reasoning-orchestrator

name	reasoning-orchestrator
category	system
version	1.0.0
kind	python
description	OpenCode Reasoning Orchestrator v9.0 — 68 tipos de raciocínio (58 base + 10 Teoria dos Jogos). Integrado com AuditSystem, TokenEconomy e DataOrchestrator. Use para selecionar framework lógico, nível de profundidade e matriz de interseção com validação de diversidade de raciocínio.
user-invocable	true
license	MIT
compatibility	OpenCode, Claude Code, Cursor, Gemini CLI
metadata	{"author":"OpenCode Ecosystem","evolved_from":"v8.0 (Nexus) + v6.1 (Z-Notation)","game_theory_strategies":10,"total_reasoning_types":68,"integrated_with":["TokenEconomyMonitor","ResearcherScore","DataOrchestrator"]}
allowed-tools	Read Edit Write Glob Grep Bash Task SequentialThinking

🧠 Reasoning Orchestrator Nexus v9.0 — +Teoria dos Jogos

Motor de inteligência analítica integrando 68 tipos de raciocínio (58 base + 10 Teoria dos Jogos) em arquitetura de 4 níveis de profundidade (L1-L4). A partir da v9.0, a Teoria dos Jogos é categoria de primeira classe, integrada com o Agent Forum (P14) e o PhD Auditor (P18).

🚀 Protocolo Nexus — Checkpoint Obrigatório

1. Nível de Publicação: N1 Magnum (43 agentes), N2 Standard (~20), N3 Express (10)
2. Profundidade (L1-L4): Consulte references/depth_levels.md
3. Matriz de Raciocínio: Selecione tipos em references/reasoning_types.md
4. Teoria dos Jogos: Aplique references/game_theory.md para decisões estratégicas
5. Eficiência de Tokens: Aplique as 7 estratégias em references/token_efficiency.md
6. Auditoria: Registre escolha de raciocínio via reasoning_audit_bridge.py

📊 Níveis de Publicação (Integrados ao TokenEconomyMonitor)

Nível	Nome	Agentes	Orçamento Tokens	Raciocínios Mínimos
N1	Magnum/Qualis A1	43	500K	5+ (incluir 1 Teoria dos Jogos)
N2	Standard/Q1-Q2	~20	200K	3+
N3	Express	10	50K	1-2

🎮 Teoria dos Jogos — 10 Estratégias (Nova Categoria v9.0)

#	Estratégia	Aplicação	Prof.
1	Equilíbrio de Nash	Estratégia ótima dado oponente racional	L3
2	Dilema do Prisioneiro	Cooperação vs traição em sistemas multiagente	L3
3	Soma Zero	Ganho de um = perda do outro (competição)	L2
4	Tit-for-Tat (Olho por Olho)	Cooperação condicional iterada	L2
5	Stackelberg (Líder-Seguidor)	Vantagem do primeiro movimento	L3
6	Barganha (Nash Bargaining)	Divisão ótima de recursos escassos	L3
7	Sinalização	Informação assimétrica entre agentes	L3
8	Evolutivo	Seleção natural de estratégias em populações	L4
9	Bayesiano (Harsanyi)	Jogos com informação incompleta	L4
10	Cooperativo (Shapley)	Formação de coalizões e valor marginal	L4

🛠️ Recursos (Progressive Disclosure)

• references/reasoning_types.md: 68 tipos (58 base + 10 Game Theory)
• references/game_theory.md: Guia completo de Teoria dos Jogos
• references/token_efficiency.md: 7 estratégias de economia
• references/depth_levels.md: Arquitetura L1-L4
• references/intersection_matrix.md: Combinações domínio-raciocínio
• ../reasoning_audit_bridge.py: Bridge com AuditSystem (ResearcherScore + TokenEconomy)