feat: upgrade interface web e suporte a áudio completo

ai_agent.py

@@ -1,120 +1,90 @@
 import os
 import re
 import requests
-from tools import run_bash_command, get_system_health
+import json
+from tools import AVAILABLE_TOOLS
 from config import get_config
 
+def get_llm_response(prompt: str, provider: str, cfg: dict) -> str:
+    """Invoca o provedor de LLM configurado."""
+    if provider == "gemini":
+        api_key = cfg.get("gemini_api_key")
+        url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key={api_key}"
+        payload = {"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}]}
+        res = requests.post(url, json=payload)
+        if res.status_code == 200:
+            return res.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
+        return f"Erro Gemini: {res.text}"
+    
+    elif provider == "ollama":
+        ollama_host = os.getenv("OLLAMA_HOST", "http://ollama-lw4s8g4gc8gss4gkc4gg0wk4:11434")
+        res = requests.post(f"{ollama_host}/api/generate", json={
+            "model": os.getenv("OLLAMA_MODEL", "qwen2.5-coder:1.5b"),
+            "prompt": prompt,
+            "stream": False
+        })
+        if res.status_code == 200:
+            return res.json().get("response", "")
+        return f"Erro Ollama: {res.text}"
+    
+    return "Provedor desconhecido."
+
 def query_agent(prompt: str, override_provider: str = None) -> str:
     """
-    Função principal que roteia pro LLM desejado, detecta intents e aciona as Tools.
+    Motor Agente em Loop (ReAct): Pensamento -> Ação -> Observação -> Resposta Final.
     """
-    
-    # SYSTEM PROMPT AVANÇADO: O "Ensinamento" da Inteligência Artificial
-    system_prompt = """Você é o [Antigravity VPS Agent], uma Inteligência Artificial autônoma de Dev/SysAdmin operando diretamente em uma máquina Ubuntu Linux do usuário (Marcos).
-Sua missão é ajudar o Marcos a gerenciar o servidor, criar aplicações, analisar código e orquestrar o Docker. VOCÊ DEVE RESPONDER SEMPRE EM PORTUGUÊS FLUENTE DO BRASIL.
-
-### SEUS PODERES E ARQUITETURA
-1. **Nível Root**: Você roda em um Bot Python empacotado via Docker. Este container mapeia o `/var/run/docker.sock`, o que te dá o poder DIVINO sobre tudo. Você pode listar, deletar, parar e recriar qualquer container na máquina hospedeira inteira.
-2. **Sistema de Arquivos**: O disco principal do servidor está montado de forma segura, o que permite que você leia logs nativos.
-3. **Mecanismo de Ação (A Interface de Ferramentas)**: Você **não executa os comandos diretamente pela web**. Você possui uma interface conectada ao bot no Telegram e Web. Para interagir com o servidor, sempre que decidir que algo precisa ser lido (ex: `ls -la`, `docker network ls`, `cat arquivo.txt`) ou modificado, responda com a notação: [CMD] o_comando_aqui [/CMD].
-4. O bot Python varrerá sua resposta via Regex, extrairá o comando que você colocou entre os blocos, abrirá um shell Bash real, e te devolverá na conversa o resultado do seu comando.
-
-### SEUS LIMITES E REGRAS
-- **Sem Comandos Interativos**: Jamais use comandos que exijam resposta humana travando o terminal (ex: `nano`, `top -d 1`, `apt-get install` sem `-y`). Se usar, o bash vai dar timeout (60s limit).
-- **Nunca use systemctl**: Você roda dentro de um container Docker. Logo, o comando `systemctl` NÃO FUNCIONA. Para ver serviços, use invariavelmente o comando `docker ps -a`.
-- **Aja, Não Explique Demais**: Se o usuário te der uma tarefa como "Veja meus containers", não explique o que é Docker. Apenas devolva [CMD] docker ps -a [/CMD] e diga "Estou olhando agora mesmo."
-- **Erros**: Se o comando retornar um código 127, 1 ou falha de acesso, aceite o erro e sugira tentar um comando de diagnóstico em seguida.
-
-Acorde, a VPS é sua para cuidar!"""
-    
-    if "logs do nginx" in prompt.lower() or "nginx" in prompt.lower():
-        output = run_bash_command("systemctl status nginx || echo 'Nginx não parece ser gerenciado por systemctl aqui'")
-        return f"Executei a checagem no Nginx. Olha o resultado: \n\n{output}"
-        
-    if any(palavra in prompt.lower() for palavra in ["status", "cpu", "saude", "saúde", "sauda", "memória", "disco", "hd"]):
-        health = get_system_health()
-        return f"A saúde atual pontual da sua máquina direta do Python está assim:\n{health}"
-        
     cfg = get_config()
-    provider = override_provider or cfg.get("active_provider", "ollama")
+    provider = override_provider or cfg.get("active_provider", "gemini")
     
