# 🎯 Roadmap: Mangaba AI → Nível CrewAI

## 📊 Análise Comparativa

### ✅ **Pontos Fortes do Mangaba AI**
- ✨ Protocolos A2A e MCP bem implementados
- 🇧🇷 Documentação completa em português
- ⚡ Configuração simples e rápida
- 🧪 Boa cobertura de testes

### ⚠️ **Gaps Críticos Identificados**

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## 🔴 **1. SISTEMA DE ROLES & ESPECIALIZAÇÃO**

**Status:** ❌ **NÃO IMPLEMENTADO**

### CrewAI tem:
```python
researcher = Agent(
    role="Senior Market Analyst",
    goal="Conduct deep market analysis",
    backstory="You're a veteran analyst..."
)
```

### Mangaba AI precisa:
```python
class MangabaAgent:
    def __init__(self, 
                 role: str = None,           # ❌ FALTA
                 goal: str = None,           # ❌ FALTA  
                 backstory: str = None,      # ❌ FALTA
                 tools: List[Tool] = None):  # ❌ FALTA
```

**Impacto:** 🔴 CRÍTICO - Agentes não têm personalidade/especialização definida

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## 🔴 **2. SISTEMA DE TASKS & WORKFLOW**

**Status:** ❌ **NÃO IMPLEMENTADO**

### CrewAI tem:
```python
@task
def research_task(self) -> Task:
    return Task(
        description="Conduct research about {topic}",
        expected_output="10 bullet points",
        agent=researcher
    )
```

### Mangaba AI precisa:
- ❌ Classe `Task` estruturada
- ❌ Sistema de delegação de tarefas
- ❌ Validação de output esperado
- ❌ Dependências entre tasks

**Impacto:** 🔴 CRÍTICO - Sem orquestração de trabalho complexo

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## 🔴 **3. CREW ORCHESTRATION (PROCESSO)**

**Status:** ❌ **NÃO IMPLEMENTADO**

### CrewAI tem:
```python
@crew
def crew(self) -> Crew:
    return Crew(
        agents=self.agents,
        tasks=self.tasks,
        process=Process.sequential,  # ou hierarchical
        verbose=True
    )
```

### Mangaba AI precisa:
- ❌ Classe `Crew` para coordenação
- ❌ `Process.sequential` (tarefas em sequência)
- ❌ `Process.hierarchical` (com gerente)
- ❌ `Process.consensual` (votação entre agentes)

**Impacto:** 🔴 CRÍTICO - Impossível coordenar múltiplos agentes eficientemente

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## 🟡 **4. TOOLS & INTEGRATIONS**

**Status:** ⚠️ **LIMITADO**

### CrewAI tem:
```python
from crewai_tools import SerperDevTool, WebsiteSearchTool

agent = Agent(
    tools=[SerperDevTool(), WebsiteSearchTool()]
)
```

### Mangaba AI tem:
- ✅ Acesso a LLM (Gemini)
- ❌ Sistema de tools plugável
- ❌ Ferramentas de busca web
- ❌ Ferramentas de análise de documentos
- ❌ Database connectors

**Impacto:** 🟡 MÉDIO - Funcionalidade limitada

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## 🟡 **5. FLOWS (CONTROL FLOW AVANÇADO)**

**Status:** ⚠️ **PARCIAL**

### CrewAI tem:
```python
class AnalysisFlow(Flow):
    @start()
    def fetch_data(self): ...
    
    @listen(fetch_data)
    def analyze(self): ...
    
    @router(analyze)
    def decide(self):
        if confidence > 0.8:
            return "high"
        return "low"
```

### Mangaba AI tem:
- ✅ Protocolos MCP (contexto)
- ✅ Protocolos A2A (comunicação)
- ❌ Decorators `@start`, `@listen`, `@router`
- ❌ Conditional branching estruturado
- ❌ State management robusto

**Impacto:** 🟡 MÉDIO - Workflows complexos ficam difíceis

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## 🟢 **6. MEMORY & CONTEXT**

**Status:** ✅ **BOM** (diferencial!)

### Mangaba AI tem:
```python
# MCP Protocol - SUPERIOR ao CrewAI básico
- ✅ Tipos de contexto (CONVERSATION, TASK, MEMORY)
- ✅ Prioridades (LOW, MEDIUM, HIGH, CRITICAL)
- ✅ Sessões isoladas
- ✅ Busca semântica de contexto
```

**Vantagem competitiva!** 🎉

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## 🔴 **7. CONFIGURAÇÃO YAML**

