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# Proposta de Arquitetura Agnóstica de LLM (Agno) para Otimização de SQL
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## 1) Resumo executivo
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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.
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## 2) Objetivo do projeto
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- Criar um time de agentes especializados em SQL (explicação, otimização, revisão de qualidade e análise conservadora).
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- Reaproveitar e evoluir a base existente de prompts e conhecimento.
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- Garantir segurança, rastreabilidade e controle de custo/latência.
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- Viabilizar RAG corporativo para respostas alinhadas ao conhecimento interno.
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## 3) Escopo funcional
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- Otimização de queries SQL para Oracle e SQL Server.
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- Revisão por agente de qualidade com diff e riscos.
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- Análise conservadora para cenários sensíveis.
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- Execução assistida (manual ou semi-automática) com trilha de auditoria.
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## 4) Benefícios para a diretoria
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- **Eficiência operacional**: redução de tempo gasto por equipes na análise manual de queries.
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- **Ganho de performance**: otimizações padronizadas e repetíveis.
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- **Escalabilidade**: capacidade de atender múltiplas áreas com o mesmo núcleo de agentes.
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- **Governança e compliance**: rastreabilidade, métricas, custos e decisões auditáveis.
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- **Redução de risco**: revisão automática e análise conservadora antes de mudanças.
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Detalhamento das vantagens:
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- **ROI acelerado**: melhora contínua de performance reduz custos de infraestrutura e tempo de execução de cargas críticas.
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- **Padronização técnica**: boas práticas de SQL e refatoração aplicadas de forma consistente em toda a empresa.
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- **Velocidade de entrega**: automação de análise e revisão reduz ciclos de aprovação e retrabalho.
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- **Observabilidade e previsibilidade**: visibilidade clara de custos, latência e impacto das mudanças.
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- **Escala por demanda**: agentes podem ser acionados sob demanda por diferentes áreas sem aumentar headcount.
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## 5) Novas possibilidades de automação
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- **Catálogo de otimizações** por área (financeiro, seguros, operações, BI).
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- **Rotina diária de otimização** de top N queries críticas.
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- **Apoio ao refactoring** em migrações e reengenharias.
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- **Assistente de engenharia** para padrões corporativos de SQL.
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- **RAG corporativo** para políticas internas, padrões de modelagem e convenções.
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## 5.1) Cenários de automação por setor
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### Financeiro
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- Otimização de relatórios de fechamento e conciliações.
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- Revisão automática de queries críticas de faturamento.
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- Alertas de performance para consultas que impactam SLA.
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### Seguros
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- Refatoração de consultas de sinistros e risco.
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- Otimização de relatórios regulatórios.
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- Padronização de queries de precificação e provisões.
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### Operações
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- Otimização de consultas de processamento em lote.
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- Identificação de gargalos em pipelines operacionais.
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- Sugestões de índices e melhorias de execução.
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### BI e Analytics
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- Ajustes de queries para dashboards e cubos.
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- Redução de latência em relatórios executivos.
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- Padronização de joins e filtros complexos.
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### TI e Engenharia
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- Revisão e refatoração de SQL em pipelines e integrações.
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- Aceleração de migrações entre ambientes e bancos.
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- Automação de documentação de queries críticas.
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### Jurídico e Compliance
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- Auditoria automática de queries sensíveis.
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- Verificação de padrões de acesso e mascaramento.
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- Geração de relatórios para conformidade interna.
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## 6) Arquitetura proposta (Agno-first)
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- **Orquestração Agno**: times e agentes especializados, com histórico e memória controlada.
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- **Core de negócio exposto como ferramentas**: casos de uso (ex: otimizar, explicar, comparar) invocados via tools.
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- **Módulos únicos sob sql_optimizer_team**: todos os componentes centralizados no mesmo namespace.
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- **Integrações corporativas**: bancos, repositórios de conhecimento, logs e custos.
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## 6.1) Integração com Microsoft Teams
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- **Canal dedicado**: solicitações feitas diretamente no Teams.
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- **Comandos orientados**: prompts guiados (ex: “Otimizar query X para Oracle”).
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- **Workflows com aprovação**: etapa de validação antes de aplicar mudanças.
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- **Notificações automáticas**: alertas de performance e relatórios em tempo real.
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- **Trilha de auditoria**: registro de solicitações e respostas por usuário/time.
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## 7) Observabilidade (obrigatório)
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Recomendação de ferramentas de mercado:
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- **OpenTelemetry** para traces e métricas.
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- **Langfuse** ou **Phoenix** para rastreio de prompts, custos e latência.
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- **Grafana/Prometheus** para dashboards executivos.
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Métricas mínimas:
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- Tokens por request e por área.
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- Custo estimado mensal por time/serviço.
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- Latência média e p95.
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- Taxa de retrabalho/recusa.
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## 8) Segurança da informação
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- **RAG isolado**: o modelo opera prioritariamente sobre base interna.
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- **Bloqueio de Deep Search na web** por padrão; uso somente com autorização.
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- **Mascaramento de dados sensíveis** antes do envio ao LLM.
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- **Políticas de retenção** e segregação de dados por área.
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## 9) RAG corporativo
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- Base de conhecimento interna versionada.
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- Ingestão de documentação técnica, padrões, e decisões arquiteturais.
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- Recuperação com filtros por área e confidencialidade.
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## 10) Frameworks considerados
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### A) Agno (foco recomendado)
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- **Pontos fortes**: orquestração de agentes, memória, tools, execução local, integração rápida.
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- **Ideal para**: time de agentes especializados e integração customizada.
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### B) Langflow
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- **Pontos fortes**: low-code visual, facilita protótipos e POCs.
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- **Ideal para**: validação rápida de fluxos e PoCs de RAG.
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### C) Dify
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- **Pontos fortes**: plataforma pronta para apps com RAG, autenticação e gestão.
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- **Ideal para**: portal de uso corporativo com usuários finais.
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## 11) Recomendações de escolha
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- **Agno** para o core e a arquitetura principal.
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- **Langflow** para protótipos e desenho de fluxos.
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- **Dify** para distribuição ampla (se desejarem um portal corporativo pronto).
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## 12) Roadmap proposto
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1. **Fase 1**: validação técnica (agentes + prompts + RAG inicial).
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2. **Fase 2**: observabilidade + segurança + governança.
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3. **Fase 3**: escala para áreas e processos internos.
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## 13) Riscos e mitigação
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- **Qualidade do output**: mitigado com revisão automática + validação conservadora.
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- **Custo**: mitigado com observabilidade e limites de uso.
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- **Vazamento de dados**: mitigado com RAG isolado e mascaramento.
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## 14) Próximos passos
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- Alinhamento técnico com @Rodrigo Bittencourt De Macedo.
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- Definição do escopo mínimo viável (Oracle + SQL Server).
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- Aprovação do framework prioritário e das ferramentas de observabilidade.
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Documento preparado para apresentação executiva, com foco em resultados, governança e segurança.
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