Agente AI Modular Desktop

Sistema desktop modular de IA em Python com PyQt5, suporte a entrada de texto e imagem, roteamento multi-modelo e processamento contextualizado.

Funcionalidades Principais

🤖 Multi-Modelo IA

• Suporte ao OpenAI GPT (GPT-4, GPT-3.5)
• Suporte ao LM Studio (modelos locais)
• Roteamento inteligente entre modelos

🖼️ Processamento Multimodal

• Análise de imagem com contexto persistente
• Integração inteligente entre análise de imagem e perguntas de texto
• Preview de imagem na interface
• Suporte a múltiplos formatos (PNG, JPG, JPEG, BMP, GIF, TIFF)

💬 Interface de Chat Avançada

• Histórico persistente entre sessões
• Streaming de texto em tempo real (configurável)
• Respostas contextualizadas baseadas em imagens anteriores
• Interface limpa e responsiva

🔧 Sistema de Plugins

• Arquitetura modular extensível
• Plugin de OCR (reconhecimento de texto em imagens)
• Plugin de análise de sentimento
• Fácil adição de novos plugins

⚙️ Configuração Flexível

• Interface de configuração intuitiva
• Prompts personalizáveis
• Timeout configurável para processamento de imagem
• Seleção de modelos específicos para texto e imagem

Instalação

🚀 Instalação Automática (Recomendada)

Instalador Universal

python instalar.py

Por Sistema Operacional

Windows:

instalar_windows.bat

Linux:

./instalar_linux.sh

Todos os sistemas:

python setup.py

📋 Guia completo: INSTALACAO.md

📦 Instalação Manual

Pré-requisitos

• Python 3.8+
• PyQt5
• Requests

Passos Manuais

# Clone o repositório
git clone https://git.rx1gpd.easypanel.host/patrick-rauch-consultoria/Agente_AI_Modular_Desktop.git LLM Sentimental
cd "LLM Sentimental"

# Criar ambiente virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# OU
venv\Scripts\activate     # Windows

# Instalar dependências
pip install -r requirements.txt

# Executar aplicativo
python main.py

Dependências Opcionais

Para OCR completo:

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install tesseract-ocr tesseract-ocr-por

# Python packages
pip install pytesseract opencv-python

Configuração

1. OpenAI (Opcional)

• Obtenha uma API key em https://platform.openai.com/
• Configure na interface: Menu → Configurações → OpenAI API Key

2. LM Studio (Recomendado)

• Baixe e instale o LM Studio
• Carregue um modelo com suporte a visão (ex: LLaVA)
• Inicie o servidor local (padrão: http://localhost:1234)

3. Primeira Execução

1. Execute python main.py
2. Acesse Menu → Configurações
3. Configure seu modelo preferido
4. Teste com uma imagem e pergunta

Uso

Análise de Imagem + Texto

1. Envie uma imagem: Clique em "Selecionar Imagem" e escolha um arquivo
2. Aguarde processamento: Sistema responde "Imagem processada e analisada"
3. Faça perguntas: Digite perguntas sobre a imagem no chat
4. Respostas contextualizadas: Sistema responde baseado na imagem sem repetir a análise

Configurações Avançadas

• Prompts personalizados: Customize como o sistema responde
• Streaming: Ative para ver respostas em tempo real
• Timeout de imagem: Ajuste para imagens grandes ou modelos lentos
• Histórico: Mantenha contexto entre sessões

Arquitetura

LLM Sentimental/
├── main.py                 # Ponto de entrada
├── interface/              # Interface PyQt5
│   ├── main_window.py     # Janela principal
│   └── config_dialog.py   # Configurações
├── models/                 # Gerenciamento de IA
│   └── ai_manager.py      # Roteamento e comunicação
├── plugins/                # Sistema de plugins
│   ├── plugin_manager.py  # Gerenciador
│   ├── plugin_ocr.py      # OCR/Tesseract
│   └── plugin_sentimento.py # Análise de sentimento
├── config/                 # Configurações
│   └── config.json        # Configurações do usuário
└── logs/                   # Logs e histórico
    └── historico_chat.json # Histórico persistente

Plugins

Plugin OCR

• Extrai texto de imagens usando Tesseract
• Pré-processamento automático para melhor precisão
• Suporte a português e inglês

Plugin Sentimento

• Análise básica de sentimento em texto
• Classificação: Positivo, Negativo, Neutro
• Pontuação de confiança

Desenvolvendo Plugins

Crie um arquivo plugin_nome.py em plugins/:

def execute(dados):
    """Função principal do plugin"""
    return {"resultado": "processamento"}

def validate(dados):
    """Validação de entrada"""
    return True

def get_description():
    """Descrição do plugin"""
    return "Meu plugin personalizado"

Troubleshooting

Problemas Comuns

LM Studio não conecta:

• Verifique se o LM Studio está rodando
• Confirme a URL (padrão: http://localhost:1234)
• Carregue um modelo no LM Studio

Imagens não processam:

• Verifique se o modelo carregado suporta visão
• Para LM Studio: use modelos como LLaVA
• Aumente o timeout nas configurações

OCR não funciona:

• Instale Tesseract: sudo apt-get install tesseract-ocr
• Instale dependências Python: pip install pytesseract opencv-python

Logs

Verifique logs em logs/app.log para debugging detalhado.

Contribuição

1. Fork o projeto
2. Crie uma branch para sua feature
3. Commit suas mudanças
4. Push para a branch
5. Abra um Pull Request

Licença

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

Suporte

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