agent-flow-tdd 2025.4.1.2

Agent Flow TDD - Biblioteca para desenvolvimento orientado a testes com agentes

Agent Flow TDD

Framework para automação de fluxo de features TDD usando agentes de IA.

🚀 Funcionalidades

• Geração de features com critérios de aceite e cenários de teste
• Análise de complexidade e estimativas
• Suporte a múltiplos modelos de IA (GPT-3.5, GPT-4)
• Interface CLI com modo interativo e MCP (Multi-Command Protocol)
• Saída em formatos JSON e Markdown

📋 Pré-requisitos

• Python 3.13+
• Chave de API OpenAI (OPENAI_KEY)
• Ambiente virtual Python (venv)

🛠️ Instalação

1. Clone o repositório:

git clone https://github.com/seu-usuario/agent-flow-tdd.git
cd agent-flow-tdd

2. Crie e ative o ambiente virtual:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# ou
.venv\Scripts\activate  # Windows

3. Instale as dependências:

make install

4. Configure a variável de ambiente OPENAI_KEY:

export OPENAI_KEY="sua-chave-aqui"

🎮 Comandos Disponíveis

make install

Instala todas as dependências do projeto.

make install

make test

Executa todos os testes do projeto.

make test

make cli

Inicia o CLI para processamento de features.

make cli

# Exemplos de uso:
cli feature "Criar sistema de login com autenticação de dois fatores"
cli feature "Criar sistema de cadastro de usuários" --model gpt-4-turbo
cli feature "Criar API REST" --format markdown
cli status

Opções do comando feature:

• --model, -m: Modelo a ser usado (default: gpt-3.5-turbo)
• --elevation-model, -e: Modelo para fallback (default: gpt-4-turbo)
• --force, -f: Força uso do modelo sem fallback
• --api-key, -k: Chave da API (opcional)
• --timeout, -t: Tempo limite em segundos (default: 30)
• --max-retries, -r: Máximo de tentativas (default: 3)
• --temperature, -temp: Temperatura do modelo (default: 0.7)
• --max-tokens, -mt: Limite de tokens (opcional)
• --format, -fmt: Formato de saída (json/markdown)

Protocolo MCP (Model Context Protocol)

O projeto agora suporta o Model Context Protocol oficial, permitindo:

• Integração padronizada com diferentes modelos de IA
• Comunicação bidirecional via protocolo MCP
• Suporte a streaming e eventos assíncronos

Como Funciona

1. Inicie o modo MCP:

cli mcp

2. Envie mensagens no formato MCP:

{
  "content": "Criar sistema de login",
  "metadata": {
    "type": "feature",
    "options": {
      "model": "gpt-4-turbo",
      "temperature": 0.7,
      "format": "json"
    }
  }
}

3. Receba respostas no formato MCP:

{
  "content": {
    "feature": "Sistema de Login",
    "acceptance_criteria": [...],
    "test_scenarios": [...],
    "complexity": 3
  },
  "metadata": {
    "status": "success",
    "type": "feature"
  }
}

🤖 Integração de Modelos

O projeto usa o Model Context Protocol para integração com diferentes modelos:

1. Via SDK MCP

from mcp_sdk import MCPHandler
from src.app import AgentOrchestrator

handler = MCPHandler()
handler.initialize(api_key="sua-chave")
handler.run()

2. Via CLI

# OpenAI GPT-4
cli feature "Criar API" --model gpt-4-turbo --api-key $OPENAI_KEY

# Anthropic Claude
cli feature "Criar API" --model claude-3 --api-key $ANTHROPIC_KEY

3. Via MCP

Especifique o modelo nas options:

{
  "content": "Criar API REST",
  "metadata": {
    "type": "feature",
    "options": {
      "model": "gpt-4-turbo",
      "api_key": "sua-chave",
      "temperature": 0.7
    }
  }
}

Modelos Suportados

Atualmente:

• OpenAI GPT-3.5 Turbo
• OpenAI GPT-4 Turbo
• Anthropic Claude (via MCP)
• Outros modelos compatíveis com MCP

🧪 Testes

O projeto usa pytest para testes. Execute:

make test

📝 Logs

Os logs são gerados automaticamente com:

• Nível INFO para entrada/saída de funções
• Nível DEBUG para estados intermediários
• Nível ERROR para exceções (com stacktrace)

🔒 Variáveis de Ambiente

• OPENAI_KEY: Chave da API OpenAI (obrigatória)
• ELEVATION_MODEL: Modelo para fallback (opcional)

🤝 Contribuindo

1. Fork o projeto
2. Crie sua branch de feature (git checkout -b feature/MinhaFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Adiciona MinhaFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/MinhaFeature)
5. Abra um Pull Request

📄 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.