-    if provider == "gemini":
+    # Contexto de Ferramentas para a IA
-        gemini_api_key = cfg.get("gemini_api_key", "")
+    tools_desc = "\n".join([f"- {k}: {v['description']}" for k,v in AVAILABLE_TOOLS.items()])
-        if not gemini_api_key: return "Chave API do Gemini não configurada."
     
-        try:
+    # Prompt especializado (sem chaves complexas)
-            url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key={gemini_api_key}"
+    system_prompt_base = """Você é o [Antigravity VPS Agent].
-            payload = {
+Sua missão é ser o SysAdmin de elite do Marcos. Você tem acesso root.
-                "contents": [{"parts": [{"text": system_prompt + "\n\nUsuário: " + prompt}]}]
-            }
-            res = requests.post(url, json=payload)
-            if res.status_code == 200:
-                raw_response = res.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
-            else:
-                return f"Erro na API do Gemini: {res.text}"
 
-            # Regex Universal para processar Comandos
+### REGRAS:
-            match = re.search(r"\[.*?CMD\](.*?)\[/.*?CMD\]", raw_response, re.IGNORECASE | re.DOTALL)
+1. Responda em PORTUGUÊS (Brasil).
-            if match:
+2. Para agir, use: [CMD] comando [/CMD]. Rode UM comando por vez.
-                comando_bash = match.group(1).strip()
+3. Seus comandos devem ser diretos (docker, git, ls, rm, mkdir).
-                resultado = run_bash_command(comando_bash)
+4. Após o comando, você receberá a saída. O seu objetivo é resolver a solicitação do usuário.
+5. Quando terminar, sua resposta FINAL deve ter:
+   - Um resumo técnico rápido.
+   - Uma seção entre tags <REFINED> ... </REFINED> com uma tabela Markdown limpa ou resumo em tópicos (Nome: Valor) para o usuário leigo.
 
-                # Tradução via Gemini
+### FERRAMENTAS DISPONÍVEIS:
-                traducao_prompt = f"O comando `{comando_bash}` retornou o seguinte dado: {resultado[:1500]}\nTraduza gentilmente para um formato leigo sem códigos de erro difíceis."
+{TOOLS_LIST}
-                t_payload = {"contents": [{"parts": [{"text": system_prompt + "\n\n" + traducao_prompt}]}]}
-                t_res = requests.post(url, json=t_payload)
-                if t_res.status_code == 200:
-                    texto_leigo = t_res.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
-                else:
-                    texto_leigo = "Falha ao gerar resumo no Gemini."
 
-                return f"🤖 **Comando Técnico (Gemini):** `{comando_bash}`\n\n**🖥️ Log Nativo:**\n```\n{resultado[:1000]}\n```\n\n🧑‍🏫 **Tradução:**\n{texto_leigo}"
+### EXEMPLO DE REFINAMENTO VISUAL:
+Relatório: Coletei os dados solicitados.
+<REFINED>
+### 📊 Status Global
+- **CPU**: 10%
+- **RAM**: 500MB livre
+</REFINED>
+"""
+    system_prompt = system_prompt_base.replace("{TOOLS_LIST}", tools_desc)
 
-            return raw_response
+    history = f"\nUsuário: {prompt}\n"
-        except Exception as e:
+    max_loops = 10
-            return f"Falha de Conexão com Gemini Pro: {e}"
     
-    elif provider == "ollama":
+    for _ in range(max_loops):
-        try:
+        full_prompt = system_prompt + history
-            ollama_host = os.getenv("OLLAMA_HOST", "http://ollama-lw4s8g4gc8gss4gkc4gg0wk4:11434")
+        response = get_llm_response(full_prompt, provider, cfg)
-            res = requests.post(f"{ollama_host}/api/generate", json={
-                "model": os.getenv("OLLAMA_MODEL", "qwen2.5-coder:1.5b"),
-                "prompt": system_prompt + "\nUsuário: " + prompt,
-                "stream": False
-            })
-            if res.status_code == 200:
-                raw_response = res.json().get("response", "Erro vazio do Ollama")
         
