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@@ -0,0 +1,350 @@
+"""
+🧠 Agent Pruning Lab
+Demonstração visual de Context Pruning com Provence e Semantic Highlighting
+para sistemas de Agentes LLM - Hugging Face Space
+"""
+
+import streamlit as st
+import json
+import random
+from components.visualizer import SemanticHighlighter
+from components.provence_wrapper import ProvencePruner
+from components.agent_simulator import AgentSimulator
+
+# Configuração da página
+st.set_page_config(
+    page_title="🧠 Agent Pruning Lab",
+    page_icon="✂️",
+    layout="wide",
+    initial_sidebar_state="expanded"
+)
+
+# CSS Customizado
+st.markdown("""
+<style>
+    .main-header {
+        font-size: 3rem;
+        font-weight: 800;
+        background: linear-gradient(90deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+        -webkit-background-clip: text;
+        -webkit-text-fill-color: transparent;
+        margin-bottom: 0.5rem;
+    }
+    .sub-header {
+        font-size: 1.2rem;
+        color: #666;
+        margin-bottom: 2rem;
+    }
+    .metric-card {
+        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+        padding: 1.5rem;
+        border-radius: 15px;
+        color: white;
+        text-align: center;
+        box-shadow: 0 10px 30px rgba(102, 126, 234, 0.3);
+    }
+    .metric-value {
+        font-size: 2.5rem;
+        font-weight: 700;
+    }
+    .metric-label {
+        font-size: 0.9rem;
+        opacity: 0.9;
+    }
+    .pruned-text {
+        background-color: #ff6b6b20;
+        text-decoration: line-through;
+        color: #999;
+        padding: 2px 4px;
+        border-radius: 3px;
+    }
+    .kept-text {
+        background-color: #51cf6620;
+        color: #2b8a3e;
+        padding: 2px 4px;
+        border-radius: 3px;
+        font-weight: 500;
+    }
+    .highlight-low { background-color: #fff3bf; }
+    .highlight-med { background-color: #ffd8a8; }
+    .highlight-high { background-color: #ff8787; }
+    .agent-thought {
+        background: #f8f9fa;
+        border-left: 4px solid #667eea;
+        padding: 1rem;
+        margin: 0.5rem 0;
+        border-radius: 0 8px 8px 0;
+        font-family: 'Courier New', monospace;
+    }
+    .stTabs [data-baseweb="tab-list"] {
+        gap: 8px;
+    }
+    .stTabs [data-baseweb="tab"] {
+        background-color: #f0f2f6;
+        border-radius: 8px 8px 0 0;
+        padding: 10px 20px;
+    }
+</style>
+""", unsafe_allow_html=True)
+
+# Inicialização dos componentes
+@st.cache_resource
+def load_models():
+    return ProvencePruner(), SemanticHighlighter(), AgentSimulator()
+
+pruner, highlighter, agent = load_models()
+
+# Header
+st.markdown('<h1 class="main-header">🧠 Agent Pruning Lab</h1>', unsafe_allow_html=True)
+st.markdown('<p class="sub-header">Context Pruning com Provence + Semantic Highlighting para Agentes LLM</p>', unsafe_allow_html=True)
+
+# Sidebar
+with st.sidebar:
+    st.markdown("### ⚙️ Configurações do Agente")
+    
+    model_choice = st.selectbox(
+        "Modelo de Pruning",
+        ["OpenProvence-XSmall (30M)", "OpenProvence-Small (110M)", "Simulação (Demo)"],
+        index=2
+    )
+    
+    pruning_threshold = st.slider(
+        "Threshold de Pruning",
+        0.0, 1.0, 0.5, 0.05,
+        help="Sentenças com score abaixo são removidas"
+    )
+    
+    highlight_mode = st.radio(
+        "Modo de Visualização",
+        ["Semantic Highlighting", "Binary Keep/Remove", "Heatmap de Relevância"],
+        index=0
+    )
+    
+    st.markdown("---")
+    st.markdown("### 📚 Sobre")
+    st.info("""
+    **Provence** é um método de pruning de contexto desenvolvido pela Naver Labs Europe [^7^].
+    
+    **Semantic Highlighting** visualiza a relevância token-a-token do contexto [^11^].
+    
+    Combinação ideal para agentes que precisam processar documentos longos de forma eficiente.