**Status:** ❌ **NÃO IMPLEMENTADO**

### CrewAI tem:
```yaml
# agents.yaml
researcher:
  role: Senior Data Researcher
  goal: Uncover cutting-edge developments
  backstory: You're a seasoned researcher...
```

### Mangaba AI precisa:
- ❌ Configuração de agentes via YAML
- ❌ Configuração de tasks via YAML
- ❌ Templates de prompts
- ❌ Injeção de variáveis `{topic}`

**Impacto:** 🟡 MÉDIO - Configuração menos flexível

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## 🟡 **8. CLI & PROJECT SCAFFOLDING**

**Status:** ❌ **NÃO IMPLEMENTADO**

### CrewAI tem:
```bash
crewai create crew my_project
crewai run
crewai install
```

### Mangaba AI precisa:
- ❌ CLI `mangaba create`
- ❌ Estrutura de projeto automática
- ❌ Comandos `mangaba run`, `mangaba test`

**Impacto:** 🟡 MÉDIO - Developer Experience inferior

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## 📈 **PLANO DE IMPLEMENTAÇÃO**

### 🚀 **FASE 1: FUNDAMENTOS (2-3 semanas)**

#### 1.1 Sistema de Roles & Goals
```python
# mangaba/core/agent.py
class MangabaAgent:
    def __init__(
        self,
        role: str,
        goal: str,
        backstory: str,
        tools: List[Tool] = None,
        llm: Optional[str] = None,
        memory: bool = True
    ):
        self.role = role
        self.goal = goal  
        self.backstory = backstory
        self.tools = tools or []
        
    def _build_system_prompt(self) -> str:
        """Constrói prompt baseado em role/goal/backstory"""
        return f"""
        Você é: {self.role}
        Seu objetivo: {self.goal}
        Background: {self.backstory}
        """
```

#### 1.2 Sistema de Tasks
```python
# mangaba/core/task.py
@dataclass
class Task:
    description: str
    expected_output: str
    agent: MangabaAgent
    context: List[Task] = None  # Tasks que devem ser executadas antes
    tools: List[Tool] = None
    output_file: Optional[str] = None
    
    def execute(self) -> TaskOutput:
        """Executa a task usando o agente designado"""
        ...
```

#### 1.3 Sistema de Crew
```python
# mangaba/core/crew.py
class Process(Enum):
    SEQUENTIAL = "sequential"
    HIERARCHICAL = "hierarchical"

class Crew:
    def __init__(
        self,
        agents: List[MangabaAgent],
        tasks: List[Task],
        process: Process = Process.SEQUENTIAL,
        verbose: bool = False
    ):
        self.agents = agents
        self.tasks = tasks
        self.process = process
        
    def kickoff(self, inputs: Dict = None) -> CrewOutput:
        """Executa todas as tasks"""
        if self.process == Process.SEQUENTIAL:
            return self._run_sequential(inputs)
        elif self.process == Process.HIERARCHICAL:
            return self._run_hierarchical(inputs)
```

### 🔧 **FASE 2: TOOLS & INTEGRATIONS (2 semanas)**

#### 2.1 Base Tool System
```python
# mangaba/tools/base.py
class BaseTool:
    name: str
    description: str
    
    def run(self, *args, **kwargs) -> Any:
        raise NotImplementedError
        
# mangaba/tools/search.py
class SerperSearchTool(BaseTool):
    """Busca web usando Serper API"""
    
# mangaba/tools/scraper.py  
class WebScraperTool(BaseTool):
    """Extrai conteúdo de websites"""
```

#### 2.2 Tool Integration
```python
agent = MangabaAgent(
    role="Researcher",
    tools=[
        SerperSearchTool(),
        WebScraperTool()
    ]
)
```

### 📊 **FASE 3: FLOWS & ADVANCED (2 semanas)**

#### 3.1 Flow Decorators
```python
# mangaba/flow/decorators.py
class Flow:
    @start()
    def initial_step(self): ...
    
    @listen(initial_step)
    def process_step(self): ...
    
    @router(process_step)
    def decide_next(self):
        if self.state.confidence > 0.8:
            return "high_confidence"
        return "low_confidence"
```

#### 3.2 State Management
```python
from pydantic import BaseModel

class FlowState(BaseModel):
    current_step: str
    data: Dict[str, Any]
    confidence: float = 0.0
```

### 📝 **FASE 4: YAML & CLI (1 semana)**

#### 4.1 YAML Config Support
```python
# mangaba/config/loader.py
class ConfigLoader:
    @staticmethod
    def load_agents(yaml_path: str) -> List[MangabaAgent]:
        """Carrega agentes de agents.yaml"""
        
    @staticmethod  
    def load_tasks(yaml_path: str) -> List[Task]:
        """Carrega tasks de tasks.yaml"""
```

