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- Updated README.md to include new setup instructions for RAG and observability. - Added internal knowledge base (KB) setup for SQL optimization team, supporting various document types. - Implemented token usage logging in LLM tools to track costs and usage. - Refactored SQL analysis and optimization prompts for clarity and consistency. - Introduced filtering of external tools based on environment configuration. - Enhanced conservative analysis agent with structured prompt for performance suggestions. - Updated requirements.txt to include new dependencies for RAG functionality. - Added internal KB helpers for building and attaching knowledge to agents.
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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` ou `.env`).
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3) Execute o servidor:
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- `./scripts/start.sh`
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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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## UI local (Agent UI)
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Use o **Agent UI** (agno-agi/agent-ui) como front local:
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1) Instale com o script oficial:
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- `npx create-agent-ui@latest`
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1) Inicie a UI:
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- `pnpm dev`
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1) Abra `http://localhost:3000` e ajuste o endpoint para `http://localhost:8204`.
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Opcional: se o AgentOS usar autenticação, configure `OS_SECURITY_KEY` conforme o README do Agent UI.
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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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## RAG (KB interna)
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- Coloque documentos em `kb/` (md/txt/sql/pdf).
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- O RAG local usa Chroma + SentenceTransformers.
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- Variáveis principais:
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- `SQL_OPT_KB_PATH`, `SQL_OPT_KB_CHROMA_PATH`, `SQL_OPT_KB_DB_FILE`
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- `SQL_OPT_KB_EMBEDDER_ID`
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- `SQL_OPT_BLOCK_EXTERNAL_TOOLS=true` bloqueia ferramentas externas.
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## Observabilidade de tokens/custos
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- Ative com `LLM_LOG_USAGE=true`.
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- Defina preços (USD por 1K tokens) com:
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- `LLM_COST_INPUT_PER_1K`
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- `LLM_COST_OUTPUT_PER_1K`
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## Observações
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- Use o provedor configurado em `.env` (ex.: Ollama local, OpenAI, Gemini, Groq, etc.).
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- O time é colaborativo e mantém histórico em SQLite (configurável via env).
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