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Proposta de Arquitetura Agnóstica de LLM (Agno) para Otimização de SQL
1) Resumo executivo
Esta proposta apresenta uma arquitetura moderna baseada em Agno para construção de agentes especializados em performance e refatoração de queries SQL Server e Oracle, com governança, observabilidade e segurança de dados. O objetivo é acelerar a melhoria de desempenho, reduzir custos operacionais e habilitar automações confiáveis em múltiplos setores.
2) Objetivo do projeto
- Criar um time de agentes especializados em SQL (explicação, otimização, revisão de qualidade e análise conservadora).
- Reaproveitar e evoluir a base existente de prompts e conhecimento.
- Garantir segurança, rastreabilidade e controle de custo/latência.
- Viabilizar RAG corporativo para respostas alinhadas ao conhecimento interno.
3) Escopo funcional
- Otimização de queries SQL para Oracle e SQL Server.
- Revisão por agente de qualidade com diff e riscos.
- Análise conservadora para cenários sensíveis.
- Execução assistida (manual ou semi-automática) com trilha de auditoria.
4) Benefícios para a diretoria
- Eficiência operacional: redução de tempo gasto por equipes na análise manual de queries.
- Ganho de performance: otimizações padronizadas e repetíveis.
- Escalabilidade: capacidade de atender múltiplas áreas com o mesmo núcleo de agentes.
- Governança e compliance: rastreabilidade, métricas, custos e decisões auditáveis.
- Redução de risco: revisão automática e análise conservadora antes de mudanças.
5) Novas possibilidades de automação
- Catálogo de otimizações por área (financeiro, seguros, operações, BI).
- Rotina diária de otimização de top N queries críticas.
- Apoio ao refactoring em migrações e reengenharias.
- Assistente de engenharia para padrões corporativos de SQL.
- RAG corporativo para políticas internas, padrões de modelagem e convenções.
6) Arquitetura proposta (Agno-first)
- Orquestração Agno: times e agentes especializados, com histórico e memória controlada.
- Core de negócio exposto como ferramentas: casos de uso (ex: otimizar, explicar, comparar) invocados via tools.
- Módulos únicos sob sql_optimizer_team: todos os componentes centralizados no mesmo namespace.
- Integrações corporativas: bancos, repositórios de conhecimento, logs e custos.
7) Observabilidade (obrigatório)
Recomendação de ferramentas de mercado:
- OpenTelemetry para traces e métricas.
- Langfuse ou Phoenix para rastreio de prompts, custos e latência.
- Grafana/Prometheus para dashboards executivos.
Métricas mínimas:
- Tokens por request e por área.
- Custo estimado mensal por time/serviço.
- Latência média e p95.
- Taxa de retrabalho/recusa.
8) Segurança da informação
- RAG isolado: o modelo opera prioritariamente sobre base interna.
- Bloqueio de Deep Search na web por padrão; uso somente com autorização.
- Mascaramento de dados sensíveis antes do envio ao LLM.
- Políticas de retenção e segregação de dados por área.
9) RAG corporativo
- Base de conhecimento interna versionada.
- Ingestão de documentação técnica, padrões, e decisões arquiteturais.
- Recuperação com filtros por área e confidencialidade.
10) Frameworks considerados
A) Agno (foco recomendado)
- Pontos fortes: orquestração de agentes, memória, tools, execução local, integração rápida.
- Ideal para: time de agentes especializados e integração customizada.
B) Langflow
- Pontos fortes: low-code visual, facilita protótipos e POCs.
- Ideal para: validação rápida de fluxos e PoCs de RAG.
C) Dify
- Pontos fortes: plataforma pronta para apps com RAG, autenticação e gestão.
- Ideal para: portal de uso corporativo com usuários finais.
11) Recomendações de escolha
- Agno para o core e a arquitetura principal.
- Langflow para protótipos e desenho de fluxos.
- Dify para distribuição ampla (se desejarem um portal corporativo pronto).
12) Roadmap proposto
- Fase 1: validação técnica (agentes + prompts + RAG inicial).
- Fase 2: observabilidade + segurança + governança.
- Fase 3: escala para áreas e processos internos.
13) Riscos e mitigação
- Qualidade do output: mitigado com revisão automática + validação conservadora.
- Custo: mitigado com observabilidade e limites de uso.
- Vazamento de dados: mitigado com RAG isolado e mascaramento.
14) Próximos passos
- Alinhamento técnico com @Rodrigo Bittencourt De Macedo.
- Definição do escopo mínimo viável (Oracle + SQL Server).
- Aprovação do framework prioritário e das ferramentas de observabilidade.
Documento preparado para apresentação executiva, com foco em resultados, governança e segurança.