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ai_agent.py

@@ -5,11 +5,11 @@ import json
 from tools import AVAILABLE_TOOLS
 from config import get_config
 
-def get_llm_response(prompt: str, provider: str, cfg: dict, temp: float = 0.7, ctx: int = 4096) -> str:
+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") or os.getenv("GEMINI_API_KEY")
-        url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key={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:
@@ -21,11 +21,7 @@ def get_llm_response(prompt: str, provider: str, cfg: dict, temp: float = 0.7, c
         res = requests.post(f"{ollama_host}/api/generate", json={
             "model": os.getenv("OLLAMA_MODEL", "qwen2.5-coder:1.5b"),
             "prompt": prompt,
-            "stream": False,
+            "stream": False
-            "options": {
-                "temperature": temp,
-                "num_ctx": ctx
-            }
         })
         if res.status_code == 200:
             return res.json().get("response", "")
@@ -34,13 +30,17 @@ def get_llm_response(prompt: str, provider: str, cfg: dict, temp: float = 0.7, c
     return "Provedor desconhecido."
 
 def query_agent(prompt: str, override_provider: str = None, chat_history: list = None) -> str:
-    # 1. Ajuste de Provedor e Configuração
+    """
+    Motor Agente em Loop (ReAct): Pensamento -> Ação -> Observação -> Resposta Final.
+    """
     cfg = get_config()
     provider = override_provider or cfg.get("active_provider", "gemini")
+    
+    # Contexto de Ferramentas para a IA
     tools_desc = "\n".join([f"- {k}: {v['description']}" for k,v in AVAILABLE_TOOLS.items()])
-
+    
-    # 2. Prompt especializado (O manual de elite)
+    # Prompt especializado reformulado para evitar alucinações
-    system_prompt_base = """Você é o [Antigravity VPS Agent], SysAdmin de elite do Marcos.
+    system_prompt_base = """Você é o [Antigravity VPS Agent], o SysAdmin de elite do Marcos.
 Você tem acesso root completo à VPS e deve agir de forma profissional e precisa.
 
 ### REGRAS DE OURO:
@@ -48,59 +48,84 @@ Você tem acesso root completo à VPS e deve agir de forma profissional e precis
 2. Se o usuário pedir o status da VPS, SEMPRE use a ferramenta 'get_system_health'.
 3. Se o usuário pedir algo sobre containers, use 'get_docker_stats'.
 4. Antes de decidir que um arquivo não existe, use 'run_bash_command' com 'ls' para verificar o diretório.
-5. NUNCA invente links fictícios. Se localizar um arquivo, use `read_vps_file`.
+5. NUCA invente que buscou por arquivos (como syslog.conf) se o usuário não pediu especificamente por eles.
-6. O disco da VPS está focado em `/host_root`. Use este caminho para buscar arquivos.
+6. A seção <REFINED> deve conter apenas as informações solicitadas. Se não houver imagem relevante, não inclua tags de imagem.
-7. Use [TOOL:nome] arg [/TOOL] para ações. Rode UMA por vez.
+7. O disco da VPS está montado em `/host_root`. Os arquivos do Marcos ficam principalmente em `/host_root/root/VPS_Sync`. Use este caminho como ponto de partida se o `find` na raiz falhar ou demorar demais.
+
+### FORMATO DE AÇÃO:
+Use: [TOOL:nome_da_ferramenta] argumento [/TOOL]
+Rode UMA ferramenta por vez. Aguarde a saída do SISTEMA antes de concluir.
 
 ### RESPOSTA FINAL:
-- Deve ter um resumo técnico e uma seção <REFINED> com Markdown.
+Sua resposta terminada deve ter:
-- Se localizou imagem, use ![alt](/host_root/caminho/foto.jpg) dentro do <REFINED>.
+- Um resumo técnico.
+- Uma seção <REFINED> ... </REFINED> com Markdown limpo.
+- **DICA**: Só use imagens em <REFINED> se o usuário pediu para ver um arquivo de imagem específico que você localizou. Use o caminho absoluto encontrado.
 
