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- Introduced LLMTool interface for LLM providers, defining methods for text generation and health checks. - Created PromptGeneratorTool interface for generating database-specific prompts, including SQL to natural language and vice versa. - Implemented FileStorageTool and MetadataStoreTool interfaces for file operations and metadata persistence, respectively. - Defined core types including DatabaseType, QueryHash, and QueryMetric to support optimization flows. - Established exception handling with specific error classes for query validation, LLM provider issues, and optimization errors. - Added data models for optimization metadata and results, supporting serialization and versioning.
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# SQL Optimizer Team (Agno)
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POC de um time de agentes usando o framework **Agno** para reproduzir o fluxo do projeto oracle-sql-query-optimizer.
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## Objetivo
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- Receber uma SQL e o banco alvo (oracle/sqlserver/postgresql/mysql/sqlite).
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- Gerar explicação detalhada (SQL → linguagem natural).
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- Gerar SQL otimizada (linguagem natural → SQL), preservando 100% da lógica de negócio.
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- (Opcional) Gerar análise conservadora (sem reescrever a query).
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As **prompts** são mantidas idênticas às do projeto oracle-sql-query-optimizer.
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## Estrutura
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```text
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src/
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sql_optimizer_team/
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team_app.py
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agents/
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tools/
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```
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## Configuração rápida
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1) Crie o ambiente e instale dependências:
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- `pip install -r requirements.txt`
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2) Configure variáveis de ambiente (exemplo em `sample.env`).
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3) Execute o servidor:
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- `PYTHONPATH=src python -m main`
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Acesse:
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- `http://localhost:8204/docs` (Swagger UI)
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- `http://localhost:8204` (informações básicas da API)
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## Fluxo do time
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1) **Gestor** recebe a requisição e valida o contexto (banco + SQL).
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2) **SQL Analyst** gera a explicação detalhada usando a prompt original.
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3) **SQL Optimizer** gera a query otimizada preservando toda a lógica.
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4) **SQL Quality Reviewer** valida fidelidade e checklist.
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5) **Conservative Analyst** (se solicitado) gera análise sem reescrever a query.
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6) **Gestor** consolida e entrega.
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## Observações
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- Use o modelo configurado em variáveis de ambiente (ex.: OpenAI, Gemini, Groq, etc.).
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- O time é colaborativo e mantém histórico em SQLite (configurável via env).
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