Skip to content

igormorais123/vila-inteia

Repository files navigation

Vila INTEIA — Think Tank Vivo com Agentes de IA

Uma simulação multi-agente onde 146 consultores lendários (Elon Musk, Warren Buffett, Sócrates, Marie Curie, Sun Tzu...) vivem em um campus virtual, conversam entre si, debatem, refletem e produzem insights coletivos usando Large Language Models.

O que é

A Vila INTEIA é um laboratório de inteligência coletiva artificial. Agentes com personalidades distintas, áreas de expertise e estilos de pensamento interagem autonomamente em um campus com 19 locais (Ágora, Torre de Estratégia, Laboratório, Café dos Filósofos, Arena de Debates...).

Cada agente possui:

  • Cognição completa: Perceber → Recuperar → Planejar → Refletir → Executar → Conversar → Sintetizar
  • Memória: Fluxo (curto prazo), Espacial (mapa do campus), Rascunho (estado atual)
  • Personalidade: 100 campos por consultor (biografia, expertise, frases icônicas, estilo de pensamento)
  • Economia: Moeda interna (Xi/Ξ), transações por contribuição

Auto-Research (Karpathy Loop)

Inspirado no conceito de auto-aprimoramento de Andrej Karpathy — o sistema não dá apenas uma resposta, mas itera sobre ela até atingir qualidade suficiente.

┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌──────────┐    ┌─────────┐    ┌───────────┐    ┌────────────┐
│  GERAR  │───▶│ AVALIAR │───▶│ CRITICAR │───▶│ REFINAR │───▶│ SINTETIZAR│───▶│ META-SCORE │
│ N agents│    │score 0-10│   │ top critic│   │ next iter│   │  combine  │    │ >= 8? STOP │
└─────────┘    └─────────┘    └──────────┘    └─────────┘    └───────────┘    └──────┬─────┘
                                                                                     │ < 8
                                                                                     ▼
                                                                              ┌─────────────┐
                                                                              │  LOOP AGAIN  │
                                                                              └─────────────┘

Como funciona:

  1. Gerar: 5 consultores produzem respostas independentes à pergunta
  2. Avaliar: Um avaliador pontua cada resposta de 0-10 (Especificidade, Acionabilidade, Originalidade, Fundamentação)
  3. Criticar: Um crítico aponta a principal falha de cada top resposta
  4. Refinar: Na próxima iteração, consultores recebem as críticas e melhoram
  5. Sintetizar: As melhores ideias são combinadas em uma resposta coesa
  6. Meta-Avaliar: A síntese recebe um score. Se >= threshold, para. Senão, repete.

Endpoint:

curl -X POST http://localhost:8090/api/v1/vila/auto-research \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "pergunta": "Qual a melhor estratégia de precificação para SaaS jurídico no Brasil?",
    "n_consultores": 5,
    "max_iterations": 3,
    "quality_threshold": 8.0
  }'

Resposta inclui: score por iteração, delta de melhoria, respostas individuais scored, críticas, síntese final com score, flag de convergência, tempo total.

O score tipicamente sobe 1-2 pontos entre iteração 1 e 3, com as críticas eliminando generalizações e forçando especificidade.

Problem Solving Toolkit (Van Aken & Berends)

27 técnicas do livro "Problem Solving in Organizations: A Methodological Handbook" (Cambridge University Press, 2018) implementadas como ferramentas executáveis pelos 146 consultores.

Organizadas pelo ciclo de 5 fases:

┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐
│ 1. DEFINIÇÃO │───▶│ 2. DIAGNÓST. │───▶│ 3. SOLUÇÃO   │───▶│ 4. INTERVEN. │───▶│ 5. AVALIAÇÃO │
│              │    │              │    │              │    │              │    │              │
│ Causa-Efeito │    │ Ishikawa     │    │ Ackoff Design│    │ Resistência  │    │ Pós-Teste    │
│ STEEPLED     │    │ 5 Porquês    │    │ TRIZ         │    │ Comunicação  │    │ Comparativo  │
│ Stakeholder  │    │ Incid.Crít.  │    │ Dsgn Thinking│    │ Piloto       │    │ Pós-Projeto  │
│ Quick Scan   │    │ BPM/BPMN     │    │ Apreciativa  │    │ Action Rsrch │    │ Triangulação │
│              │    │ Soft Systems │    │ Multicritério│    │              │    │              │
│              │    │              │    │ Case-Based   │    │              │    │              │
└──────────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘
                                    + 4 Transversais: Revisão Sistemática, Snowball, Member Check, Prática Deliberada

Endpoint:

# Listar todas as técnicas
curl http://localhost:8090/api/v1/vila/problem-solving/tecnicas

# Executar uma técnica
curl -X POST http://localhost:8090/api/v1/vila/problem-solving \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tecnica": "cinco_porques", "tema": "Por que empresas resistem a adotar IA?", "n_consultores": 5}'

Cada técnica seleciona consultores por expertise relevante, envia prompts metodológicos específicos e gera uma síntese executiva integrando todas as perspectivas.