-                # Motor de Tool Calling Tolerante: Detecta [CMD] ou [VCMD] ou variações que LLMs minúsculas inventam
+        # Procura por comandos na resposta
-                match = re.search(r"\[.*?CMD\](.*?)\[/.*?CMD\]", raw_response, re.IGNORECASE | re.DOTALL)
+        match = re.search(r"\[CMD\](.*?)\[/CMD\]", response, re.IGNORECASE | re.DOTALL)
         
-                if match:
+        if match:
-                    comando_bash = match.group(1).strip()
+            cmd = match.group(1).strip()
-                    resultado = run_bash_command(comando_bash)
+            # Executa a tool (por enquanto focada em bash que é a mais poderosa)
+            print(f"Agente executando: {cmd}")
+            observation = AVAILABLE_TOOLS["run_bash_command"]["func"](cmd)
             
-                    # ----------------------------------------------------
+            # Adiciona ao histórico para a IA ler na próxima rodada
-                    # NOVA LÓGICA: Tradução Leiga (Segundo Prompt para a IA)
+            history += f"\nAgente (Pensamento/Ação): {response}\nSISTEMA (Saída do Terminal): {observation}\n"
-                    # ----------------------------------------------------
+        else:
-                    traducao_prompt = f"O comando `{comando_bash}` retornou a seguinte saída do servidor:\n\n{resultado[:1500]}\n\nTraduza GENTILMENTE essa saída técnica explicando de forma amigável, gentil e em português muito simples (para um não-técnico) o que isso indica. SE a saída for um 'ERRO', acalme o usuário, resuma que um comando técnico falhou e sugira verbalmente o que de forma segura investigar a seguir (não mande blocos confusos, apenas explique em português fluente)."
+            # Se não tem comando, é a resposta final
+            return response
             
-                    try:
+    return "O agente atingiu o limite de tentativas para esta tarefa."
-                        res_traducao = requests.post(f"{ollama_host}/api/generate", json={
-                            "model": os.getenv("OLLAMA_MODEL", "qwen2.5-coder:1.5b"),
-                            "prompt": system_prompt + "\n\n" + traducao_prompt,
-                            "stream": False
-                        })
-                        if res_traducao.status_code == 200:
-                            texto_leigo = res_traducao.json().get("response", "Erro ao processar resumo.")
-                        else:
-                            texto_leigo = "Falha ao gerar resumo na LLM."
-                    except Exception as e_traducao:
-                        texto_leigo = "Ocorreu uma falha ao tentar traduzir o log."
-                    
-                    # Retorna na tela a versão técnica seguida da versão explicada
-                    return f"🤖 **Comando Técnico:** `{comando_bash}`\n\n**🖥️ Log Nativo (Terminal):**\n```\n{resultado[:1000]}\n```\n\n🧑‍🏫 **Tradução:**\n{texto_leigo}"
-                
-                return raw_response
-        except Exception as e:
-             return f"Falha ao conectar no Ollama local: {e}"
-             
-    return "Ação não reconhecida pelo Agente no momento."

audio_handler.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+import os
+import speech_recognition as sr
+from pydub import AudioSegment
+from gtts import gTTS
+import uuid
+import re
+
+def transcribe_audio(file_path: str) -> str:
+    """Converte áudio (qualquer formato compatível com pydub) para WAV e transcreve com Google Speech."""
+    recognizer = sr.Recognizer()
+    
+    # Se não for wav, converte usando pydub (precisa de ffmpeg na VPS)
+    temp_wav = f"/tmp/{uuid.uuid4()}.wav"
+    try:
+        audio = AudioSegment.from_file(file_path)
+        audio.export(temp_wav, format="wav")
+        
+        with sr.AudioFile(temp_wav) as source:
+            audio_data = recognizer.record(source)
+            text = recognizer.recognize_google(audio_data, language="pt-BR")
+            return text
+    finally:
+        if os.path.exists(temp_wav):
+            os.remove(temp_wav)
+
+def text_to_speech(text: str) -> str:
+    """Sintetiza texto em áudio MP3, removendo tags visuais e emojis."""
+    # Limpeza para narração
+    texto_limpo = text.replace("🤖", "").replace("🧑‍🏫", "").replace("*", "").replace("`", "")
+    # Remove o bloco <REFINED> se houver, pois ele é para leitura visual apenas
+    texto_limpo = re.sub(r'<REFINED>.*?</REFINED>', '', texto_limpo, flags=re.DOTALL).strip()
+    
+    # Se sobrar texto vazio após limpar o refinado (raro), fala algo genérico
+    if not texto_limpo:
+        texto_limpo = "Relatório processado. Os detalhes estão no painel visual."
+
+    filename = f"audio_reply_{uuid.uuid4().hex[:8]}.mp3"
+    filepath = os.path.join("/tmp", filename)
+    
+    tts = gTTS(text=texto_limpo, lang='pt-br', tld='com.br', slow=False)
+    tts.save(filepath)
+    return filename

docker-compose.yml

@@ -9,7 +9,8 @@ services:
       - "8000"
     # Monta as credenciais e o socket do docker para o Bot conseguir comandar a VPS raiz!
     volumes:
-      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
+      - .:/app
+      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:rw
       - /:/host_root:ro # Acesso em leitura à VPS para análise
       - ./data:/app/data # Configs dinâmicas (API Keys, etc)
     env_file:

main.py

@@ -3,11 +3,12 @@ import psutil
 import subprocess
 import time
 import json
-from fastapi import FastAPI, Request, Header, Depends, HTTPException, status
+from fastapi import FastAPI, Request, Header, Depends, HTTPException, status, File, UploadFile
-from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse
+from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse, FileResponse
 from fastapi.templating import Jinja2Templates
 from dotenv import load_dotenv
 from starlette.concurrency import run_in_threadpool
+import audio_handler
 
 from ai_agent import query_agent
 from config import get_config, save_config
@@ -111,6 +112,43 @@ async def web_chat(message: dict, is_auth: bool = Depends(verify_password)):
     reply = await run_in_threadpool(query_agent, prompt=user_text)
     return JSONResponse(content={"reply": reply})
 
+@app.post("/api/chat-audio")
+async def web_chat_audio(audio: UploadFile = File(...), is_auth: bool = Depends(verify_password)):
+    """Recebe áudio, transcreve, processa na IA e devolve texto + áudio de resposta."""
+    temp_path = f"/tmp/{audio.filename}"
+    with open(temp_path, "wb") as buffer:
+        buffer.write(await audio.read())
+    
+    try:
+        # Transcrição (STT)
+        user_text = await run_in_threadpool(audio_handler.transcribe_audio, temp_path)
+        
+        # IA (Processamento)
+        reply = await run_in_threadpool(query_agent, prompt=user_text)
+        
+        # Síntese (TTS)
+        audio_filename = await run_in_threadpool(audio_handler.text_to_speech, reply)
+        audio_url = f"/api/audio-file/{audio_filename}"
+        
+        return JSONResponse(content={
+            "text": user_text,
+            "reply": reply,
+            "audio_url": audio_url
+        })
+    except Exception as e:
+        return JSONResponse(content={"status": "error", "message": str(e)}, status_code=500)
+    finally:
+        if os.path.exists(temp_path):
+            os.remove(temp_path)
+
+@app.get("/api/audio-file/{filename}")
+async def get_audio_file(filename: str):
+    """Serve os arquivos de áudio temporários gerados pelo TTS."""
+    filepath = os.path.join("/tmp", filename)
+    if os.path.exists(filepath):
+        return FileResponse(filepath, media_type="audio/mpeg")
+    raise HTTPException(status_code=404, detail="Arquivo de áudio não encontrado.")
+
 @app.get("/api/test_llm")
 async def test_llm_speed(is_auth: bool = Depends(verify_password)):
     """Mede a velocidade de resposta da IA ativa."""

start.sh

@@ -0,0 +1,3 @@
+#!/bin/bash
+uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload & 
+python bot_logic.py

templates/index.html

@@ -7,6 +7,7 @@
     <!-- Favicon -->
     <link rel="icon" href="data:image/svg+xml,<svg xmlns=%22http://www.w3.org/2000/svg%22 viewBox=%220 0 100 100%22><text y=%22.9em%22 font-size=%2290%22>🤖</text></svg>">
     <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@400;500;600;700&display=swap" rel="stylesheet">
+    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/marked/marked.min.js"></script>
     <style>
         :root {
             --bg-base: #0f172a;
@@ -26,6 +27,36 @@
             --transition: 0.25s ease;
         }
 
