Gêmeo Digital vivo de cada talhão de soja, que vira um copiloto de decisão: em vez de uma "caixa-preta" que cospe um número, o FADA decompõe a produtividade esperada, diagnostica por que ela é o que é, prioriza as ações por retorno e aprende com cada safra — sempre explicando o porquê, o impacto esperado e o quanto se pode confiar.
Filosofia: primeiro um motor agronômico determinístico e explicável (fenologia, FAO-56, ZARC, CQFS), com cada coeficiente citado. A IA entra acima, como correção personalizada por talhão — nunca no centro, nunca inventando números.
A "estrela do norte": ao abrir, o agricultor vê as 4 respostas que importam — qual o maior risco hoje, qual a melhor decisão agora, quanto ela vale e por quê (com a confiança).
- 🛰️ Radar da safra — saúde em 6 dimensões (Solo, Clima, Sanidade, Nutrição, Mercado, Execução), as 4 respostas-chave e a fila de decisão por urgência (o que fazer primeiro, com impacto em sc/ha e R$, ROI, prazo e confiança).
- 🔬 Diagnóstico — pensa como agrônomo: hipóteses ranqueadas para por que não colho mais, cada uma com a cadeia de impacto (causa → efeito → … → produtividade), a probabilidade, a controlabilidade e o que medir para confirmar.
- 📅 Acompanhamento ao vivo — passo-a-passo por fase do ciclo (preparo → semeadura → vegetativo → reprodutivo → colheita), com a base científica de cada manejo.
- ⚖️ Plano vs. Realidade — registra-se o que aconteceu (chuva, ferrugem, estande) e o gêmeo realimenta o número (ex.: aplicação lavada por chuva vale menos), com fonte.
- 🧬 Personalidade do talhão & Memória — traços aprendidos a cada safra + "esta safra está 87% parecida com 2024/25".
- 🎲 Risco & cenários — Monte Carlo (com outlook ENSO El Niño/La Niña), melhor plano (busca data × população × fungicida) e contrafactuais ("e se…").
- 🎯 Precisão & dados que faltam — quão verídico é cada dado para este talhão e o que medir primeiro para reduzir a incerteza.
- 💬 Assistente — Claude Opus 4.8 via tool use narra os números dos motores (nunca calcula); sem chave de IA, um narrador determinístico responde dos mesmos motores.
Tudo personalizado por talhão (solo, clima do ponto, cultivar, histórico) e honesto sobre a própria confiança.
Next.js (cockpit do copiloto) apps/web ← painéis SÓ apresentam
│ REST
FastAPI (serviços + clima + IA) apps/api
│
agro_engine (o cérebro — Python puro) packages/agro_engine
núcleo determinístico → estado único → raciocínio → decisão → aprendizado
│
PostgreSQL + PostGIS (gêmeo digital) infra/docker-compose.yml
O state.world_state é a fonte única de verdade: roda a simulação e a análise de
acurácia uma vez e as compartilha com todos os motores — consistência total, sem recálculo.
Catálogo completo dos motores por responsabilidade em docs/arquitetura.md.
Stack 100% open-source / custo mínimo: MapLibre (sem Mapbox), Open-Meteo / NASA POWER (clima gratuito), PostGIS self-host.
✅ 31 motores organizados por responsabilidade única, sobre um núcleo determinístico (fenologia GDD · água FAO-56 · janela ZARC · IPPD · economia). ✅ Base de conhecimento auditável (coeficientes, preços, cadeias de impacto, regras de interação) com fonte citada e teste de consistência. ✅ Camada de evidências (tudo vira observação com confiança), Knowledge Engine (calibra previsto×real por talhão) e os 5 motores do copiloto: State, Reasoning, Decision Queue, Memory, Missing Information. ✅ 124 testes no motor passando · web e API buildam · fluxo ponta-a-ponta verificado no PostGIS (criar fazenda → talhão → solo → safra → colheita → calibração → memória).
Matrizes do NO-RS cobertas: água/déficit, ENSO, ferrugem, fertilidade P/K/calagem, cultivar, ZARC, população, pragas, daninhas, compactação, nematoides, rotação + calibração por talhão.
🔜 Próximas fases (não nesta versão): satélite Sentinel-2/NDVI, import de monitor de
colheita, ML (CatBoost) sobre os mesmos atributos. Ver docs/roadmap.md.
Pré-requisitos: Docker, Python 3.11+, uv, Node 20+.
make install # instala engine, api e web
make db-up # sobe o PostGIS
make migrate # cria o schema
make api # API em http://localhost:8000 (docs em /docs)
make web # web em http://localhost:3000
make test # 124 testes do motor agronômicoO cockpit funciona sem banco (o motor é stateless); o PostGIS é necessário só para a
persistência do gêmeo (fazendas, talhões, safras, evidências). Sem ANTHROPIC_API_KEY, o
assistente usa o narrador determinístico. Comece pela página /guia para entender a
plataforma em linguagem de produtor.
apps/
web/ Next.js (App Router) + MapLibre + Recharts — só apresentação
api/ FastAPI + SQLAlchemy + PostGIS + Alembic
packages/
agro_engine/ o cérebro: 31 motores determinísticos + 124 testes
data/
knowledge/ base de conhecimento auditável (coeficientes, preços, impact graph)
infra/ docker-compose (PostGIS)
docs/ arquitetura, matrizes do NO-RS, avaliação, fontes, roadmap
docs/arquitetura.md— camadas, catálogo de motores, fluxo de dados, contrato de recomendação.docs/arquitetura-evidencias.md— a camada de evidências e o núcleo de raciocínio (State, Reasoning, Decision Queue, Memory, Missing Information).docs/matrizes-soja-noroeste-rs.md— os drivers de produtividade da região, com fontes.docs/base-conhecimento.md— de onde vêm os números (coeficientes + preços + evidência por manejo).docs/acuracia-por-talhao.md— de onde vem cada dado e como torná-lo mais preciso.docs/avaliacao-produto-e-metodo.md— avaliação crítica do produto e do método.docs/modelo-canonico.md·docs/modelo-dados.md·docs/motores-agronomicos.md·docs/fontes-dados.md·docs/roadmap.md.