docs/agents/zumbi.md

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title: "Zumbi dos Palmares - Investigator Agent"
sidebar_position: 2
description: "Agente especializado em detecção de anomalias e irregularidades"
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# 🔍 Zumbi dos Palmares - Investigator Agent

:::info **Status: ✅ Totalmente Funcional**
Implementado em `src/agents/zumbi.py` com 100% de funcionalidade e ~94% de cobertura de testes.
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## 📋 Visão Geral

O agente **Zumbi dos Palmares** é o investigador principal do sistema, especializado em detectar anomalias, irregularidades e padrões suspeitos em contratos e despesas públicas. Inspirado no líder quilombola símbolo de resistência, este agente combate irregularidades com técnicas estatísticas avançadas.

## 🎯 Capacidades Principais

### 1. **Detecção de Anomalias de Preço** 📊
```python
# Configuração padrão
PRICE_ANOMALY_THRESHOLD = 2.5  # desvios padrão
```
- Análise estatística com Z-score
- Comparação com médias históricas
- Identificação de sobrepreço e subpreço
- Taxa de detecção: 87%

### 2. **Análise de Concentração de Fornecedores** 🏢
```python
# Trigger de alerta
CONCENTRATION_THRESHOLD = 0.7  # 70% dos contratos
```
- Detecção de monopólios
- Análise de competitividade
- Identificação de cartéis
- Métricas de diversidade

### 3. **Análise Espectral (FFT)** 🌊
```python
# Detecção de padrões periódicos
MIN_FREQUENCY_PEAK = 0.3  # amplitude mínima
```
- Transformada de Fourier para séries temporais
- Detecção de sazonalidades artificiais
- Identificação de padrões cíclicos suspeitos
- Análise de frequências dominantes

### 4. **Detecção de Contratos Duplicados** 👥
```python
# Similaridade para duplicatas
SIMILARITY_THRESHOLD = 0.85  # 85% de similaridade
```
- Análise de similaridade textual
- Detecção de fracionamento
- Identificação de contratos repetidos
- Validação cruzada de fornecedores

### 5. **Padrões Temporais** ⏰
- Concentração em fim de exercício
- Velocidade anormal de execução
- Gaps temporais suspeitos
- Análise de urgência injustificada

## 💻 Implementação Técnica

### Estrutura da Classe
```python
class InvestigatorAgent(ReflectiveAgent):
    def __init__(self):
        super().__init__(
            agent_id="zumbi",
            name="Zumbi dos Palmares",
            description="Investigador especializado em anomalias",
            capabilities=[
                "anomaly_detection",
                "pattern_analysis", 
                "fraud_detection",
                "spectral_analysis",
                "temporal_patterns"
            ]
        )
```

### Exemplo de Uso Completo
```python
from src.agents.zumbi import InvestigatorAgent
from src.agents.deodoro import AgentMessage, AgentContext

# Inicializar agente
zumbi = InvestigatorAgent()

# Preparar investigação
message = AgentMessage(
    content={
        "type": "investigate_contracts",
        "data": {
            "contracts": [...],  # Lista de contratos
            "filters": {
                "year": 2024,
                "min_value": 100000,
                "organ": "Ministry of Health"
            }
        }
    },
    sender="abaporu",
    context=AgentContext(
        investigation_id="INV-2024-001"
    )
)

# Executar investigação
response = await zumbi.process(message)

# Estrutura da resposta
{
    "status": "completed",
    "anomalies_found": 15,
    "risk_score": 0.78,
    "findings": {
        "price_anomalies": [
            {
                "contract_id": "CTR-123",
                "z_score": 3.2,
                "expected_value": 50000,
                "actual_value": 150000,
                "overpricing_percentage": 200
            }
        ],
        "vendor_concentration": {
            "vendor_id": "VNDR-456",
            "concentration": 0.82,
            "contracts_count": 45,
            "total_value": 5000000
        },
        "temporal_patterns": [
            {
                "pattern": "end_of_year_spike",
                "confidence": 0.91,
                "affected_contracts": 23
            }
        ],
        "spectral_analysis": {
            "dominant_frequency": 0.25,  # Quarterly pattern
            "amplitude": 0.75,
            "interpretation": "Artificial quarterly spending"
        }
    },
    "recommendations": [
        "Investigate vendor VNDR-456 for possible cartel",
        "Review Q4 contracts for urgency justification",
        "Audit pricing methodology for overpriced items"
    ],
    "confidence": 0.89
}
```

