Restore: Reverted ai_agent.py to last known stable commit (6cf2c30)
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Marcos
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ai_agent.py
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ai_agent.py
@@ -5,11 +5,11 @@ import json
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from tools import AVAILABLE_TOOLS
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from config import get_config
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def get_llm_response(prompt: str, provider: str, cfg: dict, temp: float = 0.7, ctx: int = 4096) -> str:
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def get_llm_response(prompt: str, provider: str, cfg: dict) -> str:
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"""Invoca o provedor de LLM configurado."""
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if provider == "gemini":
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api_key = cfg.get("gemini_api_key") or os.getenv("GEMINI_API_KEY")
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url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key={api_key}"
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url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key={api_key}"
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payload = {"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}]}
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res = requests.post(url, json=payload)
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if res.status_code == 200:
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@@ -21,11 +21,7 @@ def get_llm_response(prompt: str, provider: str, cfg: dict, temp: float = 0.7, c
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res = requests.post(f"{ollama_host}/api/generate", json={
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"model": os.getenv("OLLAMA_MODEL", "qwen2.5-coder:1.5b"),
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"prompt": prompt,
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"stream": False,
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"options": {
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"temperature": temp,
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"num_ctx": ctx
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}
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"stream": False
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})
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if res.status_code == 200:
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return res.json().get("response", "")
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@@ -34,13 +30,17 @@ def get_llm_response(prompt: str, provider: str, cfg: dict, temp: float = 0.7, c
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return "Provedor desconhecido."
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def query_agent(prompt: str, override_provider: str = None, chat_history: list = None) -> str:
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# 1. Ajuste de Provedor e Configuração
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"""
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Motor Agente em Loop (ReAct): Pensamento -> Ação -> Observação -> Resposta Final.
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"""
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cfg = get_config()
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provider = override_provider or cfg.get("active_provider", "gemini")
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# Contexto de Ferramentas para a IA
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tools_desc = "\n".join([f"- {k}: {v['description']}" for k,v in AVAILABLE_TOOLS.items()])
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# 2. Prompt especializado (O manual de elite)
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system_prompt_base = """Você é o [Antigravity VPS Agent], SysAdmin de elite do Marcos.
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# Prompt especializado reformulado para evitar alucinações
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system_prompt_base = """Você é o [Antigravity VPS Agent], o SysAdmin de elite do Marcos.
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Você tem acesso root completo à VPS e deve agir de forma profissional e precisa.
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### REGRAS DE OURO:
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@@ -48,59 +48,84 @@ Você tem acesso root completo à VPS e deve agir de forma profissional e precis
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2. Se o usuário pedir o status da VPS, SEMPRE use a ferramenta 'get_system_health'.
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3. Se o usuário pedir algo sobre containers, use 'get_docker_stats'.
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4. Antes de decidir que um arquivo não existe, use 'run_bash_command' com 'ls' para verificar o diretório.
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5. NUNCA invente links fictícios. Se localizar um arquivo, use `read_vps_file`.
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6. O disco da VPS está focado em `/host_root`. Use este caminho para buscar arquivos.
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7. Use [TOOL:nome] arg [/TOOL] para ações. Rode UMA por vez.
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5. NUCA invente que buscou por arquivos (como syslog.conf) se o usuário não pediu especificamente por eles.
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6. A seção <REFINED> deve conter apenas as informações solicitadas. Se não houver imagem relevante, não inclua tags de imagem.
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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.
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### FORMATO DE AÇÃO:
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Use: [TOOL:nome_da_ferramenta] argumento [/TOOL]
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Rode UMA ferramenta por vez. Aguarde a saída do SISTEMA antes de concluir.
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### RESPOSTA FINAL:
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- Deve ter um resumo técnico e uma seção <REFINED> com Markdown.
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- Se localizou imagem, use  dentro do <REFINED>.
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Sua resposta terminada deve ter:
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- Um resumo técnico.
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- Uma seção <REFINED> ... </REFINED> com Markdown limpo.