+        /* Custom Scrollbar */
+        ::-webkit-scrollbar { width: 8px; }
+        ::-webkit-scrollbar-track { background: var(--bg-base); }
+        ::-webkit-scrollbar-thumb { background: var(--border); border-radius: 4px; border: 2px solid var(--bg-base); }
+        ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: var(--accent); }
+
+        /* Scrollbar Fix for Firefox */
+        * { scrollbar-width: thin; scrollbar-color: var(--accent) transparent; }
+
+        @keyframes pulse {
+            0% { transform: scale(1); opacity: 1; }
+            50% { transform: scale(1.1); opacity: 0.7; }
+            100% { transform: scale(1); opacity: 1; }
+        }
+
+        /* Custom Scrollbar */
+        ::-webkit-scrollbar {
+            width: 8px;
+        }
+        ::-webkit-scrollbar-track {
+            background: var(--bg-base);
+        }
+        ::-webkit-scrollbar-thumb {
+            background: var(--border);
+            border-radius: 4px;
+        }
+        ::-webkit-scrollbar-thumb:hover {
+            background: var(--accent);
+        }
+
         [data-theme="light"] {
             --bg-base: #f1f5f9;
             --bg-card: #ffffff;
@@ -318,11 +349,77 @@
             cursor: pointer;
         }
 
-        /* Chat */
+        /* Chat & Insights Layout */
+        .chat-layout {
+            display: grid;
+            grid-template-columns: 1fr 1fr;
+            gap: 1rem;
+            height: clamp(400px, 60vh, 800px);
+            margin-bottom: 2rem;
+        }
+
         .chat-wrapper {
             display: flex;
             flex-direction: column;
-            height: min(350px, 45vh);
+            background: var(--bg-card);
+            border: 1px solid var(--border);
+            border-radius: var(--radius);
+            overflow: hidden;
+        }
+
+        .insights-wrapper {
+            display: flex;
+            flex-direction: column;
+            background: var(--bg-card);
+            border: 2px solid var(--accent-glow);
+            border-radius: var(--radius);
+            overflow: hidden;
+            box-shadow: 0 0 20px rgba(59, 130, 246, 0.1);
+        }
+
+        .insights-header {
+            padding: 0.75rem 1rem;
+            background: rgba(59, 130, 246, 0.05);
+            border-bottom: 1px solid var(--border);
+            display: flex;
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+            font-weight: 600;
+            color: var(--accent);
+            font-size: 0.9rem;
+        }
+
+        .insights-content {
+            flex: 1;
+            padding: 1.25rem;
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+            font-size: 0.9rem;
+        }
+
+        .insights-content h3 { margin-bottom: 1rem; color: var(--accent); }
+        .insights-content table { 
+            width: 100%; 
+            border-collapse: collapse; 
+            margin: 1rem 0; 
+            background: var(--bg-input);
+            border-radius: 8px;
+            overflow: hidden;
+        }
+        .insights-content th, .insights-content td { 
+            padding: 0.75rem; 
+            text-align: left; 
+            border-bottom: 1px solid var(--border);
+        }
+        .insights-content th { background: rgba(59, 130, 246, 0.1); color: var(--accent); font-size: 0.75rem; text-transform: uppercase; }
+        .insights-placeholder {
+            height: 100%;
+            display: flex;
+            flex-direction: column;
+            align-items: center;
+            justify-content: center;
+            color: var(--text-muted);
+            text-align: center;
+            padding: 2rem;
         }
 
         .chat-messages {
@@ -617,21 +714,52 @@
             </button>
         </div>
 
-        <div class="section-title">Chat AI</div>
+        <div class="section-title">Terminal & Insights da IA</div>
-        <div class="card chat-wrapper">
+        <div class="chat-layout">
-            <div class="chat-messages" id="chat-box">
+            <!-- Coluna 1: Chat Técnico -->
-                <div class="chat-bubble bubble-ai">
+            <div class="chat-wrapper">
-                    Olá! Sou o VPS Agent. Como posso ajudar com seu servidor?
+                <div class="chat-messages" id="chat-box">
+                    <div class="chat-bubble bubble-ai">
+                        Olá! Sou o VPS Agent. Como posso ajudar com seu servidor? Tudo o que eu fizer aparecerá aqui no terminal técnico.
+                    </div>
+                </div>
+                <div class="chat-input-area" style="padding: 0.75rem; gap: 0.5rem;">
+                    <input type="text" id="chat-input" class="chat-input" placeholder="Comande sua VPS aqui..." onkeypress="handleKeyPress(event)">
+                    
+                    <button class="btn" id="audio-btn" onclick="toggleRecording()" title="Gravar Áudio">
+                        <svg id="mic-icon" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2">
+                            <path d="M12 1a3 3 0 0 0-3 3v8a3 3 0 0 0 6 0V4a3 3 0 0 0-3-3z"/>
+                            <path d="M19 10v2a7 7 0 0 1-14 0v-2M12 19v4M8 23h8"/>
+                        </svg>
+                        <div id="recording-dot" style="display:none; width:8px; height:8px; background:red; border-radius:50%; animation: pulse 1s infinite;"></div>
+                    </button>
+
+                    <button class="btn btn-primary" onclick="sendMessage()">
+                        <svg viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2">
+                            <line x1="22" y1="2" x2="11" y2="13"/>
+                            <polygon points="22 2 15 22 11 13 2 9 22 2"/>
+                        </svg>
+                    </button>
                 </div>
             </div>
-            <div class="chat-input-area">
+
-                <input type="text" id="chat-input" class="chat-input" placeholder="Digite seu comando..." onkeypress="handleKeyPress(event)">
+            <!-- Coluna 2: Painel de Insights (Refinado) -->
-                <button class="btn btn-primary" onclick="sendMessage()">
+            <div class="insights-wrapper">
-                    <svg viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2">
+                <div class="insights-header">
-                        <line x1="22" y1="2" x2="11" y2="13"/>
+                    <svg viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" width="18" height="18">
-                        <polygon points="22 2 15 22 11 13 2 9 22 2"/>
+                        <path d="M21 12V7a2 2 0 0 0-2-2H5a2 2 0 0 0-2 2v10a2 2 0 0 0 2 2h7"/>
+                        <line x1="16" y1="5" x2="16" y2="19"/>
+                        <line x1="2" x2="16" y2="12"/>
                     </svg>
-                </button>
+                    Painel de Insights Visuais
+                </div>
+                <div class="insights-content" id="insights-panel">
+                    <div class="insights-placeholder">
+                        <div style="font-size: 2.5rem; margin-bottom: 1rem;">📊</div>
+                        <p>Aguardando dados estruturados...</p>
+                        <small style="display:block; margin-top:0.5rem; opacity:0.6;">Peça algo como "status dos containers" para ver o refinamento aqui.</small>
+                    </div>
+                </div>
             </div>
         </div>
     </div>
@@ -794,12 +922,36 @@
                     body: JSON.stringify({ text })
                 });
                 const data = await res.json();
-                addBubble(data.reply, 'ai');
+                processAIReply(data.reply);
             } catch (e) {
                 addBubble('Erro ao contatar servidor.', 'ai');
             }
         }
 
+        function processAIReply(fullText) {
+            // Separa a parte técnica da parte refinada
+            const refinedMatch = fullText.match(/<REFINED>([\s\S]*?)<\/REFINED>/i);
+            
+            let technicalPart = fullText;
+            if (refinedMatch) {
+                technicalPart = fullText.replace(refinedMatch[0], '').trim();
+                const refinedContent = refinedMatch[1].trim();
+                updateInsightsPanel(refinedContent);
+            }
+
+            if (technicalPart) {
+                addBubble(technicalPart, 'ai');
+            }
+        }
+
+        function updateInsightsPanel(markdown) {
+            const panel = document.getElementById('insights-panel');
+            if(!panel) return;
+            
+            // Renderiza o Markdown para HTML usando marked.js
+            panel.innerHTML = `<div class="animate-fade-in">${marked.parse(markdown)}</div>`;
+        }
+
         function handleKeyPress(e) {
             if (e.key === 'Enter') sendChat();
         }
@@ -880,6 +1032,81 @@
         window.testLLMSpeed = testLLMSpeed;
         window.attemptLogin = attemptLogin;
 