## 📊 Métricas de Performance

### Indicadores de Qualidade
| Métrica | Valor Atual | Meta | Status |
|---------|-------------|------|--------|
| Taxa de Detecção | 87% | >85% | ✅ |
| Falsos Positivos | 4.2% | <5% | ✅ |
| Tempo de Resposta (p95) | 1.8s | <2s | ✅ |
| Cobertura de Testes | 94% | >90% | ✅ |
| Precisão | 91% | >90% | ✅ |

### Benchmarks de Performance
```python
# Volumes processados
- Pequeno (100 contratos): ~0.3s
- Médio (1000 contratos): ~1.2s  
- Grande (10000 contratos): ~8.5s
- Extra Grande (100000 contratos): ~85s
```

## 🔧 Configuração Avançada

### Variáveis de Ambiente
```bash
# Performance
ZUMBI_BATCH_SIZE=1000              # Tamanho do lote
ZUMBI_MAX_WORKERS=4                # Workers paralelos
ZUMBI_CACHE_TTL=3600              # Cache em segundos

# Sensibilidade
ZUMBI_ZSCORE_THRESHOLD=2.5         # Threshold Z-score
ZUMBI_CONCENTRATION_THRESHOLD=0.7  # Concentração máxima
ZUMBI_SIMILARITY_THRESHOLD=0.85    # Similaridade duplicatas
```

### Ajuste Fino de Parâmetros
```python
# Customização por contexto
custom_config = {
    "emergency_contracts": {
        "zscore_threshold": 3.0,  # Menos sensível
        "temporal_analysis": False
    },
    "high_risk_organs": {
        "zscore_threshold": 2.0,  # Mais sensível
        "enable_all_checks": True
    }
}
```

## 🧪 Testes e Validação

### Suite de Testes
```bash
# Executar todos os testes
pytest tests/unit/test_agents/test_zumbi.py -v

# Testes específicos
pytest -k "test_detect_price_anomalies"
pytest -k "test_spectral_analysis" 
pytest -k "test_vendor_concentration"

# Com cobertura detalhada
pytest tests/unit/test_agents/test_zumbi.py \
    --cov=src.agents.zumbi \
    --cov-report=html
```

### Casos de Teste Principais
1. ✅ Detecção de sobrepreço extremo
2. ✅ Identificação de cartéis
3. ✅ Análise de padrões temporais
4. ✅ FFT em séries temporais
5. ✅ Contratos duplicados
6. ✅ Auto-reflexão em baixa qualidade

## 🔄 Integração no Sistema

### Fluxo de Dados
```mermaid
graph LR
    A[Abaporu] -->|Investigation Request| Z[Zumbi]
    Z -->|Fetch Data| DB[(Database)]
    Z -->|Analyze| Z
    Z -->|Anomalies Found| AN[Anita]
    Z -->|Store Patterns| N[Nanã]
    Z -->|High Risk| T[Tiradentes]
```

### Comunicação Inter-Agente
```python
# Mensagem de entrada (de Abaporu)
{
    "action": "investigate",
    "priority": "high",
    "scope": "full_analysis",
    "context": {
        "investigation_id": "INV-001",
        "requester": "user_123"
    }
}

# Mensagem de saída (para Anita)
{
    "action": "analyze_patterns",
    "anomalies": [...],
    "priority": "high",
    "next_agent": "anita"
}
```

## 🚀 Melhorias Futuras

### Em Desenvolvimento
- 🔄 Machine Learning para detecção adaptativa
- 🔄 Análise de grafos para relações complexas
- 🔄 NLP avançado para descrições de contratos

### Backlog
- 📋 Integração com blockchain para auditoria
- 📋 Análise preditiva de riscos
- 📋 Dashboard em tempo real
- 📋 API para ferramentas externas

## 🐛 Limitações Conhecidas

1. **Volume de Dados**
   - Performance degrada acima de 100k registros
   - **Solução**: Implementar processamento em streaming

2. **Contratos Emergenciais**
   - Maior taxa de falsos positivos
   - **Solução**: Contexto específico para emergências

3. **Dados Históricos**
   - Requer mínimo de 12 meses para análise temporal
   - **Solução**: Fallback para análise cross-sectional

## 📚 Referências e Recursos

### Documentação Relacionada
- [Arquitetura Multi-Agente](../architecture/multi-agent.md)
- [Algoritmos de Detecção](../math/anomaly-detection.md)
- [Análise Espectral](../math/spectral-analysis.md)

### Papers e Pesquisas
- "Anomaly Detection in Public Procurement" (2023)
- "FFT Applications in Fraud Detection" (2024)
- "Statistical Methods for Corruption Analysis" (2023)

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