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Plano Implementacao Completude

🚀 Plano de Implementação - Completude do Ecossistema

Data: 2025-12-06
Objetivo: Completar os gaps identificados para atingir 100% de funcionalidade
Prazo Estimado: 3-6 meses (dependendo de prioridades)

📋 Índice

  1. Visão Geral
  2. Fase 1: Infraestrutura de IA Crítica (4-6 semanas)
  3. Fase 2: Melhorias do Virtual C-Suite (3-4 semanas)
  4. Fase 3: Aprimoramentos dos 4 Certos (2-3 semanas)
  5. Fase 4: Observabilidade e Monitoramento Avançado (2-3 semanas)
  6. Cronograma Consolidado
  7. Recursos Necessários

🎯 Visão Geral

Objetivos

  1. Pipeline de Treinamento Automatizado - Melhoria contínua dos modelos
  2. Model Registry - Versionamento e gestão de modelos
  3. Monitoramento de Drift - Detecção precoce de problemas
  4. Feature Store - Reutilização e consistência de features
  5. Coordenação entre Agentes - Decisões mais inteligentes
  6. Interface Visual para Políticas - Facilita configuração

Priorização

📦 Fase 1: Infraestrutura de IA Crítica (4-6 semanas)

1.1 Pipeline de Treinamento Automatizado (2-3 semanas)

Objetivo

Criar pipeline automatizado que extrai dados do ClickHouse, treina modelos e faz deploy automático.

Componentes

1.1.1 Data Extraction Service

# scripts/ml_pipeline/extract_training_data.py
"""
Extrai dados do ClickHouse para treinamento:
- Eventos de decisão
- Feedback (clicks, orders, replies)
- Features históricas
- Labels (conversão, resposta, etc.)
"""

Tarefas:
- [ ] Criar script de extração do ClickHouse
- [ ] Definir schema de datasets (Parquet/CSV)
- [ ] Upload automático para S3
- [ ] Versionamento de datasets

1.1.2 Training Service

# scripts/ml_pipeline/train_model.py
"""
Treina modelos automaticamente:
- Intent Model
- Offer Model
- Channel Model
- Timing Model
"""

Tarefas:
- [ ] Script de treinamento para cada modelo
- [ ] Validação cruzada e métricas
- [ ] Comparação com modelo atual
- [ ] Exportação de modelo (pickle/ONNX)

1.1.3 Model Evaluation Service

# scripts/ml_pipeline/evaluate_model.py
"""
Avalia modelo novo vs modelo atual:
- Métricas de performance
- A/B test simulation
- Decisão de deploy
"""

Tarefas:
- [ ] Métricas de avaliação (AUC, Precision, Recall)
- [ ] Simulação de A/B test
- [ ] Decisão automática de deploy
- [ ] Rollback automático se performance piorar

1.1.4 Deployment Service

# scripts/ml_pipeline/deploy_model.py
"""
Faz deploy do modelo:
- Upload para Model Registry
- Atualiza configuração
- Canary rollout
- Monitoramento pós-deploy
"""

Tarefas:
- [ ] Upload para S3/Model Registry
- [ ] Atualização de configuração
- [ ] Canary rollout (10% → 50% → 100%)
- [ ] Monitoramento de métricas pós-deploy

1.1.5 Scheduler

# docker/stack/ml-pipeline.yml
services:
  ml-trainer:
    image: ml-pipeline:latest
    command: ["python", "-m", "scripts.ml_pipeline.train_all"]
    environment:
      - TRAIN_SCHEDULE=daily  # ou weekly
      - CLICKHOUSE_HOST=clickhouse
      - S3_BUCKET=models-bucket
    deploy:
      restart_policy:
        condition: on-failure

Tarefas:
- [ ] Docker service para pipeline
- [ ] Scheduler (APScheduler ou cron)
- [ ] Notificações de sucesso/falha
- [ ] Logs centralizados

Entregas

1.2 Model Registry (1 semana)

Objetivo

Centralizar versionamento e gestão de modelos ML.

Componentes

1.2.1 S3 Bucket Structure

s3://csuite-models/
├── intent/
│   ├── v1.0.0/
│   │   ├── model.pkl
│   │   ├── metadata.json
│   │   └── metrics.json
│   └── v1.1.0/
├── offer/
├── channel/
└── timing/

1.2.2 Model Registry Service

# common/common_model_registry.py
"""
Serviço para gerenciar modelos:
- Registrar novos modelos
- Listar versões
- Ativar/desativar versões
- Rollback
"""

Tarefas:
- [ ] Criar estrutura S3
- [ ] Service para gerenciar modelos
- [ ] API para listar/ativar modelos
- [ ] Integração com Scoring Service

1.2.3 Metadata Schema

{
  "model_name": "intent",
  "version": "1.1.0",
  "created_at": "2025-12-06T10:00:00Z",
  "trained_on": "2025-12-01 to 2025-12-05",
  "metrics": {
    "auc": 0.85,
    "precision": 0.78,
    "recall": 0.82
  },
  "features": ["recency_days", "freq_90d", ...],
  "training_config": {...},
  "status": "active" | "staging" | "archived"
}

Entregas

1.3 Monitoramento de Drift (1-2 semanas)

Objetivo

Detectar quando dados de produção divergem dos dados de treinamento.