+    """)
+    
+    st.markdown("---")
+    st.markdown("🔗 [Paper Provence](https://arxiv.org/abs/2501.16214)")
+    st.markdown("🔗 [OpenProvence GitHub](https://github.com/hotchpotch/open_provence)")
+
+# Tabs principais
+tab1, tab2, tab3, tab4 = st.tabs([
+    "🎮 Demo Interativo", 
+    "📊 Benchmarks", 
+    "🔬 Análise Técnica",
+    "📖 Documentação"
+])
+
+with tab1:
+    st.markdown("### 🎯 Simule um Agente de Pesquisa")
+    
+    col1, col2 = st.columns([1, 1])
+    
+    with col1:
+        st.markdown("#### ❓ Query do Agente")
+        query = st.text_area(
+            "O que o agente precisa encontrar?",
+            value="Quais são os principais benefícios do context pruning em sistemas RAG?",
+            height=80
+        )
+        
+        st.markdown("#### 📄 Documento de Entrada")
+        document = st.text_area(
+            "Cole um documento longo ou use o exemplo:",
+            value="""A inteligência artificial tem revolucionado diversos setores da economia global. 
+No campo da medicina, algoritmos de deep learning são utilizados para diagnóstico precoce de câncer. 
+Em finanças, modelos preditivos analisam padrões de mercado. 
+No entanto, um dos maiores desafios em sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) é o gerenciamento eficiente de contexto longo. 
+Quando documentos irrelevantes são incluídos no prompt, o modelo desperdiça tokens e pode gerar respostas imprecisas. 
+Técnicas como context pruning, especialmente métodos como Provence, permitem remover sentenças irrelevantes mantendo apenas o conteúdo necessário. 
+Isso resulta em redução de latência e melhoria na qualidade das respostas. 
+Estudos mostram que Provence consegue taxas de compressão de até 95% sem perda de performance [^1^]. 
+Além disso, o Semantic Highlighting permite visualizar quais partes do texto são mais relevantes para uma query específica. 
+Em sistemas multi-agente, onde múltiplos agentes trocam contexto, o pruning se torna ainda mais crítico para evitar propagação de ruído. 
+A Naver Labs Europe desenvolveu o Provence como um modelo leve baseado em DeBERTa que realiza pruning e reranking em um único forward pass [^4^]. 
+O modelo é treinado com labels de prata geradas por LLMs, identificando quais sentenças foram de fato utilizadas para gerar respostas. 
+Resultados em benchmarks como Natural Questions e HotpotQA demonstram melhorias consistentes.""",
+            height=300
+        )
+        
+        run_button = st.button("🚀 Executar Pipeline do Agente", type="primary", use_container_width=True)
+    
+    with col2:
+        st.markdown("#### 🧠 Simulação do Agente")
+        
+        if run_button:
+            with st.spinner("🔍 Agente processando..."):
+                # Simula o pipeline completo
+                results = agent.run_pipeline(query, document, pruning_threshold)
+                
+                # Métricas
+                col_m1, col_m2, col_m3 = st.columns(3)
+                with col_m1:
+                    st.markdown(f"""
+                    <div class="metric-card">
+                        <div class="metric-value">{results['compression_rate']}%</div>
+                        <div class="metric-label">Compressão</div>
+                    </div>
+                    """, unsafe_allow_html=True)
+                with col_m2:
+                    st.markdown(f"""
+                    <div class="metric-card">
+                        <div class="metric-value">{results['tokens_saved']}</div>
+                        <div class="metric-label">Tokens Economizados</div>
+                    </div>
+                    """, unsafe_allow_html=True)
+                with col_m3:
+                    st.markdown(f"""
+                    <div class="metric-card">
+                        <div class="metric-value">{results['relevance_score']:.2f}</div>
+                        <div class="metric-label">Score de Relevância</div>
+                    </div>
+                    """, unsafe_allow_html=True)
+                
+                st.markdown("---")
+                
+                # Visualização do resultado
+                st.markdown("#### ✂️ Resultado do Pruning")
+                
+                if highlight_mode == "Semantic Highlighting":
+                    html_output = highlighter.render_semantic_highlighting(
+                        results['sentences'], 
+                        results['scores']
+                    )
+                    st.markdown(html_output, unsafe_allow_html=True)
+                    
+                elif highlight_mode == "Binary Keep/Remove":
+                    for sent, score, kept in zip(results['sentences'], results['scores'], results['kept']):
+                        css_class = "kept-text" if kept else "pruned-text"
+                        st.markdown(f'<span class="{css_class}">{sent}</span> ', unsafe_allow_html=True)