#### 4.2 CLI Commands
```bash
# mangaba/cli/main.py
mangaba create crew my_project
mangaba run
mangaba test
```

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## 🎯 **MÉTRICAS DE SUCESSO**

### Para atingir paridade com CrewAI:

✅ **Funcionalidades Core**
- [ ] Sistema de Roles/Goals/Backstory
- [ ] Tasks com dependências
- [ ] Crew orchestration (sequential + hierarchical)
- [ ] Pelo menos 5 tools integradas
- [ ] Flow com decorators
- [ ] YAML configuration

✅ **Developer Experience**
- [ ] CLI completo
- [ ] Scaffolding automático
- [ ] Documentação com exemplos reais
- [ ] 10+ exemplos prontos

✅ **Performance**
- [ ] Benchmarks vs CrewAI
- [ ] Tempo de execução similar ou melhor
- [ ] Uso de memória otimizado

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## 💡 **DIFERENCIAIS DO MANGABA AI**

### O que já é MELHOR que CrewAI:

1. **📚 Documentação em PT-BR**
   - CrewAI: 100% inglês
   - Mangaba: Documentação completa em português

2. **🧠 Protocolo MCP Avançado**
   - CrewAI: Memory básica
   - Mangaba: Sistema sofisticado com prioridades e sessões

3. **🔗 Protocolo A2A Robusto**
   - CrewAI: Comunicação limitada
   - Mangaba: Sistema completo de mensagens tipadas

4. **⚡ Gerenciamento de Dependências**
   - CrewAI: pip/poetry
   - Mangaba: UV (10-100x mais rápido)

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## 🚀 **VISÃO DE FUTURO**

### Mangaba AI 2.0 (após paridade):

1. **🤖 Multi-LLM Native**
   - Suporte simultâneo a múltiplos LLMs
   - Agents especialistas em modelos diferentes

2. **🌐 Agent Marketplace**
   - Templates de agentes prontos
   - Community sharing

3. **📊 Analytics Dashboard**
   - Monitoramento em tempo real
   - Métricas de performance

4. **🔐 Enterprise Features**
   - Audit logs
   - Role-based access control
   - On-premise deployment

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## 📌 **PRÓXIMOS PASSOS IMEDIATOS**

### Sprint 1 (Esta semana):
1. ✅ Criar classe `Task` básica
2. ✅ Implementar `role`, `goal`, `backstory` no `MangabaAgent`
3. ✅ Criar classe `Crew` com `Process.SEQUENTIAL`

### Sprint 2 (Próxima semana):
1. ✅ Implementar 3 tools básicas (Search, Scraper, FileReader)
2. ✅ YAML loader para agents/tasks
3. ✅ Exemplo completo tipo "Trip Planner"

### Sprint 3:
1. ✅ Process.HIERARCHICAL
2. ✅ Flow decorators básicos
3. ✅ CLI `mangaba create`

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## 🎓 **RECURSOS DE APRENDIZADO**

Para implementar estas features, estudar:

1. **CrewAI Source Code**
   - https://github.com/crewAIInc/crewAI
   - Especialmente: `/crewai/agent.py`, `/crewai/task.py`, `/crewai/crew.py`

2. **LangGraph** (para Flows)
   - https://github.com/langchain-ai/langgraph
   - Conceitos de state machines

3. **Pydantic** (para validação)
   - https://docs.pydantic.dev/

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## ✨ **CONCLUSÃO**

**Mangaba AI tem uma base sólida**, mas precisa de:

### 🔴 CRÍTICO (para competir):
1. Sistema de Roles/Goals
2. Tasks & Workflows  
3. Crew Orchestration
4. Tools ecosystem

### 🟡 IMPORTANTE (para destacar):
1. YAML configuration
2. CLI experience
3. Mais exemplos práticos

### 🟢 DIFERENCIAIS (já tem!):
1. MCP avançado ✅
2. A2A robusto ✅
3. Docs em PT-BR ✅
4. UV integration ✅

**Estimativa:** Com 6-8 semanas de desenvolvimento focado, Mangaba AI pode **igualar** CrewAI em features core + **superar** em documentação PT-BR e protocolos avançados! 🚀

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**Prioridade #1:** Implementar sistema de Roles/Tasks/Crew para habilitar casos de uso complexos do tipo "equipe de agentes trabalhando juntos".