Componentes

1.3.1 Drift Detection Service

# common/common_drift_detection.py
"""
Detecta drift em:
- Distribuição de features
- Distribuição de labels
- Correlações
"""

Tarefas:
- [ ] Implementar detecção de drift (PSI, KS test)
- [ ] Baseline de distribuições
- [ ] Alertas automáticos
- [ ] Dashboard no Grafana

1.3.2 Feature Distribution Monitor

# scripts/ml_pipeline/monitor_drift.py
"""
Monitora distribuição de features:
- Compara produção vs treinamento
- Calcula PSI (Population Stability Index)
- Alerta se PSI > threshold
"""

Tarefas:
- [ ] Coleta de distribuições em produção
- [ ] Comparação com baseline
- [ ] Cálculo de métricas de drift
- [ ] Alertas no Grafana

1.3.3 Model Performance Monitor

# scripts/ml_pipeline/monitor_performance.py
"""
Monitora performance do modelo:
- AUC em produção
- Precision/Recall
- Compara com baseline
"""

Tarefas:
- [ ] Coleta de métricas de performance
- [ ] Comparação com baseline
- [ ] Alertas de degradação
- [ ] Dashboard no Grafana

Entregas

1.4 Feature Store (2 semanas)

Objetivo

Centralizar features para reutilização e consistência.

Componentes

1.4.1 Feature Store Service

# csuite-feature-store/app/main.py
"""
Feature Store centralizado:
- Armazena features calculadas
- Versionamento de features
- Cache distribuído
- APIs para consumo
"""

Tarefas:
- [ ] Criar app csuite-feature-store
- [ ] Schema de features
- [ ] APIs de escrita/leitura
- [ ] Cache Redis
- [ ] Versionamento

1.4.2 Feature Definitions

# csuite-feature-store/app/features/definitions.py
"""
Definições de features:
- customer_rfm_features
- product_features
- temporal_features
- interaction_features
"""

Tarefas:
- [ ] Catalogar todas as features
- [ ] Definir schemas
- [ ] Documentação
- [ ] Validação

1.4.3 Integration
- [ ] Integrar Feature Store com Feature Service
- [ ] Migração gradual
- [ ] Fallback para cálculo on-demand

Entregas

📦 Fase 2: Melhorias do Virtual C-Suite (3-4 semanas)

2.1 Coordenação entre Agentes (2 semanas)

Objetivo

Permitir que agentes "conversem" e coordenem ações.

Componentes

2.1.1 Agent Communication Protocol

# csuite-executive/csuite-api/app/services/agent_coordinator.py
"""
Coordenação entre agentes:
- Agentes podem consultar outros agentes
- Compartilhamento de insights
- Resolução de conflitos
"""

Tarefas:
- [ ] Definir protocolo de comunicação
- [ ] Implementar Agent Coordinator
- [ ] Exemplos: CFO consulta COO sobre estoque
- [ ] Logs de coordenação

2.1.2 Agent Memory/Context

# csuite-executive/csuite-api/app/models/agent_memory.py
"""
Memória compartilhada entre agentes:
- Insights de execuções anteriores
- Decisões tomadas
- Contexto compartilhado
"""

Tarefas:
- [ ] Schema de memória compartilhada
- [ ] APIs para ler/escrever memória
- [ ] TTL e limpeza

2.1.3 Conflict Resolution

# csuite-executive/csuite-api/app/services/conflict_resolver.py
"""
Resolve conflitos entre agentes:
- Ex: CFO quer reduzir estoque, COO quer aumentar
- Priorização baseada em regras
- Escalação para humano se necessário
"""

Tarefas:
- [ ] Detecção de conflitos
- [ ] Regras de priorização
- [ ] Escalação automática
- [ ] Logs de resolução

Entregas

2.2 Aprendizado dos Agentes (1 semana)

Objetivo

Agentes aprendem com feedback e ajustam estratégias.