-### FERRAMENTAS:
+### FERRAMENTAS DISPONÍVEIS:
-{TOOLS_LIST}"""
+{TOOLS_LIST}
+
+### EXEMPLO DE SUCESSO:
+Usuário: qual o uso de ram agora?
+Agente: [TOOL:get_system_health] [/TOOL]
+SISTEMA: CPU: 5% | RAM Usada: 20% | Disco Usado: 40%
+Resposta: A memória RAM está operando com 20% de uso.
+<REFINED>
+### 📊 Memória e CPU
+- **RAM Utilizada**: 20%
+- **CPU**: 5%
+</REFINED>
+"""
     system_prompt = system_prompt_base.replace("{TOOLS_LIST}", tools_desc)
+
+    # Constrói o histórico da conversa (memória de curto prazo)
+    history_str = ""
+    if chat_history:
+        for msg in chat_history[-5:]: # Pega as últimas 5 interações
+             history_str += f"\nUsuário: {msg['user']}\nAgente: {msg['bot']}\n"
     
-    # 3. Contexto e Memória Otimizada
+    history_str += f"\nUsuário: {prompt}\n"
-    num_context = 2048 if provider == "ollama" else 4096
-    hist_list = chat_history[-4:] if chat_history else []
-    hist_txt = "\n".join([f"U: {m['user']}\nA: {m['bot']}" for m in hist_list])
-    
-    execution_context = f"\n{hist_txt}\nU: {prompt}\nA:"
-    current_reasoning = ""
     
+    current_iteration_history = history_str
     max_loops = 12
+    
     print(f"--- INICIANDO AGENTE ({provider}) ---")
     
     for i in range(max_loops):
         print(f"\n[LOOP {i+1}/{max_loops}]")
+        full_prompt = system_prompt + current_iteration_history
+        response = get_llm_response(full_prompt, provider, cfg)
         
-        full_prompt = f"{system_prompt}\n{execution_context}\n{current_reasoning}\n"
-        
-        # Injeta o num_ctx dinâmico no payload
-        if provider == "ollama":
-            response = get_llm_response(full_prompt, provider, cfg, temp=0.1, ctx=num_context)
-        else:
-            response = get_llm_response(full_prompt, provider, cfg)
-
         print(f"PENSAMENTO:\n{response}")
         
+        # Procura por chamadas de ferramentas na resposta
         match = re.search(r"\[TOOL:(.*?)\](.*?)\[/TOOL\]", response, re.IGNORECASE | re.DOTALL)
         
         if match:
-            # ... (lógica de ferramenta existente) ...
             tool_name = match.group(1).strip()
             arg = match.group(2).strip()
-            print(f"EXECUTANDO: {tool_name}")
+            
+            print(f"EXECUTANDO: {tool_name} | ARGS: {arg}")
             
             if tool_name in AVAILABLE_TOOLS:
                 func = AVAILABLE_TOOLS[tool_name]["func"]
-                observation = func() if tool_name in ["get_system_health", "get_docker_stats"] else func(arg)
+                # Caso a ferramenta não aceite argumentos (ex: get_system_health)
+                if tool_name in ["get_system_health", "get_docker_stats"]:
+                    observation = func()
+                else:
+                    observation = func(arg)
+                
+                print(f"OBSERVAÇÃO (suprimida): {str(observation)[:200]}...")
             else:
                 observation = f"Erro: Ferramenta '{tool_name}' não encontrada."
+                print(f"ERRO: {observation}")
             
-            current_reasoning += f"\nAção: {response}\nSISTEMA: {observation}\n"
+            # Adiciona ao histórico do loop atual
+            current_iteration_history += f"\nAgente (Ação): {response}\nSISTEMA (Saída de {tool_name}): {observation}\n"
         else:
+            # Se não tem comando, é a resposta final
             print("--- RESPOSTA FINAL ENCONTRADA ---")
             return response
             
-    return "O agente atingiu o limite de tentativas."
+    print("!!! ERRO: LIMITE DE TENTATIVAS ATINGIDO !!!")
+    return "O agente atingiu o limite de tentativas para esta tarefa."