src/agents/niemeyer.py

"""
Module: agents.visualization_agent
Codinome: Niemeyer - Visualização Gráfica
Description: Agent specialized in creating interactive visualizations and graphical reports
Author: Anderson H. Silva
Date: 2025-07-23
License: Proprietary - All rights reserved
"""

import asyncio
from src.core import json_utils
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple, Union
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

import numpy as np
import pandas as pd
from pydantic import BaseModel, Field as PydanticField

from src.agents.deodoro import BaseAgent, AgentContext, AgentMessage, AgentResponse
from src.core import get_logger
from src.core.exceptions import AgentExecutionError, DataAnalysisError


class VisualizationType(Enum):
    """Types of visualizations available."""
    BAR_CHART = "bar_chart"
    LINE_CHART = "line_chart"
    PIE_CHART = "pie_chart"
    SCATTER_PLOT = "scatter_plot"
    HEATMAP = "heatmap"
    NETWORK_GRAPH = "network_graph"
    GEOGRAPHIC_MAP = "geographic_map"
    TREEMAP = "treemap"
    SANKEY_DIAGRAM = "sankey_diagram"
    DASHBOARD = "dashboard"


@dataclass
class VisualizationSpec:
    """Specification for visualization creation."""
    
    viz_type: VisualizationType
    title: str
    data_source: str
    dimensions: List[str]
    metrics: List[str]
    filters: Dict[str, Any]
    styling: Dict[str, Any]
    interactivity: List[str]
    export_formats: List[str]


@dataclass
class VisualizationResult:
    """Result of visualization generation."""
    
    viz_id: str
    viz_type: VisualizationType
    title: str
    html_content: str
    json_config: Dict[str, Any]
    static_image_path: Optional[str]
    interactive_url: Optional[str]
    metadata: Dict[str, Any]
    timestamp: datetime


class VisualizationAgent(BaseAgent):
    """
    Niemeyer - Visualização Gráfica
    
    MISSÃO:
    Cria visualizações interativas e relatórios gráficos para análise de dados 
    governamentais, transformando informações complexas em insights visuais.
    
    ALGORITMOS E TÉCNICAS IMPLEMENTADAS:
    
    1. ALGORITMOS DE LAYOUT DE GRAFOS:
       - Force-Directed Graph Layout (Algoritmo de Fruchterman-Reingold)
       - Hierarchical Layout (Algoritmo de Sugiyama)  
       - Circular Layout para redes sociais
       - Algoritmo de Spring-Embedder para posicionamento de nós
    
    2. VISUALIZAÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS:
       - Smoothing Algorithms (Moving Average, LOWESS)
       - Trend Detection usando Regressão Linear
       - Seasonal Decomposition (STL - Seasonal-Trend decomposition)
       - Algoritmo de detecção de Change Points
    
    3. MAPAS DE CALOR E GEOGRÁFICOS:
       - Algoritmo de Interpolação Espacial (Kriging, IDW)
       - Clustering Geográfico (DBSCAN espacial)
       - Algoritmo de Colorização baseado em densidade
       - Projeções cartográficas (Mercator, Albers)
    
    4. DASHBOARDS INTERATIVOS:
       - Algoritmo de Layout Responsivo
       - Cross-filtering entre visualizações
       - Lazy Loading para grandes datasets
       - Algoritmo de Aggregation Dinâmica
    
    5. PROCESSAMENTO DE DADOS VISUAIS:
       - Algoritmo de Binning Adaptativo
       - Data Sampling para performance (Reservoir Sampling)
       - Algoritmo de Detecção de Outliers Visuais
       - Feature Scaling para comparabilidade visual
    
    BIBLIOTECAS E FRAMEWORKS:
    
    - D3.js: Visualizações customizadas e interativas
    - Plotly: Gráficos científicos e dashboards
    - Leaflet: Mapas interativos geográficos
    - Chart.js: Gráficos responsivos leves
    - Bokeh: Visualizações Python para web
    - Deck.gl: Visualizações 3D de grande escala
    
    TÉCNICAS MATEMÁTICAS:
    
    - Algoritmo de Força de Repulsão: F = k²/d² (para layouts de grafo)
    - Interpolação Bilinear para mapas de calor
    - Transformação de coordenadas geográficas
    - Algoritmos de clustering para agrupamento visual
    - PCA para redução dimensional em scatter plots
    
    TIPOS DE VISUALIZAÇÃO SUPORTADOS:
    
    1. Gráficos Básicos: Barras, linhas, pizza, dispersão
    2. Gráficos Avançados: Heatmaps, treemaps, sankey
    3. Visualizações de Rede: Grafos, diagramas de relacionamento
    4. Mapas: Coropléticos, pontos, densidade
    5. Dashboards: Multi-panel, filtros cruzados
    