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- **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.
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### FERRAMENTAS:
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{TOOLS_LIST}"""
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### FERRAMENTAS DISPONÍVEIS:
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{TOOLS_LIST}
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### EXEMPLO DE SUCESSO:
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Usuário: qual o uso de ram agora?
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Agente: [TOOL:get_system_health] [/TOOL]
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SISTEMA: CPU: 5% | RAM Usada: 20% | Disco Usado: 40%
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Resposta: A memória RAM está operando com 20% de uso.
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<REFINED>
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### 📊 Memória e CPU
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- **RAM Utilizada**: 20%
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- **CPU**: 5%
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</REFINED>
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"""
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system_prompt = system_prompt_base.replace("{TOOLS_LIST}", tools_desc)
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# 3. Contexto e Memória Otimizada
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num_context = 2048 if provider == "ollama" else 4096
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hist_list = chat_history[-4:] if chat_history else []
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hist_txt = "\n".join([f"U: {m['user']}\nA: {m['bot']}" for m in hist_list])
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# Constrói o histórico da conversa (memória de curto prazo)
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history_str = ""
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if chat_history:
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for msg in chat_history[-5:]: # Pega as últimas 5 interações
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history_str += f"\nUsuário: {msg['user']}\nAgente: {msg['bot']}\n"
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execution_context = f"\n{hist_txt}\nU: {prompt}\nA:"
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current_reasoning = ""
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history_str += f"\nUsuário: {prompt}\n"
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current_iteration_history = history_str
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max_loops = 12
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print(f"--- INICIANDO AGENTE ({provider}) ---")
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for i in range(max_loops):
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print(f"\n[LOOP {i+1}/{max_loops}]")
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full_prompt = f"{system_prompt}\n{execution_context}\n{current_reasoning}\n"
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# Injeta o num_ctx dinâmico no payload
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if provider == "ollama":
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response = get_llm_response(full_prompt, provider, cfg, temp=0.1, ctx=num_context)
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else:
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response = get_llm_response(full_prompt, provider, cfg)
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full_prompt = system_prompt + current_iteration_history
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response = get_llm_response(full_prompt, provider, cfg)
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print(f"PENSAMENTO:\n{response}")
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# Procura por chamadas de ferramentas na resposta
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match = re.search(r"\[TOOL:(.*?)\](.*?)\[/TOOL\]", response, re.IGNORECASE | re.DOTALL)
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if match:
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# ... (lógica de ferramenta existente) ...
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tool_name = match.group(1).strip()
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arg = match.group(2).strip()
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print(f"EXECUTANDO: {tool_name}")
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print(f"EXECUTANDO: {tool_name} | ARGS: {arg}")
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if tool_name in AVAILABLE_TOOLS:
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func = AVAILABLE_TOOLS[tool_name]["func"]
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observation = func() if tool_name in ["get_system_health", "get_docker_stats"] else func(arg)
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# Caso a ferramenta não aceite argumentos (ex: get_system_health)
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if tool_name in ["get_system_health", "get_docker_stats"]:
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observation = func()
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else:
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observation = func(arg)
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print(f"OBSERVAÇÃO (suprimida): {str(observation)[:200]}...")
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else:
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observation = f"Erro: Ferramenta '{tool_name}' não encontrada."
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print(f"ERRO: {observation}")
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current_reasoning += f"\nAção: {response}\nSISTEMA: {observation}\n"
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# Adiciona ao histórico do loop atual
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current_iteration_history += f"\nAgente (Ação): {response}\nSISTEMA (Saída de {tool_name}): {observation}\n"
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else:
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# Se não tem comando, é a resposta final
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print("--- RESPOSTA FINAL ENCONTRADA ---")
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return response
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return "O agente atingiu o limite de tentativas."
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print("!!! ERRO: LIMITE DE TENTATIVAS ATINGIDO !!!")
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return "O agente atingiu o limite de tentativas para esta tarefa."
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