R2-CX — Stack Tecnológica Completa do Consultor Autônomo — JedIN Wiki

O Consultor SAP Autônomo

O R2-CX é o produto mais inovador da plataforma JedIN — um consultor autônomo orientado por IA que se conecta a 14+ sistemas empresariais simultaneamente (SAP C4C, JedIN, SAP CPI, S/4HANA, Salesforce, HubSpot, Vtex, TOTVS, etc.) e executa operações reais via linguagem natural.

Diferente de chatbots que só conversam, o R2-CX controla um navegador Playwright, chama APIs, gera código ABSL, executa auditorias, tudo orquestrado por uma camada de IA multi-provider. Validado em benchmark de 61 cenários E2E com nota A+ e speedup 14,1x vs consultor tradicional.

Este post cobre a stack técnica completa.

Linguagens

Camada	Linguagem	Versão
Frontend	TypeScript	5.3
Backend	TypeScript	5.3
Browser automation	TypeScript / JavaScript	via Playwright
MCP Servers	JavaScript ES2022	Node 20
Código gerado (ABSL)	ABSL (SAP Cloud Applications Studio)	—

Frontend

Framework

Tecnologia	Versão	Uso
Next.js	14.1	App Router
React	18.2	UI
Tailwind CSS	3.4.1	Styling
Radix UI	latest	Primitivos
Lucide React	0.309	Ícones

Rotas do Workspace

apps/web/app/[locale]/(dashboard)/r2cx/

/r2cx/                            — Hub (projetos, sessões, targets)
/r2cx/[target]/layout.tsx         — Layout por target
/r2cx/[target]/workspace/         — Chat + browser Live View
/r2cx/[target]/skills/             — 17 skills pré-construídas
/r2cx/[target]/docs/               — Referência do target
/r2cx/[target]/apis/               — Explorer de endpoints
/r2cx/projects/[id]/              — Project mgmt (docs, tasks, sessões)
/r2cx/sessions/                    — Lista de todas sessões

Componentes-chave

apps/web/components/r2cx/

Componente	Função
r2cx-floating-widget.tsx	FAB 61.8 KB — chat + tool inspector, 9 role variants
r2cx-mcp-chat.tsx	Modo MCP moderno (primary)
r2cx-chat.tsx	Modo OpenClaw legacy (OCR + browser)
r2cx-command-palette.tsx	Acesso rápido a tools
r2cx-breadcrumb.tsx	Navegação hierárquica
r2cx-analysis-button.tsx	Trigger `c4c_analyze`
r2cx-kanban.tsx	Board de tarefas por status

State

Zustand — stores (r2cx-project.store, target-system.store)
LocalStorage (fallback) + API (persistência real) para sessões
socket.io-client 4.8 — streaming SSE

Backend

Módulos

Localização: apps/api/src/modules/

r2cx-session/

Arquivo	Responsabilidade
r2cx-chat.service.ts (5800+ LOC)	Orquestração LLM + tool calling + fallback chain
r2cx-session.service.ts	Persistência PostgreSQL (R2CXSession, R2CXMessage)
r2cx-session.controller.ts	REST + WebSocket endpoints
r2cx-live.gateway.ts	SSE streaming real-time
r2cx-evidence.service.ts	Tracking de evidência por tool
r2cx-autoresearch.service.ts	Pesquisa autônoma iterativa
skill-improvement.service.ts	Self-improvement feedback loop
browser-rpa-tools.ts	Playwright (compartilhado entre MCPs)

r2cx-project/

Arquivo	Responsabilidade
r2cx-project.service.ts	CRUD + permission mgmt
r2cx-project-documents.ts	Document analysis (PDF extraction)

pages/r2cx/

Arquivo	Responsabilidade
pages-r2cx.controller.ts	`/pages/r2cx/chat` (SSE + PagesAuthGuard)

LLM Multi-Provider (Fallback Chain)

Arquitetura com fallback transparente — se o primário falha, cai para o próximo sem interromper a sessão.