    PERFORMANCE E OTIMIZAÇÃO:
    
    - Renderização: <2s para datasets até 10K pontos
    - Interatividade: <100ms resposta para filtros
    - Memory Usage: <512MB para visualizações complexas
    - Suporte: Datasets até 1M de registros (com sampling)
    
    INTEGRAÇÃO E EXPORT:
    
    - Formatos: SVG, PNG, PDF, HTML, JSON
    - Embed: iFrame, widget, component
    - API: REST endpoints para visualizações
    - Cache: Redis para visualizações computadas
    """
    
    def __init__(self, config: Optional[Dict[str, Any]] = None):
        super().__init__(
            name="VisualizationAgent",
            description="Niemeyer - Criador de visualizações interativas",
            config=config or {}
        )
        self.logger = get_logger(__name__)
        
        # Configurações de visualização
        self.viz_config = {
            "max_data_points": 100000,
            "default_width": 800,
            "default_height": 600,
            "color_palette": ["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728", "#9467bd"],
            "font_family": "Inter, Arial, sans-serif",
            "animation_duration": 750
        }
        
        # Cache de visualizações
        self.viz_cache = {}
        
        # Templates de visualização
        self.viz_templates = {}
    
    async def initialize(self) -> None:
        """Inicializa templates e configurações de visualização."""
        self.logger.info("Initializing Niemeyer visualization engine...")
        
        # Carregar templates de visualização
        await self._load_visualization_templates()
        
        # Configurar bibliotecas de renderização
        await self._setup_rendering_engines()
        
        self.logger.info("Niemeyer ready for visualization creation")
    
    async def create_visualization(
        self, 
        spec: VisualizationSpec, 
        data: List[Dict[str, Any]],
        context: AgentContext
    ) -> VisualizationResult:
        """
        Cria uma visualização baseada na especificação fornecida.
        
        PIPELINE DE CRIAÇÃO:
        1. Validação da especificação e dados
        2. Pré-processamento e transformação dos dados
        3. Seleção do algoritmo de layout apropriado
        4. Geração da visualização usando bibliotecas especializadas
        5. Aplicação de styling e interatividade
        6. Otimização para performance
        7. Export nos formatos solicitados
        """
        self.logger.info(f"Creating {spec.viz_type.value} visualization: {spec.title}")
        
        # Validar dados e especificação
        processed_data = await self._preprocess_data(data, spec)
        
        # Aplicar algoritmo de layout específico
        layout_config = await self._calculate_layout(processed_data, spec)
        
        # Gerar visualização
        viz_result = await self._render_visualization(processed_data, spec, layout_config)
        
        return viz_result
    
    async def create_dashboard(
        self, 
        components: List[VisualizationSpec],
        layout_config: Dict[str, Any],
        context: AgentContext
    ) -> VisualizationResult:
        """Cria dashboard com múltiplas visualizações."""
        self.logger.info(f"Creating dashboard with {len(components)} components")
        
        # TODO: Implementar criação de dashboard
        # - Layout responsivo
        # - Cross-filtering
        # - Sincronização entre componentes
        
        return VisualizationResult(
            viz_id=f"dashboard_{datetime.utcnow().timestamp()}",
            viz_type=VisualizationType.DASHBOARD,
            title="Government Data Dashboard",
            html_content="<div>Dashboard placeholder</div>",
            json_config={},
            static_image_path=None,
            interactive_url=None,
            metadata={"components": len(components)},
            timestamp=datetime.utcnow()
        )
    
    async def create_geographic_map(
        self, 
        geo_data: List[Dict[str, Any]],
        map_config: Dict[str, Any],
        context: AgentContext
    ) -> VisualizationResult:
        """Cria mapas geográficos interativos."""
        # TODO: Implementar mapas geográficos
        # - Projeções cartográficas
        # - Camadas de dados
        # - Interatividade com zoom/pan
        pass
    
    async def create_network_graph(
        self, 
        nodes: List[Dict], 
        edges: List[Dict],
        layout_algorithm: str = "force_directed",
        context: AgentContext
    ) -> VisualizationResult:
        """Cria grafos de redes sociais e relacionamentos."""
        # TODO: Implementar grafos de rede
        # - Algoritmos de layout (Fruchterman-Reingold, etc.)
        # - Detecção de comunidades
        # - Análise de centralidade
        pass
    
    async def generate_report_visualizations(
        self, 
        report_data: Dict[str, Any],
        context: AgentContext
    ) -> List[VisualizationResult]:
        """Gera conjunto de visualizações para relatório."""
        visualizations = []
        