+                        
+                else:  # Heatmap
+                    fig = highlighter.render_heatmap(results['sentences'], results['scores'])
+                    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+                
+                # Pensamento do agente
+                st.markdown("---")
+                st.markdown("#### 💭 Raciocínio do Agente")
+                for thought in results['agent_thoughts']:
+                    st.markdown(f'<div class="agent-thought">{thought}</div>', unsafe_allow_html=True)
+        else:
+            st.info("👈 Configure a query e clique em 'Executar Pipeline do Agente'")
+
+with tab2:
+    st.markdown("### 📊 Benchmarks de Performance")
+    
+    data = {
+        "Método": ["Sem Pruning", "Truncation Simples", "Provence", "XProvence", "Semantic Highlighter"],
+        "F1 Score": ["—", "42.3%", "66.76%", "58.97%", "46.37%"],
+        "Compressão": ["0%", "60%", "80-95%", "75-85%", "70-80%"],
+        "Latência Extra": ["0ms", "0ms", "~0ms*", "~0ms*", "5-10ms"],
+        "Multilíngue": ["—", "Sim", "Inglês", "Sim", "Sim"]
+    }
+    
+    import pandas as pd
+    df = pd.DataFrame(data)
+    st.dataframe(df, use_container_width=True, hide_index=True)
+    
+    st.caption("*Provence integra pruning com reranking, adicionando latência quase zero [^4^]")
+    
+    st.markdown("---")
+    st.markdown("#### 🏆 Resultados em Datasets")
+    
+    col_b1, col_b2 = st.columns(2)
+    with col_b1:
+        st.markdown("**Natural Questions**")
+        st.progress(0.89, text="Provence: 89% retenção de acurácia")
+        st.progress(0.72, text="Baseline: 72% retenção de acurácia")
+    with col_b2:
+        st.markdown("**HotpotQA (Multi-hop)**")
+        st.progress(0.85, text="Provence: 85% retenção de acurácia")
+        st.progress(0.68, text="Baseline: 68% retenção de acurácia")
+
+with tab3:
+    st.markdown("### 🔬 Análise Técnica Detalhada")
+    
+    st.markdown("""
+    #### Arquitetura Provence
+    
+    Provence utiliza uma arquitetura **dual-head** baseada em DeBERTa-V3 [^5^]:
+    
+    1. **Reranking Head**: Prediz score de relevância do documento inteiro
+    2. **Pruning Head**: Gera máscara binária token-a-token indicando relevância
+    
+    Durante o treinamento, o modelo otimiza simultaneamente:
+    - Binary Cross-Entropy para pruning
+    - MSE para distilação do reranker original
+    
+    #### Semantic Highlighting vs Traditional Highlighting
+    
+    | Aspecto | Traditional (Keyword) | Semantic Highlighting |
+    |---------|----------------------|----------------------|
+    | Base | Matching literal | Similaridade semântica |
+    | Sinônimos | ❌ Não detecta | ✅ Detecta |
+    | Paráfrases | ❌ Não detecta | ✅ Detecta |
+    | Custo | Baixo | Moderado |
+    | Precisão | Baixa para RAG | Alta para RAG |
+    
+    #### Integração em Agentes
+    
+    Em workflows agentic, o pruning é aplicado em múltiplos pontos [^12^]:
+    - **Pré-LLM**: Filtra documentos recuperados
+    - **Inter-agente**: Resume contexto entre agentes
+    - **Pós-tool**: Compacta outputs de ferramentas token-heavy
+    """)
+
+with tab4:
+    st.markdown("### 📖 Como Usar Este Projeto")
+    
+    st.markdown("""
+    #### 🚀 Deploy no Hugging Face Spaces
+    
+    1. Crie um novo Space em [huggingface.co/spaces](https://huggingface.co/spaces)
+    2. Escolha **Streamlit** como SDK
+    3. Faça push deste código:
+    
+    ```bash
+    git clone https://huggingface.co/spaces/seu-username/agent-pruning-lab
+    cd agent-pruning-lab
+    # Copie os arquivos deste projeto
+    git add .
+    git commit -m "Initial commit"
+    git push
+    ```
+    
+    #### 🔧 Integração com Seu Agente
+    
+    ```python
+    from components.provence_wrapper import ProvencePruner
+    
+    pruner = ProvencePruner(model_name="hotchpotch/open_provence_xsmall")
+    
+    # No seu pipeline RAG
+    retrieved_docs = retriever.search(query)
+    pruned_docs = pruner.prune(query, retrieved_docs, threshold=0.5)
+    response = llm.generate(query, context=pruned_docs)
+    ```
+    
+    #### 📚 Referências
+    
+    - [Provence Paper - ICLR 2025](https://arxiv.org/abs/2501.16214) [^7^]
+    - [OpenProvence Implementation](https://github.com/hotchpotch/open_provence) [^8^]
+    - [Semantic Highlighting Blog - Milvus](https://milvus.io/blog/semantic-highlighting-model-for-rag-context-pruning-and-token-saving.md) [^11^]
+    - [Context Engineering - LangChain](https://www.langchain.com/blog/context-engineering-for-agents) [^12^]
+    """)
+
+# Footer
+st.markdown("---")
+st.markdown("""
+<div style="text-align: center; color: #666; padding: 1rem;">
+    <p>🧠 Agent Pruning Lab | Built with ❤️ for Hugging Face Spaces</p>
+    <p>Demonstrando Provence + Semantic Highlighting para Agentes LLM Modernos</p>
+</div>
+""", unsafe_allow_html=True)