Posição	Provider	Modelo	Uso	Limite
Primary	Groq	Llama 3.3 70B	Produção	~30 req/min, <1s latência, free tier
Fallback 1	Google	Gemini Flash	Backup	Free tier
Fallback 2	Ollama	Local (zero-cost)	Last resort	Sem limite
~~Removido~~	~~OpenAI~~	~~GPT-4~~	~~Removido por custo~~	—
~~Removido~~	~~Anthropic~~	~~Claude~~	~~Removido~~	—

Integração

Sem SDK oficial — chamadas via fetch direto
OpenAI-compatible tool format — funciona em Groq, Gemini e Ollama
Streaming SSE para chat real-time
Retry com backoff exponencial (1s, 2s, 4s) em rate limits
Tool call conversion OpenAI → Gemini format quando necessário

Env Config

GROQ_API_KEY=xxx              # Primary
GOOGLE_API_KEY=yyy            # Fallback 1
# Ollama defaults http://localhost:11434 # Fallback 2

Orquestração MCP (14+ Targets)

Target Registry

Localização: apps/web/lib/r2cx/target-registry.ts

Mapeia targetId → endpoint MCP, porta, prefixo de tools, nav items, progress phases.

Targets registrados

Tier	Sistemas
Produção	SAP C4C · JedIN · SAP CPI
API-Ready	Power BI · Power Apps (aguardando tenant Azure AD)
Beta	Salesforce · HubSpot · Vtex · TOTVS · S/4HANA · ABAP · SAC · Emarsys · C4C V2
Externos	AWS · Azure · Dynamics 365 (via MCPs oficiais)

Port Map (via env ou K8s DNS)

MCP_C4C_URL       → mcp-sap-c4c.jedin.svc.cluster.local:3333
MCP_JEDIN_URL     → localhost:3333 (same-process)
MCP_CPI_URL       → mcp-cpi.jedin.svc.cluster.local:3334
MCP_S4HANA_URL    → ...

Tool Loading Dinâmico

Tools definidas por target em arrays separados (C4C_TOOLS, JEDIN_TOOLS, CPI_TOOLS, etc.)
Runtime selector verifica prefixo de tool (c4c_*, jedin_*, cpi_*) e despacha ao MCP correto
Session namespacing para bridge Pages: r2cx-pages-${userId}-${sessionId}

Playwright (Browser Automation)

Aspecto	Detalhe
Versão	1.58.2
Browser	Chromium headless
Tools RPA	23 para SAP C4C
Context sharing	Via `sessionId` entre MCP calls
DOM scraping	`c4c_page_info` → field extraction
JS execution	`c4c_evaluate` → SAPUI5 API no page context
Screenshots	PNG para evidência
Self-recovery	Auto-login em 3 tentativas se sessão morrer

ABSL Code Generation

Templates para geração de código SAP Cloud Applications Studio:

validation — Before-Save validation
calculation — Derived field calculation
visibility — Conditional UI visibility
approval — Approval rule logic
deduplication — Duplicate detection
territory — Territory assignment

Database (PostgreSQL 16)

Prisma Models

Modelo	Descrição
R2CXSession	sessionKey unique, tenantId, userId, name, projectId, targetSystem
R2CXMessage	sessionId, role (user/assistant/tool), content, metadata JSONB
R2CXProject	activeTargets (JSON array), metadata
R2CXProjectMember	projectId, userId, role (owner/editor/viewer)
R2CXProjectDocument	name, fileType, storagePath, analysisStatus, analysisResult JSONB
R2CXProjectCredential	targetSystem, config (encrypted JSON)
R2CXProjectTask	title, status (backlog/in-progress/done/blocked), priority, kanbanOrder, executionLog, learningFeedback
R2CXSkillExecution	skillName, action, target, success, durationMs, context, feedback
R2CXSkillAnalysis	successRate, findings, appliedChanges, model, tokensUsed

Persistência de Sessões

PostgreSQL-backed (não Redis — ainda)
Multi-tenant RLS via políticas Postgres
Collaboration: lastActiveUserId rastreia membro ativo
Exportáveis para auditoria e fine-tuning