Componentes

2.2.1 Feedback Collection

# csuite-executive/csuite-api/app/services/agent_learning.py
"""
Coleta feedback de ações dos agentes:
- Action items executados
- Resultados (sucesso/falha)
- Métricas de impacto
"""

Tarefas:
- [ ] Schema de feedback
- [ ] Coleta automática
- [ ] Análise de resultados

2.2.2 Strategy Adjustment

# csuite-executive/csuite-api/app/services/strategy_adjuster.py
"""
Ajusta estratégias baseado em feedback:
- Ajusta pesos de métricas
- Modifica thresholds
- Atualiza prompts LLM
"""

Tarefas:
- [ ] Algoritmo de ajuste
- [ ] Versionamento de estratégias
- [ ] Rollback se necessário

Entregas

2.3 Interface Visual para Políticas (1 semana)

Objetivo

Interface web para configurar políticas sem SQL.

Componentes

2.3.1 Policy Builder UI

<!-- csuite-executive/csuite-api/app/templates/policies.html -->
<!-- Interface visual para criar/editar políticas -->

Tarefas:
- [ ] UI para criar políticas
- [ ] Editor de regras (visual)
- [ ] Validação de políticas
- [ ] Preview de impacto

2.3.2 Policy API

# csuite-executive/csuite-api/app/routers/policies.py
"""
APIs para gerenciar políticas:
- CRUD de políticas
- Ativação/desativação
- Versionamento
"""

Tarefas:
- [ ] APIs REST para políticas
- [ ] Validação
- [ ] Versionamento
- [ ] Histórico de mudanças

Entregas

📦 Fase 3: Aprimoramentos dos 4 Certos (2-3 semanas)

3.1 Geração Dinâmica de Ofertas (1-2 semanas)

Objetivo

IA gera ofertas dinamicamente baseado em contexto.

Componentes

3.1.1 Offer Generator

# 4c/api/decision_api/offer_generator.py
"""
Gera ofertas dinamicamente:
- Combina produtos
- Calcula descontos
- Cria pacotes
- Personaliza por cliente
"""

Tarefas:
- [ ] Algoritmo de geração
- [ ] Constraints (margem, estoque)
- [ ] Personalização
- [ ] Validação

3.1.2 Integration
- [ ] Integrar com Decision API
- [ ] Fallback para candidatos
- [ ] A/B testing

Entregas

3.2 NLG Totalmente Integrado (1 semana)

Objetivo

Geração automática de mensagens personalizadas.

Componentes

3.2.1 NLG Service

# 4c/api/decision_api/nlg_service.py
"""
Gera mensagens usando LLM:
- Personalização por cliente
- Tom e estilo adequados
- Múltiplos canais
"""

Tarefas:
- [ ] Integração com LLM
- [ ] Templates e prompts
- [ ] Cache de mensagens
- [ ] Validação de qualidade

3.2.2 Integration
- [ ] Integrar com Decision API
- [ ] Fallback para templates
- [ ] A/B testing

Entregas

📦 Fase 4: Observabilidade e Monitoramento Avançado (2-3 semanas)

4.1 Observabilidade de IA (1-2 semanas)

Objetivo

Monitoramento avançado de modelos e decisões.

Componentes

4.1.1 Model Metrics Dashboard
- [ ] Dashboard no Grafana
- [ ] Métricas de performance
- [ ] Distribuições de features
- [ ] Alertas de drift

4.1.2 Explainability Dashboard
- [ ] SHAP values visualizados
- [ ] Feature importance
- [ ] Explicações de decisões

Entregas

4.2 Business Metrics Avançadas (1 semana)

Objetivo

Métricas de negócio mais granulares.

Componentes

4.2.1 Revenue Attribution
- [ ] Atribuição de receita a decisões
- [ ] ROI por modelo
- [ ] ROI por agente

4.2.2 Customer Journey Tracking
- [ ] Rastreamento completo
- [ ] Touchpoints
- [ ] Conversão

Entregas

📅 Cronograma Consolidado

Semana 1-2: Pipeline de Treinamento (Fase 1.1)

Semana 3: Model Registry (Fase 1.2)

Semana 4-5: Monitoramento de Drift (Fase 1.3)

Semana 6-7: Feature Store (Fase 1.4)

Semana 8-9: Coordenação entre Agentes (Fase 2.1)

Semana 10: Aprendizado dos Agentes (Fase 2.2)

Semana 11: Interface Visual para Políticas (Fase 2.3)

Semana 12-13: Aprimoramentos 4 Certos (Fase 3)

Semana 14-15: Observabilidade Avançada (Fase 4)

Total: 15 semanas (~4 meses)

👥 Recursos Necessários

Equipe

Infraestrutura

Orçamento Estimado

✅ Checklist de Implementação

Fase 1: Infraestrutura de IA

Fase 2: Virtual C-Suite

Fase 3: 4 Certos

Fase 4: Observabilidade

🎯 Próximos Passos Imediatos

  1. Aprovar plano e alocar recursos
  2. Criar repositório para ML Pipeline
  3. Configurar S3 para Model Registry
  4. Iniciar Fase 1.1 - Pipeline de Treinamento

Última atualização: 2025-12-06

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