### **📄 Agente PDF**
-```python
-# Funcionalidades planejadas:
-- Extração de texto de PDFs
-- OCR para documentos escaneados
-- Análise de estrutura de documentos
-- Busca semântica em conteúdo
-- Integração com LangGraph
-```
-
-#### **📊 Agente de Gráficos**
-```python
-# Funcionalidades planejadas:
-- Geração automática de visualizações
-- Matplotlib, Plotly, Seaborn
-- Gráficos baseados em consultas SQL
-- Exportação em múltiplos formatos
-```
-
-### **🎯 Médio Prazo (3-6 meses)**
-
-#### **🗄️ Agente MySQL**
-```python
-# Funcionalidades planejadas:
-- Conexões externas MySQL/PostgreSQL
-- Queries complexas com JOINs
-- Gerenciamento de múltiplas bases
-- Pool de conexões
-```
-
-#### **🤖 Agente de ML/Previsões**
-```python
-# Funcionalidades planejadas:
-- Modelos de Machine Learning
-- Análise de séries temporais
-- Previsões automáticas
-- Integração com scikit-learn
-```
-
-### **🎯 Longo Prazo (6+ meses)**
-
-#### **🔄 Sistema de Pipelines**
-```python
-# Funcionalidades planejadas:
-- Combinação de múltiplos agentes
-- Workflows customizáveis
-- Processamento em lote
-- Agendamento de tarefas
-```
-
-#### **🌐 API REST**
-```python
-# Funcionalidades planejadas:
-- Endpoints para cada agente
-- Autenticação e autorização
-- Rate limiting por usuário
-- Documentação OpenAPI
-```
-
-#### **☁️ Integração Cloud**
-```python
-# Funcionalidades planejadas:
-- Deploy em AWS/Azure/GCP
-- Armazenamento em nuvem
-- Escalabilidade automática
-- Monitoramento avançado
-```
-
-## 📈 Exemplos de Uso
-
-### **Análise de Vendas**
-```
-Usuário: "Quais produtos tiveram maior crescimento no último trimestre?"
-
-Sistema:
-1. 🔍 Detecta: consulta SQL
-2. 🧠 Claude analisa estrutura da tabela
-3. 📝 Gera SQL otimizado
-4. 📊 Executa e analisa resultados
-5. ��� Resposta detalhada em português
-```
-
-### **Relatório Financeiro**
-```
-Usuário: "Mostre um resumo das receitas por categoria"
-
-Sistema:
-1. 🔍 Identifica: agregação de dados
-2. 🧠 GPT-4o cria query com GROUP BY
-3. 📊 Executa com LIMIT 20
-4. ✨ Refinamento opcional com LLaMA
-5. 📈 Resposta com insights
-```
-
-## 🤝 Contribuição
-
-### **Como Contribuir**
-1. **Fork** o repositório
-2. **Crie** uma branch para sua feature (`git checkout -b feature/nova-funcionalidade`)
-3. **Commit** suas mudanças (`git commit -am 'Adiciona nova funcionalidade'`)
-4. **Push** para a branch (`git push origin feature/nova-funcionalidade`)
-5. **Abra** um Pull Request
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-### **Áreas de Contribuição**
-- 🐛 **Bug fixes** e melhorias
-- 📄 **Documentação** e exemplos
-- 🧪 **Testes** automatizados
-- 🎯 **Novos agentes** (PDF, MySQL, etc.)
-- 🎨 **Interface** e UX
-- ⚡ **Performance** e otimizações
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-## 📄 Licença
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-Este projeto está licenciado sob a [MIT License](LICENSE).
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-## 🙏 Agradecimentos
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-- **LangChain** e **LangGraph** pela framework excepcional
-- **Anthropic**, **OpenAI** e **HuggingFace** pelos modelos LLM
-- **Gradio** pela interface web intuitiva
-- Comunidade open source pelas contribuições
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-**⭐ Se este projeto foi útil, considere dar uma estrela no GitHub!**
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-**🔗 Links Úteis:**
-- [Documentação Detalhada](architecture.md)
-- [Exemplos de Uso](examples/)
-- [Issues e Sugestões](https://github.com/seu-usuario/agentgraph/issues)
-- [Discussões](https://github.com/seu-usuario/agentgraph/discussions)