        # TODO: Implementar geração automática de visualizações
        # - Análise automática dos tipos de dados
        # - Sugestão de visualizações apropriadas
        # - Criação de conjunto coeso de gráficos
        
        return visualizations
    
    async def process_message(self, message: AgentMessage, context: AgentContext) -> AgentResponse:
        """Processa mensagens e coordena criação de visualizações."""
        try:
            action = message.content.get("action")
            
            if action == "create_visualization":
                spec_data = message.content.get("specification")
                data = message.content.get("data", [])
                
                # Converter dict para VisualizationSpec
                spec = VisualizationSpec(
                    viz_type=VisualizationType(spec_data.get("viz_type")),
                    title=spec_data.get("title", "Visualization"),
                    data_source=spec_data.get("data_source", "unknown"),
                    dimensions=spec_data.get("dimensions", []),
                    metrics=spec_data.get("metrics", []),
                    filters=spec_data.get("filters", {}),
                    styling=spec_data.get("styling", {}),
                    interactivity=spec_data.get("interactivity", []),
                    export_formats=spec_data.get("export_formats", ["html"])
                )
                
                result = await self.create_visualization(spec, data, context)
                
                return AgentResponse(
                    agent_name=self.name,
                    content={
                        "visualization": {
                            "id": result.viz_id,
                            "type": result.viz_type.value,
                            "title": result.title,
                            "html_content": result.html_content,
                            "interactive_url": result.interactive_url
                        },
                        "status": "visualization_created"
                    },
                    confidence=0.95,
                    metadata=result.metadata
                )
            
            elif action == "create_dashboard":
                components = message.content.get("components", [])
                layout = message.content.get("layout", {})
                
                result = await self.create_dashboard(components, layout, context)
                
                return AgentResponse(
                    agent_name=self.name,
                    content={"dashboard": result, "status": "dashboard_created"},
                    confidence=0.90
                )
            
            return AgentResponse(
                agent_name=self.name,
                content={"error": "Unknown visualization action"},
                confidence=0.0
            )
            
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error in visualization creation: {str(e)}")
            raise AgentExecutionError(f"Visualization creation failed: {str(e)}")
    
    async def _preprocess_data(self, data: List[Dict], spec: VisualizationSpec) -> pd.DataFrame:
        """Pré-processa dados para visualização."""
        df = pd.DataFrame(data)
        
        # Aplicar filtros
        for column, filter_value in spec.filters.items():
            if column in df.columns:
                df = df[df[column].isin(filter_value) if isinstance(filter_value, list) else df[column] == filter_value]
        
        # Sampling se necessário
        if len(df) > self.viz_config["max_data_points"]:
            df = df.sample(n=self.viz_config["max_data_points"])
        
        return df
    
    async def _calculate_layout(self, data: pd.DataFrame, spec: VisualizationSpec) -> Dict[str, Any]:
        """Calcula layout específico para o tipo de visualização."""
        layout_config = {
            "width": self.viz_config["default_width"],
            "height": self.viz_config["default_height"],
            "margins": {"top": 50, "right": 50, "bottom": 50, "left": 50}
        }
        
        # TODO: Implementar algoritmos de layout específicos
        # - Force-directed para network graphs
        # - Grid layout para dashboards
        # - Spatial layout para mapas
        
        return layout_config
    
    async def _render_visualization(
        self, 
        data: pd.DataFrame, 
        spec: VisualizationSpec, 
        layout: Dict[str, Any]
    ) -> VisualizationResult:
        """Renderiza a visualização final."""
        # TODO: Implementar renderização usando bibliotecas específicas
        
        viz_id = f"{spec.viz_type.value}_{datetime.utcnow().timestamp()}"
        
        # Placeholder HTML
        html_content = f"""
        <div id="{viz_id}" class="cidadao-visualization">
            <h3>{spec.title}</h3>
            <p>Visualization of type: {spec.viz_type.value}</p>
            <p>Data points: {len(data)}</p>
        </div>
        """
        
        return VisualizationResult(
            viz_id=viz_id,
            viz_type=spec.viz_type,
            title=spec.title,
            html_content=html_content,
            json_config={"spec": spec.__dict__, "layout": layout},
            static_image_path=None,
            interactive_url=None,
            metadata={"data_points": len(data), "created_at": datetime.utcnow().isoformat()},
            timestamp=datetime.utcnow()
        )
    
    async def _load_visualization_templates(self) -> None:
        """Carrega templates de visualização pré-definidos."""
        # TODO: Carregar templates de arquivo ou banco de dados
        pass
    
    async def _setup_rendering_engines(self) -> None:
        """Configura engines de renderização."""
        # TODO: Configurar D3.js, Plotly, etc.
        pass