agent-flow-tdd 2025.4.1.1

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

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.