+        // --- AUDIO SYSTEM ---
+        let mediaRecorder;
+        let audioChunks = [];
+        let isRecording = false;
+
+        async function toggleRecording() {
+            if (!isRecording) {
+                try {
+                    const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true });
+                    mediaRecorder = new MediaRecorder(stream);
+                    audioChunks = [];
+
+                    mediaRecorder.ondataavailable = (event) => {
+                        audioChunks.push(event.data);
+                    };
+
+                    mediaRecorder.onstop = async () => {
+                        const audioBlob = new Blob(audioChunks, { type: 'audio/webm' });
+                        await uploadAudio(audioBlob);
+                    };
+
+                    mediaRecorder.start();
+                    isRecording = true;
+                    updateMicUI(true);
+                } catch (err) {
+                    showToast("Erro ao acessar microfone", true);
+                }
+            } else {
+                mediaRecorder.stop();
+                mediaRecorder.stream.getTracks().forEach(t => t.stop());
+                isRecording = false;
+                updateMicUI(false);
+            }
+        }
+
+        function updateMicUI(active) {
+            const dot = document.getElementById('recording-dot');
+            const icon = document.getElementById('mic-icon');
+            const btn = document.getElementById('audio-btn');
+            
+            dot.style.display = active ? 'block' : 'none';
+            icon.style.color = active ? 'red' : 'inherit';
+            btn.style.borderColor = active ? 'red' : 'var(--border)';
+        }
+
+        async function uploadAudio(blob) {
+            const formData = new FormData();
+            formData.append('audio', blob, 'voice.webm');
+            
+            showToast("✨ Transcrevendo áudio...");
+            
+            try {
+                const res = await apiFetch('/api/chat-audio', {
+                    method: 'POST',
+                    body: formData
+                });
+                const data = await res.json();
+                
+                if(data.text) {
+                    addBubble(data.text, 'user');
+                    processAIReply(data.reply);
+                    
+                    // Se o bot retornou áudio, toca ele
+                    if(data.audio_url) {
+                        const audio = new Audio(data.audio_url + '?t=' + Date.now());
+                        audio.play();
+                    }
+                }
+            } catch (e) {
+                showToast("Erro ao processar áudio", true);
+            }
+        }
+
+        window.toggleRecording = toggleRecording;
+
         // Auto-login se já tiver senha salva
         if (webPassword) {
             (async () => {

tools.py

@@ -5,13 +5,13 @@ import psutil
 def run_bash_command(command: str) -> str:
     """Executa um comando bash na VPS e retorna a saída."""
     try:
-        # Executa comando arriscado com root de forma segura dentro da VPS
+        # Executa comando de forma segura dentro da VPS
         result = subprocess.run(
             command,
             shell=True,
             capture_output=True,
             text=True,
-            timeout=60 # Limite de tempo de execução
+            timeout=120 # Aumentado para comandos mais pesados
         )
         output = result.stdout.strip()
         error = result.stderr.strip()
@@ -32,14 +32,37 @@ def get_system_health() -> str:
     disk = psutil.disk_usage('/').percent
     return f"CPU: {cpu}% | RAM Usada: {ram}% | Disco Usado: {disk}%"
 
-# Mapeamento estático para o LLM entender quais tools ele possui
+def read_vps_file(filepath: str) -> str:
+    """Lê um arquivo do sistema de arquivos da VPS através do mapeamento /host_root."""
+    host_path = f"/host_root{filepath}" if not filepath.startswith("/host_root") else filepath
+    try:
+        if not os.path.exists(host_path):
+            return f"Erro: Arquivo {filepath} não encontrado no host."
+        with open(host_path, 'r') as f:
+            return f.read(2000) # Limite para não estourar o contexto
+    except Exception as e:
+        return f"Erro ao ler arquivo: {e}"
+
+def get_docker_stats() -> str:
+    """Retorna o uso de CPU/RAM de todos os containers ativos via comando docker stats."""
+    return run_bash_command('docker stats --no-stream --format "table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}"')
+
+# Mapeamento para o Agente entender quais tools ele possui (será usado no loop ReAct)
 AVAILABLE_TOOLS = {
     "run_bash_command": {
-        "description": "Executa qualquer comando Linux no terminal da VPS. Use para criar arquivos, rodar git, verificar logs do docker, etc.",
+        "description": "Executa comandos Linux na VPS. Use para docker, git, mkdir, touch, etc.",
         "func": run_bash_command
     },
     "get_system_health": {
-        "description": "Verifica como está o uso de RAM, CPU e Disco agora.",
+        "description": "Verifica RAM, CPU e Disco globais da VPS.",
         "func": get_system_health
+    },
+    "read_vps_file": {
+        "description": "Lê o conteúdo de um arquivo na VPS (logs, configs).",
+        "func": read_vps_file
+    },
+    "get_docker_stats": {
+        "description": "Retorna uma tabela com o consumo de CPU e Memória de cada container.",
+        "func": get_docker_stats
     }
 }