# Lista de ações disponíveis
    self.acoes_disponiveis = [
        Acao("Reduzir carga CPU/GPU", self.reduzir_carga_cpu_gpu),
        Acao("Desativar serviço em segundo plano", desativar_servico_em_segundo_plano)
    ]

# ==========================
# Funções de leitura do sistema
# ==========================
def ler_cpu(self): return psutil.cpu_percent()
def ler_ram(self): return psutil.virtual_memory().percent / 100
def ler_gpu(self): return random.uniform(0.2, 0.9)
def ler_bateria(self): return random.randint(20, 100)
def ler_temp(self): return random.uniform(35, 50)

# ==========================
# Funções de ação
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def reduzir_carga_cpu_gpu(self):
    print("Carga CPU/GPU reduzida.")
    return random.randint(50, 100)

def aplicar_sugestao(self, sugestao):
    # Encontra a ação pelo nome e executa
    acao_obj = next(a for a in self.acoes_disponiveis if a.nome == sugestao)
    return acao_obj.executar()

# ==========================
# Decisão base
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def decidir_base(self, cpu, ram, gpu, temp):
    acoes = []
    if temp > self.TEMP_THRESHOLD: acoes.append("Reduzir carga CPU/GPU")
    if cpu > 80: acoes.append("Reduzir carga CPU/GPU")
    if ram > self.MAX_RAM_USAGE: acoes.append("Desativar serviço em segundo plano")
    if gpu > 0.7: acoes.append("Reduzir carga CPU/GPU")
    if not acoes: acoes.append("Manter sistema estável")
    return random.choice(acoes)

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# Loop adaptativo inteligente
# ==========================
def rodar(self):
    print("Mini-Cérebro 4.2 Adaptativo iniciado! 🔥")
    while True:
        cpu, ram, gpu, temp = self.ler_cpu(), self.ler_ram(), self.ler_gpu(), self.ler_temp()

        # Ajusta taxa de exploração se estagnado
        if len(self.historico) >= 5:
            ult_resultados = [h['resultado'] for h in self.historico[-5:]]
            if max(ult_resultados) - min(ult_resultados) < 5:
                self.exploracao_rate = min(0.5, self.exploracao_rate + 0.05)
            else:
                self.exploracao_rate = max(0.05, self.exploracao_rate - 0.01)

        # Escolha da ação
        if random.uniform(0, 1) < self.exploracao_rate or not self.historico:
            sugestao = self.decidir_base(cpu, ram, gpu, temp)
        else:
            sugestao = max(self.historico[-20:], key=lambda x: x['resultado'])['acao']

        # Aplica ação e registra resultado
        resultado = self.aplicar_sugestao(sugestao)
        self.historico.append({
            'acao': sugestao,
            'resultado': resultado,
            'cpu': cpu,
            'ram': ram,
            'gpu': gpu,
            'temp': temp,
            'timestamp': datetime.datetime.now()
        })

        # Limita histórico
        if len(self.historico) > 200:
            self.historico.pop(0)

        print(f"[Mini-Cérebro 4.2] Ação escolhida: {sugestao}, resultado: {resultado}%")
        time.sleep(2)