MCP SDK

@modelcontextprotocol/sdk 1.27.1
ioredis 5.3.2 (cache opcional)
Cheerio 1.0 (HTML parsing para form inspection)
@prisma/client 5.8

Bridge R2-CX ↔ Pages

O widget flutuante R2-CX aparece também em sites publicados pelo JedIN Pages:

Componente	Detalhe
Endpoint	`/pages/r2cx/chat`
Auth	PagesAuthGuard (JWT isolado Pages)
Streaming	SSE com keepalive 25s
Rate limit	10 req/min por usuário
Namespace	`r2cx-pages-${orgId}-${sessionId}`
Tool scope	Customer/supplier/internal variants por org

Benchmark Suite (61 cenários E2E)

4 Suites

Suite	Foco
r2cx-3mcp	Orquestração multi-target (C4C + JedIN + CPI)
r2cx-audit	Configuration audit + validation
r2cx-consultant	Consulting flows autônomos
r2cx-write	Write operations (create/update/deploy)

Golden Template

packages/mcp-c4c/src/golden-template.js — 8 OData entities + 20 fine-tuning activities com baselines esperados.

Resultados Validados

Métrica	Valor
Cenários aprovados	61/61
Checks totais	183
Savings/cycle	USD 1.843
Coverage C4C	~50%
Production Readiness	95,6 — CERTIFIED
Speedup vs manual	14,1x

Capacidades do Chat (Session Recovery)

Cenário	Mecanismo
SAP C4C session expirada	Auto-login (`c4c_recover`) em até 3 tentativas
JedIN token expirado	Refresh token automático
Crash do navegador	Nova instância Playwright + restore do checkpoint
Tool MCP timeout	Retry backoff exponencial 1s→2s→4s
Defaults ABSL	Parâmetros ausentes preenchidos com safe defaults

Skills (17 pré-construídas)

Templates de prompt reutilizáveis para tarefas comuns:

Create REST Integration
Create File Integration
Create Event Integration
Create SAP Integration
Get Connector Info
Run Full Audit (4 tipos: data_quality, config_completeness, full_audit, report)
Generate ABSL Validation Code
Cross-System Assessment
...

Executadas via R2CXSkillExecution tabela para feedback loop.

AI Features Únicas

Análise Engine (`c4c_analyze`)

4 tipos de análise:

Tipo	Output
`data_quality`	Score 95/100 + findings
`config_completeness`	Score 88/100 + gaps
`full_audit`	Score 70/100 + recomendações
`report`	Markdown 4000+ chars com scores executivos

Self-Improvement Loop

R2CXSkillExecution grava toda execução de skill
skill-improvement.service.ts analisa performance agregada
R2CXSkillAnalysis armazena findings + applied_changes
Prompts das skills são refinados com base nos dados

Embedding & RAG

Status atual: Não implementado (sem pgvector)
Document analysis extrai info para analysisResult JSONB (não indexado ainda)
RAG planejado para fase 7

Observability

OpenTelemetry — tracing
Sentry 10.40 — error tracking
Jaeger — distributed tracing
Prometheus + Grafana — métricas

Resumo

O R2-CX é um consultor autônomo de nova geração:

FE: Next.js 14 + widget flutuante 61.8KB com 9 role variants
BE: NestJS 10 + chat service 5800+ LOC + 14+ MCP targets
LLM: Fallback chain (Groq Llama 3.3 70B → Gemini Flash → Ollama)
Browser: Playwright 1.58.2 com 23 tools RPA para SAP C4C
DB: PostgreSQL + 9 tabelas R2CX + multi-tenant RLS
Bridge: /pages/r2cx/chat para widget em sites Pages
Benchmark: 61/61 E2E · A+ · 95,6 certified · 14,1x speedup

Diferenciais técnicos: fallback chain 3-provider sem SDK (fetch puro), browser automation Playwright com self-recovery, ABSL code generation nativo, skill improvement loop com analytics de feedback, bridge para sites publicados no Pages.

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