- Mantém Fase 4 Sprint 1+2 do local (OpenClaw backend + frontend)
- Incorpora do remoto: Fase 3 MiroFlow, Fase 4 melhorias, Fase 5 Automation Fabric
- Resolve conflito openclaw~origin_Servidor (mantido local)
- Histórias unidas com --allow-unrelated-histories -X ours
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- miroflow_service.py: extrai resposta de summary, final_boxed_answer,
exceed_max_turn_summary ou último message_history do assistente
- Troca deepseek-r1:14b por llama3.2:3b nos agentes Statistician e Fiscal Auditor
- shared/schema.ts: adiciona tabelas OpenClaw (detectedPatterns, skillSuggestions)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Dockerfile.miroflow: imagem Python 3.11 com miroflow instalado via submodule
- docker-compose.prod.yml: novo serviço `miroflow` (porta 8006, rede interna)
- MIROFLOW_HOST atualizado de host fixo (10.0.7.1) para container `miroflow`
- miroflow_service.py: passa system_prompt e initial_user_message no AgentContext
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- FastAPI microservico porta 8006 com agentes statistician, fiscal_auditor, researcher
- Configuracao de modelos: deepseek-r1:14b (stat/fiscal), llama3.1:8b com fallback 3b (researcher)
- OLLAMA_BASE_URL/v1 via UnifiedOpenAIClient
- test_miroflow_service.py: 6 testes cobrindo REQ-3.1 a REQ-3.4 (todos passam)
- sys.path.insert para submodule MiroFlow sem modificar o submodulo
Schema (shared/schema.ts):
- xos_protocols: protocolo numerado por atendimento com SLA deadline, breach flag e CSAT
- xos_sla_policies: políticas de SLA por fila (first_response + resolution em minutos)
- Export dos novos types: XosProtocol, XosSlaPolicy
XOS Routes (server/xos/routes.ts) — 40 novos endpoints:
Supervisor Monitor:
GET /supervisor/overview → KPIs globais em tempo real (conversas, tickets, agentes)
GET /supervisor/queues → Filas com ativos, aguardando, TMA, agentes
GET /supervisor/agents → Agentes com conversas ativas, CSAT, TMA por período
GET /supervisor/conversations/live → Conversas ao vivo por fila/agente/status
CSAT:
POST /conversations/:id/csat → Registra nota 1-5 + comentário (conversa)
POST /tickets/:id/csat → Registra nota 1-5 + comentário (ticket)
GET /csat/summary → Distribuição de notas + satisfaction_rate_pct por período
Protocolos:
GET /protocols → Lista protocolos com filtros (status, contato, busca)
POST /protocols → Cria protocolo com número YYYYMMDD-XXXXXX + SLA
PATCH /protocols/:id → Atualiza status/assignee do protocolo
POST /conversations/:id/protocol → Auto-gera protocolo para conversa + herda SLA da fila
Business Hours:
GET /queues/:id/business-hours → Retorna horários configurados
PUT /queues/:id/business-hours → Atualiza schedules [{dayOfWeek, startTime, endTime}]
GET /queues/:id/is-open → Verifica se a fila está aberta agora + mensagem fora de hora
SLA Policies:
GET /sla-policies → Lista políticas ativas por fila
POST /sla-policies → Cria política (first_response + resolution em minutos)
PATCH /sla-policies/:id → Atualiza política
POST /sla-policies/check-breaches → Marca violações de SLA + emite crm.sla.breached
Reports/Analytics:
GET /reports/overview → Visão geral: conversas, tickets, contatos, deals por período
GET /reports/agents → Performance por agente: conversas, CSAT, TMA, tickets
GET /reports/sla → Compliance de SLA por protocolo + tickets por prioridade
Automation Engine (automation_engine.py):
Novos event types: crm.csat.received, crm.sla.breached, crm.protocol.created
https://claude.ai/code/session_01DinH3VcgbAv1d9MqnNxzdb
Infraestrutura Docker:
- Dockerfile multi-stage para app Node.js
- Dockerfile.python genérico para todos os microserviços Python
- docker-compose.yml para desenvolvimento local (com perfis: bi, ai)
- docker-compose.prod.yml para deploy no Coolify com Traefik
- docker/init-pgvector.sql — instala extensão vector no PostgreSQL
- docker/python-entrypoint.sh — seleciona serviço pelo SERVICE_NAME
- docker/litellm-config.yaml — proxy LLM com fallback OpenAI → Ollama
- .env.example com todas as variáveis documentadas
Soberania de IA:
- Ollama + Open WebUI como perfil 'ai' no docker-compose
- LiteLLM como proxy unificado (OpenAI ↔ Ollama com fallback automático)
Knowledge Graph (rotas faltantes implementadas):
- server/graph/routes.ts — CRUD completo de nodes, edges, knowledge base + busca semântica
- server/graph/service.ts — camada de serviço com indexação automática de embeddings
- server/python/embeddings_service.py — FastAPI com pgvector para busca vetorial
Correções de infraestrutura:
- server/index.ts — DOCKER_MODE=true desativa spawn de processos filhos
- server/routes.ts — registra /api/graph/* no Express
https://claude.ai/code/session_01DinH3VcgbAv1d9MqnNxzdb
Arcádia Dev
Jonas Pacheco
Claude
jonaspachecoometas