Contextual Flux Architecture
CFA v2
Execucao Governada para Sistemas de Dados

CFA v2

Sistemas agenticos pulam do prompt para a acao. O CFA coloca governanca, validacao e estado entre esses dois pontos -- formalizando a intencao em contrato tipado antes de qualquer execucao.

Python 3.11+ 203 testes MIT
Referencia Arquitetural
Whitepaper
Especificacao completa: invariantes, componentes, fault model, fluxo de execucao e escopo formal do CFA v2.
3 gaps de agents e skills
Gap 1
Ambiguidade silenciosa
O modelo interpreta errado e executa com confianca. O CFA formaliza a intencao em StateSignature antes de agir.
Gap 2
Zero governanca
Skills rodam sem validar PII, custo ou schema. O PolicyEngine avalia regras declarativas antes da execucao.
Gap 3
Sem modelo de estado
Ninguem sabe em que estado os dados ficaram. O ContextRegistry projeta e persiste estado apos cada execucao.
Use so o que precisa
Cada modulo funciona de forma independente. O pipeline completo orquestra os tres juntos, mas nao e necessario para comecar.
cfa.governance
Governanca
Valida operacoes contra 7 regras declarativas. Funciona sem LLM, sem Spark, sem infraestrutura. Plugavel em Airflow, Dagster ou qualquer script.
cfa.resolution
Resolucao Semantica
Transforma linguagem natural em contrato tipado (StateSignature). Escala para aprovacao humana quando o risco e alto.
cfa.lifecycle
Lifecycle
Monitora saude de pipelines recorrentes com 4 indices quantitativos. Promove, rebaixa ou aposenta com base em evidencia.
13 estagios governados

intent -> normalization -> confirmation -> policy -> planning -> codegen -> static validation -> sandbox -> runtime validation -> partial execution -> state projection -> audit -> lifecycle

Antes da execucao
Contrato + Politica
A intencao vira signature tipada, confirmada por risco, avaliada contra regras. O plano e o codigo sao gerados e validados estaticamente.
Depois da execucao
Validacao + Estado
Sandbox coleta metricas, runtime validation checa limites, falhas parciais tem politica explicita, e o resultado e projetado no estado do ambiente.
4 indices de saude
Cada pipeline acumula evidencia quantitativa. Promocao e demotion sao decisoes automaticas baseadas nesses indices.
IFo
Fluidity operacional: latencia, custo, taxa de sucesso
IFs
Fidelidade semantica: schema, drift, ausencia de faults
IFg
Governanca: binario -- 1 se conforme, 0 se qualquer violacao
IDI
Drift de intencao: proporcao de replans em janela de 30 dias

Gate de promocao: IFo >= 0.75 AND IFs >= 0.90 AND IFg = 1

Ciclo de vida: candidate -> active -> watchlist -> deprecated -> retired

Comece em 2 minutos
pip install -e .        # instalar
pytest -q             # 203 testes, <1s