Ferramentas Disponíveis

Ferramenta Endpoint O que faz
Problem Solving (27) POST /api/v1/vila/problem-solving 27 técnicas de Van Aken & Berends
Auto-Research POST /api/v1/vila/auto-research Loop iterativo Gerar→Avaliar→Criticar→Refinar→Sintetizar
Briefing Executivo GET /api/v1/vila/briefing Resumo IA do que os consultores discutem
Consultar Painel POST /api/v1/vila/consulta Pergunta livre → N consultores respondem
Chat 1:1 POST /api/v1/vila/chat Conversa direta com qualquer consultor
SWOT POST /api/v1/vila/oficinas/{id}/executar Análise SWOT com 5 consultores
Design Sprint POST /api/v1/vila/desafio/iniciar + /avancar 5 fases, 5 agentes por fase
Teoria dos Jogos Via oficinas Análise estratégica
Monte Carlo Via oficinas Simulação probabilística
Síntese Coletiva POST /api/v1/vila/sintetizar/{topico} Convergência de perspectivas

Arquitetura

vila_inteia/
├── engine/                    # Motor cognitivo
│   ├── simulacao.py           # Orquestrador principal
│   ├── persona.py             # Agente com personalidade
│   ├── campus.py              # 19 locais interconectados
│   ├── ia_client.py           # Cliente LLM (OpenAI-compatible)
│   ├── cognitivo/             # 7 módulos cognitivos
│   │   ├── perceber.py        # Percepção do ambiente
│   │   ├── recuperar.py       # Busca em memória
│   │   ├── planejar.py        # Planejamento de ações
│   │   ├── refletir.py        # Reflexão metacognitiva
│   │   ├── executar.py        # Execução de ações
│   │   ├── conversar.py       # Diálogos entre agentes
│   │   └── sintetizar.py      # Síntese coletiva
│   ├── memoria/               # 3 sistemas de memória
│   │   ├── fluxo.py           # Memória de curto prazo
│   │   ├── espacial.py        # Memória do campus
│   │   └── rascunho.py        # Estado atual do agente
│   ├── auto_research.py       # Auto-Research Loop (Karpathy)
│   ├── problem_solving.py     # 27 técnicas Van Aken & Berends
│   ├── rede_social.py         # Rede social entre agentes
│   └── gatilhos.py            # Motor de eventos
├── api/                       # API REST (FastAPI)
│   ├── rotas_vila.py          # Endpoints principais
│   ├── rotas_extras.py        # Oficinas, economia, briefing
│   └── rotas_rede_social.py   # Rede social
├── frontend/                  # 7 interfaces visuais
│   ├── index.html             # Mapa 2D interativo (principal)
│   ├── portal.html            # Portal unificado com 5 abas
│   ├── cidade.html            # Cidade 3D (Three.js)
│   ├── rede.html              # Rede social dos agentes
│   ├── jogo.html              # Assembleia deliberativa
│   └── constituicao.html      # Constituição da Vila
├── config.py                  # Configuração
└── serve.py                   # Entrypoint uvicorn

Quick Start

Com Docker (recomendado)

git clone https://github.com/igormorais123/Vila-INTEIA.git
cd Vila-INTEIA
cp .env.example .env
# Edite .env com sua API key de um provedor OpenAI-compatible
docker compose up -d
# Acesse http://localhost:8090

Sem Docker

pip install fastapi uvicorn pandas numpy scipy scikit-learn openai networkx tiktoken sse-starlette
export OMNIROUTE_API_KEY="sua-chave-openai-ou-compatible"
export OMNIROUTE_URL="https://api.openai.com"  # ou qualquer OpenAI-compatible
cd vila_inteia
uvicorn serve:app --host 0.0.0.0 --port 8090

Populações Sintéticas Incluídas

Banco Quantidade Uso
Consultores Lendários 146 Think tank principal
Parlamentares Brasil 594 Simulação legislativa
Magistrados (STF, STJ, TJDFT, TRF1) 164 Predição judicial
Deputados Distritais DF ~24 Análise regional
Deputados Federais DF ~8 Análise regional
Senadores ~81 Análise legislativa

Referências Acadêmicas

Este projeto implementa conceitos de:

  • Karpathy Self-Play / Auto-Improvement (2024) — Loop iterativo onde agentes geram, avaliam, criticam e refinam respostas autonomamente. Score sobe a cada iteração via crítica cruzada.
  • Generative Agents (Park et al., 2023) — Agentes com memória e reflexão
  • Smallville — Simulação de vila com agentes autônomos
  • Constitutional AI (Anthropic, 2022) — Auto-avaliação e auto-correção
  • Debate (Irving et al., 2018) — Agentes que melhoram respostas via debate adversarial
  • FlockVote — Votação coletiva por agentes sintéticos
  • Teoria dos Jogos Computacional — Interações estratégicas
  • Design Sprint (Google Ventures) — Processo de inovação em 5 fases

Licença

MIT License — Use, modifique e distribua livremente.

Autor

Desenvolvido por Igor Morais VasconcelosINTEIA Doutorando em Administração Pública (IDP/Brasília)

About

Vila INTEIA — Think Tank Vivo com 146 Consultores Lendários de IA. Simulação multi-agente com cognição completa, 7 oficinas analíticas (SWOT, Monte Carlo, Design Sprint), 37 endpoints API, 7 frontends.

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors